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WebService测试数据生成研究与实现的开题报告

开题报告

一、课题背景

随着互联网技术的飞速发展，各种Web应用越来越广泛地应用在人们的生活、工作和娱乐中。WebService是一种基于Web技术实现的服务类型，具有高可用、易扩展、跨平台等优点。WebService的测试是保证其质量的重要手段之一，而测试数据的生成则是测试的重要工作之一。

在WebService的测试工作中，测试数据的生成是非常重要的一步。不同的测试数据可以对WebService进行多样化的测试，从而发现不同的问题。一些WebService提供者为了快速的进行测试，会使用简单的数据或者人工生成数据进行测试，但这样做无法覆盖到所有的测试场景，从而不能达到更准确的测试结果。

因此，本文将研究如何自动生成WebService测试数据，以达到更全面、更准确的测试结果。

二、研究内容

本文将研究通过机器学习方法、数据挖掘技术、规则引擎等方式自动生成WebService测试数据。主要包括以下内容：

1.研究WebService测试数据生成的方法及流程，并分析现有的WebService测试数据生成工具的优缺点。

2.提取WebService接口的输入输出特征，并进行参数学习和模型训练。

3.借助数据挖掘技术，从已有的WebService输入输出数据中挖掘出不同的测试规则。

4.设计并实现规则引擎，对挖掘出来的测试规则进行生成测试数据。

5.实验和评估：通过实验对自动生成的测试数据进行测试，并与手动生成的测试数据进行比较，验证自动生成测试数据的有效性和可靠性。

三、研究意义

本文研究的自动生成WebService测试数据的方法，可以提高WebService测试的效率和准确性。本研究结果对于WebService提供者、测试工程师以及科研人员具有很大的实用价值，可以提高WebService的质量和稳定性，降低测试成本和风险。

四、研究计划

时间主要任务

第1-2个月确定研究方向和主要内容，撰写开题报告和选题意见书

第3-4个月收集WebService测试数据生成的相关文献和工具，研究WebService测试数据生成的方法和流程，分析现有WebService测试数据生成工具的优缺点。

第5-6个月提取WebService接口的输入输出特征，并进行参数学习和模型训练。

第7-8个月借助数据挖掘技术，从已有的WebService输入输出数据中挖掘出不同的测试规则。

第9-10个月设计并实现规则引擎，对挖掘出来的测试规则进行生成测试数据。

第11-12个月实验和评估：通过实验对自动生成的测试数据进行测试，并与手动生成的测试数据进行比较，验证自动生成测试数据的有效性和可靠性，撰写毕业论文和答辩。

五、参考文献

[1]许珊珊，韩欣，姚嘉蔚.基于模型的Web化应用测试数据自动生成方法[J].计算机科学,2019,46(03):12-17.

[2]刘巍，陈明志，王晓阳.WebService测试数据生成研究[J].计算机工程与设计，2019，40(9):2080-2083.

[3]李晓磊，王小莉.WebService接口的测试数据自动生成研究[J].计算机工程，2018，44(2):101-107.

[4]李娜，宋晓红.基于遗传算法的WebService测试数据自动生成研究[J].计算机工程与科学,2018,40(12):2387-2392.

[5]建鑫，贺军平.WebService测试数据自动生成技术研究[J].计算机应用研究，2018，35(10):3084-3088.