一种基于半监督聚类的回归测试选择技术的中期报告.docx

一种基于半监督聚类的回归测试选择技术的中期报告 该中期报告旨在介绍一种基于半监督聚类的回归测试选择技术的当前进展情况。该技术可以帮助软件开发人员在进行回归测试时，提高测试效率和覆盖率。 具体来说，在该技术中，我们将测试用例分为无标记样本和带标记样本两类。我们首先使用半监督聚类算法对无标记样本进行聚类分析，然后使用带标记样本进行分类器训练，以预测无标记样本所属的类别。接下来，我们使用预测结果选择测试用例，以达到在保持覆盖率的情况下减少测试用例数量的目的。 在进行测试实验时，我们使用了两个不同的软件系统进行测试。实验结果表明，我们的技术可以在保持覆盖率不变的情况下，显著地减少测试用例数量，从而提高测试效率。同时，由于使用了半监督聚类算法，我们的技术还可以发现一些隐藏的错误和异常情况。 综上所述，我们的技术在回归测试选择方面具有较高的效率和准确性，可以帮助软件开发人员提高测试效率，发现更多的缺陷和异常情况。在未来的研究中，我们将进一步探索该技术的优化方案，并将其应用于更多的实际软件系统中。