【摘 要】
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在Web应用演化过程中,因某些图形化用户接口（GUI）界面的结构和内容的变化,使得部分测试用例不能直接运行,需要经过一定程度的修复才能使用。现有Web应用测试用例修复方法大都采用简单查找和匹配旧页面中具有相同或相似属性的页面元素的方法进行修复,因未考虑待测功能流程以及页面元素的语义信息,存在修复困难、修复率低下等问题。针对上述问题,通过融合相关语义信息,本文提出了一种基于智能搜索的自动化修复方法,
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在Web应用演化过程中,因某些图形化用户接口（GUI）界面的结构和内容的变化,使得部分测试用例不能直接运行,需要经过一定程度的修复才能使用。现有Web应用测试用例修复方法大都采用简单查找和匹配旧页面中具有相同或相似属性的页面元素的方法进行修复,因未考虑待测功能流程以及页面元素的语义信息,存在修复困难、修复率低下等问题。针对上述问题,通过融合相关语义信息,本文提出了一种基于智能搜索的自动化修复方法,该方法首先在应用旧版本上运行测试用例脚本,提取事件序列中相关元素的文本信息,生成关键词序列,然后通过关键词序列在语义上对状态搜索进行引导,使其优先覆盖待测功能流程相关的状态,进行有效的路径修复,同时在新版本中页面元素的相似性计算中引入了元素语义相似度的计算,进一步提高修复的有效性和修复率。在上述工作的基础上,本文实现了基于智能搜索的Web应用测试用例自动化修复工具—ARTER。为了验证本文方法的有效性,本文选取了15个开源应用共66个版本开展实验研究。结果表明,与其他修复工具WATER和VISTA相比,ARTER修复率提高了约24.8-33.9%,平均修复率达到86.8%,其中路径修复的贡献占总修复的16.9%。与最短路径修复策略相比,本文的语义引导路径修复策略极大地提高了路径修复的有效性,有效率达84.8%。
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