本發明提供一種基于修復缺陷的變更預測回歸測試失效的方法及裝置,涉及源代碼的變更分析技術領域,用于解決現有技術無法找到哪些相應的測試用例會引發回歸測試的失效的問題。所述方法包括:通過對修復缺陷的變更歷史的分析,獲取有影響的因素,從中選取特征向量,構建特征模型;使用Logistic回歸模型,對所構建的特征模型進行機器學習,得到預測模型;使用所述預測模型對修復缺陷的變更是否會導致回歸測試失效進行預測;通過對靜態調用圖的分析,對可能導致回歸測試失效的測試用例進行推薦。本發明適用于在修復軟件源代碼中存在的缺陷時提供導致回歸測試失效的具體測試用例。
聲明:
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