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众包测试报告的挖掘与评估

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第14-28页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 众包软件测试第15-24页
        1.2.1 基于众包的测试优化第15-19页
        1.2.2 众包测试阶段问题求解第19-22页
        1.2.3 众包测试平台第22-24页
    1.3 本文主要研究思路第24-26页
    1.4 本文主要研究贡献和章节安排第26-28页
2 相关工作第28-33页
    2.1 崩溃报告分桶第28-29页
    2.2 重复缺陷报告检测第29-30页
    2.3 模糊文档聚类第30-31页
    2.4 测试实例优先级第31页
    2.5 缺陷报告质量调研第31-32页
    2.6 需求规格说明书质量评估第32-33页
3 众包测试报告模糊聚类第33-60页
    3.1 引言第33-35页
    3.2 背景和动机第35-37页
    3.3 众包测试报告数据集第37-41页
        3.3.1 测试报告数据集第37-40页
        3.3.2 数据标注第40-41页
    3.4 测试报告模糊聚类框架第41-51页
        3.4.1 数据过滤第42-43页
        3.4.2 预处理第43-47页
        3.4.3 模糊聚类第47-51页
    3.5 实验设置第51-52页
        3.5.1 实验平台第51页
        3.5.2 参数设置第51页
        3.5.3 实验数据集第51页
        3.5.4 度量标准第51-52页
    3.6 实验结果第52-58页
        3.6.1 参数影响第52-54页
        3.6.2 算法比较第54-55页
        3.6.3 启发式规则性能第55-56页
        3.6.4 描述增强策略效果第56-58页
    3.7 验证威胁第58页
        3.7.1 内部威胁第58页
        3.7.2 外部威胁第58页
    3.8 小结第58-60页
4 基于分类的众包测试报告排序第60-77页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 测试报告优先级方法第61-67页
        4.2.1 预处理第62-63页
        4.2.2 关键词向量模型第63-65页
        4.2.3 测试报告优先级技术第65-67页
    4.3 实验建立第67-69页
        4.3.1 实验平台第67页
        4.3.2 参数设置第67页
        4.3.3 评估度量第67-68页
        4.3.4 实验数据集第68-69页
        4.3.5 比较方法第69页
    4.4 实验结果第69-75页
        4.4.1 参数影响第69-70页
        4.4.2 算法比较第70-73页
        4.4.3 实证分析第73-75页
    4.5 验证威胁第75-76页
    4.6 小结第76-77页
5 众包测试报告质量评估第77-98页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 背景和动机第78-80页
    5.3 期望的属性第80-81页
    5.4 分类学指标第81-86页
        5.4.1 形态学指标第82-83页
        5.4.2 词汇性指标第83-84页
        5.4.3 分析性指标第84-85页
        5.4.4 相关性指标第85-86页
    5.5 测试报告质量评估框架第86-90页
        5.5.1 预处理器第87页
        5.5.2 阶步变换函数第87-90页
        5.5.3 分类器第90页
    5.6 实验设置第90-92页
        5.6.1 实验平台第90-91页
        5.6.2 参数设置第91页
        5.6.3 评估度量第91页
        5.6.4 实验数据集第91-92页
    5.7 实验结果第92-96页
        5.7.1 参数影响第92-94页
        5.7.2 算法比较第94-95页
        5.7.3 四类指标作用第95-96页
    5.8 验证威胁第96-97页
    5.9 小结第97-98页
6 众包测试报告增强第98-118页
    6.1 引言第98-99页
    6.2 背景和动机第99-101页
    6.3 测试报告增强框架第101-106页
        6.3.1 预处理器第101-102页
        6.3.2 增强器第102-105页
        6.3.3 可视化器第105-106页
    6.4 实验设置第106-109页
        6.4.1 实验平台第106-107页
        6.4.2 实验数据集第107页
        6.4.3 数据标注第107-109页
        6.4.4 评估度量第109页
    6.5 实验结果第109-116页
        6.5.1 参数影响第110-112页
        6.5.2 算法比较第112-114页
        6.5.3 实证评估第114-116页
    6.6 讨论第116页
    6.7 验证威胁第116-117页
    6.8 小结第117-118页
7 结论与展望第118-120页
    7.1 结论第118页
    7.2 创新点第118-119页
    7.3 展望第119-120页
参考文献第120-130页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第130-132页
致谢第132-133页
作者简介第133页

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