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众测中的工作者选择方法研究

         

摘要

众测是一种新兴的软件测试方法,它依靠网络上的工作者帮助完成测试任务.对于某个测试任务来说,谁来执行对于发现缺陷以及覆盖测试需求关键点是至关重要的.然而众测平台上一般有大量的候选工作者,他们拥有不同的测试经验,也常常提交重复的测试报告.由于众测工作者随机地参与测试任务,同时满足较高缺陷检测率和较高测试需求关键点覆盖度是很困难的.因此,该文关注如何为新的测试任务选择一组合适的众测工作者,从而提高缺陷检测率和需求关键点覆盖度.首先设计了3个实验,试图发现选择什么样的众测工作者能够提升缺陷检测率和需求关键点覆盖度.通过实验验证,发现众测工作者的主动性、相关性和多样性从不同的角度影响测试质量,并且给出了它们的度量方法.然后,提出一种同时考虑这3个方面工作的选择方法.基于众测平台之一——百度众测上46个真实的测试任务对该方法进行了验证,结果显示,该方法能够显著提高缺陷检测率和测试需求关键点覆盖度.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2018年第12期|3648-3664|共17页
  • 作者

    崔强; 王俊杰; 谢淼; 王青;

  • 作者单位

    中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室;

    北京 100190;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室;

    北京 100190;

    中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室;

    北京 100190;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室;

    北京 100190;

    计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所);

    北京 100190;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    众测; 缺陷检测; 需求覆盖; 人员选择;

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