一种安卓兼容性缺陷修复效果的自动化评估方法

摘要

本发明属于安卓系统兼容性测试技术领域，具体为对安卓兼容性缺陷的修复效果进行自动化评估的方法。所述兼容性缺陷修复方案包括两种，简单兼容性缺陷检查，有替换的兼容性缺陷检查；本发明利用静态分析和机器学习对上述两种兼容性缺陷修复方案进行评估；具体步骤包括：代码兼容性缺陷修复静态分析，兼容性缺陷修复特征提取，兼容性缺陷修复效果评估，即对提取的特征向量进行训练和学习，得到最后的模型；该模型能够对未知应用的代码兼容性检查进行评估，输出对应的兼容性修复方案的。本发明可以自动识别应用程序内部对于API兼容性缺陷的修复方式，并对修复效果进行分类，为安卓平台维护者和开发者提供有益的帮助。