【摘 要】
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随着信息化程度的日益提高,计算机软件已经被广泛应用于技术产业和国民生活的各个方面,软件系统的规模和复杂程度也在不断提高。软件测试作为提高软件质量、保证软件可靠性的重要手段,在软件开发过程中发挥着重要作用。在众多软件测试技术中,蜕变测试（Metamorphic Testing,MT）作为能有效减轻软件测试中预期输出问题压力的测试技术,目前被广泛应用在人工智能、搜索引擎等缺乏测试预言（Test Ora
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随着信息化程度的日益提高,计算机软件已经被广泛应用于技术产业和国民生活的各个方面,软件系统的规模和复杂程度也在不断提高。软件测试作为提高软件质量、保证软件可靠性的重要手段,在软件开发过程中发挥着重要作用。在众多软件测试技术中,蜕变测试（Metamorphic Testing,MT）作为能有效减轻软件测试中预期输出问题压力的测试技术,目前被广泛应用在人工智能、搜索引擎等缺乏测试预言（Test Oracle）的软件系统的测试活动中。但蜕变关系（Metamorphic Relation,MR）作为蜕变测试技术的关键,往往需要软件测试人员在理解程序的需求规约基础上获取,且难以完全自动化地识别。因此,如何简便、高效地为程序构造出多样化的蜕变关系已成为蜕变测试研究领域的热点问题。现有的众多蜕变关系识别与生成方法中,基于机器学习技术的蜕变关系预测方法近年来得到了较多研究者的关注。其中,蜕变关系预测方法MRpredT使用文本挖掘技术对程序的注释进行处理,并利用处理后的注释文本信息衡量程序之间的相似性,以此达到蜕变关系重用的目的,实验结果表明该方法在对矩阵操作程序进行蜕变关系预测时有着不俗的表现。在MRpredT方法的基础上,本文首先从提高蜕变关系预测效果的角度出发,提出了 MRpredCC 方法（Metamorphic Relation Prediction based on Code and Comments）,该方法综合考虑了充分挖掘程序代码与注释两部分信息,以此来提高程序相似性计算效率。随后从提高数据集程序多样性的角度出发,在原本只针对矩阵操作的程序集中增加推荐系统等机器学习程序,以衡量MRpredCC方法的蜕变关系预测效果。最后,为了能使得MRpredCC方法性能最佳,本文分别开展实验从四种候选相似性计算方法和四种候选分类器模型中选择最优的相似性算法和分类模型。此外,为了验证MRpredCC方法的有效性,本文开展了详实的实证分析,实验结果表明,相较于MRpredT方法,MRpredCC方法在蜕变关系预测中具有更好的预测效果。蜕变关系的自动化识别与生成技术有助于测试人员应用蜕变测试技术对软件产品进行有效测试,通过代替复杂的人工识别蜕变关系来节省大量的时间和开销。本文通过改进MRpredT方法的程序相似性计算策略提出了 MRpredCC方法,将对蜕变关系生成技术研究和应用提供一定的参考。
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