随着军用航空软件的持续发展,软件研制和质量保障过程中,积累了丰富的历史测试用例和需求文档。信息量不断增长,测试任务繁重,对软件测试人员的业务水平要求越来越高,在保障质量的同时,还需要保证测试过程的高效性和专业性。如何利用历史测试数据,来指导新的测试,是一个非常重要且严峻的挑战。测试用例复用是建立在知识积累的基础上,通过在测试过程中充分利用历史的测试用例的经验和成果,来引导新的测试。在软件做出修改或者有相似的测试任务时,使用原来的测试用例,能提高测试的效率,缩短测试时间,同时也能提高历史测试用例的价值,降低对测试人员的专业要求。基于军用航空软件需求规格说明(以下简称需求)和测试用例执行记录单(以下简称测试用例)的文档特点,本文提出一种基于文档相似度的测试用例复用方法,设计出复用模型,分析影响且提高复用度的文本相似度判断方法和标签提取策略,将测试用例复用的问题转换为中文长文档相似度判断和主题挖掘的问题,利用本文提出的方法设计并实现了基于文档相似度的测试用例复用系统,对历史需求和测试用例文档进行规范化管理和智能推荐。本课题的主要工作及创新点总结如下:1.提出了一个测试用例复用的新策略。传统的测试用例复用都是基于检索或者形式化模型来实现的,检索的方法需要记住检索关键字,形式化建模会随着文档的增加而使模型变得复杂。基于这些局限以及需求和测试用例文档的特点,本文采用自然语言处理文档相似度的方法,从文档相似度角度来挖掘需求之间的相似性和需求与测试用例的相关性。2.研究了基于文本相似度复用的方法并给出具体实现,将测试用例复用分为相似文档推荐和标签提取两个部分,将词频权重统计方法TFIDF与神经网络词向量模型doc2vec和自然语言处理主题挖掘模型LDA相结合,提出结构权重的概念,在此基础上提出测试用例复用模型。3.从文档相似度判别和标签推荐两个角度,分别设计实验,在sougou语料库和真实军用航空软件需求和测试用例文档上进行实验,验证了本文提出复用方法的有效性。4.根据本课题提出的复用策略和模型,结合某军工航空软件研究院测试用例复用需求,设计并实现了测试用例复用系统,将方法应用在实际航空软件测试过程中。该方法在实践上具有可行性,并且能提高测试用例的复用效率。