精品文档---下载后可任意编辑一种基于半监督聚类的回归测试选择技术的开题报告一、讨论背景与意义：软件测试是保证软件质量的重要手段，其中回归测试是一种有效的测试方法。回归测试的核心思想是在进行软件修改或功能增加后，再次对软件进行测试，以确保修改或增加的功能不影响原有的功能。由于软件规模不断增大，测试数据也越来越多，使得回归测试的成本和时间消耗不断上升。因此，如何快速选择有代表性的测试数据集，以减少测试成本和时间成为了讨论的热点之一。目前，已经有很多回归测试数据选择技术被提出并应用于实践，但这些技术大多只考虑了测试数据间的相似性，而未考虑测试用例间的相关性。同时，由于回归测试数据一般是由程序的执行结果构成的向量集合，常常存在大量的未标记数据点，而使用传统聚类技术进行分析可能产生较大的误差。因此，如何考虑测试用例间的相关性，以及利用未标记数据点进行回归测试数据选择是本文讨论的重点。二、讨论内容：本文提出一种基于半监督聚类的回归测试选择技术，该技术能够同时考虑测试用例间的相似性和相关性，以及利用未标记数据点来选择最有代表性的测试数据集。主要讨论内容如下：1.分析回归测试数据中存在的相关性，提出一种基于相关性的测试用例聚类算法。2.设计一种基于半监督聚类的回归测试数据选择算法，该算法能够同时基于标记数据和未标记数据来进行聚类分析，并根据聚类结果来选择最有代表性的测试数据集。3.使用实验验证所提出的算法的有效性，并与已有的回归测试数据选择算法进行比较。三、讨论方法：本文主要采纳以下讨论方法：1.文献综述：对已有的回归测试数据选择技术进行梳理和分析，并探讨其优缺点。2.算法设计：基于半监督聚类和相关性提出一种新的回归测试数据选择算法，并对算法进行详细的描述和分析。精品文档---下载后可任意编辑3.实验验证：通过对不同规模的实际软件进行测试，并与已有的回归测试数据选择算法进行比较，以验证所提算法的有效性和可行性。四、预期成果：本文预期能够提出一种基于半监督聚类的回归测试选择技术，能够兼顾测试用例间的相似性和相关性，以及利用未标记数据点选择最有代表性的测试数据集。通过实验验证，证明所提算法相对于已有算法有更好的效果，能够为软件测试提供更快速、更准确的测试数据选择方法。
