基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的錯(cuò)誤定位方法.pdf

1、現(xiàn)如今，隨著科技的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)已經(jīng)非常普及，滲入到人們生活的方方面面。軟件開(kāi)發(fā)便成了一項(xiàng)不可或缺的工作，而在開(kāi)發(fā)過(guò)程中通常會(huì)出現(xiàn)各種故障和缺陷，這也增大了軟件質(zhì)量保證的難度。為了使計(jì)算機(jī)能夠正常運(yùn)行，面對(duì)規(guī)模越來(lái)越龐大的軟件，需要不斷測(cè)試來(lái)完善系統(tǒng)。而在檢測(cè)到故障之后如何定位錯(cuò)誤是更為艱難和必要的。在對(duì)待測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)往往會(huì)需要大量的測(cè)試用例，現(xiàn)有的錯(cuò)誤定位方法大多只關(guān)注了故障檢測(cè)的過(guò)程和結(jié)果，而忽略了大量測(cè)試數(shù)據(jù)間的相關(guān)聯(lián)系。數(shù)

2、據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏其中的有用信息，那么便可以將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到錯(cuò)誤定位中，從中找到與故障相關(guān)的信息，以便更高效地進(jìn)行錯(cuò)誤定位。
　　本文研究了一種基于組合測(cè)試的錯(cuò)誤定位方法，發(fā)現(xiàn)失敗的測(cè)試用例總是由某幾個(gè)參數(shù)的組合引起的。為了找到引起故障的參數(shù)間隱含的關(guān)系，引入了數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則的apriori算法。通過(guò)Apriori算法可以找到一組數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)目集。
　　基于上述研究，本文提出了一