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1. Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法

毛群, 王微微, 尤枫, 赵瑞莲, 李征

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (7): 2155-2161. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040652

摘要（263）

HTML （13）

PDF （1206KB）（76）

软件测试是保障Android应用质量的有效手段，而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础，旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题，在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能，从而提高测试效率。基于“相似Android应用共享用户行为模式”的构想，提出一种Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法，以降低Android应用测试成本并提高测试效率。具体而言，针对待测Android应用，从其相似Android应用挖掘出用户行为模式；然后利用基于语义的事件模糊匹配策略为待测应用寻找对应事件，并基于用户图形界面（GUI）模型的最优路径选择策略为待测应用生成目标事件序列，从而实现相似应用间的用户行为模式复用。针对三类应用的32种用户行为模式进行实验，结果表明，87.4%的行为模式可在相似Android应用上被完整复用，并且被复用的行为模式可有效覆盖待测应用中90.2%的重要状态。可见，所提方法为Android应用测试提供了有效支撑。

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2. 基于动态集合进化算法的弱变异测试用例集生成

郭后钱, 王微微, 尚颖, 赵瑞莲

计算机应用 2017, 37 (9): 2659-2664. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2659

摘要（507）

PDF （1113KB）（393）

为解决基于集合进化算法（SEA）的弱变异测试用例集生成过程中个体规模固定和执行开销大的问题，提出一种基于动态集合进化算法（DSEA）的弱变异测试用例集生成方法。以测试用例集为个体，生成覆盖所有变异分支的弱变异测试用例集。在进化过程中，集合精简算子根据最优个体的最小子集及其未覆盖变异分支数量计算所需测试用例集的最小规模，并基于该最小规模调整种群中所有个体的规模，以生成最小规模的弱变异测试用例集，同时设计了适用于评估以测试用例集为个体的适应度函数。实验结果表明，动态集合进化算法指导弱变异测试用例集生成，获得的测试用例集规模比个体初始规模平均约简了50.15%，执行时间比集合进化的弱变异测试用例集生成最多降低了74.58%。因此，动态集合进化算法为最小规模的弱变异测试用例集生成和提升算法速度提供了一种解决方案。

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3. 基于运动矢量的MPEG视频镜头边界检测

王成儒王微微

计算机应用 2012, 32 (05): 1269-1271.

摘要（855）

PDF （1568KB）（811）

首先提取I帧的DC图进行镜头的粗略检测，然后提取P帧的前向运动补偿矢量，利用扩展矢量中值(EVM)滤波对运动矢量进行滤波预处理，并且进一步提取三个运动特征：运动强度值、运动强度差和运动矢量方向直方图绝对差，最后用模糊逻辑对上述三个特征进行综合，推理得出突变、渐变镜头和非镜头，实现镜头的检测。由于不需要对视频完全解压，直接从MPEG压缩码流中提取信息，所以计算复杂度低，提取速度较快。最后通过实验验证了该方法。

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4. 基于动态集合进化的弱变异测试用例集生成

郭后钱王微微尚颖赵瑞莲

录用日期: 2017-04-23