一种基于算法组合的测试人员分配推荐方法及系统与流程

1.本发明属于多媒体信息处理技术领域，具体涉及一种测试人员分配推荐方法及系统。


背景技术：

2.长期从事相同的工作会使人感觉枯燥乏味，导致工作效率低下，同时也更容易在工作中犯错，对于测试人员也是如此。长期测试同一个系统会降低测试执行工作的敏锐度，因而降低发现缺陷的概率，从而增加软件质量风险。
3.实际项目测试中，作为测试团队的领导，往往是通过自己的主观判断和经验将承接系统分配给测试人员，业内尚且没有一个客观合理的分配方法。


技术实现要素：

4.本发明针对如何将承接测试的系统合理的分配给测试人员的问题，提出了一种预测方法及系统，对测试人员分配做出推荐。相比目前主观判断的方法更加客观，准确度更高。
5.为实现以上目的，本发明所采用的技术方案包括：
6.一种基于算法组合的测试人员分配推荐方法，其特征在于，包括：
7.s1、获取软件系统信息、测试人员数据、测试人员显示特征和软件系统显示特征；
8.s2、计算测试人员适合度评分并建立第一评分矩阵r，设置隐藏特征维度k；
9.s3、使用k-means算法将测试人员划分成n个不同的类的集合{c1,c2,...cn}，并分别对每个类c，从所述第一评分矩阵r中抽取对应测试人员的评分，形成对应该类的第二评分矩阵x；
10.s4、利用mf矩阵分解算法对所述第二评分矩阵x进行分解获取到第一测试人员隐藏特征向量ui、第一测试人员隐藏特征矩阵u、第一软件系统隐藏特征向量vj和第一软件系统隐藏特征矩阵v；
11.s5、将测试人员显式特征量化为向量pi，将软件系统显式特征量化为qi，对第二评分矩阵x中的每一个评分x
ij
，构建显示特征矩阵y；
12.s6、利用pca主成分分析对所述显示特征矩阵y进行降维，得到降维显示特征s
ij
，其中s
ij
＝pca(pi，qi)；
13.s7、根据公式x
ij
＝(ui·
vj) γ
ij
·sij
，使残差δ＝(x
ij-ui·vi-γ
ij
·sij
)2最小，计算系数向量γ
ij
；
14.s8、根据公式z
ij
＝x
ij-γ
ij
·sij
计算得到z
ij
，得出第三评分矩阵z；
15.s9、利用mf矩阵分解算法对所述第三评分矩阵z进行分解获取到第二测试人员隐藏特征向量ai和第二软件系统隐藏特征向量bj；
16.s10、重复步骤s7至s9直至第二测试人员隐藏特征向量ai和第二软件系统隐藏特征向量bj收敛，得到输出测试人员隐藏特征向量ai和输出软件系统隐藏特征向量bj，组合得
到输出测试人员隐藏特征矩阵和输出软件系统隐藏特征矩阵；
17.s11、将最终得出的输出测试人员隐藏特征矩阵和输出软件系统隐藏特征矩阵相乘，得出推荐评分矩阵g；
18.s12、根据推荐评分矩阵g得出测试人员对所有软件系统的适合度评分，将高适合度评分对应的软件系统分配给测试人员进行测试。
19.进一步地，计算测试人员适合度评分包括：将测试人员测试软件系统的历史情况量化为线性方程y＝w1x1 w2x2 w3x3 w4x4 b，其中x1、x2、x3、x4分别代表项目数、编写案例数、有限缺陷数、生产问题数，y为测试人员适合度评分，w1、w2、w3、w4、b分别代表计算系数。
20.进一步地，所述使用k-means算法划分测试人员的方法包括：使用k-means算法按测试人员数量划分，或，使用k-means算法按测试人员属性划分。
21.进一步地，所述第一评分矩阵r表示为rn×m，其中n为测试人员数量，m为软件系统数量；第一测试人员隐藏特征矩阵u表示为uk×m，所述第一软件系统隐藏特征矩阵v表示为vn×k。
22.进一步地，所述方法还包括：计算所有n个类的均方根误差rmse，取平均值作为算法得出的最终均方根误差rmse。
23.进一步地，所述方法还包括：当最终均方根误差rmse大于阈值时，增大隐藏特征维度k的值。
24.本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
25.本发明还涉及一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
26.所述存储器，用于存储软件系统信息、测试人员数据、测试人员显示特征和软件系统显示特征；
27.所述处理器，用于通过调用所述软件系统信息、测试人员数据、测试人员显示特征和软件系统显示特征，执行上述方法。
28.本发明的有益效果为：
29.本发明针对如何将承接测试的系统合理的分配给测试人员的问题，将k-means聚类算法、mf矩阵分解算法与pca主成分分析算法组合，提出了一种预测方法及系统，对测试人员分配做出推荐。相比目前主观判断的方法更加客观，准确度更高。
附图说明
30.图1为本发明基于算法组合的测试人员分配推荐方法流程图。
31.图2为本发明基于算法组合的测试人员分配推荐系统结构示意图。
具体实施方式
32.为了更清楚的理解本发明的内容，将结合附图和实施例详细说明。
33.本发明第一方面涉及一种基于算法组合的测试人员分配推荐方法，流程如图1所示，包括：
34.获取软件系统信息、测试人员数据、测试人员显示特征和软件系统显示特征；所述测试人员显示特征包括测试人员的年龄、性别、学历；所述软件系统显示特征包括软件系统
的开发语言、系统类型以及系统架构；
35.计算测试人员适合度评分并建立第一评分矩阵r，设置隐藏特征维度k；矩阵中每一行代表测试团队内测试人员，每一列代表承接测试的软件系统，矩阵中评分元素对应的是测试人员测试该项目的适合度评分，评分数值越高代表越适合。统计团队内测试人员已测试过的软件系统以及过往测试情况，量化为具体的评分作为模型输入，模型的输出为测试人员未测试过的软件系统适合度评分，也就是对测试人员未测试过的软件系统作出适合度预测。
36.量化适合度评分，规定评分的范围为1-5分，其中1分代表非常不适合，5分代表非常适合，评分越高代表越适合。将测试人员测试软件系统的历史情况量化为线性方程y＝w1x1 w2x2 w3x3 w4x4 b，其中x1、x2、x3、x4分别代表项目数、编写案例数、有限缺陷数、生产问题数，y为测试人员适合度评分，w1、w2、w3、w4、b分别代表计算系数。利用回归分析计算出适合度评分后，得到第一评分矩阵r。
37.假如，测试团队共有3名测试人员张三、李四、王五，共有4个承接的软件系统a、b、c、d。张三测试过a系统与b系统，适合度评分为5分和4分；李四测试过b系统与c系统，适合度评分为3分和2分；王五测试过c系统与d系统，适合度评分为1分和5分；得到第一评分矩阵r为：
[0038][0039]
使用k-means算法将测试人员划分成n个不同的类的集合{c1,c2,...cn}，并分别对每个类c，从所述第一评分矩阵r中抽取对应测试人员的评分，形成对应该类的第二评分矩阵x；由于大多数测试人员仅仅测试过几个软件系统，而没有接触过其余大部分软件系统，这样就导致评分矩阵比较稀疏，对测试人员进行无监督聚类，对每一个聚类再进行矩阵分解，这样能降低不同类别的测试人员间的信息的干扰，从而提升推荐效果；
[0040]
利用mf矩阵分解算法对所述第二评分矩阵x进行分解获取到第一测试人员隐藏特征向量ui、第一测试人员隐藏特征矩阵u、第一软件系统隐藏特征向量vj和第一软件系统隐藏特征矩阵v；
[0041]
在mf矩阵分解中，通过矩阵中的非零元素预测矩阵中零元素的值，用预测值填充矩阵，最后根据填充评分对用户返回推荐结果。
[0042]
将测试人员显式特征量化为向量pi，将软件系统显式特征量化为qi，对第二评分矩阵x中的每一个评分x
ij
，构建显示特征矩阵y；利用pca主成分分析对所述显示特征矩阵y进行降维，得到降维显示特征s
ij
，其中s
ij
＝pca(pi，qi)；由于观察到测试人员和软件系统的显式特征，在进行离散化之后，特征向量比较稀疏，在确保推荐效果的基础上，降低训练和预估在时间和空间上的复杂度；
[0043]
根据公式x
ij
＝(ui·
vj) γ
ij
·sij
，使残差δ＝(x
ij-ui·vi-γ
ij
·sij
)2最小，计算系数向量γ
ij
；根据公式z
ij
＝x
ij-γ
ij
·sij
计算得到z
ij
，得出第三评分矩阵z；利用mf矩阵分解算法对所述第三评分矩阵z进行分解获取到第二测试人员隐藏特征向量ai和第二软件系统隐藏特征向量bj；
[0044]
重复直至第二测试人员隐藏特征向量ai和第二软件系统隐藏特征向量bj收敛，得
到输出测试人员隐藏特征向量ai和输出软件系统隐藏特征向量bj；将最终得出的输出测试人员隐藏特征矩阵和输出软件系统隐藏特征矩阵相乘，得出推荐评分矩阵g；
[0045]
根据推荐评分矩阵g得出测试人员对所有软件系统的适合度评分，将高适合度评分对应的软件系统分配给测试人员进行测试。
[0046]
计算所有n个类的均方根误差rmse，取平均值作为算法得出的最终均方根误差rmse。当最终均方根误差rmse大于阈值时，增大隐藏特征维度k的值。隐藏特征维度k的值越大，均方根误差rmse值越小，准确度越高，同时计算效率降低。
[0047]
本发明第二方面涉及一种结构如图2所示的基于算法组合的测试人员分配系统，包括：
[0048]
接口模块，用于获取软件系统名称和数量、测试人员名称、数量和测试人员对应的已测试过的软件系统、测试人员显示特征和软件系统的显示特征；
[0049]
处理模块，用于计算得出推荐矩阵g；
[0050]
推荐模块，用于根据所述评分预测结果向测试人员分配系统。
[0051]
使用该系统可以用于实现上述方法，将高适合度评分对应的软件系统分配给测试人员进行测试。
[0052]
以上所述仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换等都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。