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P2 Context-aware test case adaptation

情境感知的测试用例适配
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 2/10 · 该论文研究测试用例自动适配与演化,属于软件测试/软件维护方向,未涉及静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,与用户当前核心研究方向基本无关。引用 0 inbox
Peiyi Sun
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出情境感知的测试用例适配方法 CAT,通过识别并泛化适配模式自动演化测试用例,在三个开源项目上正确适配 71.91%。

软件演化过程中,生产代码与测试用例都频繁变化,测试用例需及时更新以保证软件质量,但人工更新往往滞后且容易出错。本文提出情境感知的测试用例适配方法(CAT),首先从测试用例的演化历史中识别并泛化出测试用例适配模式,然后通过分析待适配测试用例的上下文自动应用这些模式,实现测试用例的自动化演化。作者在三个开源项目上开展了初步研究,实验结果表明 CAT 能够正确适配 71.91% 的测试用例,验证了该方法的可行性与有效性,为缓解测试用例演化滞后与易错问题提供了自动化支持。

问题
软件演化中测试用例的更新通常滞后且容易出错,难以及时保证软件质量,亟需自动化的测试用例演化手段。
方法
提出情境感知的测试用例适配方法 CAT:先识别并泛化测试用例适配模式,再通过分析测试用例上下文自动应用这些模式来演化测试用例。
评估
在三个开源项目上开展初步研究,统计 CAT 正确适配测试用例的比例,结果为 71.91%。
原文摘要(Abstract)

During software evolution, both production code and test cases evolve frequently. To assure software quality, test cases should evolve in time. However, test case evolution is usually delayed and error-prone. To facilitate this process, this paper proposes a context-aware test case adaptation approach (CAT), which first identifies and generalizes test case adaptation patterns, and then applies these patterns to automatically evolve test cases by analyzing their context. We conducted a preliminary study on three open-source projects and found that CAT correctly adapts 71.91% of test cases.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5125,
  title = {Context-aware test case adaptation},
  author = {Peiyi Sun},
  booktitle = {FSE},
  year = {2019},
  doi = {10.1145/3338906.3342510}
}