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Fussify：基于特征融合的众包测试报告分类方法的开题报告
一、课题背景
随着互联网的发展，软件的使用得到了广泛的普及，大量的软件产品被开发出来并被广泛使用。但是，由于软件的复杂性和开发周期的缩短，软件产品的质量往往难以得到保障。因此，软件测试作为保障软件质量的重要手段被越来越重视。然而，传统的软件测试方法存在着成本高、测试效率低等问题，为了提高软件测试的效率和质量，众包测试成为一种有效的测试方式，但是，众包测试结果的分类和分析仍然难以实现自动化。
因此，本课题将研究建立基于特征融合的众包测试报告分类方法，从而实现众包测试结果的自动分类与分析，为软件测试提供智能化的支持。
二、研究目标
本课题旨在建立一种基于特征融合的众包测试报告分类方法。具体目标包括：
1.研究和实现众包测试报告的自动分类方法，实现测试报告的分类识别。
2.研究特征融合方法，并将其应用于众包测试报告的分类中。
3.实现基于机器学习的测试报告分类模型，实现对不同测试报告的正确分类。
4.验证本方法的有效性和可行性，并对结果进行分析和展示。
三、研究内容和方法
1.众包测试报告的特征提取
在本研究中，我们将提取众包测试报告中的文本特征和结构特征。具体来说，文本特征将包括标题、描述和测试人员的详细信息等；而结构特征将包括时间、测试用例的执行结果和测试用例的执行时间等。
2.特征融合方法的研究
将提取到的文本特征和结构特征进行融合，我们将研究不同的特征融合方法，包括特征加权、特征选择和特征降维等方法，最终得到更为具有代表性的特征集合。
3.测试报告分类模型的建立
在本研究中，我们将使用不同的机器学习方法来构建测试报告分类模型，包括支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等方法，进一步优化模型的准确性和可靠性。
4.实验验证和数据分析
最终，我们将对建立的测试报告分类模型进行实验验证，并通过实验结果进行数据分析，从而验证我们提出的方法的有效性和可行性。
四、论文创新点
1.提出基于特征融合的众包测试报告分类方法，将众包测试报告中的文本特征和结构特征进行融合，从而提高测试报告分类的准确性和可靠性。
2.针对不同众包测试报告的特点，本研究将采用支持向量机、朴素贝叶斯和决策树等机器学习方法构建测试报告分类模型，从而实现对不同测试报告的正确分类。
3.通过实验验证和数据分析，本研究将进一步证明基于特征融合的众包测试报告分类方法的有效性和可行性。
五、结论
完成本研究将建立一种基于特征融合的众包测试报告分类方法，实现对不同测试报告的分类识别。该方法将采用不同的机器学习方法进行测试报告分类，从而在提高测试报告分类准确性的同时，进一步提高测试效率。通过实验验证和数据分析，本研究将证明该方法的有效性和可行性。