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回归测试用例集分类约简研究的中期报告
本研究旨在研究回归测试用例集分类约简方法，以提高软件测试效率和测试覆盖率。本文介绍了研究背景、研究目的、研究方法和已实现的工作。
一、研究背景
随着软件规模和复杂度的不断增加，测试用例集的数量也不断增加。回归测试是在软件经过修改后再进行测试，以确保修改后的代码不会对其他部分产生负面影响。回归测试需要执行大量的测试用例，这会占用大量的时间和资源。为了提高测试效率和测试覆盖率，回归测试用例集分类约简成为研究的热点。
二、研究目的
本研究的目的是探索回归测试用例集分类约简方法，并实现一个能够自动化执行分类约简的工具，并比较分类约简前后的测试效果。
三、研究方法
本研究采用以下方法：
1.收集回归测试用例集数据：在实验中，我们收集了多个不同规模和复杂度的回归测试用例集，作为研究数据。
2.分类特征提取：我们分析收集的回归测试用例集，从中提取出可用于分类的特征。
3.分类模型构建：基于特征提取的结果，我们构建了不同的分类模型，包括基于决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法的分类模型。
4.分类约简工具实现：基于分类模型，我们实现了一个自动化的分类约简工具，用于自动化执行分类约简过程。
5.实验结果分析：我们比较了分类约简前后的测试效果，并分析了分类约简过程中使用的分类模型的可行性和有效性。
四、已实现的工作
在研究的前期，我们已经完成了以下工作：
1.回归测试用例集数据收集。
2.分类特征提取，包括代码覆盖率、数据流覆盖等特征。
3.分类模型构建，包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等算法。
4.分类约简工具实现，包括特征选择和样例约简等功能。
在后续的研究中，我们将对分类约简工具进行优化和改进，比较分类约简前后的测试效果，并对分类模型进行更加深入的研究，以提高分类的准确性和效率。