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Fussify：基于特征融合的众包测试报告分类方法
标题：Fussify：基于特征融合的众包测试报告分类方法
摘要：
随着软件开发的快速发展，众包测试已成为一种常用的测试方式。然而，对于众包测试来说，及时准确地对测试报告进行分类是一个具有挑战性的任务。本文针对众包测试报告分类问题，提出了一种基于特征融合的方法，命名为Fussify。Fussify通过综合考虑多个特征的信息，提高了测试报告分类的准确性和效率。实验结果表明，Fussify在测试报告分类方面具有较高的识别准确性和鲁棒性。
1.引言
众包测试是一种利用大量非专业测试人员（即众包工人）的测试方法，其主要目的是通过大规模的测试来发现软件中的缺陷。众包测试的一个重要环节是对测试报告进行分类，以便将报告快速分配给专业测试人员进行进一步的分析和处理。然而，由于众包测试涉及大量的测试报告和多个测试任务，准确有效地分类这些测试报告变得非常困难。因此，研究和开发一个能够自动分类测试报告的方法对于提高众包测试的效率和质量具有重要意义。
2.相关工作
目前已有一些关于测试报告分类的研究，其中主要的方法包括基于文本特征的分类方法和基于机器学习的分类方法。然而，这些方法通常只考虑了测试报告的部分特征，并且在实际应用中存在一定的局限性。
3.Fussify方法介绍
为了解决现有方法的局限性，我们提出了基于特征融合的众包测试报告分类方法Fussify。Fussify主要包括两个步骤：特征提取和特征融合。
3.1特征提取
在特征提取阶段，我们从测试报告中提取了多种特征，包括文本特征、结构特征以及历史特征。文本特征包括测试报告的关键词、描述和标题等信息。结构特征主要是根据测试报告的结构，提取出段落、列表和代码块等结构信息。历史特征则是对过去相似问题的处理历史进行统计和分析得出的特征。
3.2特征融合
在特征融合阶段，我们通过使用加权平均的方法将不同特征的信息融合起来，得到最终的分类结果。为了确定各特征的权重，我们采用了基于信息增益的方法进行评估和选择。
4.实验设计与结果分析
我们使用了一个包含大量真实测试报告的数据集进行实验评估。通过与其他分类方法进行对比，实验结果表明，Fussify在测试报告分类方面具有较高的识别准确性和鲁棒性。同时，我们也对Fussify的参数进行了敏感性分析，并通过交叉验证方法进行了验证。
5.结论与展望
本文基于特征融合的方法Fussify在众包测试报告分类问题上取得了较好的效果。未来的研究可以进一步探索更多的特征提取方法和特征融合策略，以提高测试报告分类的准确性和效率。此外，还可以结合深度学习等方法进一步改进测试报告分类的性能。
关键词：众包测试，测试报告分类，特征融合，准确性，效率