【技术实现步骤摘要】
本申请涉及软件测试，尤其是涉及一种软件故障定位方法、模型训练方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、软件测试是使用人工操作或者软件自动化运行的方式来检验软件是否满足用户需求的过程，是确保软件质量的关键步骤之一。传统的软件故障定位方法，如日志分析、断点调试和静态代码分析，通常依赖于软件工程师的经验和直觉，大多都耗时耗力、稳定性不佳且在面对大规模软件系统时效率低下。
2、现有技术具有以下的技术问题：其往往关注于代码的静态特性，而忽略了运行时数据的动态特性和程序执行路径的复杂性；其通常不能有效地处理现代软件系统中常见的并发执行、异步通信和复杂的依赖关系；其在故障定位的精确性和泛化能力方面的不足，过分依赖于预定义的规则或模式，这限制了其在处理未知或新颖故障模式时的有效性；其忽略了软件执行过程中的上下文信息和全局依赖关系，从而降低了故障定位的准确性和可靠性；其存在处理大规模软件系统的可扩展性问题。因此，现有技术中面对大规模软件系统测试时效率较低、准确率和可靠性不佳是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了有助于改善现有技术中效率较低、准确率和可靠性不佳的问题，本申请提供了一种软件故障定位方法、模型训练方法、电子设备及存储介质。
2、第一方面，本申请提供一种软件故障定位方法，采用如下的技术方案：
3、一种软件故障定位方法，用于软件测试中，所述方法包括：
4、执行软件测试用例，收集产生的轨迹数据和故障数据；所述轨迹数据包括方法调
5、将所述轨迹数据进行预处理；
6、将所述轨迹数据转换为图形结构数据；所述图形结构数据中的节点代表执行轨迹中的关键状态，而边集代表关键状态间的转移关系；
7、将图形结构数据输入至软件故障定位模型，计算故障概率，输出故障候选位置的节点集；所述软件故障定位模型基于图神经网络设计，包括用于提取图中节点的深层次特征的多层图卷积网络层和用于降维并聚合全局图特征的图池化层；
8、根据预设的故障定位策略确定故障位置；所述故障定位策略的影响因素包括节点的故障概率、故障影响范围及历史故障数据。
9、通过采用上述技术方案，可以有效提升故障定位的效率、准确率和可靠性。
10、第二方面，一种软件故障定位模型训练方法，应用于如上所述的软件故障定位模型训练方法中，包括：
11、收集软件测试用例产生的轨迹数据和故障数据；
12、将所述轨迹数据进行预处理，提取信息；
13、将数据转换为图形结构数据；
14、根据所述图形结构数据训练软件故障定位模型，所述软件故障定位模型基于图神经网络设计。
15、第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
16、一种电子设备，该电子设备包括：
17、至少一个处理器；
18、存储器；
19、至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行如上的软件故障定位方法。
20、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
21、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行第一方面提供的任一种软件故障定位方法。
22、综上所述，本申请技术方案将测试数据处理后转换为图像结构数据，输入预先训练好的故障定位模型，计算节点的故障概率，后结合故障影响范围及历史故障数据确定故障点位置。其故障定位的精度高，对软件故障的诊断更为精准。其能够有效处理未见过的软件或新的故障模式，无论是简单的线性代码路径还是具有大量分支和循环的系统都能通过其图结构自然地表示和处理，而无需对算法进行根本性的改变或调整。
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1.一种软件故障定位方法，其特征在于，用于软件测试中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：对轨迹数据进行预处理的过程包括过滤噪声数据：
5.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的软件故障定位方法，其特征在于，确定故障位置的过程包括：
7.一种软件故障定位模型训练方法，其特征在于，应用于如权利要求1至6任一项所述的软件故障定位模型训练方法中，包括：
8.根据权利要求7所述的软件故障定位模型训练方法，其特征在于，其中，软件故障定位模型生成包括：
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1至6任一项所述的软件故障定位模型训练方法中。
【技术特征摘要】
1.一种软件故障定位方法，其特征在于，用于软件测试中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：对轨迹数据进行预处理的过程包括过滤噪声数据：
5.根据权利要求1所述的软件故障定位方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的软件故障定位方法，其特征在于，确定故障位置的过程包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹建峰，张絮思，
申请(专利权)人：福州畅昕信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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