【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及测试，尤其涉及一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法及系统。
技术介绍
1、传统测试方法通常是依赖项目负责人根据客户需求梳理测试点，并以随机方式进行测试，或仅凭借历史经验对测试方案进行简单调整。这种方法可能存在以下不足：1)缺乏专业的测试执行方案设计，导致缺陷的发现存在随机性，降低了测试效率和质量；2)测试覆盖度无法得到保证，可能遗漏重要的测试场景，增加项目出货风险；3)过度依赖项目负责人的经验，测试方案的专业性和系统性有待提高。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提供一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法及系统。
2、本专利技术公开了一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其包括：
3、步骤1：根据产品需求、测试用例库和历史测试数据，训练推荐模型；
4、步骤2：将待预测的产品需求输入训练好的推荐模型，输出推荐的测试执行方案。
5、进一步地，所述推荐模型的具体训练部署流程包括：
6、步骤101：在第一次部署时，利用现有的产品需求、测试用例库和历史测试数据训练初始的预测模型；
7、步骤102：随着新项目不断涌现，产品需求、测试用例和历史数据都会不断增加；当新增数据超过设定阈值时，触发推荐模型自动更新；
8、步骤103：在推荐模型更新时，采用增量学习的方式，用新增的数据来微调和更新推荐模型参数。
9、进一步地，所述步骤103之后，还包括：
11、进一步地，所述推荐模型的构建流程包括：
12、根据产品类型对产品需求、测试用例库和历史测试数据进行数据分类，通过特征工程对于不同类别的数据，抽取出相应的特征指标；
13、为每一个产品类型构建不同的粒度模型，并结合各自的训练数据进行模型训练；通过集成策略，并结合多个粒度模型的预测结果，训练集成模型；预测用例失败的概率。
14、进一步地，所述特征指标包括产品特性、测试点、测试功能模块、测试用例、历史执行时长、历史执行失败情况。
15、进一步地，所述步骤2包括：
16、将新项目的产品需求和测试用例库输入自然语言处理模型，利用自然语言处理模型分析产品需求和测试用例库，预测测试用例库中是否存在符合新产品特性的相关测试用例；针对已有的测试用例，并结合历史测试执行数据，利用推荐模型对其进行预测分析。
17、进一步地，所述步骤2还包括：
18、推荐模型结合产品特性、测试用例库信息和历史测试执行数据，预测每个用例失败的可能性，并通过排序模型对用例失败率进行排序，生成用例失败情况列表；输出新增的测试需求和用例失败情况列表。
19、本专利技术还公开了一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐系统，实现上述任一项所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其包括：
20、训练模块，用于根据产品需求、测试用例库和历史测试数据，训练推荐模型；
21、推荐模块，用于将待预测的产品需求输入训练好的推荐模型，输出推荐的测试执行方案。
22、由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：
23、1)通过构建推荐模型，利用产品特性、用例库和历史项目测试数据进行模型训练，实现精准的测试执行方案推荐；2)指导测试执行，缓解缺陷发现的随机性，提高测试效率和质量。3)确保测试覆盖度，降低项目出货风险。4)降低对项目负责人经验的依赖，提高测试方案的专业性；5)可灵活适用于不同类型的产品和业务场景。
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1.一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的具体训练部署流程包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述步骤103之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的构建流程包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述特征指标包括产品特性、测试点、测试功能模块、测试用例、历史执行时长、历史执行失败情况。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述步骤2包括：
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述步骤2还包括：
8.一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐系统，实现权利要求1-7任一项所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的具体训练部署流程包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述步骤103之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能电表测试执行方案推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的构建流程包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的智能电表...
【专利技术属性】
技术研发人员：林娜，覃艳，朱子杰，邹栋，
申请(专利权)人：成都长城开发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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