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申请/专利权人：企迈科技有限公司

摘要：本发明公开了基于DXM模型的SaaS软件测试用例构建方法，涉及软件测试技术领域，包括：S1、根据测试的SaaS软件功能结构和关键业务流程，确定测试目标，S2、根据测试目标和SaaS软件的功能结构，构建第一知识图谱，通过第一知识图谱构建关键功能的描述和预期结果的实体节点之间的关系。本发明利用DXM模型和知识图谱构建技术，能够自动地将SaaS软件的功能结构和关键业务流程转化为测试用例，相比传统手动编写测试用例的方式，能够大大提高测试用例的生成效率，并且通过使用DXM模型中的实体抽取模型，能够准确地从知识图谱中提取关键功能的描述和预期结果，而不需要人工干预。

主权项：1.基于DXM模型的SaaS软件测试用例构建方法，其特征在于，包括：S1、根据测试的SaaS软件功能结构和关键业务流程，确定测试目标；S2、根据测试目标和SaaS软件的功能结构，构建第一知识图谱，通过第一知识图谱构建关键功能的描述和预期结果的实体节点之间的关系；S3、通过DXM模型中的实体抽取模型从第一知识图谱中提取第一关键词，且根据第一关键词在第一知识图谱中的关系位置，对第一关键词位置进行标识，第一关键词包括关键功能的描述和预期结果；S4、根据提取的第一关键词和第一关键词在第一知识图谱中的位置标识，构建第一关系矩阵；S5、利用分词工具将测试数据进行拆分，得到第二关键词，使用语义相似度算法计算与第一关键词的相似度，若计算的相似度高于预设的阈值，则将第二关键词对应的测试数据加入与第一关键词对应的第一关系矩阵中，从而形成第二关系矩阵；S6、根据形成的第二关系矩阵，构建第二知识图谱，且基于构建的第二知识图谱，建立相应的第一测试用例；S7、接收用户对第一测试用例的审核结果，判断是否符合要求，如果符合要求，则在第二知识图谱中推荐第一测试用例，如果不符合要求，则根据用户需求修改第一测试用例形成第二测试用例，在第二知识图谱中用第二测试用例替代相应的第一测试用例，在第二知识图谱中推荐第二测试用例；所述利用分词工具将测试数据进行拆分，得到第二关键词，使用语义相似度算法计算与第一关键词的相似度，若计算的相似度高于预设的阈值，则将第二关键词对应的测试数据加入与第一关键词对应的第一关系矩阵中，从而形成第二关系矩阵，包括：使用分词工具对测试数据进行拆分，将文本划分为第二关键词的序列；对于每个第二关键词，通过语义相似度算法计算第二关键词与第一关键词的语义相似度；将计算得到的相似度与预设的阈值进行比较，如果相似度高于预设的阈值，将第二关键词对应的测试数据添加到与第一关键词对应的第一关系矩阵中；将第二关键词作为第一关系矩阵新的行，将测试数据作为新的列，将相应位置标记为1，表示第二关键词与测试数据相关，从而形成第二关系矩阵；所述根据形成的第二关系矩阵，构建第二知识图谱，且基于构建的第二知识图谱，建立相应的第一测试用例，包括：根据第二关系矩阵，构建第二知识图谱，遍历第二关系矩阵中的每一行，对于值为1的测试数据，将其与对应的第二关键词连接起来构成图谱的边；根据第二知识图谱，建立相应的第一测试用例，选择一个第二关键词作为起始点；从起始点开始进行深度优先搜索遍历第二知识图谱，在遍历过程中，记录经过的节点和边，形成一条测试用例路径；根据测试用例路径，提取其中的测试数据和对应的第二关键词，将测试数据和第二关键词组合，构成第一测试用例；直到遍历完整个第二知识图谱，得到所有的第一测试用例后，停止遍历；所述DXM模型是一种基于大规模知识图谱的模型，所述DXM模型利用知识图谱中的丰富信息和关系来进行数据处理和分析，所述DXM模型通过学习知识图谱中的实体和关系之间的规律和语义，自动抽取和推理出新的知识，根据给定的查询，从知识图谱中检索相关的实体和关系，进行信息的推理和预测，并且所述DXM模型通过知识图谱中的实体之间的关系，构建复杂的推理链条，实现高层次的知识表达和推理。

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