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在Web应用软件模型表示研究领域中,研究对象主要为不含Ajax技术的应用程序。少数针对Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的模型构建采用传统的FSM模型表示方法,并不能描述客户端消息触发后的参数传递问题;在FSM模型的基础上引入UML分层模型的表示方法因需要人工干预,不利于测试用例的自动生成。针对上述问题,借鉴EFSM模型这一重要的软件描述模型,从用户的Session数据出发,通过日志数据分析用户的行为,并 记录客户端的操作事件。通过对用户行为和客户端操作事件进行匹配,生成完整的用户会话,从而建立EFSM模型。实验结果表明,该EFSM模型能够有效地表示Web应用程序的状态以及状态的变化情况,并可以有效地为测试用例自动生成服务。 相似文献
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测试是保证Web应用的高质量、高可靠性的一种有效手段,然而,由于其特殊性和复杂性,使得传统的测试理论与方法很难直接运用到Web应用的测试中,一个关键的问题就是测试用例的生成及其优化。提出了一种将遗传算法用于基于用户会话的Web应用测试用例生成及其优化的方法。通过分析服务器的用户日志,清除无关的数据,得到大量有意义的用户会话,利用约简技术进一步剔除其中的冗余。为便于测试的重用和并发执行,将用户会话进行合理的分组,每一组称为一个测试套件,并在测试套件之间以及测试套件内部(测试用例之间)进行初步的优先排序。这样就得到了初始的测试套件和测试用例,以及它们的初始执行顺序。这种初始的测试方案离最优解的近似程度还不是很高,需进一步利用遗传算法对它们进行分组优化并优先排序。同时提出了一种利用交叉算子产生新的测试用例的方法,新的测试用例可以检测不同用户共享数据时可能带来的冲突而产生的错误。 相似文献
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近年来,Web应用成为互联网时代基础设施中最重要的组成部分。随着互联网技术的不断进步以及使用用户数量的不断增长,Web应用也越发变得复杂。为了保证Web应用性能测试的有效性和真实性,提出一种利用服务器日志中的用户会话信息、结合经过序列匹配算法改进的层次凝聚算法来自动产生Web应用性能测试脚本的方法。提出的方法通过从服务器日志中提取出用户会话信息,分析用户真实的访问模式,通过聚类算法将同类型的用户访问模式进行聚集,自动产生相应的测试请求序列,生成测试集。相比于传统的基于录制/回访的测试方法,基于用户会话的性能测试方法通过对用户会话进行聚类分析,还原实际的用户访问模式,减少了设计测试用例时的人工参与,保证了测试结果的有效性和真实性。 相似文献
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随着用户会话的增多,基于用户会话的Web测试方法的测试集会越来越庞大,为了解决测试开销受到挑战的问题,使用概念分析方法对测试用例分簇,构建层次概念网络,结合贪心算法,提出了3种Web应用程序测试集的简化方法,扩展了测试集的动态简化,并且提出了移除过时用户会话的测试集动态简化方法.最后,实验结果表明了该方法在语句覆盖和故障检测方面的有效性. 相似文献
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Web日志挖掘中的序列模式识别 总被引:16,自引:0,他引:16
Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试 . 相似文献
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随着互联网的快速发展,Web日志的用户行为分析已经成为互联网技术领域的研究热点之一.会话识别是Web日志用户行为分析的关键步骤,精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础.本文在IIS Web日志分析的基础上,提出了一种基于URL相似度的会话识别方法.实验结果表明,此方法可以有效的识别出用户的真实会话. 相似文献
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虽然基本的Web分析工具非常普遍,目前的分析工具只分析页面级别的用户交互,为了加深对用户行为的理解,该研究提出了将Web应用程序与运行时日志相结合的方法。实现对web应用程序的日志以及用户与页面的交互的跟踪,达到了基于大数据的用户行为分析和可视化。 相似文献
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基于模型的Web应用程序测试是软件测试的一个重要方法。ASM模型从源码解析的角度,基于Web应用程序表示层建立模型,描述了Web应用程序的交互性、动态性和低耦合性。基于ASM模型的测试用例生成,考虑用户的非预期行为,在主要路径的基础上,通过添加无效访问状态和无效迁移路径,扩充测试用例。然而,随着Web应用程序规模的扩大,无效访问状态和无效迁移路径的增加导致测试用例空间爆炸。在研究ASM模型的基础上,通过定义基于ASM模型测试生成的等价迁移和等价状态,合并迁移和状态,从而有效地对ASM模型进行约简,减少了无效访问状态和无效迁移路径的数量,实现测试用例空间约减。
对一个实际Web应用程序系统的评估结果表明,基于模型约简的测试用例优化,有效约减了74.38%的测试用例空间,并且对原子段的覆盖率和错误检测数目没有产生影响。 相似文献
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Web数据挖掘中的数据预处理 总被引:11,自引:0,他引:11
Web数据挖掘是分析网络应用的主要手段,其数据源一般是网络服务器日志,然而日志记录的是杂乱的,不完整的,不准确的并且是非结构化的数据,必须进行数据预处理。文章将预处理过程分为3个阶段-数据清洗、区分使用者,会话识别,并提出了一个高效的Web数据挖掘预处理结构WLP和相应的算法。 相似文献
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Web用户会话聚类是电子商务领域的NP-难问题,目的是发现相似的用户访问行为模式。该问题难度在于对大规模的Web会话进行聚类,且每个会话都表示为高维向量。提出一种细菌觅食算法和K-means相结合的优化算法,用知名的数据集测试其有效性。对Web会话进行聚类,与流行的聚类算法进行比较,实验结果显示该算法高效且性能更优。 相似文献
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广泛地从Web获取信息是信息时代的一个重要特征,借助数据挖掘的知识,从Web日志中发现用户的访问模式,可以帮助管理站点,更好地满足用户的要求,本文介绍了从原始的日志数据中发现用户访问模式的方法,提出了数据预处理的方法和一种新的用于挖掘的数据结构-序列访问树SAT,以及基于此结构的挖掘算法。 相似文献
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Web日志挖掘数据预处理研究 总被引:6,自引:0,他引:6
随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,数据挖掘的研究也进入了一个新的阶段。Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面,而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理。本文针对基于日志的数据挖掘,提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了算法实现。 相似文献