1。2  国内外研究现状

1。3  研究内容

针对所要测试的大数据系统，利用机器学习的方法来找到合适的蜕变关系来测试该系统，具有重大的意义，其价值主要体现在以下的几个方面：

（1）利用蜕变测试可以非常大程度上地缓解目前大数据所带来的软件测试方面的oracle问题，使得测试的难度减小也可以让测试的准确率进一步提高。

（2）探索了利用时下热门的机器学习应用到软件测试中的可行性，并且利用功能特征图得到大数据系统的特征，利用一些相似的系统的特征来生成相应的决策树，可以判断蜕变关系。

因此，本论文是基于大数据应用日益广泛的新的环境，利用机器学习方法来寻找判定蜕变关系，学习selenium webdriver的使用方法，然后使用蜕变测试对选择的大数据系统进行自动化测试，最后对所得出的结果进行分析。

综上，本文的主要研究内容如下：

（1）分析并研究了当前传统的大数据系统的特点，并且得出软件测试因为大数据的流行而变得更加困难具有挑战性的原因；

（2）在对所提出的功能需求进行了分析的基础上，寻找使用了大数据技术的系统，然后利用不同或者相似的功能的系统的特征来生成一棵决策树，并且判断所选择的部分关系是否可以作为蜕变关系应用到测试中；来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

1。4  组织结构

本论文是以大数据系统作为基础，从蜕变测试适用于目前的软件测试的情况入手，通过使用机器学习中的分类方法判断蜕变关系，设计了大数据系统的自动化测试的用例所应满足的蜕变关系的方法。

第一章，绪论，介绍了本文的应用背景，研究目的与意义，论文的研究内容，并对本文的组织结构进行了综合描述。

第二章，介绍相关的知识，比如蜕变测试和蜕变关系，以及将要使用的机器学习方法；

第三章，通过生成决策树，来判断所选择的几个关系是否可以作为蜕变关系应用到测试中去；

第四章，使用自动测试并且对所得到的结果进行分析，并且评测大数据系统的性能。

第五章，存在的问题和下一步工作，本章主要对所做的研究工作加以总结，提出研究中的不足，并针对研究中的问题进行思考，制定下一步工作，明确未来的工作方向。