基于变更历史的黑盒测试套件最小化时序建模

测试套件最小化 (Test Suite Minimization, TSM) 在保持故障检测能力的前提下，减少测试套件的规模。在黑盒TSM中，减少过程不依赖生产代码的仪表化。虽然已有多个黑盒TSM方法探索测试日志或测试相似性等指标，但这些方法常常存在可扩展性和效率问题。最近，变更历史被探索作为引导黑盒TSM的轻量级且高效指标。然而，现有方法将历史修改统一对待，忽略了软件演化中时间动态特性——最近修改的代码往往更容易出故障。为此，我们引入时序建模到黑盒TSM中，提出时序风险驱动测试套件最小化方法 (Temporal Risk-driven Test Suite Minimization, TRTM)。TRTM 从版本控制元数据中提取修改历史，并应用指数时衰减对修改的可见度进行加权，基于最近性产生时加权的类级风险评分，以反映故障易发性。随后，它通过仅从测试代码构建静态调用图来确定测试用例与生产类的依赖关系，保持黑盒设置。将被每个测试用例练习的类的风险评分通过统计量（如平均值和几何平均值）聚合，以计算测试用例的风险评分。最后，选取风险评分最高的测试用例以构建缩减后的测试套件。在包含14个项目、631个版本的大型数据集上的评估显示，TRTM 在基准方法中持续领先，平均准确率达到0.72（相对于0.66），故障检测率 (Fault Detection Rate, FDR) 为0.75（相对于0.69），同时也减少了执行时间。