一种针对图神经网络的测试用例优先级方法及装置

本发明提供一种针对图神经网络的测试用例优先级方法及装置，涉及图神经网络测试技术领域。该方法包括：对图神经网络进行与模型相关特征的提取得到模型相关特征，包括确定性输出特征及概率输出特征；对图神经网络进行与模型无关特征的提取得到模型无关特征，包括节点度特征及节点属性特征；对特征进行特征增强；将增强的优先级特征输入到训练好的排序模型得到测试用例优先级排序结果。本发明提出了针对图神经网络的测试输入优先级方法，特别针对于节点分类任务。本发明不通过变异测试提取优先级特征，而是直接从模型相关和模型无关两个方面提取特征，大大减少了计算开销。同时通过结构信息对特征进行聚合，增强了优先级特征的表达能力。