一种基于知识图谱注意力网络的测试用例推荐方法

一种基于知识图谱注意力网络的测试用例推荐方法，从用户的行为中提取基于属性的协同信息，将图谱关系信息、用户推荐用例的交互图融合到一个图空间，根据构建的软件测试本体关系模型，快速构建软件测试知识图谱，产生了自动生成测试用例、优化测试用例生成路径、提高测试用例生成的充分性和有效性的技术效果，不需要考虑到用户交互数据之间的关系，软件智能化测试用例推荐的准确率平均为77.2%，召回率为77.9%，相较于传统的基于语义相似度匹配推荐方法、基于知识库软件测试用例推荐方法提升10%以上。