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龙图腾网获悉西南民族大学申请的专利大规模持续集成的测试用例优先级排序方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115470133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211143243.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权大规模持续集成的测试用例优先级排序方法、设备及介质是由李英玲;王子翱;王俊杰设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本大规模持续集成的测试用例优先级排序方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了大规模持续集成的测试用例优先级排序方法、设备及介质，涉及计算机软件测试技术领域，解决了现有的测试用例排序方法不能快速高效并准确对测试用例进行排序的问题，其技术方案要点是：第一排序，所述第一排序操作包含解析目标代码，所述目标代码包含测试代码，对所述目标代码进行词元化处理，得到至少包含测试用例表示；通过检索算法对测试用例进行第一排序，得到初排测试集；以及第二排序，所述第二排序包含筛选排序后的初排测试集用于作为模型的训练集；将经过训练集训练后的模型对所述初排测试集进行第二排序，得到测试用例优先级排序结果，达到快速高效地对测试用例排序，并提高排序准确性的目的。

本发明授权大规模持续集成的测试用例优先级排序方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大规模持续集成的测试用例优先级排序方法，其特征在于，包括： 第一排序，所述第一排序操作包含解析目标代码，所述目标代码包含测试用例代码以及更改程序代码，对所述目标代码进行词元化处理，得到测试用例表示和更改程序代码表示；通过检索算法计算更改程序代码与每个测试用例之间的相似度得分，对测试用例进行第一排序，得到初排测试集；以及 第二排序，所述第二排序包含筛选排序后的初排测试集用于构建模型的训练集；将经过训练集训练后的模型对所述初排测试集进行第二排序，得到测试用例优先级排序结果； 其中，在第二排序中，包括以下步骤： 训练数据的组织；从训练集中构建更改程序代码和测试用例表示对，同时根据测试用例在真实数据集的最后一个版本中是否检测到了程序错误对每个测试用例表示设置标签；通过给定的更改程序代码表示为Q，对应于Q的第i个测试用例表示ti和标签li，构建三元组TiQ,ti,li； 所述模型采用Siamese-MiniLM模型，将构建的三元组输入到Siamese-MiniLM模型，通过模型练训后，得到更改程序代码和测试用例的语义嵌入向量u、v，并根据u和v之间的语义相似度对初排测试集进行排序。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南民族大学，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区一环路南四段16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。