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龙图腾网获悉维萨国际服务协会申请的专利用于使用机器学习为软件系统回归测试自动选择测试的方法、系统和计算机程序产品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：CN116431466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310073054.X，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权用于使用机器学习为软件系统回归测试自动选择测试的方法、系统和计算机程序产品是由普里扬卡;P·布拉加设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于使用机器学习为软件系统回归测试自动选择测试的方法、系统和计算机程序产品在说明书摘要公布了：所提供的是使用机器学习为软件系统回归测试自动选择测试的计算机实施的方法、系统和计算机程序产品，其包括生成测试映射，所述测试映射包括对应于源文件的多个测试中的至少一个测试。所述多个测试和至少一个源文件与软件储存库相关联。此外，基于所述至少一个测试的历史测试数据确定所述至少一个测试的缺陷得分；接收对应于所述源文件的部件关键性得分和缺陷定义；基于所述缺陷得分、部件关键性得分和缺陷定义生成对应于至少一个测试的密钥值；基于对应于所述至少一个测试的密钥值来确定所述多个测试的测试子集；以及与所述软件储存库一起执行所述测试子集。

本发明授权用于使用机器学习为软件系统回归测试自动选择测试的方法、系统和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种计算机实施的测试选择的方法，包括： 利用至少一个处理器并基于测试列表和源文件列表生成测试映射，所述测试映射包括多个测试和多个源文件之间的映射，其中，所述多个测试和所述多个源文件与软件储存库相关联；所述测试映射中的每个源文件与代码变更相关联，其中所述测试映射中的至少一个第一源文件与所述至少一个第一源文件的代码变更相关联，并且其中所述测试映射中的至少一个第二源文件与与所述至少一个第一源文件具有至少一个共同部件的源文件的代码变更相关联； 利用所述至少一个处理器和至少一个机器学习模型，基于所述测试的历史测试数据确定针对所述多个测试中的每一个测试的缺陷得分，其中所述缺陷得分基于所述多个测试中的一测试的缺陷的度量； 利用所述至少一个处理器接收针对所述多个源文件中的每一个源文件的部件关键性得分和缺陷定义，所述缺陷定义包括基于所述源文件中的一个或多个问题的预定义得分或评级中的至少一个，所述一个或多个问题存储在问题跟踪数据库中，其中所述部件关键性得分基于所述多个源文件中的一源文件的部件关键性的度量； 利用所述至少一个处理器生成针对所述多个测试中的每一个测试的密钥值，所述密钥值基于所述缺陷得分、所述部件关键性得分和所述缺陷定义的值； 利用所述至少一个处理器和所述至少一个机器学习模型，基于对应于所述多个测试的密钥值来确定所述多个测试中的测试子集；以及 利用所述至少一个处理器与所述软件储存库一起执行所述测试子集。

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维萨国际服务协会，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。

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