隨著Web應(yīng)用結(jié)構(gòu)與環(huán)境的日益復(fù)雜,為了確保Web應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)達(dá)到預(yù)期的功能需求,需要對(duì)Web應(yīng)用進(jìn)行充分的測(cè)試,而Web統(tǒng)計(jì)測(cè)試可以在一定的時(shí)間和投入內(nèi)有效地確保Web應(yīng)用的質(zhì)量。然而傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)測(cè)試在測(cè)試過(guò)程中仍存在一些不足。首先,傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)測(cè)試對(duì)Web日志中用戶行為的量化不夠明確。如何從Web服務(wù)器日志中提取、分離更有價(jià)值的用戶信息是Web應(yīng)用統(tǒng)計(jì)測(cè)試的一項(xiàng)重要內(nèi)容。其次,統(tǒng)計(jì)測(cè)試的測(cè)試重點(diǎn)不突出,Web應(yīng)用站點(diǎn)頁(yè)面眾多,如何從中去除訪問(wèn)次數(shù)少,關(guān)聯(lián)性不強(qiáng),興趣度低的頁(yè)面。特別是面對(duì)大數(shù)據(jù)量的Web日志,如何能更有效的挖掘頻繁項(xiàng)集。此外,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)測(cè)試生成的測(cè)試用例無(wú)法較好的模擬用戶行為。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web統(tǒng)計(jì)測(cè)試的測(cè)試用例生成方法及可靠性度量方法。針對(duì)Web日志中用戶行為的量化不夠明確,本文首先從Web服務(wù)器日志提取相應(yīng)字段,如Referrer和URL等字段,基于哈希保存在自定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)note中,生成note list,提高查詢和對(duì)比效率以及更詳細(xì)記錄用戶的每一次行為。為了從Web站點(diǎn)的眾多頁(yè)面中去掉訪問(wèn)次數(shù)少、興趣度低的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面,對(duì)Web應(yīng)用進(jìn)行...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web統(tǒng)計(jì)測(cè)試方法框架

惴ㄒ約癋UP2算法。這兩種算法為關(guān)聯(lián)規(guī)則增量算法，在數(shù)據(jù)庫(kù)不斷發(fā)生變化時(shí)，在某些情況下不再重新掃描整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，而是基于原始挖掘的結(jié)果再進(jìn)行變化后的更新。2.4基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web應(yīng)用統(tǒng)計(jì)測(cè)試方法框架統(tǒng)計(jì)測(cè)試在建立使用模型時(shí)，主要通過(guò)預(yù)測(cè)和估計(jì)，或者通過(guò)調(diào)查終端用戶進(jìn)行建立的，但也....

圖4Web會(huì)話挖掘流程圖

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于note_treeApriori的Web會(huì)話挖掘方法19一個(gè)note，即=<1，2，…，>，其中，j∈1，2…h(huán)表示一個(gè)用戶的會(huì)話集合中第i個(gè)會(huì)話的行為記錄。本文使用20分鐘作為會(huì)話過(guò)期時(shí)間閾值，如果用戶的連續(xù)兩次訪問(wèn)行為時(shí)間差小于該閾值，則認(rèn)為....

圖5notetree節(jié)點(diǎn)Fig5notetreenode

第3章基于note_treeApriori的Web會(huì)話挖掘方法上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文22將現(xiàn)有的頻繁項(xiàng)集生成算法應(yīng)用于Web日志預(yù)處理后的用戶會(huì)話數(shù)據(jù)可以方便地得到體現(xiàn)用戶瀏覽模式的頻繁訪問(wèn)頁(yè)面，但需要充分考慮時(shí)間的效率和產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集數(shù)等問(wèn)題，特別是在面對(duì)大的數(shù)據(jù)量和對(duì)速度要....

圖6notetree結(jié)構(gòu)

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于note_treeApriori的Web會(huì)話挖掘方法23圖6note_tree結(jié)構(gòu)Fig6note_treestructure頁(yè)面的權(quán)重能夠表明該頁(yè)面的重要性以及用戶對(duì)該頁(yè)面的興趣程度。在選擇頻繁項(xiàng)集時(shí)的依據(jù)是通過(guò)評(píng)估他們的權(quán)重的大小而不是出現(xiàn)次....

本文編號(hào)：3903484