一种测试资源匹配预测方法及相关设备与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种测试资源匹配预测方法及相关设备。


背景技术：

2.银行业务项目测试具有测试任务多、测试时间急以及测试周期短的特点，且涉及大量账务处理和交易数量，对测试质量要求也高。为了对银行业务项目进行全面测试，提高测试质量，保证测试有效性，需要测试人员高效率及高质量地完成测试工作。
3.然而，测试人员具有流动性大且不稳定的特点。例如：各个不同测试产品之间存在着测试人员共用的问题。因此，面对繁杂的测试任务，如何合理有效分配测试人员，成为提高测试任务的执行效率和测试质量的有效途径。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本公开提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种测试资源匹配预测方法及相关设备，技术方案如下：
5.一种测试资源匹配预测方法，包括：
6.获得待资源预测的测试任务案例；
7.将所述测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使所述测试资源匹配预测模型按照测试功能对所述测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各所述测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各所述测试人员信息分配至各所述测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。
8.可选的，在所述获得测试资源匹配预测结果之后，所述方法还包括：
9.对所述测试资源匹配预测结果中分配至所述测试功能模块的任一所述测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。
10.可选的，在所述获得测试资源匹配预测结果之后，所述方法还包括：
11.对所述测试资源匹配预测结果进行展示。
12.可选的，所述测试功能模块包括柜面联机模块、账务处理模块以及批量运行模块。
13.可选的，所述执行效率数据包括所述测试人员在预设周期内对所述测试功能模块执行测试的第一数量，和/或，所述测试质量数据包括所述测试人员对所述测试功能模块发现错误的第二数量。
14.一种测试资源匹配预测装置，包括：测试任务案例获得单元和预测结果获得单元，
15.所述测试任务案例获得单元，用于获得待资源预测的测试任务案例；
16.所述预测结果获得单元，用于将所述测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使所述测试资源匹配预测模型按照测试功能对所述测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各所述测试功能模块对应
的执行效率数据和测试质量数据，将各所述测试人员信息分配至各所述测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。
17.可选的，所述装置还包括：匹配度获得单元，
18.所述匹配度获得单元，用于所述预测结果获得单元获得所述测试资源匹配预测结果之后，对所述测试资源匹配预测结果中分配至所述测试功能模块的任一所述测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。
19.可选的，所述装置还包括：预测结果展示单元，
20.所述预测结果展示单元，用于所述预测结果获得单元获得所述测试资源匹配预测结果之后，对所述测试资源匹配预测结果进行展示。
21.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述的测试资源匹配预测方法。
22.一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任一项所述的测试资源匹配预测方法。
23.借由上述技术方案，本公开提供的一种测试资源匹配预测方法及相关设备，可应用于人工智能领域或金融领域，可以获得待资源预测的测试任务案例；将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。本公开通过测试资源匹配预测模型，可以对测试任务案例涉及的各个测试功能分配执行效率高和测试质量好的测试人员，有助于提前对测试任务案例进行测试人员规划，以便在较短的时间内测试出更多问题，保证测试的质量和效率，从而保障银行项目产品系统的测试质量。
24.上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能够更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本公开的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本公开的具体实施方式。
附图说明
25.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本公开的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
26.图1示出了本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的一种实施方式的流程示意图；
27.图2示出了本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的另一种实施方式的流程示意图；
28.图3示出了本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的另一种实施方式的流程示意图；
29.图4示出了本公开实施例提供的测试资源匹配预测装置的结构示意图；
30.图5示出了本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
31.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
32.如图1所示，本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的一种实施方式的流程示意图，该测试资源匹配预测方法可以包括：
33.s100、获得待资源预测的测试任务案例。
34.其中，测试任务案例可以是测试银行业务项目的功能的测试用例。本公开实施例可以获得用户上传的测试任务案例。
35.s200、将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。
36.其中，测试资源匹配预测模型为神经网络模型。
37.本公开实施例可以构建训练数据集，其中，训练数据集包括多个不同历史批次已测试和不同业务项目产品的测试任务案例。本公开实施例可以对各测试任务案例按照测试功能进行模块分解，获得多个测试功能模块，并溶剂各测试人员在预设周期内对测试功能模块执行测试的数量和对测试功能模块发现错误的数量。
38.本公开实施例可以分析各测试人员在各测试功能模块上执行测试的数量和发现错误的数量，建立测试人员在各测试功能模块上执行效率和测试质量之间的关系，搭建出能力匹配神经网络。
39.本公开实施例可以在对训练数据集进行初始化之后，使用该训练数据集并融合深度学习算法对该能力匹配神经网络进行训练，获得训练好的测试资源匹配预测模型。
40.可选的，测试功能模块包括柜面联机模块、账务处理模块以及批量运行模块。
41.可选的，执行效率数据包括测试人员在预设周期内对测试功能模块执行测试的第一数量。
42.可选的，测试质量数据包括测试人员对测试功能模块发现错误的第二数量。
43.可以理解的是，测试人员分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据可以在测试资源匹配预测模型的训练阶段得到，测试资源匹配预测模型在确定测试任务案例涉及的测试功能模块后，可以自动对应到各测试人员在该测试功能模块上的执行效率数据和测试质量数据。
44.可选的，基于图1所示的方法，如图2所示，本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的另一种实施方式的流程示意图，在步骤s200之后，该测试资源匹配预测方法还可以包括：
45.s300、对测试资源匹配预测结果中分配至测试功能模块的任一测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人
员信息与该测试功能模块的匹配度。
46.可选的，本公开实施例可以利用该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，结合执行效率数据和测试质量数据分别对应的权重，计算出该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。本公开实施例通过分配至测试功能模块的测试人员信息的匹配度，有助于测试任务负责人合理对测试人员进行安排。
47.可选的，基于图1所示的方法，如图3所示，本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法的另一种实施方式的流程示意图，在步骤s200之后，该测试资源匹配预测方法还可以包括：
48.s400、对测试资源匹配预测结果进行展示。
49.本公开实施例通过展示测试资源匹配预测结果进行展示，可以方便测试任务负责人直观获知各测试人员擅长的测试功能模块，从而合理地进行测试人员安排，实现人力资源效率最大化。
50.本公开实施例提供的测试资源匹配预测方法，有助于指导测试任务负责人在测试任务开始前对测试人员进行合理的分配。例如有的测试人员擅长柜面联机交易案例的执行、有的测试人员擅长账务逻辑处理模块等。测试任务负责人可以根据测试资源匹配预测结果提前进行测试人员的选择和分配，从而在较短的时间测试出更多的测试任务案例并高效发现问题，保证测试任务的执行质量和效率。
51.本公开提供的一种测试资源匹配预测方法，可应用于人工智能领域或金融领域，可以获得待资源预测的测试任务案例；将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。本公开通过测试资源匹配预测模型，可以对测试任务案例涉及的各个测试功能分配执行效率高和测试质量好的测试人员，有助于提前对测试任务案例进行测试人员规划，以便在较短的时间内测试出更多问题，保证测试的质量和效率，从而保障银行项目产品系统的测试质量。
52.虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。
53.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
54.与上述方法实施例相对应，本公开实施例还提供一种测试资源匹配预测装置，其结构如图4所示，可以包括：测试任务案例获得单元100和预测结果获得单元200。
55.测试任务案例获得单元100，用于获得待资源预测的测试任务案例。
56.预测结果获得单元200，用于将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。
57.可选的，该测试资源匹配预测装置还包括：匹配度获得单元。
58.匹配度获得单元，用于预测结果获得单元200获得测试资源匹配预测结果之后，对测试资源匹配预测结果中分配至测试功能模块的任一测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。
59.可选的，该测试资源匹配预测装置还包括：预测结果展示单元。
60.预测结果展示单元，用于预测结果获得单元200获得测试资源匹配预测结果之后，对测试资源匹配预测结果进行展示。
61.可选的，测试功能模块包括柜面联机模块、账务处理模块以及批量运行模块。
62.可选的，执行效率数据包括测试人员在预设周期内对测试功能模块执行测试的第一数量。
63.可选的，测试质量数据包括测试人员对测试功能模块发现错误的第二数量。
64.本公开提供的一种测试资源匹配预测装置，可应用于人工智能领域或金融领域，可以获得待资源预测的测试任务案例；将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。本公开通过测试资源匹配预测模型，可以对测试任务案例涉及的各个测试功能分配执行效率高和测试质量好的测试人员，有助于提前对测试任务案例进行测试人员规划，以便在较短的时间内测试出更多问题，保证测试的质量和效率，从而保障银行项目产品系统的测试质量。
65.关于上述实施例中的装置，其中各个单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
66.所述测试资源匹配预测装置包括处理器和存储器，上述测试任务案例获得单元100和预测结果获得单元200等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
67.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来通过测试资源匹配预测模型，可以对测试任务案例涉及的各个测试功能分配执行效率高和测试质量好的测试人员，有助于提前对测试任务案例进行测试人员规划，以便在较短的时间内测试出更多问题，保证测试的质量和效率，从而保障银行项目产品系统的测试质量。
68.本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述测试资源匹配预测方法。
69.本公开实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述测试资源匹配预测方法。
70.如图5所示，本公开实施例提供了一种电子设备1000，电子设备1000包括至少一个处理器1001、以及与处理器1001连接的至少一个存储器1002、总线1003；其中，处理器1001、存储器1002通过总线1003完成相互间的通信；处理器1001用于调用存储器1002中的程序指令，以执行上述的测试资源匹配预测方法。本文中的电子设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
71.本公开还提供了一种计算机程序产品，当在电子设备上执行时，适于执行初始化有测试资源匹配预测方法步骤的程序。
72.需要说明的是，本公开提供的一种测试资源匹配预测方法及相关设备可用于人工智能领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本公开提供的一种测试资源匹配预测方法及相关设备的应用领域进行限定。
73.需要说明的是，本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
74.本公开是参照根据本公开实施例的方法、装置、电子设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
75.在一个典型的配置中，电子设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。电子设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
76.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
77.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
78.在本公开的描述中，需要理解的是，如若涉及术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”和“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的位置或元件必须具有特定方位、以特定的方位构成和操作，因此不能理解为本公开的限制。
79.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
80.本领域技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
81.以上仅为本公开的实施例而已，并不用于限制本公开。对于本领域技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种测试资源匹配预测方法，其特征在于，包括：获得待资源预测的测试任务案例；将所述测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使所述测试资源匹配预测模型按照测试功能对所述测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各所述测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各所述测试人员信息分配至各所述测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得测试资源匹配预测结果之后，所述方法还包括：对所述测试资源匹配预测结果中分配至所述测试功能模块的任一所述测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得测试资源匹配预测结果之后，所述方法还包括：对所述测试资源匹配预测结果进行展示。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试功能模块包括柜面联机模块、账务处理模块以及批量运行模块。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述执行效率数据包括所述测试人员在预设周期内对所述测试功能模块执行测试的第一数量，和/或，所述测试质量数据包括所述测试人员对所述测试功能模块发现错误的第二数量。6.一种测试资源匹配预测装置，其特征在于，包括：测试任务案例获得单元和预测结果获得单元，所述测试任务案例获得单元，用于获得待资源预测的测试任务案例；所述预测结果获得单元，用于将所述测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使所述测试资源匹配预测模型按照测试功能对所述测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各所述测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各所述测试人员信息分配至各所述测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：匹配度获得单元，所述匹配度获得单元，用于所述预测结果获得单元获得所述测试资源匹配预测结果之后，对所述测试资源匹配预测结果中分配至所述测试功能模块的任一所述测试人员信息：根据该测试人员信息与该测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，获得该测试人员信息与该测试功能模块的匹配度。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：预测结果展示单元，所述预测结果展示单元，用于所述预测结果获得单元获得所述测试资源匹配预测结果之后，对所述测试资源匹配预测结果进行展示。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的测试资源匹配预测方法。10.一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器
用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至5中任一项所述的测试资源匹配预测方法。

技术总结
本公开提供的一种测试资源匹配预测方法及相关设备，可应用于人工智能领域或金融领域，可以获得待资源预测的测试任务案例；将测试任务案例输入至预先训练好的测试资源匹配预测模型中，以使测试资源匹配预测模型按照测试功能对测试任务案例进行模块分解，获得多个测试功能模块；按照各测试人员信息分别与各测试功能模块对应的执行效率数据和测试质量数据，将各测试人员信息分配至各测试功能模块，获得测试资源匹配预测结果。本公开通过测试资源匹配预测模型，可以对测试任务案例涉及的各个测试功能分配执行效率高和测试质量好的测试人员，以便在较短的时间内测试出更多问题，保证测试的质量和效率，从而保障银行项目产品系统的测试质量。系统的测试质量。系统的测试质量。


技术研发人员：赵玲 朱志宇 方莲娣 马换新
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.07.26
技术公布日：2023/10/20