精准测试新玩法の基于犯罪心理学挖掘代码风险

例如:　有的代码文件频繁被改动可能并不真的是因为修复bug引起的，　可能会是因为新需求带来的改动，在回归测试阶段,我们更关注这部分代码热区和高风险功能模块，所以基于上面得到的热区，我们可以再加入进一步的过滤，除了文件改动次数， 我们可以加入bug过滤来得到因为bug改动的代码热区．　

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如果能进一步加入bug类型或者优先级的过滤,我们就可以提前预测到某种类型缺陷或者优先级比较高的bug过滤出来的高风险区域. 这将更有效的指导测试.

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另外,我们仅仅通过版本控制工具得到的改动次数定义的代码热区也可能并不是真的有风险的代码.? 这时候我们可以通过文件的其它信息(例如,文件的名字)来判断过滤．

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代码版本控制工具本身也可以提供更多的信息：例如,使用版本控制信息做时空耦合分析。如果两个代码文件在同一时间发生改变，这意味着文件之间是物理耦合的,版本控制信息也可以用于挖掘知识的所有者和组件的所有权等等.　有兴趣的读者可以进一步探索下．

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（编辑：源码网）

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