本发明提供一种基于修复缺陷的变更预测回归测试失效的方法及装置，涉及源代码的变更分析技术领域，用于解决现有技术无法找到哪些相应的测试用例会引发回归测试的失效的问题。所述方法包括：通过对修复缺陷的变更历史的分析，获取有影响的因素，从中选取特征向量，构建特征模型；使用Logistic回归模型，对所构建的特征模型进行机器学习，得到预测模型；使用所述预测模型对修复缺陷的变更是否会导致回归测试失效进行预测；通过对静态调用图的分析，对可能导致回归测试失效的测试用例进行推荐。本发明适用于在修复软件源代码中存在的缺陷时提供导致回归测试失效的具体测试用例。
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来源：北方有色网
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