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  3. Machine Learning für Software User Interface Testing Machine Learning für Software User Interface Testing

Machine Learning für Software User Interface Testing

Fehler in Benutzeroberflächen mittels unsupervised Machine Learning automatisch erkennen

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

02.06.2021 - 02.12.2021

In der Übersicht

Funktionale Software Bugs verhindern die korrekte Ausführung einer Anwendung: Entweder tritt ein Fehler auf oder eine erforderliche Funktion der Anwendung wird nicht ordnungsgemäss ausgeführt. Diese Art von Fehler kann mit Unit-Tests erkannt werden. Nicht-funktionale Bugs, mit denen wir uns in diesem Projekt beschäftigen, sind Fehler, die die korrekte Ausführung nicht verhindern, sondern ungewollte Auswirkungen haben. Beispielsweise verhindert ein von einem anderen UI-Element verdeckter Button nicht die Ausführung von Testcode, da der Testcode die ID des Buttons kennt und ihn daher noch anklicken kann. Der Test läuft durch und der Fehler wird nicht erkannt. In diesem Projekt evaluieren wir neuartige Methoden, die auf Unsupervised Machine Learning basieren, um solche Nicht-funktionalen Bugs in Benutzeroberflächen automatisch und ohne spezifischen Testcode zu erkennen.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Algorithmic Business F&E
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Tobias Mérinat

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

02.06.2021 - 02.12.2021

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