简介： 基于加权属性的测试用例选择方法，在实验程序上运行所有的测试用例，获得每个测试用例的执行剖面，执行剖面为测试用例在执行过程中所调用的函数序列，使用k-means聚类算法对剖面进行聚类，聚类结束后在每一个类簇中应用基于属性权重的策略挑选出测试用例审查，选出最可能失效的测试用例。本发明作为一种改进交互式测试结果审查推荐技术，引入了软件错误定位技术，通过改变执行剖面中属性的权重，使得和错误相关的属性的权重更大，使得聚类过程能更好的把失败的测试用例聚在一起，从而使得测试人员只要检测较少的测试用例就可以发现更多的失败的测试用例。