關于面向軟件測試過程的知識管理方法的研究與實現(2)

　　本系統基于J2EE開放式架構，是一個面向軟件測試過程的架構彈性的知識管理平臺。系統依循知識生命周期管理，利用軟件測試組織中的知識文檔，有效幫助企業存儲、管理、搜尋、分享各種知識，并通過組織中的知識地圖，有效地評估員工的知識程度，使知識地圖成為知識型員工的地位象征，并通過統計工具對擁有知識的員工進行肯定，從而促進知識共享的企業文化。

　　2.2系統工作流程

　　系統的工作流程主要包括以下幾個方面，如圖2所示。

　　(1)首先對本子系統進行初始化，在本系統預定義的基礎上，允許用戶對軟件測試知識分類、知識程度、組織職位定義、項目規模進行自定義。

　　(2)在交流庫中添加文檔，用戶可以直接編寫文檔提交交流庫，或者在交流庫中提出問題，交流庫是整個系統的知識文檔來源。交流庫中篩選出的技術含量較高文檔，由知識分析員進行知識分類后，提交知識庫。

　　(3)用戶可以自行對知識庫中的知識文檔進行評估，同時根據知識分析員對文檔的評定，以及作者的知識程度、文檔的鏈接程度等加權實現對文檔的評定。

　　(4)知識分析員可以根據組織討論的結果直接設定組織成員的知識等級，也可以通過編輯組織成員的項目經歷，來自動設置成員的知識等級，或者通過成員在組織中發表的知識文檔來自動設置成員的知識等級。

　　(5)知識檢索，主要包括知識文檔檢索和專家檢索，通過知識文檔元數據可以任意檢索知識文檔，當用戶無法找到需要的知識文檔，可以通過專家檢索來告訴用戶組織中能夠解決問題的人。

　　3幾個關鍵技術的研究與應用

　　3.1基于本體的軟件測試領域知識表示方法

　　本體(ontology)起源于哲學，是關于存在及其本質和規律的學說。在近一二十年，本體被計算機及建模領域所采用，用于知識表示、知識共享和重用。本體論是對概念化對象的明確表示和描述，是對客觀世界存在的現實系統化的描述。從本質上講，本體是一個或幾個領域的概念以及反映這些概念的關系的集合，關系反映了概念的約束和聯系，而關系本身也是概念，關系之間也可能構成新的關系。

　　我們以本體來對軟件測試領域知識進行表示，描述領域中相關的概念、屬性，及其關系。這些本體概念、概念之間的關系定義在文檔、參考文獻、項目、人員、知識程度共5類本體中。根據以上屬性，軟件測試領域知識本體如圖3所示。

　　3.2軟件測試領域知識管理模型的提出

　　在針對軟件測試過程的知識管理中，需要實現積極、主動的知識傳遞，建立起組織級的人員之間溝通和交流的渠道，根據軟件測試活動中的知識需求，及時地實現相關知識的傳遞，通過有效的知識傳播來改善和提高知識的重用效果。由于組織所需要的知識處于動態變化中，因而需要通過一個有效的基礎設施，來滿足以上功能需求。

　　根據以上分析，我們提出了一個面向軟件測試過程的知識管理模型，如圖4所示。本模型的要素是“測試組織人員”、“測試組織知識資產”、“測試組織交流場所”?；舅枷胧窃谲浖y試過程中，建立一個交流場所，記錄成員的提出的問題和問題解決過程，以及各種文檔。

　　3.3軟件測試領域知識地圖的構建方法

　　知識地圖，或稱知識分布圖(又稱作知識黃頁簿)是知識的庫存目錄。知識地圖所顯示的知識來源，可能是部門名稱、小組名稱、專家名字、相關人名字、文件名稱、參考書目、事件代號、專利號碼、或知識庫索引等，但卻不包含知識的內容本身，它是指南和向導，用以節省員工追蹤知識來源的時間。

　　一個優秀的軟件測試知識管理平臺軟件還應當能夠提供強大的軟件測試知識分類的能力。根據工程實踐經驗及SWEBOK分類方法，我們對軟件測試領域增加了5大知識域：開發語言、數據庫、操作系統、軟件測試工具、測試項目相關知識。我們的知識地圖中，每一種能力都有5級知識程度：了解、熟悉、熟練、精通、專家級。每一級的程度定義都有描述，務求清晰及易于評價，并避免主觀的誤差。每個員工的實際能力也依此標準衡量，評估過程應由員工、小組、經理及知識分析員互動完成。

　　3.4基于本體的知識文檔智能檢索和排序方法

　　本體在知識檢索子系統中主要扮演知識庫的角色，即首先對軟件測試領域的概念分類、建立概念之間關系約束的描述，然后以此為基礎構建詳細的軟件測試領域知識庫，主要包括軟件測試領域的具體概念、概念之間的屬性、概念之間的關系以及實例等知識。在知識檢索時，根據用戶請求的關鍵詞來查找相應的概念或屬性，并以此為出發點來檢索某條本體信息是否與這些概念或屬性相關，從而實現支持邏輯推理的智能檢索。

　　在知識文檔檢索子系統檢索出結果后，必須首先研究檢索出來的文檔應該按照什么樣的順序進行排列。影響排序的因素有很多，根據研究，我們認為有5類因素是影響排序結果的關鍵：用戶對知識文檔的評價、知識分析員對文檔的評價、作者的知識程度、文檔的鏈接數，以及文檔的打開次數。這五類因素的權值是按次序遞減的，可利用遞減加權公式來計算各因素的權值。下面是遞減加權公式：

　　知識文檔的重要性按下公式來進行計算：

　　知識文檔的重要性=P1×用戶對知識文檔的評價+P2×知識分析員對文檔的評價+P3×作者的知識程度+P4×文檔的鏈接數+P5×文檔的打開次數。

　　通過計算出來的知識文檔重要性結果，然后對所有文檔按降序排列，就可以將最有價值的知識文檔排在前列。

原文轉自：http://www.anti-gravitydesign.com