FLAST——测试是否flaky的快速静态预测方法
本周阅读论文《Know You Neighbor: Fast Static Prediction of Test Flakiness》，主要了解了FLAST方法的思想和flaky tests的概念。
Flaky Tests：
指在被测对象和测试条件都不变的情况下，有时失败、有时成功的测试。
本文提出了FLAST方法，使用k-Nearest Neighbor分类器来预测测试是否flaky。
本文贡献：
Idea：一种基于测试代码静态分析的基于相似性的flakiness检测方法。
Evaluation：对13个项目的研究，包括总计超过28K种测试方法，其中1400个是flaky的。
Replication package：相关实验的复制包
步骤：
向量空间建模：使用词袋模型对测试用例建模
向量cosine距离
降维：【关注点】sparse random projection：稀疏随机投影（降维技术，样本有限，但描述样本的维度过大？）
预测是否flaky：k-Nearest Neighbor分类器
FLAST步骤：
未知测试用例s映射到向量空间，根据向量距离使用k--Nearest Neighbor搜索距离s最近的一组Nk，计算s的φs和ψs（flakiness / non-flakiness度量），并以此判断s与Nk的相似性。
本质思想：检查每个未知测试的邻域，根据邻域的性质来预测未知测试是否flaky。
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