Інтегральна метрика оцінювання якості тестових селекторів у динамічних WEB-додатках

Abstract

У роботі розглянуто проблему оцінювання якості тестових селекторів у процесі автоматизованого тестування динамічних web-додатків. Показано, що існуючі підходи базуються на використанні окремих метрик, таких як точність, повнота, F1-міра та довжина селектора, що не дозволяє отримати комплексну оцінку їх ефективності. Запропоновано інтегральну метрику, яка поєднує зазначені показники у єдину функцію оцінювання з урахуванням нормалізації довжини селектора. Розроблена метрика дозволяє формалізувати задачу вибору селектора як задачу оптимізації та може бути використана в інтелектуальних інформаційних технологіях, зокрема у поєднанні з графовими нейронними мережами та агентами. Запропонований підхід сприяє підвищенню стабільності автоматизованих тестів, зменшенню кількості flaky-тестів та зниженню витрат на підтримку тестового коду.

This work considers the problem of evaluating the quality of test selectors in the process of automated testing of dynamic web applications. It is shown that existing approaches are based on the use of individual metrics, such as precision, recall, F1-score and selector length, which do not allow for a comprehensive assessment of their effectiveness. An integrated metric is proposed, which combines these indicators into a single evaluation function, taking into account the normalisation of selector length. The developed metric allows the selector selection task to be formalised as an optimisation problem and can be used in intelligent information technologies, particularly in combination with graph neural networks and agents. The proposed approach helps to improve the stability of automated tests, reduce the number of flaky tests, and lower the costs of maintaining test code.