Abstract-GUI-baserade modeller som extraheras från Android app exekvering spår, händelser, eller källkod kan vara mycket användbart för utmanande uppgifter såsom generering av scenarier eller testfall. Att utvinna effektiva modeller kan dock vara en dyr process. Dessutom kan befintliga metoder för att automatiskt härleda GUI-baserade modeller inte generera scenarier som inkluderar händelser som inte observerats i genomförande (eller händelse) spår. I detta dokument tar vi upp dessa och andra stora utmaningar i vår nya hybridstrategi, myntad som MONKEYLAB. Vår strategi är baserad på Record→Mine→Generate→Validate ram, som bygger på inspelning app användningar som ger utförande (event) spår, gruva dessa händelser spår och generera utförande scenarier med hjälp av statistiska språkmodellering, statiska och dynamiska analyser, och validera de resulterande scenarier med hjälp av en interaktiv körning av appen på en riktig enhet. Ramverket syftar till gruvmodeller som kan generera genomförbara och fullt spelbara (dvs. handlingsbara) scenarier som antingen återspeglar naturligt användarbeteende eller ovanliga användningsområden (t.ex. hörnfall) för en viss app. Vi utvärderade MONKEYLAB i en fallstudie med flera medium till stor öppen källkod Android-appar. Våra resultat visar att MONKEYLAB kan minera GUI-baserade modeller som kan användas för att generera actionabla utförandescenarier för både naturliga och onaturliga sekvenser av händelser på Google Nexus 7 tabletter.
MonkeyLab REF är en strategi för min GUI-baserade modeller baserade på inspelade utföranden av Android-appar.
Mining Android app usages for generating actionable GUI-based execution scenarios
{'venue': "MSR '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}