測試方法及測試設備的製作方法

2023-04-25 23:30:06

專利名稱：：測試方法及測試設備的製作方法
技術領域：
：本發明涉及網絡
技術領域：
，特別涉及一種對網絡中搜索結果進行評估的測試方法及測試i殳備。
背景技術：
：搜尋引擎是根據一定的策略，運用特定的電腦程式搜集網際網路上的信息，在對信息進行組織和處理後，為用戶提供檢索服務的系統。搜尋引擎類型多樣，可以是針對所有網際網路內容進行搜索的系統，也可以是針對特殊內容進行專項搜索的系統。搜尋引擎的運營商根據搜尋引擎的類型，建立專門的評估系統，用於對搜索結果進行評估測試，以使搜尋引擎能夠不斷完善，更好的滿足用戶需求。對搜索結果的評估測試主要考慮兩個方面的內容，分別是搜索結果的單一性和搜索結果的相關性。通常搜索結果會以文本的形式順序排列，而在對上述搜索結果進行逐一評測時，現有技術通常只採用單一規則，這個單一規則就是判斷搜索結果與輸入的字符串的匹配程度。但是，通過字符串的匹配程度進行評測，只能測試出搜索結果與關4定詞在文本上是否一致，而無法測試搜索結果與用戶需求是否匹配。由此可見，現有通過單一測試規則對搜索結果進行評測的方式，將導致測試結果不正確，降低了測試結果的合理性和準確性。
發明內容本發明的目的在於提供一種測試方法及測試設備，以解決現有技術中對搜索結果評估的規則單一，降低了測試準確性的問題。為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案一種測試方法，包括根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值。還包括構造關鍵詞集合作為測試用例的輸入數據。所述構造關鍵詞集合包括根據詞的類型關鍵詞集合，或根據詞的詞性構造關鍵詞集合。所述通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值包括為所述若干評估規則分別設置權重值；順序提取一條搜索結果；分別採用所述評估規則對所述搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值；根據所述權重值和所述結果值計算所述搜索結果的評估值。所述評估規則包括原文匹配規則、切詞匹配規則、活躍度評估規則、特有因素評估規則、用戶等級評估規則。所述對各個搜索結果的評估值進行統一測試具體為通過至少一種測試算法對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試；所述測試算法包括'.最長不下降子序列算法、逆序對法。當通過至少兩種測試算法對各個搜索結果的評估值進行統一測試時，所述對各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關4定詞的測試值包括為所述至少兩種測試算法分別設置權重值；分別採用所述測試算法對所述評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值；根據所述權重值和所述結果值計算所述關鍵詞的測試值。一種測試設備，包括搜索結果獲取單元，用於根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；評估單元，用於通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；測試單元，用於對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關4定詞的測試值。還包括構造單元，用於構造關4走詞集合作為測試用例的輸入數據。所述評估單元包括第一設置單元，用於為所述若干評估規則分別設置權重值；提取單元，用於順序提取一條搜索結果；第一獲取單元，用於分別採用所述評估規則對所述搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值；第一計算單元，用於根據所述權重值和所述結果值計算所述搜索結果的評估值。所述測試單元具體用於，通過至少一種測試算法對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試，得到所述關^l建詞的測試值。所述測試單元包括第二設置單元，用於有至少兩種測試算法時，為所述至少兩種測試算法分別設置權重值；第二獲取單元，用於分別採用所述測試算法對所述評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值；第二計算單元，用於根據所述權重值和所述結果值計算所述關鍵詞的測試值。由以上本發明提供的技術方案可見，本發明根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果，通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值，對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值。應用本發明對通過搜尋引擎獲取的測試用例進行測試時，由於採用多種測試規則的組合對搜索結果進行自動的評測打分，使得測試結果更加正確，提高了測試結果的合理性和準確性，通過該測試方式可以為後續搜索結果的排序優化提供了參考；並且通過將上述測試規則通過軟體實現，可以對測試用例進行自動化測試，降低了測試過程的複雜性，提高了測試效率。圖l為本發明測試方法的一個實施例流程圖；圖2為本發明測試方法的另一個實施例流程圖；圖3為本發明測試方法的又一個實施例流程圖；圖4為本發明測試設備的一個實施例框圖；圖5為本發明測試設備的另一個實施例框圖。具體實施例方式本發明的核心是提供了一種測試方法和測試設備，根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果，通過若干評估規則對搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值，對各個搜索結果的評估值進行統一測試得到關鍵詞的測試值，由於對搜索結果進行評估時綜合了多種評估規則，相應提高了測試結果的準確性。為了使本
技術領域：
的人員更好地理解本發明方案，並使本發明的上述目的、特徵和優點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細的說明。本發明測試方法的一個實施例流程如圖1所示步驟101:根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果。步驟102:通過若干評估規則對搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值。步驟103:對各個搜索結果的評估值進行統一測試得到關4定詞的測試值。本發明測試方法的另一個實施例流程如圖2所示，該實施例示出了從構造測試用例開始到獲取測試結果值的詳細過程步驟201:構造關鍵詞集合作為測試用例的輸入數據。其中，可以根據詞的類型構造關鍵詞集合，例如，詞的類型為體育，則構造的關鍵詞集合中可以包括足球、籃球、羽毛球、桌球等；也可以根據詞的詞性構造關鍵詞集合，例如，詞的詞性為動詞，則構造的關鍵詞集合中可以包括追逐、幫助、哭泣等。步驟202:為不同的評估規則分別設置權重值，並為不同的測試算法分別設置權重值。其中，評估規則可以包括原文匹配規則、切詞匹配規則、活躍度評估規則、特有因素評估規則、用戶等級評估規則；測試算法可以包括最長不下降子序列算法、逆序對法。在設置權重值時，主要根據評估規則或測試算法的重要程度進行設置，也可以根據需要進行設置，即如果評估規則或測試算法的重要性高則為其分配的權重值較大，反之則較小。步驟203:根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果。通常在搜尋引擎中輸入一個關鍵詞後，會輸出數量龐大的搜索結果，對於測試來說，通常只需要選擇其中的前五十條進行評測即可。步驟204:順序提取一條搜索結果。步驟205:分別採用不同的評估規則對該條搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值。步驟206:根據分配的權重值和結果值計算該條搜索結果的評估值。具體的，可以將為每條評估規則分配的權重值與該條評估規則的結果值相乘，並將所有乘積累加即可獲得該條搜索結果的評估值。步驟207:判斷是否為輸入關鍵詞的最後一條搜索結果，若是，則執行步驟208;否則，返回步驟204。最後一條搜索結果並不是所有搜索結果的最後一條，如果設置需要評估的搜索結果為前五十條，則相應的最後一條搜索結果為第五十條搜索結果。步驟208:分別採用不同的測試算法對所有搜索結果的評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值。步驟209:根據設置的權重值和結果值計算輸入關鍵詞的測試值。具體的，可以將為每種測試算法分配的權重值與該測試算法的結果值相乘，並將所有乘積累加即可獲得該關4建詞的測試值。本發明測試方法的另一個實施例流程如圖3所示，該流程特別結合搜尋引擎曰志中的關鍵詞，對測試過程的具體應用進行詳細描述步驟301:按照搜尋引擎日誌中詞的類型構造測試用例關鍵詞的集合。通過分析搜尋引擎日誌中關鍵詞的主要類型，提取類型集合併對每種類型包含的關鍵詞進行擴充，構造測試用例集合作為測試的輸入數據。以網絡中的日誌為例，可以構造如下表1所示的測試用例，每個測試用例中包含詞的類型及該類型對應的關4泉詞表1測試用例序號類型關鍵詞1曰志/心情畢業心情、追憶似水年華、軍訓生活2音樂/影視寶貝計劃、變形金剛、大長今3汽車/手機奔馳、諾基亞、摩託羅拉為每個測試用例對應的類型構造的關鍵詞不局限於上表所列的數量，可以根據需要構造更多的關鍵詞集合。步驟302:順序對測試用例中的關鍵詞進行搜索得到搜索結果。假設以上表l中測試用例1中的"畢業心情，，作為關鍵詞進行搜索，獲得兩條搜索結果。通常搜索結果以文本方式順序排列，包含標題(關鍵詞)和部分正文摘要，本實施例為了描述方便，以列表方式給出兩條搜索結果，由於該實施例示出的是對網絡中日誌進行的搜索，因此每條搜索結果中除了包含標題和正文摘要外，還包含日誌的瀏覽次數、回複次數、是否置頂、是否轉載等，如下表2所示表2tableseeoriginaldocumentpage9tableseeoriginaldocumentpage10步驟303:提取一條搜索結果。步驟304:採用原文匹配規則對搜索結果進行評估。原文匹配規則就是基於字符串匹配的方式，對文本進行關鍵詞的匹配。文本分為標題文本和摘要文本,對於第一條搜索結果，標題文本中含有完整的"畢業心情"，其與關鍵詞完全匹配，正文中不含有完整的"畢業心情"，其與關鍵詞不完全匹配，這裡不考慮關鍵詞匹配的次數，只考慮是否能夠匹配。通常標題文本匹配的重要性大於摘要文本數，因此可以為標題文本和摘要文本設置不同的匹配權重，根據設置的權重進行評估的公式可以為WtitlexBtitle+WabsxBabs，其中，Wtitle為標題文本的權重，Wabs為摘要文本的權重，Btitle表示標題文本是否匹配，Babs標識摘要文本是否匹配，如果匹配則對應的值為1,如果否則對應的值為0，假設Wtitle與Wabs的比為2:1，該權重可以糹艮據測試需要進行靈活調整，按照上述公式計算得到的評估結果S(resultl)=2xl+lx0=2。步驟305:釆用切詞匹配規則對搜索結果進行評估。切詞匹配規則指將關鍵詞分成不同的子關鍵詞，將搜索到的文本分成若干詞，用上述子關鍵詞與由文本分成的若干詞分別進行匹配，根據子關鍵詞的匹配結果對搜索結果進行評估。關鍵詞"畢業心情"分為子關鍵詞"畢業，，和"心情"，第一條搜索結果的文本分成若干詞後的結果如下所示，為了示例清楚，不同的詞之間用T，分隔，其中標題文本分為"畢業l心情"，摘要文本分為"畢業|,是l個l沉重l的l動詞|畢業|,是i個l讓l人l一生i難忘l的l名詞l畢業|，是l感動l流淚l的l形容詞l每個l人l都l有l離別時l的l感受l,在l那l一刻l我們l回憶i起l與l同學l每時每刻l相處l的l日子......"。為每個子關鍵詞分別設置對應的權重，根據設置的權重進行評估的/>式可以為Wtitlex(BTxtDivResult[i]xlen(TxtDivResult[i])+len(TxtResult))+Wabsx(BTxtDivResult[i]xlen(TxtDivResult[i])+len(TxtResult)),其中，Wtitle為標題文本的權重，Wabs為摘要文本的權重，BTxtDivResult[i]表示文本是否與子關4定詞匹配，如果匹配則值為"1"，否則值為"0",len(TxtDivResult[i])表示子關鍵詞的長度，len(TxtResult)表示所有關鍵詞的長度。對於不同的子關鍵詞，搜索結果的標題文本中切分後的詞與子關鍵詞"畢業，，和"心情，，均匹配，摘要文本中切分後的詞與子關鍵詞"畢業，，匹配，而與"心情"不匹配。按照上述公式計算得到的評估結果S(result2)=2x(lx2+4+1x2+4)+lx(1x2+4+0x2+4)=2.5。步驟306:採用活躍度評估規則對搜索結果進行評估。活躍度評估規則是指根據網絡中該搜索結果對應的URL(UniformResourceLocator,統一資源定位符)被點擊次數和回複次數的多少得到該搜索結果的評估結果。根據表1中所示，第一條搜索結果被瀏覽的次數為O,被回復的次數為68,由於回復表示瀏覽該URL對應日誌的用戶對該日誌的興趣大於僅僅瀏覽該日誌的用戶，因此為瀏覽設置的權重小於為回復設置的權重，假設瀏覽和回復的權重比為1:10，則第一條搜索結果的評估值為S(result3)=lx0+10x68=680。步驟307:採用特有因素評估規則對搜索結果進行評估。由於本實施例是對網絡中搜索日誌的結果進行的評測，對於日誌來說，有其特有的功能，如表l中所示該搜索結果對應的日誌是否被置頂、是否被轉載或是否添加了圖片都反應了用戶對該日誌的喜愛程度，也就是說，一條搜索結果對應的日誌如果被轉載和置頂則在評測時為其分配的權重應大於沒有被轉載和置頂的日誌，但是，如果同一篇日誌被轉載的次數增多，則該日誌重複的次數也相應變大，因此應加大其被過濾的可能性，降低其權重分配；而如果一條搜索結果對應的日誌中加入了圖片，則該日誌為美文的可能性就越大，因此應該為具有圖片的日誌分配一定的權重。如表l所示，第一條搜索結果對應的日誌被置頂，未被轉載且具有圖片，有I設為上述三種功能分配的權重比為5:-2:2,其中為了減少由於轉載而重複的日誌排到搜索結果的前面，將轉載的權重設為負數。對於是否置頂、是否轉載和是否具有圖片來說，如果其為是，則對應的值為"1",如果其為否，則對應的值為"0"。根據設置的權重進行評估的7>式可以為WtopxBtop+WzzxBzz+WphotoxBphoto,其中，Wtop表示為置頂分配的權重，Btop表示是否置頂的值，Wzz表示為轉載分配的權重，Bzz表示是否轉載的值，Wphoto表示為圖片分配的權重，Bphoto表示是否具有圖片的值。按照上述公式計算得到的第一條搜索結果的評估結果S(result4)=5xl-2x0+2x1=7。步驟308:採用用戶等級評估規則對搜索結果進行評估。由於網絡中日誌對應的用戶因為其使用時間的長短或其它因素等具有不同的等級，而對於等級較高的用戶，其所寫日誌在搜索結果中的排序應該在等級較低的用戶前面，因此為等級較高用戶分配的權重應該高於為等級較低用戶分配的糹又重。如表l所示，對所有用戶等級分為高和低兩種，其中為等級"高，，分配的權重值為1，對等級"低"分配的權重值為0,對於第一條搜索結果來說，其對應用戶的等級為"高"，相應的權重值就為"r。因此根據設置的權重進行評估的公式可以為S(result5)=Wuser，Wuser就表示相應等級的權重值，按照上述公式計算得到的第一條搜索結果的評估結果S=1。步驟309:按照預先為每種評估規則設置的權重獲取第一條搜索結果的最終測試結果。將按照上述步驟304至步驟308的評估規則對第一條搜索結果進行評測得到的評估結果值換算成百分製得分。採用原文匹配規則得到的評估結果的滿分值為"3",而第一條搜索結果得到的評估結果值為"2",相應換算為百分制後，第一條搜索結果的分值Sl=66.7;採用切詞匹配規則得到的評估結果的滿分值為"3"，而第一條搜索結果得到的評估結果值為"2.5"，相應換算為百分制後，第一條搜索結果的分值S2=83.3;對於活躍度評估規則，*￡設瀏覽1000次以上與1000次效果相同，回復100次以上與100次效果相同，即滿分為2000分，第一條搜索結果得到的評估結果值為"680",相應換算為百分制後，第一條搜索結果的分值S3-34;釆用特有因素評估規則得到的評估結果的滿分值為"7"，而第一條4叟索結果得到的評估結果值為"7"，相應換算為百分制後，第一條搜索結果的分值S4=100;採用用戶等級評估規則得到的評估結果的滿分值為"1"，而第一條搜索結果得到的評估結果值為"1",相應換算為百分制後，第一條搜索結果的分值S5=100。進一步，根據上述五個評估規則的重要程度，靈活地為其分別分配相應的權重，此處假設分配的權重比為Wl:W2:W3:W4:W5=1:4:2:2:1,根據設置的權重進行評估的總公式可以為S=W1*xSI+W2xS2+W3xS3+W4xS4+W5xS5=1x66.7+4x83.3+2x34+2x勵+1x麵=768。需要說明的是，上述步驟304至308的順序可以變換，只要用所有的評估規則對搜索結果進行評估即可。另外，根據評測的需要，也可以僅選擇其中的幾條規則進行評測，由於不是按照單一的評估規則進行評估，因此對每一條搜索結果得到的評估值更客觀和合理。步驟310:判斷是否測試完所有的搜索結果，若是，則執行步驟311;否則返回步驟303。步驟311:通過所有搜索結果的評估結果值獲取該關4t詞的測試結果。本實施例中為了示例方便，對關鍵詞"畢業心情，，僅示出了兩條搜索結果，而在實際搜索過程中，對於同一輸入關鍵詞通常會輸出成百上千條搜索結果，而這些搜索結果中往往前五十條搜索結果與關鍵詞的匹配程度越高，也是用戶所最為關注的。在獲取該關鍵詞的測試結果時，通常對獲取的前五十條搜索結果分別按照步驟303至步驟307中的評估規則進行打分。為了描述獲取關鍵詞的測試結果的過程，可以分別釆用最長不下降子序列法和逆序對法對某個關鍵詞的搜索結果進行整體評測。下面假設對某個關鍵詞共獲得了11條搜索結果，這11條搜索結果的測試得分如下表3所示(以十分制打分為例)表3tableseeoriginaldocumentpage13結果打分32033212110最長不下降子序列法指在一個區間的數列中，按照降序排列的數的長度，該區間用f(a,b)表示，例如，對於搜索結果1至5的區間f(l,5)，即3、2、0、3、3中，抽取按照降序排列的數為"3、3、3",相應的降序排列的數的長度為3。採用最長不下降子序列法對某個關鍵詞進行評測時，可以忽略搜索結果中個別位置不正確的搜索結果，而是考慮某個區間數列中的整體排序結果。對於如表3中所示的關鍵詞，分別獲取搜索結果1至5(用戶最關注的搜索結果)，即f(l,5)的最長不上升子序列的長度為3,搜索結果1至10(第一頁的搜索結果)，即f(l，10)的最長不上升子序列的長度為7,搜索結果1至最後一個(通常為50,表3中為11),即f(l,ll)的最長不上升子序列的長度為8,為上述不同區間分配對應的權重，假設上述三個區間f(1,5)、f(l,10)和f(l,ll)的權重比為wl:w2:w3=10:5:l,採用公式S(A)=wlxf(l,5)+w2xf(l,lO)+w3xf(l,end)i十算該關4建詞的^H古結果^f直為S(A)=10x3+5x7+1x8=73。逆序對法是指在一個區間數列中，排列在前的數的序號小於排列在後的數的序號，而如果排列在前的數的值大於排列在後的數的值，則這兩個數稱為一個逆序對。例如對於搜索結果1至5的區間f(1，5),即3、2、0、3、3中，排列在前的數的值大於排列在後的數的值共有3對，分別為3和2，3和0,2和0。採用逆序對法對某個關鍵詞進行評測時，可以忽略搜索結果中給定區間內位置不合理的單個搜索結果值。對於如表3中所示的關鍵詞，同樣分別獲取搜索結果1至5(用戶最關注的搜索結果)，即f(l,5)的逆序對的個數為3,搜索結果1至10(第一頁的搜索結果)，即f(l,10)的逆序對的個數為26，搜索結果1至最後一個(通常為50，表3中為11)，即f(l,ll)的最長不上升子序列的長度為35,為上述不同區間分配對應的權重，假設也設置上述三個區間f(1，5)、f(l,10)和f(l,ll)的權重比wl,:w2，:w3,=10:5:l,採用公式S(B)=wl，xf(l，5)+w2，xf(l,lO)+w3，xf(l,end)計算該關鍵詞的評估結果值為:S(B)=10x3+5x26+1x35=195。進一步，由於採用上述兩種方法獲得了某關鍵詞的不同評估結果值，可以按照兩種方法的重要程度，為上述兩種方法分配不同的權重值，這裡假設兩種方法的權重比W(A):W(B)=10:1,則採用公司S=W(A)xS(A)+W(B)xS(B)獲得該關4建詞的最終評測結果值S=10x73+1x195=925。步驟312:判斷是否將測試用例中的所有關鍵詞測試完畢，若是，則結束流程；否則返回步驟302。與本發明測試方法的實施例相對應，本發明還提供了測試設備的實施例。本發明測試設備的一個實施例框圖如圖4所示，該測試設備包括搜索結果獲取單元410、評估單元420和測試單元430。其中，搜索結果獲取單元410用於根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；評估單元420用於通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；測試單元430用於對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值。本發明測試設備的另一個實施例框圖如圖5所示，該測試設備包括構造單元510、搜索結果獲取單元520、評估單元530和測試單元540。其中，構造單元510用於構造關鍵詞集合作為測試用例的輸入數據；搜索結果獲取單元520用於根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；評估單元530用於通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；測試單元540用於通過至少一種測試算法對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試，得到所述關4建詞的測試值。具體的，評估單元530包括第一設置單元531,用於為所述若干評估規則分別設置權重值；提取單元532,用於順序提取一條搜索結果；第一獲取單元533，用於分別採用所述評估規則對所述搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值；第一計算單元534,用於根據所述權重值和所述結果值計算所述搜索結果的評估值。具體的，測試單元540包括第二設置單元541,用於有至少兩種測試算法時，為所述至少兩種測試算法分別設置權重值；第二獲取單元542,用於分別採用所述測試算法對所述評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值；第二計算單元543,用於根據所述權重值和所述結果值計算所述關鍵詞的測試值。由以上本發明實施例可見，應用本發明對通過搜尋引擎獲取的測試用例進行測試時，由於採用多種測試規則的組合對搜索結果進行自動的評測打分，使得測試結果更加正確，提高了測試結果的合理性和準確性，通過該測試方式可以為後續搜索結果的排序優化提供了參考；並且通過將上述測試規則通過軟體實現，可以對測試用例進行自動化測試，降低了測試過程的複雜性，提高了測試效率。通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到本發明可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品可以存儲在存儲介質中，如ROM/RAM、磁碟、光碟等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，以上所述的本發明實施方式，並不構成對本發明保護範圍的限定。任何在本發明的精神和原則之內所作的修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。權利要求1、一種測試方法，其特徵在於，包括根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值。2、根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，還包括構造關鍵詞集合作為測試用例的輸入數據。3、根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述構造關鍵詞集合包括根據詞的類型構造關鍵詞集合，或根據詞的詞性構造關鍵詞集合。4、根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值包括為所述若干評估規則分別設置權重值；順序提取一條搜索結果；分別採用所述評估規則對所述搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值；根據所述權重值和所述結果值計算所述搜索結果的評估值。5、根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述評估規則包括原文匹配規則、切詞匹配規則、活躍度評估規則、特有因素評估規則、用戶等級評估規則。6、根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述對各個搜索結果的評估值進行統一測試具體為通過至少一種測試算法對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試；所述測試算法包括最長不下降子序列算法、逆序對法。7、根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，當通過至少兩種測試算法對各個搜索結果的評估值進行統一測試時，所述對各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值包括為所述至少兩種測試算法分別設置權重值；分別採用所述測試算法對所述評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值；根據所述權重值和所述結果值計算所述關鍵詞的測試值。8、一種測試設備，其特徵在於，包括搜索結果獲取單元，用於根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；評估單元，用於通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；測試單元，用於對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關4定詞的測試值。9、根據權利要求8所述的設備，其特徵在於，還包括構造單元，用於構造關鍵詞集合作為測試用例的輸入數據。10、根據權利要求8所述的設備，其特徵在於，所述評估單元包括第一設置單元，用於為所述若干評估規則分別設置權重值；提取單元，用於順序提取一條搜索結果；第一獲取單元，用於分別採用所述評估規則對所述搜索結果進行評估，得到對應每種評估規則的結果值；第一計算單元，用於根據所述權重值和所述結果值計算所述搜索結果的評估值。11、根據權利要求8所述的設備，其特徵在於，所述測試單元具體用於，通過至少一種測試算法對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試，得到所述關4走詞的測試值。12、根據權利要求11所述的設備，其特徵在於，所述測試單元包括第二設置單元，用於有至少兩種測試算法時，為所述至少兩種測試算法分別設置權重值；第二獲取單元，用於分別採用所述測試算法對所述評估值進行測試，得到對應每種測試算法的結果值；第二計算單元，用於根據所述權重值和所述結果值計算所述關鍵詞的測試值。全文摘要本發明公開了一種測試方法和測試設備，所述方法包括根據輸入的關鍵詞獲得搜索結果；通過若干評估規則對所述搜索結果逐一進行評估，獲取各個搜索結果的評估值；對所述各個搜索結果的評估值進行統一測試得到所述關鍵詞的測試值。應用本發明對通過搜尋引擎獲取的測試用例進行測試時，由於採用多種測試規則的組合對搜索結果進行自動的評測打分，使得測試結果更加正確，提高了測試結果的合理性和準確性，通過該測試方式可以為後續搜索結果的排序優化提供了參考；並且通過將上述測試規則通過軟體實現，可以對測試用例進行自動化測試，降低了測試過程的複雜性，提高了測試效率。文檔編號H04L12/26GK101355457SQ200810115240公開日2009年1月28日申請日期2008年6月19日優先權日2008年6月19日發明者張耀傑,娜楊,邵榮防申請人:騰訊科技(北京)有限公司