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功能测试用例自动生成算法Pairwise

Pairwise算法是什么 对于以下测试场景: 浏览器:M,O,P 操作平台:W(windows),L(linux),i(ios) 语言:C(chinese),E(english) 该如何设计功能测试用例呢...Pairwise算法是L. L. Thurstone在1927年首先提出来的,他是美国的一位心理统计学家。Pairwise算法基于两两组合,过滤出性价比高的用例集。...而且维度越多越明显,当有10个维度的时候4*4*4*4*3*3*3*2*2*2=55296个测试case,pairwise为24个,是原始测试用例规模的0.04%。...Python实现 源码已上传:https://github.com/dongfanger/python-tools/blob/main/pairwise.py #!...copy import itertools from sys import stdout from loguru import logger def parewise(option): """pairwise

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在手Q动漫Feeds流推荐实现PRFM算法

本文将介绍排序学习技术与推荐算法结合的Pairwise方法及其具体实现 – Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法,并分享PRFM算法在手Q动漫...本文介绍的Pairwise方法对Pairwise方法的不足做了改进,训练样本由三元组构成,其中物品1为此用户点击了的物品,物品2为此用户未点击的物品。...而Pairwise方法的假设更符合实际:相对于用户未点击的物品,用户更喜欢那些他点击了的物品。...本文介绍的Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法是Pairwise方法的一种具体实现,我们在神盾推荐中实现了PRFM算法,并应用在手Q动漫首页...Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法细节 与Pointwise方法一样,Pairwise方法可以选择不同的模型给打分,如LR、

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Learning to Rank概述

L2R 算法 L2R 算法主要包括三种类别:Pointwise、Pairwise、Listwise,下面分别进行介绍。 1. Pointwise Pointwise 将问题转化为多分类或回归问题。...Pairwise 上文提到 Pointwise 方法只考虑了单个文档和 Query 的绝对相关度,Pairwise 考虑的则是两个文档之间的相对相关度,比较不同文档的先后顺序。...模型 应用 Pairwise 的模型有 Ranking SVM、RankBoost、RankNet、GBRank、IR SVM 等。 输入 特定 Query,文档对 。...损失函数 Pairwise 分类 Loss。 优缺点 Pairwise 方法通过考虑两两文档之间的相关度来进行排序,有一定进步。...但 Pairwise 使用的是两文档之间相关相关度的损失函数,而它和真正衡量排序效果的指标之间存在很大不同,甚至可能是负相关的,如可能出现 Pairwise Loss 越来越低,但 NDCG 分数也越来越低的现象

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在手Q动漫Feeds流推荐实现PRFM算法

本文将介绍排序学习技术与推荐算法结合的Pairwise方法及其具体实现 – Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法,并分享PRFM算法在手Q动漫...本文介绍的Pairwise方法对Pairwise方法的不足做了改进,训练样本由三元组构成,其中物品1为此用户点击了的物品,物品2为此用户未点击的物品。...Pairwise方法侧重于判断物品对是否满足顺序关系 (即的打分是否高于)。...而Pairwise方法的假设更符合实际:相对于用户未点击的物品,用户更喜欢那些他点击了的物品。...本文介绍的Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法是Pairwise方法的一种具体实现,我们在神盾推荐中实现了PRFM算法,并应用在手Q动漫首页

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