2019年10月26日，由Testin主辦的第二屆NCTS中國云測試行業(yè)峰會在京召開，此次峰會以“AI+未來”為主題，匯聚來自國內外測試領域的知名專家學者、領先企業(yè)決策者、高層技術管理者、媒體從業(yè)者等，共同探討高端云測試技術，幫助測試從業(yè)者了解最前沿行業(yè)趨勢，及最新的行業(yè)實踐。

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會上，京東物流資深測試開發(fā)工程師樊宇做《如何讓配送地址更準確——帶你走近京東物流大數(shù)據(jù)算法測試探索之路》主題演講。樊宇指出，“做算法測試，首先要建立算法測試模型，然后獲得真實有效的歷史數(shù)據(jù)，再完成算法相關接口的調用，最后，改進我們的測試過程。”

以下為樊宇演講實錄：

大家好，我先自我介紹一下，我來自京東物流，我在2013年加入京東，我們大數(shù)據(jù)算法測試大概是2016年底，2017年初逐漸開始的。我們最開始也做一些自動化測試，UI自動化，接口自動化，自動化測試工具平臺，還有數(shù)據(jù)集成。今天我給大家分享大數(shù)據(jù)算法方面的測試。

先介紹一下目錄，第一部分是項目背景，第二部分是算法模型建立，第三部分是測試數(shù)據(jù)的獲取，第四是算法測試執(zhí)行過程，然后是總結，主要分這么幾部分。

首先我介紹一下技術背景，京東快遞從去年年底逐漸開始支持微信小程序下單了，原來京東只是能送快件，現(xiàn)在還可以上門取，所以說在微信小程序里面增加了這么一個功能叫做“京東快遞”，小程序界面當中做了自動提取關鍵字的算法，可以把整個地址都復制到微信小程序里，然后會把地址信息，電話、通訊錄提取出來，這個過程可以減少人工輸入的過程，提高我們的用戶體驗，因為大家的地址都是共享的，比如從一個應用復制出來放在另外一個應用，這樣就很方便。

這里有一個截圖，這是我們系統(tǒng)的界面，就是你輸入一個地址后下面自動把姓名、電話和詳細地址都提取出來，這個是我們的項目背景。

再說一下算法模型的建立，前面介紹我講的比較快，這部分講慢一點。我們想象一下，配送地址是很長的字符，S2、S2一直到S7，就是一級地址，二級地址，S6是姓名S7是電話。這個模型如何建立呢？

算法測試很多時候要建立模型，左側這部分是經(jīng)常用到的算法測試的模型，比如說第一個是準確率，召回率，大家如果做搜索相關測試都會了解一些，大家知道準確率、召回率就是一個真值表。例如期望為真，實際為真與期望為假；實際為假的這個統(tǒng)計是準確率的情況。召回率就是我期望結果是假，但實際上結果是真和期望結果為真，實際結果為真的情形，就是說有一部分的結果都是真值的情況，這個就是召回率。下一部分的概率，很多算法是用概率衡量的，最后一部分是余弦相似度，這在很多算法測試當中用的多一些，因為余弦相似度是衡量高倍向量結果，這會有很多維度，我們衡量兩個向量之間的差異多半是用余弦相似度比較，當然不限于文本的比較，其他的也是可以的。

既然是算法模型，我們就要考慮一下分子是什么？分母是什么？我們回頭看一下左側這四個統(tǒng)計模型，他們結果都有一個特點，就是0到1之間的一個數(shù)，我們想象一下我們的分子如何構建？分母如何構建？

我們再回到剛才講的技術背景，我們被測算法應用其實是跨領域的，用現(xiàn)在經(jīng)常說的新詞就是跨界，一個是自然語言處理，另外是地理位置服務，這就和一般的算法測試不太一樣，是跨的這兩個領域的界限。大家都知道跨界這種東西一般是有難度的，可能和我們平時測試差別比較大一些。

最開始，我們會拿到用戶的是一個地址，這個地址我們可以認為是測試的最開始數(shù)據(jù)，地址有兩部分，第一個地址就是寄件地址，第二個是收件地址，功能測試角度來講，我們可以把地址顛倒過來，收件地址作為寄件地址也可以，這樣可以增加測試覆蓋率，下一步就是涉及到地理編碼的概念，大家如果知道LBS測試功能，應該知道地理編碼的概念，一個是正向地理編碼還有一個是逆向。正向地理編碼就是我給你一個地址街道門牌號會生成經(jīng)緯度坐標，另外一個是給你一個經(jīng)緯度坐標，給你一個最近的地址，我們會對這兩個作為一個地理編碼的計算。然后會得到對應的坐標，根據(jù)坐標我們可以算一下距離，大家應該知道距離也可以用最簡單方式，就是算兩點之間的距離，我們用的也是這種方式，相對來講這種模型比較簡單。

但是我們要衡量轉換以后坐標是不是準確度，或者說原來的地址轉化是不是有問題，如果地址轉化差就會有差別，距離就會達到幾千米甚至說十幾公里的距離，所以我們轉化計算距離會計算閾值，低于這個閾值就是可接受的。

我們再繼續(xù)，我們會統(tǒng)計計算正確轉換的地址數(shù)量，就是說有多少地址是轉換正確的，這個就是我們剛才說的分母，我們還會做一些過濾，就是說計算匹配范圍內的地址轉換錯誤的地址數(shù)量。因為我們剛開始做的時候，京東配送不是全國都支持，現(xiàn)在都是全國支持了，當時只是北京、上海等部分地區(qū)支持，所以超出范圍不會被支持，所以我們要把這部分數(shù)據(jù)排除掉。最后我們再看一下這個數(shù)據(jù)，我們相當于用召回率統(tǒng)計的，看一下地址的轉換有多少東西是有問題的，這個就是我們的算法模型的建立過程。

算法測試很多時候和我們的功能測試不太一樣，功能測試都是自己造的數(shù)據(jù)，比如說訂單數(shù)據(jù)，一些商家的數(shù)據(jù)還有一些其他的數(shù)據(jù)，或者說用一些開發(fā)給定的原形中的數(shù)據(jù)。但是算法測試很多時候是用線上歷史數(shù)據(jù)做的，因此我們就會涉及到第三部分的內容，就是測試數(shù)據(jù)的獲取與提取。

這個PPT大家看的不是太清楚，第一框架是“歷史數(shù)據(jù)”，左側是“運單數(shù)據(jù)”，中間這個框是“小程序日志數(shù)據(jù)”，最后一部分就是配送員PDA日志。因為我們有配送運單數(shù)據(jù)，我們會把運單數(shù)據(jù)里所有有效的地址都拿出來，運單里就我剛才說的有兩個地址，一個是配送的收件地址，一個是取件地址，然后因為我們已經(jīng)妥投的，地址肯定是有效的，當然這個數(shù)據(jù)并不是我們小程序里面的，這是京東里原來的一些歷史數(shù)據(jù)。然后我們再說PDA這部分，它收集同用戶在較小時間內地址變更的行為情況。為什么說是同一段時間內較小時間呢？就是用戶輸入地址可能輸入的時候是輸入錯了，大家會想到的一種情況，本來是家的地址，但是實際上想輸入公司的，輸入以后就直接改了這個時間間隔會比較小一些，我們設定一個時間間隔，比如，一個小時或者兩個小時之內變更的地址。

還有變更行為可能意味著前面的地址是輸入錯的，這塊我們都會作為一個輸入數(shù)據(jù)。最后一部分是配送員PDA日志數(shù)據(jù)，配送的時候也會有一個經(jīng)緯度坐標的定位，我們會取這個經(jīng)緯度坐標去作為我們用戶的輸入，我需要再強調一下，配送員取件的時候也有異常數(shù)據(jù)，比如說用戶下單下錯了，本來應該是往A地址發(fā)，結果下的是B地址，這時候會給配送人員打電話，讓他往B地址取件，這時候PDA有變更記錄，配送員送件時也會產(chǎn)生上述類似的行為，我們會把變更記錄拿過來作為我們輸入數(shù)據(jù)。

我們實踐過程當中拿用戶的地址數(shù)據(jù)是相對來講比較復雜的，我們再考慮中間遇到的新問題，如何對新地址進行地址轉換，前面的S當中的地址來進行片段，這個其實和我們經(jīng)常用探索性測試很類似，大家想探索性測試屬于原有工程基礎上發(fā)現(xiàn)有沒有潛在問題，因為很多時候，最開始時候我們測試沒有介入之前都是開發(fā)根據(jù)以前的用戶反映到的問題找一些問題，發(fā)現(xiàn)一個解決一個，這樣效率比較低，體驗不是特別好。因此我們最主要的一點就是對新地址做一個處理，大家可以想像，我們看一下新地址的來源實際上有兩個來源，第一個來源是新配送區(qū)域，假設我所在城市原來是京東上門取件是不支持的但是現(xiàn)在支持了，這就屬于新的配送區(qū)域。還有一個情況更長更復雜一些，這個配送區(qū)域是支持的，但是新增了地址，比如我所在區(qū)域，北京朝陽區(qū)是支持的，但是這塊新修了一個小區(qū)，小區(qū)是新的，這就屬于后一種情況，大家可以想一下這個問題如何解決。

這是我們這次講的最核心內容，就是生成一個新坐標的情況，我們其實是用這種極坐標解決這個問題的。大家上學時候可能記得極坐標概念，這和傳統(tǒng)的笛卡兒坐標不一樣，一個坐標代表距離，一個坐標代表角度。我們把用戶所有的地址進行聚類，聚類以后我們會把簇的質點做為圓心，我們會用兩重循環(huán)去生成一個新地址，然后再過濾一下，用這些地址得到可配送地址，因為有時候逆地址生成的不是可配送的，比如是某一個街道交叉路口或者公交車站，我們要把這些過濾掉然后做一個去重，比如，一個小區(qū)方圓幾公里，會把這個去重。小區(qū)我們測試時候會精確到每一個樓，并不需要精確到單元和樓層，因為這個對于地址來講其實是一樣的。

這部分是我們講的比較重要的一部分，就是算法測試執(zhí)行的過程。首先，先獲得歷史數(shù)據(jù)，把歷史地址和坐標都拿出來，然后，進行地理編碼，根據(jù)地理編碼后進行計算坐標聚類，最后有效去重，去重以后做逆地理編碼計算，再生成一個新坐標，藍色這部分嚴格來講對于我們其他測試都屬于測試的準備階段，就是造數(shù)據(jù)，但是我們的數(shù)據(jù)是根據(jù)真實數(shù)據(jù)生成的。我們看右半部分，這個其實是我們實際測試執(zhí)行的過程，我們會把這個地址作為分詞，我們會增加噪點和冗余信息，比如，增加姓名和電話，然后，調地址識別和轉換的接口，比較預期值，再根據(jù)預期值生成地理編碼，再比較我們的距離，如果這個距離大余閾值就有問題，如果小于閾值就是沒有問題的，這個就是我們整個測試過程的執(zhí)行。

重點說一下中間的過程，比如聚類這塊我講一下，大家如果對法測試有所了解應該會知道，比如常見聚類就是均值聚類，我們用的并不是均值聚類，因為數(shù)據(jù)量比較大。結合業(yè)務特點，京東配送站有一個經(jīng)緯度坐標，我們以這個經(jīng)緯度坐標作為初始簇點。然后以這個半徑范圍內的坐標劃簇，如果這個坐標達不到簇內數(shù)據(jù)量的要求，就把兩個配送站地址作為合并。如果說達到我們的要求，比如說我們這個簇要求一萬個座標點，如果超過一萬個我們就終止，聚類就結束了，然后按照簇的元素從大到小排序取前N個值，最后按照質點生成極坐標，這就是我們聚類的過程。

地址轉化算法是算法類測試，那如何提供類似缺陷列表的內容？大家想我做一個功能測試，不管手工測試還是自動化測試，測試完一輪都會產(chǎn)生一些Bug，我們提到缺陷管理系統(tǒng)，但是我們算法測試，可能最后只是一個數(shù)，比如召回率是80%或者90%，但是沒有缺陷的這種，對于一般來講產(chǎn)品、開發(fā)和測試本身就覺得不是特別喜歡，我們怎么提供這種類似于缺陷列表的功能呢？我們看一下是如何做的，取這些歷史記錄當中出現(xiàn)最多的前N個坐標對應的地址，然后取距離較大的前M個，這前M坐標肯定大于閾值的，然后我們在前N個當中選取前M個出現(xiàn)的地址，這就相當于一個TOP N的問題。我們會和工程師做核實，如果有問題，就作為缺陷貼到缺陷系統(tǒng)里或者直接發(fā)個郵件附帶一個表格，因為有的缺陷比較多，一輪測試發(fā)現(xiàn)幾百個，然后提供給開發(fā)，開發(fā)根據(jù)缺陷列表看是程序問題還是數(shù)據(jù)問題還是其他的配置導致的問題。這樣的話比只是召回率通過不通過好，有一定說服力。

再看一下另外一個問題，如何生成入?yún)ⅲ笈_是一個接口，輸入一個地址反饋S1到SN的地址，如果我們增加一個噪點呢？我們是這么做的，假如我這里有一個地址，北京市豐臺區(qū)樊羊路多少多少號，為什么去這里呢？這里有一個坑稍候給大家講。我們做一個分詞，北京市/豐臺區(qū)/樊羊路這么分。因為我自己姓樊就可以把我姓名加進去，就都是黃色，樊羊路后面多少號，樊宇再加上我手機號，這個模擬一個用戶真實收件地址或者取件地址，判斷這個系統(tǒng)，因為都是樊，但立義不一樣，一個是街道，一個是姓，這就是增加了一種測試噪點。還有一種情況，把這個位置顛倒過來，姓名完了直接是手機號，最后輸入門牌號，因為我們看日志情況也有這種情況，就是順序不一樣是規(guī)定的，我們會把這個顛倒順序，這樣的話也會產(chǎn)生一定噪點。

最后這部分噪點，我們對應著一個寫字樓或者小區(qū)，我們就把這些具體地址換成一個小區(qū)多少多少號樓，用戶很多時候也會用這種寄件，實際上都是一個地址，但表現(xiàn)形式不一樣，最后用這種形式替換。大家可以看一下有黃色字部分都相當于增加的噪點，這樣就可以增加我們轉化率測試的覆蓋率情況了，就可以更好發(fā)現(xiàn)轉換的算法存在的潛在問題。其實我們做的方法就是把街道當中一些涉及到姓氏提取出來，然后根據(jù)姓氏隨機生成一些名字。

如何加速我們測試執(zhí)行的過程呢？這塊我們用了并行的一些計算，因為我們用并行計算還有一個原因，地理編碼這種運算，逆地理編碼運算會很長，一個地址逆地理編碼大概需要幾百毫秒時間，累積出來會很多，所以我們用并行計算，讀取歷史數(shù)據(jù)，信息不全這些都放在緩存里，地址可能有重復的，有緩存的話我們不用調接口，直接在緩存當中拿數(shù)據(jù)，可以放在數(shù)據(jù)庫等地方，最后我們進行召回率的計算來得到我們所需要的結果，這樣就可以加速執(zhí)行、調試過程中就執(zhí)行一兩條就可以了，實際跑的時候用并行計算跑的。

最后我們再給大家介紹算法測試方法論，這個是我們團隊的理解，一般任何算法測試首先需要建立一個算法測試模型，像我們這個用的是召回率計算的，其他的可能召回率不合適，就得用余弦相似度。第二部分我們獲得歷史數(shù)據(jù)，這是真實有效數(shù)據(jù)，用它做回歸測試可以反映出有算法和沒有算法情況的前后對比。第三部分是算法相關接口，但是有些算法可能調其他的周邊接口，上下游接口可能都會有，就需要大家有這方面考慮。最后一部分是改進我們的測試過程，我們剛才講的如何生成新坐標就是我們的一個改進過程，這也是一種創(chuàng)新，還有一個是如何增加噪點，這種都屬于改進我們的測試過程。

這部分就給大家一個介紹，很多公司我想都要開始，或者逐漸想從事這種算法測試，算法測試究竟需要哪些方面的基礎？我給大家簡單做了總結，第一部分就是要有數(shù)學基礎，我們這個案例當中涉及到的極坐標，距離等等都是屬于數(shù)學方面技術。你可能對開發(fā)算法不一定了解，這是一個純黑核，但是對自己的算法是需要有了解的，這就是建立算法模型，召回率計算，分母分子如何取都是需要考慮的。第三部分，自動化接口測試，我想很多團隊都有這個能力，因為接口比較快，基本上不會涉及到UI，都是通過接口觸發(fā)實際測試還有數(shù)據(jù)獲取的。第四部分是并行計算能力，大家可能需要多線程，多進程，分布式計算能力來提高測試速度。因為你不可能說一個測試跑一天還沒有跑完，因為開發(fā)很多需要等著上線的。還有一個是需要我們有數(shù)據(jù)挖掘的能力，就是我測試的這個東西需要從哪里獲取數(shù)據(jù)，我要轉換成什么樣的數(shù)據(jù)，這個是需要知道的。最后一部分我個人覺得所有的測試都需要掌握的一個東西，就是業(yè)務場景，不同業(yè)務場景的測試重點是不一樣的，導致我們用的一些算法模型，還有一些結果都會有一些差距。以上這幾點就是算法測試給大家的一些期望。

最后一部分，對未來做一個展望，因為我們現(xiàn)在是在線下做的測試，因此未來我們要做一個線上測試環(huán)境，就是把它完全放在線上采用我們的CI/CD，數(shù)據(jù)集成的方式去做，做完這個我們準備在運營期間，超區(qū)的測試，因為現(xiàn)在京東配送基本上已經(jīng)支持全國，但是有超區(qū)情況，超區(qū)就意味著分配是有問題的，本來是很近的，但是分配早幾公里之外的站點，這會導致運營效率會降低。我們會做京東第三方地址轉化測試，把它作為取件地址去做。因為京東物流也會接觸到很多商家，商家那種實際上都屬于第三方地址。

最后兩部分，就是非內地的，就是國外地址，因為京東物流有很多國際化的業(yè)務，因為國外地址和國內不一樣，因為很多都是英文，分子系統(tǒng)和咱們也不一樣，這塊以后都需要介入的。最后一部分就是我們準備降低一下我們人工識別的比重，因為現(xiàn)在我們很多東西還是人工識別的，有時候可能計算閾值很大，但是實際上情況可能是正常的，比如有一條河，河上有幾個橋，要過河取件肯定要過橋，過橋距離就會長，這時候就需要人工識別，我們以后會通過其他手段降低人工識別的難度。

以上就是我給大家做的分享。