基于动态搜索的Web应用测试通过动态搜索Web应用的用户接口状态空间,实现Web应用的自动化测试。Web应用用户接口状态空间大多具有指数级复杂性,“穷尽搜索”易陷于局部或不相关的状态空间搜索。现有的启发式搜索策略由于未能利用Web页面中的语义信息,无法对Web应用中的指定功能进行有效的有覆盖。为此,本文提出一种基于关键词引导的、优先覆盖Web应用指定功能的搜索策略。给定指定功能的关键词,该策略通过计算关键词与页面的相关度,优先寻找并搜索Web应用中的指定功能,生成Web应用的用户接口状态流图(SFG)的一个子集作为测试模型。该模型虽然只包含Web应用的部分状态和事件,但可充分覆盖Web应用的指定功能。在此基础上,本文提出一种“标记-选择”方法,能够从SFG中生成Web应用的测试用例集,该方法在保证对模型的边覆盖的前提下,减小了测试用例集的规模。在上述工作基础上,本文实现了基于关键词引导的Web应用自动化测试工具KeyjaxTest,并选择了 10个开源Web应用进行实验研究。实验结果表明,给定一定的搜索时间,KeyjaxTest生成的SFG中包含的指定功能相关状态较传统的DFS和BFS策略分别提高了 31.0%和36.5%,与另一引导搜索工具FeedEx相比则提高了 31.0%。而从这些不同的搜索方法构造的SFG中生成测试用例时,从KeyjaxTest构造的SFG中生成的测试用例数量相较DFS和BFS平均减少了 12.75%,但能够更完整的覆盖Web应用中的指定功能。