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测试用例优先级排序技术是一种高效实用的回归测试技术．针对现有排序方法未能有效利用软件结构复杂性信息的不足，提出了一种基于复杂软件网络的回归测试用例优先级排序方法．该方法用加权类依赖网络模型抽象类粒度软件系统，从结构角度测度类引入错误的可能性及错误的严重性，并据此评价类的测试重要性，同时结合测试用例的覆盖信息，对测试用例进行排序．实例研究表明，本文的方法能够显著提高严重错误的发现速率，并且具有较好的稳定性．同时，揭示了方法有效性与软件错误类型和结构度量指标两者间的关系．