Інтелектуальна модель генерації адаптивних веб-селекторів на основі GNN - Морозов, О.С.; Яровий, А.А. (Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї, 2026)
У статті розглянуто проблему нестабільності DOM-селекторів, яка є однією з ключових причин появи flaky-тестів у сучасних системах автоматизованого тестування веб-ресурсів. Показано, що традиційні підходи до формування селекторів – як ручні, так і автоматизовані – не враховують глобальний контекст DOM-структури та є малоефективними у випадку динамічних змін інтерфейсу. Обґрунтовано доцільність використання графових нейронних мереж (GNN) як інструменту моделювання DOM-дерева у вигляді орієнтованого графа з урахуванням семантичних, атрибутивних та структурних ознак вузлів. Запропоновано теоретичну модель побудови адаптивних DOM-селекторів, що поєднує GNN з агентом прийняття рішень. Розроблено математичне подання DOM-графа, систему ознак вузлів (one-hot кодування тегів, бінарні атрибути id/class/data-testid, глибина, кількість нащадків, позиція серед сусідів), а також формалізовано метрики оцінювання селекторів: унікальність, точність, повнота, F1-міра та довжина. Сформовано функцію винагороди агента, яка оптимізує баланс між точністю, стабільністю та компактністю селектора. Показано, що поєднання графових репрезентацій DOM (Document object model) та механізму оптимізації рішень дає змогу створювати селектори, стійкі до структурних змін веб-сторінок, а також скорочує потребу у ручній підтримці тестів. Запропонована модель формує теоретичне підґрунтя для створення інтелектуальних систем автоматизованого тестування, здатних адаптувати локатори під час зміни DOM без необхідності повного аналізу інтерфейсу тестувальником.