招募和有效管理大量优质的众包测试工人是进行众包测试任务的先决条件。随着众包测试任务的复杂性增加，通常需要确保众包工人具备一定的测试能力，以有效解决测试问题。众包工人通常是自愿参与平台上的任务，但他们的动机多样。一方面，受到利益的驱动；另一方面，可能是出于学习和实践的目的。完成测试任务会获得相应的奖励，这也可能导致一些恶意注册者提供相同或相似的结果，来骗取奖励。因此，不仅需要建立合理的奖励机制，还要考虑对不诚实完成任务的用户进行惩罚。这样的激励机制可以确保有足够数量和质量的众包工人参与测试任务，从而保证任务能够高质量完成。

傅彦铭等人 [4] 提出了一种基于多约束人工择优的激励机制。主要有两个算法：改进逆向拍卖的工人择优算法、评估和奖惩算法。首先综合考虑工人信誉度、任务完成度、结果质量等多个重要约束来选择最适合的工人。然后，对任务执行结果和工人信誉进行评估，在下一次任务前将任务完成度不高的工人降低信誉，反之提升。通过多约束的激励机制，提高了任务执行结果可信度和工人信誉度。

高丽萍等人 [5] 提出了一种多阶段质量感知的在线激励机制。在预算和任务时限的约束下将整个活动周期分为多个阶段，对各个阶段的在线工人进行筛选、提交质量评估，具有预算可行性，为请求者尽可能地提供高质量结果。

王强等人 [6] 提出了一种基于拍卖机制和差分隐私的众包测试激励机制。通过拍卖机制能够保证工人报价的真实性，防止激励攻击。使用差分隐私机制为工人分配被选中的概率，并按照概率分布选择工人，实现了成本隐私保护。虽然大部分的激励机制都是针对众包的，但是完全可以借鉴改进，使其适用于众包测试。比如根据任务难度进行差异化奖励、提前完成提供时效性奖励等，以此提高任务完成的质量和效率。

激励机制从单一约束到多约束的演进标志着逐渐从简单的任务分配发展到适应复杂任务的、能够实时响应的系统。多约束的方法能够选择更符合条件的优质工人，提高工人执行任务的质量，但是会增加系统复杂度，需要依赖更细致的数据来实现精确筛选。多阶段在线感知激励机制通过多个阶段提高数据质量，支持动态调整，保证预算与时间效率，但在数据不足时效果难以保证。隐私保护激励机制，适用于敏感任务保护工人的隐私，但会使系统实施成本和复杂度增加。

由于众包测试的匿名性以及无监督性，使得众包工人在执行测试任务时容易产生懈怠或故意欺诈的行为，以此获得最大化收益，最终对测试质量产生负面影响。因此，需要对众包工人进行信誉度评估，以确保众包工人参与测试的质量。需要建立一套可靠的评估方法，以评估众包工人的能力和工作表现。通过对历史记录、任务完成情况、任务发布方的评价进行分析，有助于提升测试任务的质量和效率，确保众包工人保持责任心，提高工作表现，以满足测试的需求。

成静等人 [7] 提出了一种基于模糊数学的移动应用众包测试人员信誉度评估方法。通过紧密结合众包测试的特性，引入测试人员评价机制，构建信誉度评估模型，实现对众包工人信誉度的合理评估，可以有效选拔出高信誉度的众包工人。该方法允许根据实时数据调整信誉度，更适合复杂和变化的任务需求。

褚佳静 [8] 针对众包工人提交结果准确率不高的问题，根据可信因子和惩罚因子建立了信誉模型并结合偏好，将熟练度与匹配度加入评估，实现了对众包工人的选择。该方法关联任务质量并强调长期可靠性的重要性，但是忽视个别工人在特定任务上的表现。

众测平台作为众包工人和测试任务的桥梁，通常仅支持搜索任务。一般情况下，众包工人会根据发布时间或从任务列表的前几页选择感兴趣的任务，以此降低搜索任务的成本。但实际上，他们可能并不具备完成这些测试任务的专业能力。这种策略可能会导致任务分配不均匀，影响任务完成的质量，还影响用户体验。为了提高任务分配均衡性和效率，众测平台需要对众包工人进行个性化的推荐。

考虑到测试成本限制，通常一个测试任务只能由有限数量的众包工人完成。当然，更多的众包工人不一定会检测出来更多的软件缺陷。由于众包工人有着不同的测试经验和专业知识，其测试结果可能存在差异。如果一个测试任务由不适合的众包工人进行测试，可能导致缺陷重复或测试不够全面，从而降低测试的质量。因此，众包测试任务推荐还要确保测试任务分配给具备相应测试技能的众包工人，以提高测试效率和质量。

Wang等人 [9] 提出了一种人群工作者推荐方法，用测试情景、能力和领域知识三个维度来表征众包工人。同时，提出了多目标群组重构方法，旨在为众包测试任务推荐最小数量的群组工人，以检测到最大数量的软件缺陷。

Cui等人 [10] 提出了一种混合方法来为测试任务选择一组众包工人。这个方法包括三个关键策略：经验策略选择有经验的工人，关联策略选择与给定测试任务相关的具有专业知识的工作者，多样性策略选择多样性的工人，以避免检测到重复缺陷。

蒋竞等人 [11] 利用机器学习提取任务特征、工人特征、工人和任务的特征并计算工人被推荐的概率，进而实现推荐功能。

马华等人 [12] 结合众包工人的历史表现以及任务需求，利用角色协同，综合考虑任务权重、潜在冲突、工人数量，实现多对多模式下的任务分配。

成静等人 [13] 提出了一种基于堆叠边缘降噪自动编码器的深度学习推荐算法。为了选出具有相关技术水平且匹配测试任务需求的测试人员，实现精准的众包测试任务推荐，将DNN (Deep Neural Networks，深度神经网络)和SMDA (Stacked Marginalized Denoising Autoencoder，堆叠边缘降噪自动编码器)结合，对测试任务和测试人员进行特征分析，利用SMDA的特征提取能力与DNN的训练速度，提高了算法的精细度，可以将测试任务推荐给适合的测试人员。

沈旭等人 [14] 提出了一种基于知识图谱与图注意力的众包任务推荐模型。首先利用自然语言处理技术提取任务文本信息中的关键要素，然后与用户–任务交互图中的协同信息融合，来构建协同知识图谱。运用图注意力网络，聚合不同类型的协同信息，生成用户和任务的嵌入表示，计算交互概率。

袁宇宸 [15] 利用胶囊网络，将深度学习模型与任务推荐结合，获取任务向量特征，利用多标签技术将知识型众包任务推荐给合适的众包工人。

众包测试推荐从最初使用基于规则的方法以及简单算法，逐渐到使用复杂优化算法以及机器学习，到现在使用深度学习，其目的就是为了不断提高推荐系统的准确性和效率。多目标策略可以适应多变的任务需求，但应对新任务的适应性可能下降。机器学习模型可以快速响应，但需要更详细的工人特征描述数据以及参数优化。图注意网络可以根据实际情况动态调整聚合策略，但计算复杂度较高。胶囊网络可以处理大规模标签问题，对数据量的依赖较大。深度学习在性能上可能更有优势，但是其结果依赖于数据的数量以及质量，在实际应用中还需考虑模型的复杂度，通过综合利用新技术来提高众包测试推荐的效率和准确性。

在众包测试过程中，众包工人会提交大量质量参差不齐的测试报告，这导致众包测试平台和任务请求者将面临如何有效整合众包测试报告的难题。测试报告由自然语言描述组成，通常附带截图，并包括工人对测试是否通过的评估。在众包测试报告提交后，为了避免任务请求者花费大量的时间进行人工审查，影响到众包测试的效率。在有限时间内对众包测试提交的数量大、冗余多、缺陷重要程度不明的报告进行审查和评估，是一个亟需解决的难题。近年来涌现了许多自动化技术，如报告的聚类、分类和排序技术，旨在提高审查效率并减少对重复报告审查的工作量。利用深度学习模型处理大量的测试记录，能够为众包测试报告整合提供很大助力，相较于传统的方法更加准确高效。

Zhu等人 [16] 提出了一种众包测试报告优先级排序方法，通过使用自然语言处理技术与分词技术对测试报告中的文本进行处理。然后使用贪心算法、附加贪心算法、遗传算法进行测试报告优先级排序。

童瑶 [17] 针对移动众测报告存在文本描述较短且具有丰富的截图，同时截图的分辨率不同但是具有相似性的特点，将文本和图像信息分析处理，找出截图最相似的报告，为缺少描述的报告生成相同的关键词。考虑到缺陷严重性的问题，采用哈希来存储众包测试的报告，根据文本信息熵抽样生成审查顺序，能够优先推荐存在高严重性问题的缺陷报告。

Yu等人 [18] 通过对移动应用程序截图和众包测试报告中的文本进行分析，描述了缺陷特征和上下文获取相似度并对众包测试报告进行了优先级排序。

Hao等人 [19] 提出了一种利用重复项来丰富缺陷描述内容并提高检测效率的方法。该方法基于文本信息和屏幕截图自动聚合重复的测试报告，归纳补充主题，并将重复的测试报告汇总成一份，以便更有效地辅助开发者了解测试结果。

Jiang等人 [20] 将聚类技术应用于众包测试报告处理。利用模糊聚类框架将多个冗余的测试报告聚合成簇，以减少需要人工检查的报告数量。首先构造一个过滤器，利用空规则和正则规则过滤掉无效的测试报告。通过自然语言处理技术对测试报告进行处理，有选择地增强对测试报告的描述，使相关测试报告之间的相似性更加准确。最后使用两阶段合并算法对测试报告模糊聚类。

Yu等人 [21] 为了解决移动应用众包测试报告提交后，仅关注缺陷描述而不注意截图是否符合描述的问题，通过深度图像和文本融合理解的检测方法，提高一致性和分类准确率，有效提高了测试报告的评审效率。

测试报告排序，使用自然语言处理提取文本特征，使用贪心算法等进行排序，虽然简单高效，但在处理复杂多变的场景时有一定局限性。使用OCR提取截图关键字，将文本特征和图像特征结合聚类分析，从而更全面地理解报告内容。使用计算机视觉与自然语言处理并计算相似度进行排序，提高了对不同测试类型的适应性。测试报告汇总，通常仅对文本描述进行模糊聚类，该方法简单快捷，但准确率可能不足。使用深度学习模型考虑图像与文本融合理解，考虑更多的信息能够提高汇总效率，但计算资源需求较高。未来将研究聚焦于如何有效结合这些技术，优化算法、减少资源消耗，以适应更广泛的应用场景，助力软件测试更快速定位和解决软件存在的问题。