source: trunk/EventBenchCoreTest/src/de/ugoe/cs/eventbench/models/HighOrderMarkovModelTest.java @ 343

Last change on this file since 343 was 343, checked in by sherbold, 12 years ago

*added JUnit test cases for de.ugoe.cs.eventbench.models.DeterministicFiniteAutomaton?, HighOrderMarkovModel?, FirstOrderMarkovModel?, and PredictionByPartialMatch?
  • Property svn:mime-type set to text/plain
File size: 6.6 KB
Line 
1package de.ugoe.cs.eventbench.models;
2
3import java.util.ArrayList;
4import java.util.Collection;
5import java.util.List;
6import de.ugoe.cs.eventbench.data.Event;
7import java.util.Random;
8import org.junit.*;
9
10import static org.junit.Assert.*;
11
12/**
13 * The class <code>HighOrderMarkovModelTest</code> contains tests for the class
14 * <code>{@link HighOrderMarkovModel}</code>.
15 *
16 * @author Steffen Herbold
17 * @version 1.0
18 */
19public class HighOrderMarkovModelTest {
20
21        Collection<List<? extends Event<?>>> sequences;
22
23        @Test
24        public void testHighOrderMarkovModel_1() throws Exception {
25                int maxOrder = 1;
26                Random r = new Random();
27
28                HighOrderMarkovModel result = new HighOrderMarkovModel(maxOrder, r);
29
30                assertNotNull(result);
31                assertEquals(r, result.r);
32                assertEquals(maxOrder + 1, result.trieOrder);
33        }
34
35        @Test
36        public void testHighOrderMarkovModel_2() throws Exception {
37                int maxOrder = 0;
38                Random r = new Random();
39
40                HighOrderMarkovModel result = new HighOrderMarkovModel(maxOrder, r);
41
42                assertNotNull(result);
43                assertEquals(r, result.r);
44                assertEquals(maxOrder + 1, result.trieOrder);
45        }
46
47        @Test(expected = java.security.InvalidParameterException.class)
48        public void testHighOrderMarkovModel_3() throws Exception {
49                int maxOrder = 1;
50                Random r = null;
51
52                new HighOrderMarkovModel(maxOrder, r);
53        }
54
55        @Test(expected = java.security.InvalidParameterException.class)
56        public void testHighOrderMarkovModel_4() throws Exception {
57                int maxOrder = -1;
58                Random r = new Random();
59
60                new HighOrderMarkovModel(maxOrder, r);
61        }
62
63        @Test
64        public void testGetProbability_1() throws Exception {
65                int markovOrder = 1;
66                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
67                                new Random());
68                fixture.train(sequences);
69
70                List<Event<String>> context = new ArrayList<Event<String>>();
71                context.add(new Event<String>("a"));
72
73                Event<String> symbol = new Event<String>("b");
74
75                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
76
77                assertEquals(2.0d / 5.0, result, 0.0001);
78        }
79
80        @Test
81        public void testGetProbability_2() throws Exception {
82                int markovOrder = 1;
83                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
84                                new Random());
85                fixture.train(sequences);
86
87                List<Event<String>> context = new ArrayList<Event<String>>();
88                context.add(new Event<String>("a"));
89
90                Event<String> symbol = new Event<String>("r");
91
92                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
93
94                assertEquals(0.0d / 5.0, result, 0.0001);
95        }
96
97        @Test
98        public void testGetProbability_3() throws Exception {
99                int markovOrder = 1;
100                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
101                                new Random());
102                fixture.train(sequences);
103
104                List<Event<String>> context = new ArrayList<Event<String>>();
105                context.add(new Event<String>("a"));
106
107                Event<String> symbol = new Event<String>("c");
108
109                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
110
111                assertEquals(1.0d / 5.0, result, 0.0001);
112        }
113
114        @Test
115        public void testGetProbability_4() throws Exception {
116                int markovOrder = 1;
117                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
118                                new Random());
119                fixture.train(sequences);
120
121                List<Event<?>> context = new ArrayList<Event<?>>();
122                context.add(Event.STARTEVENT);
123                context.add(new Event<String>("a"));
124
125                Event<String> symbol = new Event<String>("b");
126
127                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
128
129                assertEquals(2.0d / 5.0, result, 0.0001);
130        }
131
132        @Test
133        public void testGetProbability_5() throws Exception {
134                int markovOrder = 2;
135                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
136                                new Random());
137                fixture.train(sequences);
138
139                List<Event<?>> context = new ArrayList<Event<?>>();
140                context.add(Event.STARTEVENT);
141                context.add(new Event<String>("a"));
142
143                Event<String> symbol = new Event<String>("b");
144
145                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
146
147                assertEquals(1.0d, result, 0.0001);
148        }
149
150        @Test
151        public void testGetProbability_6() throws Exception {
152                int markovOrder = 2;
153                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
154                                new Random());
155                fixture.train(sequences);
156
157                List<Event<?>> context = new ArrayList<Event<?>>();
158                context.add(Event.STARTEVENT);
159                context.add(new Event<String>("b"));
160
161                Event<String> symbol = new Event<String>("b");
162
163                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
164
165                assertEquals(0.0d, result, 0.0001);
166        }
167
168        @Test
169        public void testGetProbability_7() throws Exception {
170                int markovOrder = 0;
171                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
172                                new Random());
173                fixture.train(sequences);
174
175                List<Event<?>> context = new ArrayList<Event<?>>();
176                context.add(Event.STARTEVENT);
177                context.add(new Event<String>("b"));
178
179                Event<String> symbol = new Event<String>("a");
180
181                double result = fixture.getProbability(context, symbol);
182
183                assertEquals(5.0d / 13.0, result, 0.0001);
184        }
185
186        @Test(expected = java.security.InvalidParameterException.class)
187        public void testGetProbability_8() throws Exception {
188                int markovOrder = 0;
189                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
190                                new Random());
191                fixture.train(sequences);
192
193                List<Event<?>> context = new ArrayList<Event<?>>();
194                context.add(Event.STARTEVENT);
195                context.add(new Event<String>("b"));
196
197                Event<String> symbol = null;
198
199                fixture.getProbability(context, symbol);
200        }
201
202        @Test(expected = java.security.InvalidParameterException.class)
203        public void testGetProbability_9() throws Exception {
204                int markovOrder = 0;
205                HighOrderMarkovModel fixture = new HighOrderMarkovModel(markovOrder,
206                                new Random());
207                fixture.train(sequences);
208
209                List<Event<?>> context = null;
210
211                Event<String> symbol = new Event<String>("b");
212
213                fixture.getProbability(context, symbol);
214        }
215
216        @Before
217        public void setUp() throws Exception {
218                List<Event<?>> sequence = new ArrayList<Event<?>>();
219                sequence.add(new Event<String>("a"));
220                sequence.add(new Event<String>("b"));
221                sequence.add(new Event<String>("r"));
222                sequence.add(new Event<String>("a"));
223                sequence.add(new Event<String>("c"));
224                sequence.add(new Event<String>("a"));
225                sequence.add(new Event<String>("d"));
226                sequence.add(new Event<String>("a"));
227                sequence.add(new Event<String>("b"));
228                sequence.add(new Event<String>("r"));
229                sequence.add(new Event<String>("a"));
230
231                sequences = new ArrayList<List<? extends Event<?>>>();
232                sequences.add(sequence);
233        }
234
235        public static void main(String[] args) {
236                new org.junit.runner.JUnitCore().run(HighOrderMarkovModelTest.class);
237        }
238}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.