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針對APP用戶評論數(shù)據(jù)的軟件需求挖掘方法

2021-04-23 | pdf | 2.03 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  從APP用戶反饋數(shù)據(jù)中挖掘用戶需求是APP迭代更新和需求獲取的一種重要方式,用戶在APP應(yīng)用市場中發(fā)表對APP不同維度的評價,其中蘊含著用戶對APP軟件的改善需求。但是,目前用戶反饋數(shù)據(jù)存在數(shù)量大、質(zhì)量良莠不齊的狀況,如何從海量的用戶評論數(shù)據(jù)中省時省力地挖掘出有價值的需求,具有重要的研究與現(xiàn)實意義。文中著眼于APP開發(fā)問題,取360手機(jī)助手中的APP用戶評論數(shù)據(jù),旨在挖掘蘊含于用戶評論數(shù)據(jù)中的軟件需求。首先,從功能性需求與非功能性需求兩個維度出發(fā),將APP用戶評論數(shù)據(jù)中蘊含的軟件需求劃分為功能待添加、功能待改進(jìn)、性能、可用性、可靠性5個需求類別其次,對用戶評論進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注,構(gòu)建APP評論需求挖掘教括集;最后,利用枃建妤的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練與交又驗探究主流深度學(xué)習(xí)方法相較于統(tǒng)計杋器學(xué)習(xí)模型在該飪務(wù)上的表現(xiàn)。實驗表眀,采用的深度學(xué)習(xí)模型 Texton, Textron和Transformer相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)模型在此任務(wù)上更具優(yōu)勢。

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