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從APP用戶反饋數據中挖掘用戶需求是APP迭代更新和需求獲取的一種重要方式，用戶在APP應用市場中發表對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，目前用戶反饋數據存在數量大、質量良莠不齊的狀況，如何從海量的用戶評論數據中省時省力地挖掘出有價值的需求，具有重要的研究與現實意義。文中著眼于APP開發問題，取360手機助手中的APP用戶評論數據，旨在挖掘蘊含于用戶評論數據中的軟件需求。首先，從功能性需求與非功能性需求兩個維度出發，將APP用戶評論數據中蘊含的軟件需求劃分為功能待添加、功能待改進、性能、可用性、可靠性5個需求類別其次，對用戶評論進行數據采集、標注，構建APP評論需求挖掘教括集;最后，利用枃建妤的數據集進行模型訓練與交又驗探究主流深度學習方法相較于統計杋器學習模型在該飪務上的表現。實驗表眀，采用的深度學習模型 Texton， Textron和Transformer相比傳統的統計機器學習模型在此任務上更具優勢。
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