海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

作     者：钱宇 曹恩叶 邓文君 袁华 QIAN Yu;CAO Enye;DENG Wenjun;YUAN Hua

作者机构：电子科技大学经济与管理学院成都611731 

基　　金：国家自然科学基金(71490723 91846105 71572029 71671027) 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2021年第41卷第3期

页      码：554-564页

摘      要：APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.

主 题 词：文本挖掘 APP软件 版本更新设计 用户评论 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.12011/SETP2019-1136

馆 藏 号：203102609...