乐文革 第二次作业

论文标题:Too Many User-Reviews, What Should App Developers Look at First? 

作者:Feng Zhang

作者单位/个人主页 http://www.feng-zhang.com

论文档次:IEEE软件工程学报   SCI 1

论文应用量:

1、摘要:

   近年手机应用的数量的快速增长,高星对应用来说是非常重要的。开发者可以将注意力放在用户评论的主题上从而获得更高的评分。作者中谷歌应用商店里收集了600多个应用的40多万条数据,分成10个类别,通过观察得到77%的应用的星数的增加与版本的主题有着显著的关系。

2、问题是什么?

为什么发布说明与主题程序的关键词主题相似时,就会收到更高星级的评分?

3、项目背景

手机应用近年来竞争激烈,超过300万因为低星的应用而淘汰,所以开发者通过用户评论来提高应用的星级,既是证明程序的成功也是为了盈利。

4、解决方案

作者通过预处理用户评论提取其关键主题,利用算法来计算主题的贡献度,最后通过这些主题来改进应用程序从而使应用升星。

5、作者的核心思想、创新点

从用户评论中挖掘关键主题从来改善应用程序。创新在于对评论做了情感分析和对主题作了贡献度的划分。

6、实验及结论

首先收集应用和评论再挑选评论,后确定关键主题,再确定主题的贡献度并确定每个类别的关键主题,最后观察星级是否和所发布说明有关系。

最后实验的结果证明对关键主题有类似的发布声明对应用的星级的积极变化有显著关系。

7、启发

这篇论文对用户评论的处理考虑了很多的方面,很值得学习。或许可以在“脏数据”的处理再进一步,可能效果会更好。还有利用评论的时序性是个很好的方法。

posted @ 2021-02-12 05:56  天暖  阅读(42)  评论(0编辑  收藏  举报