發(fā)布時(shí)間：2021-01-02 20:22

　　App商店的存在為App產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)提供了快速增長(zhǎng)且規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)資源,如何依據(jù)開(kāi)發(fā)者需求智能化地挖掘并使用其中信息是目前的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域之一。用戶評(píng)論作為App商店中一類重要的數(shù)據(jù),是用戶表達(dá)自身對(duì)產(chǎn)品觀點(diǎn)的重要方式,同時(shí)也是開(kāi)發(fā)者了解用戶感受的主要途徑。在眾多的App商店中,Google公司的Play Store是其中最具有代表性的App商店。在Play Store中,對(duì)各種手機(jī)應(yīng)用進(jìn)行了分類,并且既有開(kāi)發(fā)者對(duì)于手機(jī)應(yīng)用的描述,也有用戶對(duì)于手機(jī)應(yīng)用的評(píng)論。在其中,流行度高的手機(jī)應(yīng)用的下載量都超過(guò)了千萬(wàn)。伴隨著暴增的手機(jī)應(yīng)用下載,用戶評(píng)論量呈爆炸式增長(zhǎng),使得傳統(tǒng)的使用人工進(jìn)行評(píng)論分析的方式難以解決這類評(píng)論分析問(wèn)題。同時(shí)手機(jī)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者也希望能夠更加快速的得到評(píng)論中與App特征相關(guān)的部分中的有用信息來(lái)支持App的快速迭代開(kāi)發(fā)。在過(guò)去的方法中,數(shù)據(jù)分析人員只關(guān)注對(duì)評(píng)論或者是更多的側(cè)重于對(duì)描述的分析,沒(méi)有將兩者結(jié)合起來(lái)進(jìn)行分析。為了合理利用評(píng)論中信息來(lái)支持App開(kāi)發(fā)和升級(jí),本文將App產(chǎn)品描述引入到評(píng)論分析過(guò)程中,即通過(guò)對(duì)App產(chǎn)品描述的挖掘得到針對(duì)某一產(chǎn)品領(lǐng)域的特征,并且通過(guò)使用文本分類技術(shù)... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景介紹
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的及意義
    1.4 本文主要工作及論文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 LDA算法
    2.2 文本分類技術(shù)
    2.3 語(yǔ)法與語(yǔ)義分析
        2.3.1 語(yǔ)法分析
        2.3.2 語(yǔ)義分析
    2.4 情感分析技術(shù)
第3章 基于方面的領(lǐng)域模型
    3.1 方法框架概述
    3.2 App描述挖掘
        3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及信息抽取
        3.2.2 App描述的信息建模
    3.3 評(píng)論數(shù)據(jù)的分類和抽象
        3.3.1 評(píng)論分類器的構(gòu)建
        3.3.2 評(píng)論的抽象表示
第4章 基于TBDM的量化分析
    4.1 評(píng)論的價(jià)值量化及推薦
    4.2 基于領(lǐng)域主題的評(píng)論總結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    5.2 TBDM模型的評(píng)估
    5.3 評(píng)論分類器性能評(píng)估
    5.4 R-TBRM模型量化分析結(jié)果的評(píng)估
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]支持向量機(jī)[J]. 張浩然,韓正之,李昌剛.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2002(12)



本文編號(hào)：2953579