隨著移動互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與新一代移動互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的融合與發(fā)展,應(yīng)用程序與軟件應(yīng)運而生,APP的出現(xiàn)給人們生活和工作方式帶來了很大的改變,運動類APP能夠激發(fā)人們運動熱情,具有科學(xué)的指導(dǎo)方法,包含多種類型的健身項目,合理的飲食建議,通過個性推薦和大數(shù)據(jù)為用戶提供專業(yè)的個性化健康指導(dǎo),被用戶所推崇,與此同時,APP的開發(fā)者和運營商也在竭盡全力不斷完善APP的功能以此提升競爭力,以期在同類APP中獲得更多優(yōu)勢。本文對運動APP做了以下內(nèi)容的研究。首先,本文詳細描述了運動APP的用戶特征,結(jié)合用戶畫像的理論和方法,構(gòu)建健康運動APP用戶需求畫像模型,論述了運動APP用戶需求畫像構(gòu)建的原因和方法,闡述了畫像構(gòu)建中相關(guān)數(shù)據(jù)的處理和構(gòu)建流程,為APP平臺精準(zhǔn)推薦提供方法借鑒;其次,在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時代,從用戶大量評論中發(fā)現(xiàn)高效率的信息有著重大價值。本文立足運動APP用戶評論,提出了運動類APP用戶在線評論主題發(fā)現(xiàn)研究思路,以“咕咚”應(yīng)用為研究對象,采集咕咚軟件的用戶評論數(shù)據(jù),引入主題識別模型,利用LDA主題模型從用戶評論數(shù)據(jù)中挖掘用戶評論主題,為平臺獲取用戶關(guān)注點和需求提供方法借鑒;基于運動APP評論的需求聚合...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻研究綜述
        1.2.1 運動類APP用戶使用現(xiàn)狀研究
        1.2.2 用戶在線評論研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀述評
    1.3 研究內(nèi)容與研究方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 論文創(chuàng)新點
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)與技術(shù)方法
    2.1 運動APP的概念和特點
        2.1.1 運動APP的概念
        2.1.2 運動APP的功能
        2.1.3 運動APP的特點
    2.2 在線評論的概念和特點
        2.2.1 在線評論的概念
        2.2.2 在線評論的特點
    2.3 用戶需求的含義和特點
        2.3.1 用戶需求的含義
        2.3.2 用戶需求的特點
    2.4 主題發(fā)現(xiàn)的概念和研究方法
        2.4.1 主題發(fā)現(xiàn)的概念
        2.4.2 主題發(fā)現(xiàn)的研究方法
第3章 運動類APP用戶需求畫像模型構(gòu)建及分析
    3.1 運動APP用戶需求分析
    3.2 運動APP用戶需求畫像分析
        3.2.1 運動APP用戶需求畫像構(gòu)建的必要性
        3.2.2 運動APP用戶需求畫像的內(nèi)涵
        3.2.3 運動APP用戶需求畫像的構(gòu)建流程
    3.3 運動APP用戶需求畫像的模型構(gòu)建及結(jié)果分析
        3.3.1 運動APP用戶需求畫像的模型設(shè)定
        3.3.2 運動APP用戶需求畫像的數(shù)據(jù)處理
        3.3.3 運動APP用戶需求畫像模型結(jié)果及分析
第4章 基于用戶評論的主題發(fā)現(xiàn)和需求聚合
    4.1 運動APP用戶評論主題發(fā)現(xiàn)和需求挖掘的提出
        4.1.1 主題發(fā)現(xiàn)和需求挖掘的提出
        4.1.2 運動APP用戶評論主題識別和需求聚合的意義
    4.2 用戶評論主題發(fā)現(xiàn)的模型研究
        4.2.1 LDA主題模型
        4.2.2 K-Means聚類分析
        4.2.3 word2vec詞向量模型
    4.3 實驗數(shù)據(jù)采集和處理
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)的選擇
        4.3.2 實驗數(shù)據(jù)采集
        4.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.4 基于LDA主題模型的主題識別
    4.5 基于K-Means聚類分析
第5章 運動APP的發(fā)展策略及建議
    5.1 注重用戶需求反饋與品牌價值
    5.2 加強用戶交互與優(yōu)化信息內(nèi)容
    5.3 提高用戶體驗并完善功能設(shè)計
    5.4 推動運動類APP創(chuàng)新發(fā)展
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究不足與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3809645