基于用戶評論的APP軟件用戶行為分析方法研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間：2020-11-01 19:18

　　隨著移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度極快,APP軟件作為一種新型產(chǎn)品在軟件領域迅速崛起。APP軟件無論是在人們的日常生活方面或者是國家安全方面都已備受關注。不管是企業(yè)還是個人都想擁有符合自已需求的一款APP軟件,如何以用戶的角度評價APP軟件質(zhì)量成為一個急需解決的問題�；谟脩粼u論的APP軟件用戶行為是APP軟件質(zhì)量評價中不可缺少的一部分。然而,由于網(wǎng)絡評論的自由性和隨意性,導致了用戶評論的質(zhì)量良莠不齊,以及不同APP軟件用戶的需求存在差異性等,這些給APP軟件用戶行為分析帶來了困難,從而給APP軟件質(zhì)量評價帶來了困難。為了能更好的評價APP軟件質(zhì)量,本文基于APP軟件用戶評論能獲得的相關信息,對用戶行為分析展開研究。論文主要工作如下:(1)對APP軟件用戶行為進行了定義。通過綜合分析APP軟件信息、用戶評論信息以及評分星級,定義APP軟件用戶行為應包含用戶評論的相關性、一致性、評論模式以及可信度。(2)對APP軟件用戶評論的相關性和一致性進行了判斷。首先通過綜合分析APP軟件信息和用戶評論信息對相關性進行判斷;然后提取APP軟件用戶評論信息中的軟件特征情感詞對,通過分析APP軟件特征情感詞對的語法關系,結合詞典和網(wǎng)絡情感詞,量化用戶對APP軟件的情感傾向程度,并與用戶的評分星級進行比較,以判斷用戶評論的一致性。(3)對APP軟件用戶評論模式進行了分析。首先根據(jù)用戶對APP軟件的評論特征將用戶評論信息分類;然后分析每類用戶評論信息的詞性組合以及每條用戶評論信息的情感傾向程度,以分析出APP軟件用戶的評論模式。(4)對APP軟件用戶評論的可信度進行了計算。首先對用戶評論的可信度計算進行建模;然后逐級分析并計算不同影響因子的權重,以計算最終用戶評論的可信度。(5)為了驗證本文所提出的相關理論及用戶行為分析方法的正確性,并在此基礎上,設計實現(xiàn)了相應的原型系統(tǒng),并通過實驗證明了本文方法的有效性和可行性。
【學位單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：TP311.56
【部分圖文】：

軟件,準確率,一致性,瀏覽器

用戶評論信息被誤認為與該ＡＰＰ軟件相關，從而導致了相關性實驗結果偏高，??影響了最終判斷用戶評論信息與評分星級是否一致的準確性。??瀏覽器類ＡＰＰ軟件、資訊類ＡＰＰ軟件的一致性判斷結果如圖３．３及圖３．４??所示，這兩類ＡＰＰ軟件評分星級中２星和１星的準確率偏低，分別僅有６７．３７％??和５５．１９％、５８．３６％和５９．１３％，這種現(xiàn)象在７類ＡＰＰ軟件中均普遍存在。??１００．００％?ｒ??９０．００％?－??８０．００％?？門?ｎ?ｎ??７０．００％?？??６０．００％?■??５０．００％?■?「???４０．００％?ｍ?｜?＿Ｃ??３〇．〇〇％?Ｊ?。－致性（人工標注）??２０．００％?－?■?■?■?■?■???１０．００％?－Ｉ??０．００％?Ｉ?＿?Ｉ?丨■?Ｉ?■?■?Ｉ?丨■?ｈ?＿?Ｊ?－??５星?４星?３星?２星?１星??圖３．３瀏覽器類ＡＰＰ軟件用戶評論一致性結果??２２??

瀏覽器,軟件,一致性,準確率

〇．〇〇％?Ｉ?＿贅１１?丨■?，?ｈ?■?Ｉ?１１?■＿?Ｉ?丨?ＢＨ?ｈ?■?４?．１１?１１??影音?社交?資訊?生活?輸入法?拍照?瀏覽器??圖３．２?ＡＰＰ軟件用戶評論的相關性及一致性結果??通過與人工標注進行比較，本文方法對一致性判斷的準確率平均達到了??７７．７６％，其中瀏覽器類ＡＰＰ軟件準確率最高，達到了?８１．４７％；資訊類ＡＰＰ軟件??準確率最低，為７５．６３％。??本文在使用文獻［３４］方法判斷ＡＰＰ軟件用戶評論相關性時，有部分不相關的??用戶評論信息被誤認為與該ＡＰＰ軟件相關，從而導致了相關性實驗結果偏高，??影響了最終判斷用戶評論信息與評分星級是否一致的準確性。??瀏覽器類ＡＰＰ軟件、資訊類ＡＰＰ軟件的一致性判斷結果如圖３．３及圖３．４??所示，這兩類ＡＰＰ軟件評分星級中２星和１星的準確率偏低，分別僅有６７．３７％??和５５．１９％、５８．３６％和５９．１３％，這種現(xiàn)象在７類ＡＰＰ軟件中均普遍存在。??１００．００％?ｒ??９０．００％?－??８０．００％?？門?ｎ?ｎ??７０．００％?？

資訊,軟件,一致性,準確率