基于用户评论的APP软件用户行为分析方法研究与实现

发布时间：2020-11-01 19:18

　　随着移动互联网发展速度极快,APP软件作为一种新型产品在软件领域迅速崛起。APP软件无论是在人们的日常生活方面或者是国家安全方面都已备受关注。不管是企业还是个人都想拥有符合自已需求的一款APP软件,如何以用户的角度评价APP软件质量成为一个急需解决的问题。基于用户评论的APP软件用户行为是APP软件质量评价中不可缺少的一部分。然而,由于网络评论的自由性和随意性,导致了用户评论的质量良莠不齐,以及不同APP软件用户的需求存在差异性等,这些给APP软件用户行为分析带来了困难,从而给APP软件质量评价带来了困难。为了能更好的评价APP软件质量,本文基于APP软件用户评论能获得的相关信息,对用户行为分析展开研究。论文主要工作如下:(1)对APP软件用户行为进行了定义。通过综合分析APP软件信息、用户评论信息以及评分星级,定义APP软件用户行为应包含用户评论的相关性、一致性、评论模式以及可信度。(2)对APP软件用户评论的相关性和一致性进行了判断。首先通过综合分析APP软件信息和用户评论信息对相关性进行判断;然后提取APP软件用户评论信息中的软件特征情感词对,通过分析APP软件特征情感词对的语法关系,结合词典和网络情感词,量化用户对APP软件的情感倾向程度,并与用户的评分星级进行比较,以判断用户评论的一致性。(3)对APP软件用户评论模式进行了分析。首先根据用户对APP软件的评论特征将用户评论信息分类;然后分析每类用户评论信息的词性组合以及每条用户评论信息的情感倾向程度,以分析出APP软件用户的评论模式。(4)对APP软件用户评论的可信度进行了计算。首先对用户评论的可信度计算进行建模;然后逐级分析并计算不同影响因子的权重,以计算最终用户评论的可信度。(5)为了验证本文所提出的相关理论及用户行为分析方法的正确性,并在此基础上,设计实现了相应的原型系统,并通过实验证明了本文方法的有效性和可行性。
【学位单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TP311.56
【部分图文】：

软件,准确率,一致性,浏览器

用户评论信息被误认为与该ＡＰＰ软件相关，从而导致了相关性实验结果偏高，??影响了最终判断用户评论信息与评分星级是否一致的准确性。??浏览器类ＡＰＰ软件、资讯类ＡＰＰ软件的一致性判断结果如图３．３及图３．４??所示，这两类ＡＰＰ软件评分星级中２星和１星的准确率偏低，分别仅有６７．３７％??和５５．１９％、５８．３６％和５９．１３％，这种现象在７类ＡＰＰ软件中均普遍存在。??１００．００％?ｒ??９０．００％?－??８０．００％?？门?ｎ?ｎ??７０．００％?？??６０．００％?■??５０．００％?■?「???４０．００％?ｍ?｜?＿Ｃ??３〇．〇〇％?Ｊ?。－致性（人工标注）??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??图３．３浏览器类ＡＰＰ软件用户评论一致性结果??２２??

浏览器,软件,一致性,准确率

〇．〇〇％?Ｉ?＿赘１１?丨■?，?ｈ?■?Ｉ?１１?■＿?Ｉ?丨?ＢＨ?ｈ?■?４?．１１?１１??影音?社交?资讯?生活?输入法?拍照?浏览器??图３．２?ＡＰＰ软件用户评论的相关性及一致性结果??通过与人工标注进行比较，本文方法对一致性判断的准确率平均达到了??７７．７６％，其中浏览器类ＡＰＰ软件准确率最高，达到了?８１．４７％；资讯类ＡＰＰ软件??准确率最低，为７５．６３％。??本文在使用文献［３４］方法判断ＡＰＰ软件用户评论相关性时，有部分不相关的??用户评论信息被误认为与该ＡＰＰ软件相关，从而导致了相关性实验结果偏高，??影响了最终判断用户评论信息与评分星级是否一致的准确性。??浏览器类ＡＰＰ软件、资讯类ＡＰＰ软件的一致性判断结果如图３．３及图３．４??所示，这两类ＡＰＰ软件评分星级中２星和１星的准确率偏低，分别仅有６７．３７％??和５５．１９％、５８．３６％和５９．１３％，这种现象在７类ＡＰＰ软件中均普遍存在。??１００．００％?ｒ??９０．００％?－??８０．００％?？门?ｎ?ｎ??７０．００％?？

资讯,软件,一致性,准确率