一种针对App描述文本的深层次特征提取方法研究

发布时间：2023-05-20 01:12

　　随着手机等移动智能设备的普及,运行在这些设备上的App软件也得到了快速发展。随之产生的App应用商店,在为用户下载App提供便利的同时,也带来激烈的产品竞争。一款App想要在应用商店中立足,了解同类产品所具有的功能以及功能的细节特点是十分重要的。然而,应用市场中包含大量的App产品,在产品经理设计一款App功能时,很难全面了解所有同类产品。针对这一问题,本文提出了基于深层次特征的竞争分析(DFCA)方法,为产品经理进行竞争者分析提供帮助。App描述是开发人员向用户介绍其产品的说明文档。为了吸引用户下载,在App描述文档中开发人员都会对产品的特点进行详细介绍,所以描述文档中蕴含着丰富的App功能信息。同时自然语言处理技术的发展,为挖掘这些蕴含在App描述文档中的相关信息提供了技术支持,而得到的这些相关信息又可作为同类产品比较的依据帮助产品经理进行竞争者分析。本文基于自然语言处理、数据挖掘等方法,结合App软件工程特点,对App描述文档进行了研究,旨在帮助产品经理高效地分析同类产品的描述文档,了解同类产品状况,从而更好的进行竞争产品分析。本文的主要研究内容如下:(1)设计从App描述文档中...

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 竞争者分析
        1.2.2 特征提取
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文结构安排
第2章 特征提取方法
    2.1 特征的定义
    2.2 划分特征提取域
    2.3 提取特征
    2.4 特征过滤
    2.5 本章小结
第3章 竞争信息挖掘
    3.1 相似特征聚类
    3.2 相似特征分析
    3.3 DFCA分析及使用
    3.4 本章小结
第4章 实验与结果分析
    4.1 数据集与真集
    4.2 特征提取的准确率
        4.2.1 提取特征主体的准确率
        4.2.2 提取特征的修饰准确率
    4.3 聚类结果准确性
        4.3.1 相似度算法评价
        4.3.2 聚类算法评价
    4.4 实用性分析
    4.5 有效性威胁
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
参考文献
作者简介及在学期间取得的科研成果
致谢



本文编号：3820249