一种基于用户反馈的待开发特征表现排名预测的方法
发布时间:2022-01-27 02:14
近年来,移动互联网络获得迅速发展。随着4G网络地普遍应用,5G网络地部署,移动应用程序(简称App)获得了迅猛的发展,并将长期处于增长阶段。品类繁多的移动应用程序为人们生活提供便利性的同时,也创造了巨大的经济效益。移动应用市场涌入了大量的开发人员。与传统软件相比,移动应用程序具有快速迭代的特性,尤其是较受欢迎的移动应用程序更新周期更短。这对开发人员来说是一个新的挑战。安卓(Android)系统拥有着世界上最多的移动用户,在移动系统占有率上占据绝对的首位。不同于苹果移动应用市场闭源,安卓市场具有高度的开放性和高度自由的环境,吸引了大量的用户和开发人员,使得安卓应用市场高度的繁荣,安卓移动应用相比苹果移动应用品类更为丰富,数目更加庞大。在开发人员大量涌入安卓移动应用市场的同时,App的开发受到软件工程科研工作者的广泛关注。当前科研的工作主要集中在移动应用市场的工具研发,应用维护,移动安全和用户评论反馈。在软件快速迭代更新和软件开发的过程中,开发者面对的除了用户迫切要求的特征和产品必要特征,还会有很多待开发的特征,其中包括开发人员提出和用户新提出的特征。面对如此多样的用户需求,限于时间以及资...
【文章来源】:吉林大学吉林省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】:53 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
语法树构建示例
第4章待开发特征的表现预测294.3.2用户交互式为了进一步提高排名预测的有效性,本文提出交互式的方法,其示意图如下:图4.3特征表现排序预测示意图下面我们将上图分为四个部分进行详细的阐述:首先,能在上部看到的就是待开发特征的输入。在交互中,可以将自己选择的待开发特征作为输入。底层的数据资源就是一个个App特征价值信息结合,即同领域内的App,输入里面的待开发特征集合通过对数据资源的检索访问,进而提供其它的输出结果。通过逗号分隔不同的特征输入。其次,左上部是对我们输入待开发特征信息的展示。“sharephoto”,“chatfriend”和“creategroup”等就是对输入特征的展示。在本图左下部分还展示了五个特征的热度,即待开发的特征在同领域一定数目App集合中,特征复现的次数。从柱形分
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于Python自然语言处理工具包在语料库研究中的运用[J]. 刘旭. 昆明冶金高等专科学校学报. 2015(05)
[2]面向机器翻译的英语词性标注研究及其应用(英文)[J]. 马建军,黄德根,刘海霞,盛文凤. 中国通信. 2012(03)
[3]一种结合词项语义信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黄承慧,印鉴,侯昉. 计算机学报. 2011(05)
[4]汇编语言程序相似性检测混合算法[J]. 石陆魁,张军,陈飞,李金钊. 河北科技大学学报. 2011(02)
[5]高职院校图书馆图书荐购系统建设及其作用研究[J]. 何文波. 图书馆论坛. 2010(04)
[6]一种用于中文文本查重的双因子相似度算法[J]. 刘小军,赵栋,姚卫东. 计算机仿真. 2007(12)
本文编号:3611560
【文章来源】:吉林大学吉林省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】:53 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
语法树构建示例
第4章待开发特征的表现预测294.3.2用户交互式为了进一步提高排名预测的有效性,本文提出交互式的方法,其示意图如下:图4.3特征表现排序预测示意图下面我们将上图分为四个部分进行详细的阐述:首先,能在上部看到的就是待开发特征的输入。在交互中,可以将自己选择的待开发特征作为输入。底层的数据资源就是一个个App特征价值信息结合,即同领域内的App,输入里面的待开发特征集合通过对数据资源的检索访问,进而提供其它的输出结果。通过逗号分隔不同的特征输入。其次,左上部是对我们输入待开发特征信息的展示。“sharephoto”,“chatfriend”和“creategroup”等就是对输入特征的展示。在本图左下部分还展示了五个特征的热度,即待开发的特征在同领域一定数目App集合中,特征复现的次数。从柱形分
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于Python自然语言处理工具包在语料库研究中的运用[J]. 刘旭. 昆明冶金高等专科学校学报. 2015(05)
[2]面向机器翻译的英语词性标注研究及其应用(英文)[J]. 马建军,黄德根,刘海霞,盛文凤. 中国通信. 2012(03)
[3]一种结合词项语义信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黄承慧,印鉴,侯昉. 计算机学报. 2011(05)
[4]汇编语言程序相似性检测混合算法[J]. 石陆魁,张军,陈飞,李金钊. 河北科技大学学报. 2011(02)
[5]高职院校图书馆图书荐购系统建设及其作用研究[J]. 何文波. 图书馆论坛. 2010(04)
[6]一种用于中文文本查重的双因子相似度算法[J]. 刘小军,赵栋,姚卫东. 计算机仿真. 2007(12)
本文编号:3611560
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3611560.html