APP软件用户评论中评价对象和评价观点的匹配

随着智能终端的广泛应用、APP软件的迅速发展,各类APP软件用户评论呈爆发式增长。通过APP软件用户评论分析获取软件整体或部分的评价,有助于用户了解APP软件并为开发人员改进软件提供支持,然而目前大多数研究并未基于评价对象间的关系分析评价对象和评价观点的匹配。文中提出一种基于句法和语义匹配评价对象和评价观点的方法。首先,应用依存句法和词性规则抽取评价对象及评价观点,并对评价对象进行补全;其次,针对一条评论中出现多个评价对象的情况,提出采用句法和语义相结合的方法识别评价对象之间的关系;最后,基于评价对象之间的关系,应用最近邻窗口得出匹配的评价对象和评价观点。实验结果表明,识别APP软件用户评论中评价对象之间的关系能够有效获取匹配的评价对象和评价观点,提高匹配准确率。

APP软件用户反馈分析方法技术研究与实现

仅从用户评论或APP操作行为角度分析软件用户反馈,所得结果较片面,难以令广大用户有较高的可信度。为了获取全面、综合的APP软件用户使用反馈,为开发人员提供真实有效的改进建议,文中针对APP软件用户评论与操作行为数据进行综合分析。首先,针对APP软件用户评论与操作行为数据进行预处理;然后,引入APP软件简介,通过语义相似度计算、查找用户评论与操作行为数据之间的关联关系;最后,基于二者之间的关联关系,使用数理统计的思想进行情感倾向相互验证。多批不同实验数据验证结果表明,APP软件用户评论与操作行为的关联准确率为83.03%,综合分析结果准确率为79%,能够满足实验预期的要求。通过APP软件用户评论与操作行为数据综合分析并查找二者之间的关联关系,能够得出全面、综合的APP软件使用反馈。

基于依存句法树抽取APP软件用户评论的核心评价内容

随着手机软件的广泛使用,应用市场中APP软件用户评论数据急剧增加,获取用户使用软件真实反馈,能够为开发者、下载者提供准确的修改意见和参考,减少时间花费。通过对大量APP软件用户评论进行研究,首先基于APP软件用户评论中的评价对象和评价观点定义了核心评价内容,其次使用依存句法树实现了对核心评价内容的抽取。实验结果表明,能够有效抽取APP软件用户评论中的核心评价内容,验证了方法的有效性和可行性。