体现使用反馈的APP软件用户评论挖掘

随着 APP 软件应用的普及,针对 APP 软件的用户评论数量急剧增加,基于用户评论挖掘有价值的软件使用反馈,可以帮助开发人员有针对性地维护和改进 APP 软件.针对不同类型的 APP 软件使用反馈,提出了评价对象和评价观点抽取规则,给出了评论模式和评论种子的定义;应用评论种子挖掘与之相同或相似的体现相同使用反馈类型的用户评论,基于人工标注的少量初始评论种子持续构建候选评论模式库;应用半监督自学习的方式,基于候选评论模式库动态扩充评论种子库;通过循环挖掘的方式,动态扩大挖掘体现不同使用反馈类型的 APP 软件用户评论的范围.实验结果表明,所提方法可以有效地挖掘体现使用反馈的 APP 软件用户评论,平均挖掘率达到 77.82%.