APP软件的用户评论模式分析方法

面对海量的APP软件,不同用户对其评论的侧重点、表达方式以及情感倾向程度等都不相同,这给APP软件的用户行为分析和质量评价带来了困难。提出一种APP软件用户评论模式分析方法,首先综合分析用户评论信息与APP软件信息之间的关系,根据用户对APP软件的评论特征将用户评论信息进行分类;接着分析每类用户评论信息的词性组合;然后计算用户评论信息的情感倾向程度,以分析出该APP软件用户的评论模式;最后通过实验验证了该方法的有效性。     

移动APP演化策略研究

移动互联网时代中,APP用户更注重产品体验,通过评论的方式来表达自己的使用情况和建议。在线评价数据的研究已经成为热点,从评论中获得的用户反馈有助于APP演化升级,但目前针对APP的评论挖掘方兴未艾。从9家APP应用商店中采集得到大量用户评论数据,筛选评论所包含的需求属性和情感倾向,并运用KANO模型对其建模分析,映射属性到魅力、期望、必备等类别。根据APP具体属性和所属KANO类别给出合理有效的更新演化策略:APP演化应优先满足必备和期望属性的需求,并逐步实现魅力属性的需求,并且最终检验了模型的鲁棒性和易移植性。     

一种面向商品评价对象挖掘的领域词典构建法

通过挖掘商品评论中的评价对象,可以得知用户更关心商品哪些方面的属性,从而帮助企业改进商品,帮助用户选择商品。因此,商品评价对象的挖掘具有重要的意义。本文提出了一种用于商品评价对象挖掘的领域词典构建方法:首先基于LDA模型,提出了一种领域基础词典的构建方法;然后,分别提出了基于词汇之间的PMI值和基于依存句法分析的领域词典扩充方法。本文基于京东商城的洗衣液产品真实评论数据集,使用构建的词典分别进行了一级标签评价对象挖掘和二级标签评价对象挖掘的实验。实验结果表明,本文提出的方法在进行评价对象挖掘时具有良好的性能;相比一级标签评价对象,扩充后的词典对二级标签评价对象挖掘的效果有更好的提升。     

一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法

在移动应用软件中,用户评论是一种重要的用户反馈途径.用户可能提到一些移动应用使用中的问题,比如系统兼容性问题、应用崩溃等.随着移动应用软件的广泛流行,用户提供大量无结构化的反馈评论.为了从用户抱怨评论中提取有效信息,提出一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法RASL（review analysis method based on SVM and LDA）以帮助开发人员更好、更快地了解用户反馈.首先对移动应用的中、差评提取特征,然后使用支持向量机对评论进行多标签分类.随后使用LDA主题模型（latent dirichlet allocation）对各问题类型下的评论进行主题提取与代表句提取.从两个移动应用中爬取5 141条用户原始评论,并对这些评论分别用RASL方法和ASUM方法进行处理,得到两个新的文本.与经典方法ASUM相比,RASL方法的困惑度更低、可理解性更佳,包含更完整的原始评论信息,冗余信息也更少.     

基于谱聚类的虚假评论群组检测

为了从数据集更有效地检测出虚假评论群组.提出一种基于谱聚类的检测算法.对数据集中的多维数据样本进行分析,确定衡量用户之间相似程度的指标;利用用户相似度指标构造一幅以用户为节点、用户之间相似度为边上权值的带权评论者图;将该图的邻接矩阵作为相似度矩阵,利用谱聚类算法对其进行群组检测,将所有用户分为15个候选群组;对检测出的候选群组进一步挖掘,分析其内部特征.将不同方法检测得到的候选群组内部特征进行比较,结果表明该算法具有更高的有效性.     

基于特征的用户评论自动摘要

电子商务网站允许用户对商品发表评论,用户评论通常含有用户对商品的主观性体验,常被潜在顾客作为比较不同商品并作出购买选择的参考,也可被生产厂商作为市场反馈调查的数据来源.然而,由于电子商务的发展,热门商品常常拥有成百甚至上千条用户评论,这使得阅读所有评论十分耗时.提出了一种基于特征的用户评论自动摘要方法,能够自动生成简洁、全面的摘要 .首先自动从评论中识别用户评价的商品特征,根据特征对评论句分类,然后使用句子抽取的方法生成摘要 .实验证明该特征识别和特征过滤算法的查准率平均可达81%,查全率为52%.相较于Hu和Liu使用的频繁项集挖掘算法.查全率降低了6%,而查准率提高了24%,F1值提高为6%.算法更加注重特征识别的查准率,总体的摘要效果比较好.     

面向中文客户评论的评价搭配识别研究

评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一.针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法.该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规律的候选语法模板,对候选模板进行泛化和遴选,通过生成的模板识别待分析的评论句的搭配关系.在手机和数码相机两种电子产品领域上的对比实验验证了该方法是有效的.     

中文网络评论中提取产品特征的研究

大量的网络评论已经成为挖掘用户意见、改进产品质量的重要信息来源,而特征抽取作为后续分析的基础,直接影响到最终意见挖掘结果的准确性. 本文提出了一种PMI-Bootstrapping算法,并结合了语言规则实现中文网络评论的产品特征抽取. 首先利用语言规则产生候选特征集,计算每个候选特征与初始给定种子集的加权平均互信息,将满足阈值的候选特征添加到种子集中,如此循环迭代,直到种子集合收敛,输出排队后的种子集合作为抽取结果. 实验证明,该算法取得良好的准确率和召回率.     

基于SSM框架的在线电影评论投票系统设计

电影时代的到来,丰富了人们的生活。但电影的质量参差不齐,许多质量较低的影片鱼目混珠,仅仅通过影片描述,人们难以凭借自己的直觉去判断好坏。因此,评价类的电影网站应运而生。基于此,通过简要的需求分析,针对如何使用户更有效地使用这种系统,提出了基于SSM框架的具有评论和投票功能的系统设计,为用户和管理员提供了不同的权限,用户可以查看电影信息、参与评论以及参与投票,管理员可以管理电影信息、管理用户、管理用户的评论以及管理投票信息。     

基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法

针对现有基于评论分析推荐算法中的评论真实度问题和传统协同过滤算法中的数据稀疏问题,通过分析用户评论所包含的主题分布和反馈信息,将改进的用户偏好和信任度引入传统协同过滤算法中,提出了基于用户评论评分与信任度的协同过滤算法。该算法以用户评论为基础,学习物品特征在不同主题上的分布及用户对物品不同特征的偏好程度,生成用户评论主题分布,根据用户评分计算评论差异度来放大主题分布中的突出特征,并利用评论反馈数据生成评论帮助度,进一步矫正用户偏好,以减少虚假评论的影响;引入信任度用于计算更精确的用户相似度,进而对用户进行评分预测和物品推荐。在真实数据集上进行了实验验证,结果表明该算法有效提高了系统的评分预测性能和推荐效果。     

针对复杂用户评论的代码质量属性判断

随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加.用户在使用代码后给出的评论中包含多种静态和动态的代码质量属性信息,但由于用户评论多为复杂句,使得评论中包含的代码质量属性难以判断.针对复杂用户评论的代码质量属性判断将有助于分析用户评论中的代码质量信息,有助于开发者在了解用户的代码使用情况和用户关注的代码质量属性后有针对性地提升代码质量.提出了针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法.首先对复杂用户评论进行分句并构建分句的依存句法关系有向图;然后,应用基于分句的依存句法关系的主题判断规则抽取分句中的主题;接着,根据初始的代码质量属性特征词库识别各主题对应的代码质量属性,并获取各主题的代码质量属性表现与表现结果;最后,基于主题处理规则分析复杂用户评论中的代码质量属性表现与表现结果,产生复杂用户评论中代码质量属性相关结果,并持续扩充初始代码质量属性特征词库.实验结果表明,论文方法能够对复杂用户评论的代码质量属性进行有效判断.     

基于概念传播的软件项目代码注释生成方法

软件代码注释生成是软件工程领域近期研究的一个重要问题.目前很多研究工作已经在包含大量<代码片段,注释语句>对的开源数据集上取得了较好效果.但在企业应用中,待注释的代码往往是一个软件项目库,其必须首先决策在哪些代码行上生成注释更好,而且待注释的代码片段大小、粒度各不相同,需要研究提出一种注释决策和生成一体化的、抗噪音的代码注释生成方法.针对这个问题,提出一个面向软件项目的代码自动注释生成方法CoComment.所提方法能够自动抽取软件项目文档中的领域基本概念,并基于代码解析与文本匹配进行概念传播和扩展.在此基础上,通过定位概念相关的代码行/段进行自动注释决策,最终利用模板融合概念和上下文生成具有高可读性的自然语言代码注释.目前CoComment已经在3个企业软件项目、超过4.6万条人工代码注释数据上进行了对比试验.结果表明,所提方法不仅能够有效地进行代码注释决策,其注释内容与现有方法相比也能够提供更多有益于理解代码的信息,从而为软件项目代码的注释决策和注释生成问题提供了一种一体化的解决方案.     

挖掘软件源代码的代码注释自动生成方法

针对大多数软件代码注释数量少、质量低的问题,提出了一种自动生成代码注释的方法。利用Nicad检测出克隆代码,提取出这些代码以及相应的注释,对代码和注释分别进行精简优化,将注释与代码匹配映射,为代码自动生成注释。对5款软件中的代码注释进行手动验证并评估注释结果,实验结果发现28%的代码注释是良好的,同时将注释报告给5位专家,专家评估结果为两款软件的代码注释为良好。实验结果及用户调研表明,该方法对于自动生成代码注释是可行、有效的。     

源代码分析注释的质量评价框架

在如今的软件开发中, 开源软件的使用越来越普遍, 但是对大型开源软件的理解和维护仍然是一项复杂的工作. 开源软件通常缺乏完善的文档和注释, 想要完整的理解开源系统难度较大, 研究界产生了一种通过分析大型开源软件的源代码, 进而深入理解系统, 发现和修复系统漏洞的软件分析型任务. 源代码分析注释是软件分析型任务的一项重要产出, 它是一种以注释形式存在的细粒度代码分析报告, 数量庞大, 难以快速做出质量评价. 在传统的软件质量评价中, 对注释的评价通常局限于覆盖度和文本长度, 不能满足源代码分析注释质量评价的要求. 为了更好的评价源代码分析注释的质量, 本文结合现有的对代码注释质量评价的研究以及信息质量领域的评价方法, 提出了一种综合考虑客观质量属性和主观质量属性的质量评价框架. 结合实际的项目数据分析, 本文的方法可以更有效的检测出注释中的冗余以及无关内容, 发现相关质量问题, 从而对源代码分析注释进行更全面的质量评价.     

基于无指导学习的微博评论分析方法

该文以一种有效的方法寻找出有价值的微博评论,这对于读者更高效地阅读评论,为舆情分析、文本挖掘等任务提供支持,均具有重要的应用价值。针对微博及其评论文本短小、内容发散等特点,该文提出一种基于无指导学习的微博评论分析方法,该方法通过互联网搜索引擎扩展微博文本,基于相关性计算自动构造正负训练用例,生成特定的某条微博评论分类模型,通过该模型对评论的价值性进行评估。实验结果表明,该方法能够比较好地识别出评论的价值。     

软件中代码注释质量问题研究综述

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解相关代码,甚至可能产生误解从而引入代码缺陷,因此这一问题受到研究者的广泛关注.采用系统文献调研,对近年来国内外学者在代码注释质量问题上的研究工作进行系统的分析.从代码注释质量的评价维度、度量指标以及提升策略这3个方面总结研究现状,并提出当前研究所存在的不足、挑战及建议.     

An Investigation of Metrics for the In Situ Detection of Software Expertise

Task-based analysis is a common and effective way to measure expertise levels of software users. However, such assessments typically require in-person laboratory studies and inherently require knowledge of the user's task. Today, there is no accepted method for assessing a user's expertise levels outside of a lab, during a user's own home or work environment activities. In this article, we explore the feasibility of software applications automatically inferring a user's expertise levels, based on the user's in situ usage patterns. We outline the potential usage metrics that may be indicative of expertise levels and then perform a study, where we capture such metrics, by installing logging software in the participants' own workplace environments. We then invite those participants into a laboratory study and perform a more traditional task-based assessment of expertise. Our analysis of the study examines if metrics captured in situ, without any task knowledge, can be indicative of user expertise levels. The results show the existence of significant correlations between metrics calculated from in situ usage logs, and task-based user expertise assessments from our laboratory study. We discuss the implications of the results and how future software applications may be able to measure and leverage knowledge of the expertise of its users.     

Does your code need comment?

Code comments convey information about the programmers' intention in a more explicit but less rigorous manner than source code. This information can assist programmers in various tasks, such as code comprehension, reuse, and maintenance. To better understand the properties of the comments existing in the source code, we analyzed more than 450 000 comments across 136 popular open-source software systems coming different domains. We found that the methods involving header comments and internal comments were shown low percentages in software systems, ie, 4.4% and 10.27%, respectively. As an application of our findings, we propose an automatic approach to determine whether a method needs a header comment, known as commenting necessity identification. Specifically, we identify the important factors for determining the commenting necessity of a method and extract them as structural features, syntactic features, and textual features. Then, by applying machine learning techniques and noise-handling techniques, we achieve a precision of 88.5% on eight open-source software from GitHub. The encouraging experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of our approach.     

教材在线评论的情感倾向性分析

为了充分挖掘和应用电子商务网站中的教材评论信息,运用细粒度的情感分类算法对用户的在线评论进行分析,基于教材特征级的情感分析结果,辅助潜在客户和商家做出合理有效的决策.本文首先使用爬虫采集教材的在线评论文本,对其进行去噪、分词和词性标注等预处理;然后分析产品特征,在通用情感词典的基础上扩建领域情感词典;最后基于句法分析结果,结合教材评论的语言特性,设计适合教材评论的情感倾向性分析算法,并通过实验验证了算法的有效性.     

基于社交信任和标签偏好的景点推荐方法

针对现有的景点推荐算法在处理用户关系时忽视了用户隐性信任和信任传递问题,以及当用户处于新城市时由于缺乏用户历史记录无法做出准确推荐的情况,本文提出一种综合用户信任关系和标签偏好的个性化景点推荐方法.在仅仅考虑用户相似度时推荐质量差的情况下引入信任度,通过挖掘用户隐性信任关系解决了现有研究在直接信任难以获取时无法做出推荐的情况,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题.同时在用户兴趣分析过程中将景点和标签的关系扩展到了用户、景点和标签三者的相互关系,把用户的兴趣偏好分解成对不同景点标签的长期偏好,有效地缓解了缺乏用户历史游览记录时推荐质量不佳的问题.通过在Flickr网站上收集的数据进行实验验证,结果表明本文提出的混合推荐算法有效地提高了推荐精度,在一定程度上缓解了冷启动和新城市问题.