文献类型：期刊文章

作　　者：陈琪[1] 张莉[1,2] 蒋竞[2] 黄新越[2]

CHEN Qi;ZHANG Li;JIANG Jing;HUANG Xin-Yue(College of Software, BeiHang University, Beijing 100191, China;School of Computer Science and Engineering, BeiHang University, Beijing 100191, China)

机构地区：[1]北京航空航天大学软件学院,北京100191 [2]北京航空航天大学计算机学院,北京100191

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家重点研发计划(2018YFB1004202);国家自然科学基金(61732019)~~

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：5

起止页码：1547-1560

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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(reviewanalysis methodbased 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(latentdirichletallocation)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.

关 键 词：用户评论  分类  主题分析

分 类 号：TP311]