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從APP用戶反饋數(shù)據(jù)中挖掘用戶需求是APP迭代更新和需求獲取的一種重要方式，用戶在APP應用市場中發(fā)表對APP不同維度的評價，其中蘊含著用戶對APP軟件的改善需求。但是，目前用戶反饋數(shù)據(jù)存在數(shù)量大、質量良莠不齊的狀況，如何從海量的用戶評論數(shù)據(jù)中省時省力地挖掘出有價值的需求，具有重要的研究與現(xiàn)實意義。文中著眼于APP開發(fā)問題，取360手機助手中的APP用戶評論數(shù)據(jù)，旨在挖掘蘊含于用戶評論數(shù)據(jù)中的軟件需求。首先，從功能性需求與非功能性需求兩個維度出發(fā)，將APP用戶評論數(shù)據(jù)中蘊含的軟件需求劃分為功能待添加、功能待改進、性能、可用性、可靠性5個需求類別其次，對用戶評論進行數(shù)據(jù)采集、標注，構建APP評論需求挖掘教括集;最后，利用枃建妤的數(shù)據(jù)集進行模型訓練與交又驗探究主流深度學習方法相較于統(tǒng)計杋器學習模型在該飪務上的表現(xiàn)。實驗表眀，采用的深度學習模型 Texton， Textron和Transformer相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計機器學習模型在此任務上更具優(yōu)勢。
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