22、移动应用评论分析与3D物体形状显著性计算

移动应用评论分析与3D物体形状显著性计算

移动应用评论分析

在移动应用的开发和评估过程中，用户评论是了解用户满意度和期望的重要途径。通过对用户评论的分析，可以确定内容和评级值是否一致，为开发者提供有价值的反馈。

评论处理与情感分析

• 分类依据 ：依据ISO 9126的子类型，提取并分组与可靠性、可移植性等相关的短语。针对每种质量方面，判断用户对其是积极还是消极的情感。
• 可视化分析 ：根据讨论最多的质量方面，绘制一个连续体来展示评论，以可视化方面的类型和权重，这有助于识别评论在情感质量方面是否具有可推广的属性。

研究局限性

• 评论范围 ：仅收集了来自单一类别、最多由五个单词组成的评论，因此目前无法将研究结果推广到此类规模和类别之外的评论。
• 数据集特点 ：主要数据集来自排名靠前的应用，且在单词计数时未分离连字符连接的单词，但随机抽取的50条评论显示，这一限制对数据的影响不到2%。此外，本研究未处理虚假用户生成的评论，重点在于信息内容和价值。
• 分类器问题 ：分类器基于统计模型，使用不完整的正负单词列表进行训练，且没有代表中性和混合类别的单词列表。如果有这些列表，分析结果可能会更准确。
• 本体局限性 ：本体不能完全代表领域，因此在注释过程中会出现一些错误，内容有待改进以获得更精确的分类。