随着百度移动应用产品功能的日益丰富和用户数量的日渐庞大,服务器端每天会接收大量的用户反馈,这些简短且口语化的反馈信息,对于优化产品体验、修复产品中存在的问题都有非常重要的价值。而在较短时间内用最少的人力分析处理这些反馈信息就变得至关重要。本文详细论述了移动应用用户反馈分析平台设计和实现的过程,根据不同角色用户的不同需求,本文将系统分为用户反馈数据的分析和统计分析结果的展示两个部分。在用户反馈数据的分析部分,本系统首先定时的获取用户反馈数据,对数据进行预处理,然后进行有效性过滤,将中文分词后的反馈数据进行向量化表示并使用TF-IDF方法进行特征提取,最后通过改进KNN自动分类算法和情感极性分析算法,完成对反馈信息的多种维度分类。用户反馈平台展示模块具体分为用户反馈信息展示、用户反馈统计信息图表展示以及邮件监控展示。用户反馈信息展示子模块主要实现对用户反馈进行筛选查询和每条反馈详细信息查询;用户反馈统计信息图表模块主要进行反馈总量统计、产品方向—反馈类型统计、Top聚类分析以及版本对比分析四类图表的展现;邮件监控展示子模块,则负责在反馈数量激增超过设定阈值时发送邮件给相关负责人。本文设计的移动应用用户反馈分析平台实现了反馈的批量添加、处理、分类,分类结果展示和统计分析图表展示的所有功能需求。通过一系列的功能测试、性能测试,验证了平台可以完成反馈数据的处理和统计分析的展现,达到了预期的使用效果,大大提升了用户反馈的处理解决速度,也满足了各角色对用户反馈平台的多种不同需求。