【摘 要】
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应用程序分发平台(如Google Play Store或Apple App Store)允许用户以评分或者评论等形式向下载的应用程序提交反馈.这些反馈信息可以直接或者间接地反映用户意图,及时准确地
【机 构】
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天津市认知计算与应用重点实验室,天津大学智能与计算学部
【基金项目】
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国家自然科学基金重点基金(61832014),国家自然科学基金(61572350),国家重点研发计划(2017YFB1401201)资助.
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应用程序分发平台(如Google Play Store或Apple App Store)允许用户以评分或者评论等形式向下载的应用程序提交反馈.这些反馈信息可以直接或者间接地反映用户意图,及时准确地挖掘用户意图可以极大地帮助移动开发人员持续维护和改善他们的app,从而更好地满足用户期望.然而,对于很多流行的应用来说,由于其用户评论数据量大、非结构化以及评论质量不一致等,使得识别其中有价值的信息成为一项极具挑战的任务.因此,将用户评论进行自动化分析以减缓人工分析工作量成为app评论挖掘的新思路.本文我们提出了
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