Abstract-App Stores, såsom Google Play eller Apple Store, tillåter användare att ge feedback på appar genom att publicera recensioner kommentarer och ge stjärnbetyg. Dessa plattformar utgör ett användbart elektroniskt medel där programutvecklare och användare kan utbyta information om appar på ett produktivt sätt. Tidigare forskning visade att användarnas feedback innehåller användningsscenarier, felrapporter och funktionsförfrågningar, som kan hjälpa apputvecklare att utföra programvaruunderhåll och utvecklingsuppgifter. När det gäller de mest populära apparna kan dock den stora mängden feedback, dess ostrukturerade natur och varierande kvalitet göra identifieringen av användbar användaråterkoppling till en mycket utmanande uppgift. I detta dokument presenterar vi en taxonomi för att klassificera apprecensioner i kategorier som är relevanta för underhåll och utveckling av programvara, samt ett tillvägagångssätt som slår samman tre tekniker: (1) Naturlig språkbehandling, (2) Textanalys och (3) Sentimentanalys för att automatiskt klassificera apprecensioner i de föreslagna kategorierna. Vi visar att den kombinerade användningen av dessa tekniker gör det möjligt att uppnå bättre resultat (en precision på 75 % och ett återkallande på 74 %) än de resultat som uppnås med varje enskild teknik (precision på 70 % och ett återkallande på 67 %).
REF presenterade en taxonomi för att klassificera apprecensioner i kategorier som är relevanta för underhåll och utveckling av programvara, samt ett tillvägagångssätt som slår samman tre tekniker (Natural Language Processing, Text Analysis, Sentiment Analysis) för att automatiskt klassificera apprecensioner i de föreslagna kategorierna.
How can i improve my app? Classifying user reviews for software maintenance and evolution
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}