Abstract-Automated app granskning analys är en viktig väg för att extrahera en mängd olika krav-relaterad information. Vanligtvis är ett första steg mot att utföra en sådan analys att förbereda en utbildning dataset, där utvecklare (experter) identifiera en uppsättning av recensioner och, manuellt, kommentera dem enligt en given uppgift. Att ha tillräckligt stora träningsdata är viktigt både för att uppnå hög förutsägelsenoggrannhet och för att undvika överbemanning. Med tanke på miljontals recensioner är det mödosamt att förbereda ett träningsset. Vi föreslår att man införlivar aktivt lärande, ett paradigm för maskininlärning, för att minska den mänskliga insats som ingår i analysen av appar. Vårt ramverk för appgranskningsklassificering utnyttjar tre aktiva inlärningsstrategier baserade på osäkerhetsprovtagning. Vi tillämpar dessa strategier på en befintlig datauppsättning på 4.400 apprecensioner för att klassificera apprecensioner som funktioner, buggar, betyg och användarupplevelse. Vi finner att aktivt lärande, jämfört med ett slumpmässigt valt träningsdataset, ger en betydligt högre förutsägelsenoggrannhet under flera scenarier.
Dinakaran m.fl. REF utför en appgranskningsklassificering och förbättrar befintliga metoder med aktivt lärande för att minska notationsinsatserna för experter.
App Review Analysis Via Active Learning: Reducing Supervision Effort without Compromising Classification Accuracy
{'venue': '2018 IEEE 26th International Requirements Engineering Conference (RE)', 'journal': '2018 IEEE 26th International Requirements Engineering Conference (RE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}