Användarrecensioner av mobilappar innehåller ofta klagomål eller förslag som är värdefulla för apputvecklare för att förbättra användarupplevelsen och tillfredsställelsen. Men, på grund av den stora volymen och bullriga naturen av dessa recensioner, manuellt analysera dem för användbara åsikter är i sig utmanande. För att ta itu med detta problem föreslår vi MARK, ett nyckelordsbaserat ramverk för semiautomatiserad granskningsanalys. MARK tillåter en analytiker som beskriver sina intressen i en eller några mobila appar genom en uppsättning nyckelord. Den finner sedan och listar de recensioner som är mest relevanta för dessa nyckelord för ytterligare analys. Det kan också dra trender över tiden av dessa nyckelord och upptäcka deras plötsliga förändringar, vilket kan tyda på förekomsten av allvarliga problem. För att hjälpa analytiker beskriva sina intressen mer effektivt, kan MARK automatiskt extrahera sökord från råa recensioner och ranka dem av sina föreningar med negativa recensioner. Dessutom, baserat på en vektorbaserad semantisk representation av nyckelord, kan MARK dela upp en stor uppsättning nyckelord i mer sammanhållna undergrupper, eller föreslå nyckelord som liknar de valda.
Istället för att försöka direkt extrahera app-funktioner, studien av REF extrahera alla potentiella sökord från användarrecensioner och ranka dem baserat på granskning betyg och förekomst frekvens.
Mining User Opinions in Mobile App Reviews: A Keyword-Based Approach (T)
{'venue': '2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'journal': '2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}