Arvamustel põhinev rakenduste soovitussüsteem

Date

2018

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Hetkel puuduvad tõhusad vahendid saamaks kiiret ülevaadet sellest, mida inimesed arvavad kindlatest rakendustest ja nende võimalustest, või milline rakendus on teistest parem. Rakenduse alla laadimisel tuginevad kasutajad peamiselt rakendusele antud hinnangutele, ülevaadetele ja arvustustele. Paraku on inimese jaoks keeruline lugeda läbi kõik arvustused, et saada rakendusest ülevaade ja mõista, kui positiivselt või negatiivselt on inimesed arvanud kindlatest funktsionaalsustest. Hiljaaegu pakuti rakenduse funktsionaalsuse eraldamiseks kasutajate ülevaadetest ja kirjeldusest välja SAFE lähenemisviis. See lähenemisviis on tõestanud oma ülimuslikkust varasemate tehnikate suhtes. Siiski ei leidu ühtegi tööriista, mis kasutaks hiljutist SAFE lähenemisviisi, et analüüsida kasutajate meelestatust, mida on mainitud kasutajate rakenduse funktsionaalsust puututavates ülevaadetes.Antud uurimuse eesmärgiks on välja arendada tööriist, et analüüsida rakenduse funktsionaalsust puudutavat meelestatust kasutajate ülevaadetes. See tööriist võimaldab analüüsida ühte või mitut rakendust. Rakenduse funktsionaalsused eraldatakse kasutajate ülevaadetest ja kirjeldusest. Väljaarendatud tööriista kasutuslihtsuse, kasulikkuse ja tulevikuväljavaate hindamiseks viiakse läbi küsitlus.
Currently, there are no decent ways for the users to quickly determine what people are thinking about the specific application and its features, or which application is better than the other. Users mainly rely on the ratings, some articles or reviews before downloading the application. Unfortunately, it is really difficult for the human to go through all reviews in order to get an impression on an application, to see how positively or negatively people have been thinking about the specific features.Recently, a SAFE approach was proposed for app feature extraction from user reviews and app description. The approach has shown its superiority over the previous techniques. However, there is no tool that that uses the recent SAFE approach to analyze user sentiments mentioned in user reviews at app feature-level.The intention of this study is to develop a tool to analyze user sentiments mentioned on app features in user reviews. The tool enables to perform analysis at single app or multiple apps levels. The app features are extracted from the user reviews and app description together. A survey is conducted to evaluate the developed tool based on its ease of use, usefulness and future use.

Description

Keywords

Citation