[发明专利]一种针对APP软件缺陷的用户评论挖掘方法

权利要求书

1.一种针对APP软件缺陷的用户评论挖掘方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

Step1、提取出与APP软件简介相关及不相关的用户评论；

Step2、将与APP软件简介相关的含有缺陷的用户评论归类为功能性缺陷用户评论；

Step3、将与APP软件简介不相关的含有缺陷的用户评论进行分类：如果与APP软件简介不相关的用户评论含有缺陷特征词集合中元素，则依据该元素对应的缺陷类型对用户评论进行分类；否则标记为其他缺陷类；

所述Step1的具体步骤如下：

Step1.1、将APP软件简介分词后获取名词和动词放入集合IntroductionFeature{IF₁，IF₂，……，IF_n}中，初始化：i＝1；

Step1.2、获取该APP软件的num_comment条用户评论；

Step1.3、判断i是否小于等于num_comment：如果是，则执行Step1.4；否则，结束；

Step1.4、将第i条用户评论与集合IntroductionFeature中的元素进行匹配；

Step1.5、判断第i条用户评论中是否含有集合IntroductionFeature中元素：如果是，则执行Step1.6；否则，执行①；

①、获取第i条用户评论的评论对象放入用户评论对象集合EvaluationObject{EO₁,EO₂,……,EO_m}中，执行②；其中，评论对象是指某段文本中讨论的主题，即评论中的名词；

②、利用知网词典Hownet计算集合IntroductionFeature{IF₁，IF₂，……，IF_n}和集合EvaluationObject{EO₁,EO₂,……,EO_m}之间的相似度Simlarity_nm，执行③；

其中，从APP软件简介获取出的IntroductionFeature集合和EvaluationObject集合间含有n*m个词语相似度值；

③、使用公式(1)计算第i条用户评论中m个评论对象与APP软件简介的相似度平均值Ave，执行④；

Ave＝∑Simlarity_nm/nm (1)

式(1)中：n表示APP软件简介中名词和多字动词的个数，m表示该条用户评论中评论对象的个数，Simlarity_nm表示集合IntroductionFeature{IF₁，IF₂，……，IF_n}中元素IF_n和集合EvaluationObject{EO₁,EO₂,……,EO_m}中元素EO_m之间的相似度；

④、判断Ave值是否大于0.2：如果是，则执行Step1.6；否则，执行Step1.7；

Step1.6、标记第i条用户评论为与APP软件简介相关的用户评论，执行Step1.8；

Step1.7、标记第i条用户评论为与APP软件简介不相关的用户评论，执行Step1.8；

Step1.8、i++，执行Step1.3。