[发明专利]一种基于日志的移动应用用户满意度评测方法

摘要

本发明涉及一种基于日志的移动应用用户满意度评测方法，该方法包括以下的步骤：一、数据处理阶段：二、模型训练阶段：三、满意度估计阶段：本发明通过分析手机应用发布平台记录的用户使用移动应用日志，估计用户使用移动应用是否满足了使用需求情况，以此来对移动应用的质量进行评估。相较于传统方法通过评估应用本身的反应速度等来评价应用质量，本发明提出的方法能够较为全面的评价移动应用质量。本发明的优点包括：1)从用户行为分析的角度对手机移动应用进行评价，实现了用户对移动应用的使用需求分类；2)提取用户使用特征在满意度划分中使结果更加准确；3)估计方法可以做到自动化，用户满意度估计过程中无需人工干预。

主权项

一种基于日志的移动应用用户满意度评测方法，其特征在于该方法包括以下的步骤：一、数据处理阶段：步骤1.1，读取用户使用移动应用的日志，基于日志划分用户使用需求；步骤1.2，提取用户使用应用行为特征；步骤1.3，人工标注训练数据，将数据分为满意用户行为数据和不满意行为数据，并将数据规范化；二、模型训练阶段：模型建立包括训练满意模型和不满意模型：2.1）训练满意模型：步骤2.1.1，逐行读取经过数据处理的标记为满意用户行为的数据，并判断读取的数据是否是一个完整的使用需求数据；步骤2.1.2，统计所有已读使用需求中出现的用户行为及行为转移的类型及数量；步骤2.1.3，计算满意行为模型的概率转移矩阵；步骤2.1.4，输出满意行为模型的概率转移矩阵；2.2）训练不满意模型：步骤2.2.1，逐行读取经过数据处理的标记为不满意用户行为的数据，判断读取的数据是否一个完整的使用需求数据；步骤2.2.2，统计所有已读使用需求中出现的用户行为及行为转移的类型及数量；步骤2.2.3，计算不满意行为模型的概率转移矩阵；步骤2.2.4，输出不满意行为模型的概率转移矩阵；三、满意度估计阶段：步骤3.1，输入经过数据规范化的数据；步骤3.2，输入满意和不满意行为模型的概率转移矩阵；步骤3.3，计算最大似然估计；步骤3.4，计算最大似然估计比，用最大似然估计比来估计用户对当前使用需求是否满意；步骤3.5，使用参数优化方法计算最优参数，如果步骤3.4中的比值大于预先设置的最优参数，则判断当前使用需求的用户体验结果是满意的，否则判断用户体验就是不满意的；步骤3.6，分析结果并输出。