软件需求众包的移动应用程序审查分析:自动化和半自动化工具的映射研究
Rhodes Massenon1, Ishaya Gambo1, Roseline Oluwaseun Ogundokun2,3
1Department of Computer Science and Engineering, Obafemi Awolowo University, Ile-Ife, Nigeria.
PeerJ. Computer science
|December 9, 2024
概括
自动化工具有效地分析移动应用程序的评论,以满足软件需求. 先进的技术,如基于方面的情绪分析,优于基本的方法,通过提取用户反来改进应用程序开发.
科学领域:
- 软件工程 软件工程 软件工程
- 人与计算机的交互
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 移动应用程序评论提供了关键的用户反功能和可用性.
- 手动分析大量的审查是不切实际的,需要自动化解决方案.
研究的目的:
- 系统地绘制和分类现有的自动化和半自动化技术,用于移动应用程序审查分析.
- 为了比较各种审查分析工具的性能,可扩展性和用户友好性.
主要方法:
- 一项分析了180篇主要研究论文的绘图研究.
- 技术的分类,包括主题建模,拼接发现和基于方面的情绪分析.
- 基于定义的绩效指标对工具进行比较分析.
主要成果:
- 确定了多种技术:主题建模,拼接发现,基于关联规则,基于方面情绪分析,基于频率,基于词向量和混合方法.
- 在问题识别和信息提取方面,先进的工具 (KEFE,MERIT,DIVER,SAFER,SIRA,T-FEX,RE-BERT,AOBTM) 在基线 (IDEA,SAFE) 上表现优越.
- 常见的局限性包括手动干预需求,语言复杂性,可扩展性挑战和可解释性问题.
结论:
- 该研究提供了当前从移动应用程序评论中提取功能方法的全面概述.
- 突出了未来研究开发更强大的和可解释的软件需求提取自动化系统的机会.
- 强调了通过对用户反的改进分析来增强移动应用程序开发的潜力.
