【摘 要】
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近年来,移动应用分布式平台不断扩大,用户评论越来越多,需求工程师需花费大量时间和精力从中提取改进或新增需求。针对这一问题,提出基于评论挖掘的需求获取方法 RERM,与已有
【机 构】
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中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(91218302,61073044,61003028,71101138,61100071);国家高技术研究发展计划项目(2012AA011206);北京市自然科学基金项目(4122087);国家重大科技专项(2012ZX01039-004)
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近年来,移动应用分布式平台不断扩大,用户评论越来越多,需求工程师需花费大量时间和精力从中提取改进或新增需求。针对这一问题,提出基于评论挖掘的需求获取方法 RERM,与已有方法不同的是,通过采用本体和条件随机场模型融合的特征提取方法,结合情感分析技术,可以对潜在软件需求进行分类型汇总,从细粒度上进行优先级排序和横向对比。实验结果表明,特征提取和情感分类算法性能良好,与其他方法比较,RERM提供了更多的有价值信息,提升了需求获取效率。
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