基于用户反馈的移动应用可信评估与演化技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61672274
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:62.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0202.系统软件、数据库与工业软件
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:姚远; 王瑶菁; 席圣渠; 严国; 李立成; 魏杰; 吴勇;
- 关键词:
项目摘要
With the popularity of smartphones and mobile devices, mobile application markets have been growing exponentially. In these markets, a reasonable prediction model to dynamically evaluate the trustworthiness of mobile applications is helpful for its healthy development. On one hand, developers can take advantage of the prediction model to improve the user satisfaction of their mobile applications; on the other hand, users can use the prediction model to discover mobile applications that can meet their personal interests. However, the prediction model faces several challenges including the sparseness, diversity, and validity of user feedback. To this end, the proposed project intends to start with user trust inference model, application trustworthiness evaluation model, and application trustworthiness tracking model, and finally derive a comprehensive and reasonable model to evaluate and track the trustworthiness of mobile applications.
随着智能手机与移动设备的广泛普及,移动应用市场呈现爆炸式增长,而合理的移动应用可信评估与预测模型能促进移动应用市场的良性发展,开发者可借助可信评估与演化模型帮助其改进移动应用的用户满意度,用户则可借助可信评估与演化模型选择满意的移动应用。然而,基于用户反馈的移动应用可信评估与演化预测面临着用户反馈数据稀疏性、多样性和有效性等问题困扰。为此,本项目拟从用户间信任关系推导模型、移动应用可信评估模型、移动应用可信演化模型等方面进行研究,试图构造一个完整而合理的移动应用可信评估与演化模型。
结项摘要
随着智能手机与移动设备的广泛普及,移动应用市场呈现爆炸式增长,而合理的移动应用可信评估与预测模型能促进移动应用市场的良性发展,开发者可借助可信评估与演化模型帮助其改进移动应用的用户满意度,用户则可借助可信评估与演化模型选择满意的移动应用。然而,基于用户反馈的移动应用可信评估与演化预测面临着用户反馈数据稀疏性、多样性和有效性等问题困扰。为此,本项目在用户反馈文本信息检索技术、基于用户反馈的移动应用可信评估技术、基于用户反馈的移动应用可信演化预测技术和面向开发者的可信提升辅助技术等方面取得了预期成果。
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(12)
专利数量(8)
Version-Aware Rating Prediction for Mobile App Recommendation
移动应用推荐的版本感知评级预测
- DOI:10.1145/3015458
- 发表时间:2017-08-01
- 期刊:ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS
- 影响因子:5.6
- 作者:Yao, Yuan;Zhao, Wayne Xin;Lu, Jian
- 通讯作者:Lu, Jian
Enhancing supervised bug localization with metadata and stack-trace
使用元数据和堆栈跟踪增强受监督的错误本地化
- DOI:10.1007/s10115-019-01426-2
- 发表时间:2020-02
- 期刊:Knowledge and Information Systems
- 影响因子:2.7
- 作者:Wang Yaojing;Yao Yuan;Tong Hanghang;Huo Xuan;Li Ming;Xu Feng;Lu Jian
- 通讯作者:Lu Jian
基于循环神经网络的缺陷报告分派方法
- DOI:10.13328/j.cnki.jos.005532
- 发表时间:2018
- 期刊:软件学报
- 影响因子:--
- 作者:席圣渠;姚远;徐锋;吕建
- 通讯作者:吕建
Bug Triaging Based on Tossing Sequence Modeling
基于抛掷序列建模的错误分类
- DOI:10.1007/s11390-019-1953-5
- 发表时间:2019-09
- 期刊:Journal of Computer Science and Technology
- 影响因子:0.7
- 作者:Xi Sheng Qu;Yao Yuan;Xiao Xu Sheng;Xu Feng;Lv Jian
- 通讯作者:Lv Jian
Dual-regularized one-class collaborative filtering with implicit feedback
具有隐式反馈的双正则一类协同过滤
- DOI:10.1007/s11280-018-0574-1
- 发表时间:2018-05
- 期刊:World Wide Web-Internet and Web Information Systems
- 影响因子:3.7
- 作者:Yuan Yao;Hanghang Tong;Guo Yan;Feng Xu;Xiang Zhang;Boleslaw K Szymanski;Jian Lu
- 通讯作者:Jian Lu
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