期刊文献+

APP用户差评行为影响因素研究

Research on the Influencing Factors of APP Users'Negative Evaluation Behavior
下载PDF
导出
摘要 差评行为会对APP应用下载量产生影响。通过对抓取的APP用户差评进行文本分析,探究开发者推出的增值服务是否会对消费者差评行为产生影响,分析导致消费者差评行为的因素,为APP开发者提供建议。利用Python爬取评论,采用逻辑回归模型进行分类,挖掘评论中的差评信息;利用LDA模型对预处理后的数据进行主题分析,并对结果进行可视化解读。研究表明,开发者上架试用版本一段时间后推送增值服务的行为会引发用户的差评行为,增值服务的质量、功能和开发者推送付费版本的频率对差评行为起到一定的调节作用。基于研究结论,建议开发者在推出增值服务时采取合理的方式,并注意推送频率。 Bad comments will have an impact on APP downloads.Through the text analysis of the bad evaluation of the captured APP users,explores whether the value-added services launched by developers will have an impact on the consumer’s bad evaluation behav⁃ior,and further finds out the factors that cause the consumer’s bad evaluation behavior,providing advice to developers.Using Python crawling comments,using logical regression model to classify,mining bad information in the comments,using LDA model to pre-pro⁃cessed data subject analysis,and the results of visualization and interpretation.Research results show that after a period of time,the behavior of pushing value-added service will cause users to make bad evaluation behavior,and the quality,function and frequency of developers pushing paid version of value-added service will play a certain role in regulating its influence process.Developers need to take a reasonable way to pay attention to push frequency when introducing value-added behavior.
作者 丁文强 苗虹 DING Wen-qiang;MIAO Hong(School of Economics and Management,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,China)
出处 《软件导刊》 2022年第1期233-237,共5页 Software Guide
基金 国家自然科学基金重点项目(71972090)。
关键词 移动APP 文本挖掘 LDA模型 差评行为 APP text mining LDA model negative evaluation behavior
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献54

共引文献145

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部