文献

J-GLOBAL ID：201802243084573444   整理番号：18A1908759

顧客格付け反応はAPP特徴を用いて純粋に予測できる【JST・京大機械翻訳】

Customer Rating Reactions Can Be Predicted Purely using App Features

著者 (4件)： Sarro Federica ,  Harman Mark ,  Jia Yue ,  Zhang Yuanyuan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： RE  ページ： 76-87  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,著者らは,それが提供する特徴から,app誘引が正確に予測できるという評価を経験的証拠を提供した。著者らの結果は,Samsung AndroidとBlackBerry World appからの11,537の評価に基づいて,これらの評価の89%の評価が100%の精度で予測できることを示す。著者らの予測モデルは,App Storeで提供された既存の評価からの特徴と評価情報を用いて構築され,事例ベース予測のためのいくつかの(11~12)既存の評価を用いて,非常に正確な評価予測をもたらす。これらの知見は,app店における要求工学に対して重要な意味を持つ可能性がある。それらは,app開発者が提案した特徴集合(要件)に対する顧客反応の(非常に正確な)評価を得ることができることを示し,それにより,app開発者に対する要求誘導プロセスを支援する新しい機会を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *予測 ,  *等級づけ
準シソーラス用語： 要求工学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顧客 ,  格付け ,  APP ,  予測