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J-GLOBAL ID：202002213297263510   整理番号：20A0915238

レビューに基づくAndroid APP成功予測【JST・京大機械翻訳】

Android App Success Prediction based on Reviews

著者 (2件)： Suresh Keerthana Pramudi (Birla Institute of Technology and Science Pilani Dubai Campus,Department of Computer Science,Dubai,UAE) ,  Urolagin Siddhaling (Birla Institute of Technology and Science Pilani Dubai Campus,Department of Computer Science,Dubai,UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCAKM  ページ： 358-362  発行年： 2020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： このコンピュータ駆動視覚世界で生成されている評価の量は巨大である。顧客が,それらの日々の需要をクエンチするために選択するために,顧客が膨大な収集を持つときに,問題は発生する。GoogleのPlay StoreとAppleのApp Store単独は,顧客が選択するために,それぞれ,約2.600万の評価と1.8百万の評価を持っている。過去の傾向を分析するために,これらの評価によって生成されたデータを用いることが重要であり,他の情報は,appの成功を予測するために,そのような情報を用いることが重要である。本研究では,選択されたappレビューに関する感情分析を用いて,ある種の属性と組み合わせて,appの成功を決定する星の評価を予測することを提案した。Copyright 2020 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： *視覚 ,  コンピュータ ,  クエンチ
準シソーラス用語： Google ,  アンドロイド , 【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 (5件)： レビュー ,  Android ,  APP ,  成功 ,  予測