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J-GLOBAL ID：202002234909948554   整理番号：20A2515574

iOSアプリケーションストアレビューのための開発者応答を予測する学習特徴【JST・京大機械翻訳】

Learning Features that Predict Developer Responses for iOS App Store Reviews

著者 (4件)： Srisopha Kamonphop (University of Southern California, Los Angeles, California) ,  Link Daniel (University of Southern California, Los Angeles, California) ,  Swami Devendra (University of Southern California, Los Angeles, California) ,  Boehm Barry (University of Southern California, Los Angeles, California)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ESEM ’20  ページ： 1-11  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 背景:iOS App Storeユーザレビューの側面は,開発者が応答する動機を動機づける。レビューから有用な情報を抽出するために多くの研究が行われているが,この疑問に答えるためには限られた努力が費やされてきた。目的:本研究は,機械学習アルゴリズムとユーザレビューから抽出できる特徴を用いて,開発者の応答挙動をモデル化する可能性を調べた。このプロセスを通して,これらの特徴と開発者応答の間の学習関係を明らかにすることを試みた。【方法】著者らの予測のために,著者らは,誘導特性に関してランダムフォレストアルゴリズムを実行した。次に,各個々の特徴とグループの相対的重要性を理解するために,特徴重要度解析を行った。結果:8つの一般的なアプリケーションの事例研究を通して,著者らは開発者の応答挙動におけるパターンを示す。結果は,評価とレビュー長が最も重要なものだけでなく,後発時間,感情,および書込みスタイルのレビューが応答予測において重要な役割を果たすことを示した。さらに,特徴重要度ランキングにおける変化は,異なるアプリケーション開発者が応答の優先順位付け時に異なる特徴重みを利用することを意味する。結論:我々の結果は,これらの建築レビューまたは応答優先順位付けツールと開発者が,それらの回答を効果的に優先することを希望する指針を提供するかもしれない。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  *応用プログラム ,  等級づけ ,  事例研究 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 応答予測 ,  ランダムフォレスト ,  アプリケーション開発 ,  ユーザレビュー ,  *iOS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アプリケーションストアマイニング ,  開発者応答 ,  特徴の重要性 ,  優先順位付け ,  ランダムフォレスト ,  ユーザレビュー

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： IOS ,  開発 ,  応答 ,  予測 ,  学習