基于用户反馈的APP软件缺陷识别

• 作者: 姜瑛 段文静
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: APP软件 用户反馈 缺陷抽取规则 缺陷分类 缺陷严重程度
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 智能软件工程
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 7948字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191100133

摘要

当前,APP软件已被广泛应用,其质量越来越受到关注.高质量的软件的缺陷应尽可能少,然而软件测试并不能发现所有的缺陷,部分缺陷到用户使用阶段才被发现,因此通过分析用户反馈的信息有助于发现软件缺陷.文中提出了基于用户反馈的APP软件缺陷识别方法,通过定义APP软件缺陷抽取规则挖掘用户反馈中的软件缺陷,并在挖掘软件缺陷的过程中动态更新抽取规则,最后对抽取出的APP软件缺陷进行分类及严重程度分析.实验表明,所提方法是有效的,提取含有软件缺陷的APP软件用户评论的准确率达85.19％,缺陷分类准确率达83.23％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜瑛	昆明理工大学信息工程与自动化学院	55	852	8.0	29.0
2	段文静		1	0	0.0	0.0