| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-24页 |
| 2.1 软件缺陷概念 | 第16-17页 |
| 2.2 文本情感倾向分析 | 第17-18页 |
| 2.3 文本的分类处理 | 第18-22页 |
| 2.3.1 预处理 | 第18-21页 |
| 2.3.2 文本分类算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 APP软件用户评论分析和APP软件缺陷类型确定 | 第24-32页 |
| 3.1 APP软件用户评论的重要性 | 第24-25页 |
| 3.2 APP软件用户评论的特点 | 第25-27页 |
| 3.3 APP软件用户评论中对缺陷的描述 | 第27-28页 |
| 3.4 APP软件缺陷类型 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 挖掘APP软件用户评论中的负面评论 | 第32-46页 |
| 4.1 挖掘负面评论的原因 | 第32页 |
| 4.2 挖掘负面评论的情感倾向分析方法 | 第32-44页 |
| 4.2.1 APP软件用户评论的表达方式 | 第32-34页 |
| 4.2.2 APP软件用户评论的表达模式 | 第34-36页 |
| 4.2.3 基于APP软件用户表达模式的情感倾向分析 | 第36-44页 |
| 4.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 APP软件缺陷分析 | 第46-60页 |
| 5.1 建立APP软件缺陷分类模型 | 第46-54页 |
| 5.1.1 预处理 | 第46-53页 |
| 5.1.2 分类处理 | 第53-54页 |
| 5.2 对负面评论进行缺陷分析 | 第54-55页 |
| 5.3 实验分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 评估指标 | 第55-56页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 下一步工作 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录A 攻读研究生期间发表的论文目录 | 第70页 |