| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题来源与研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11-14页 |
| 1.2 课题相关技术的国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 App数据收集与处理 | 第14-15页 |
| 1.2.2 App特征挖掘 | 第15-17页 |
| 1.2.3 App特征分类 | 第17-18页 |
| 1.2.4 App开发与用户需求的融合 | 第18-19页 |
| 1.2.5 时序数据研究 | 第19页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 第2章 移动App数据收集 | 第22-37页 |
| 2.1 移动App数据收集的准备工作 | 第22-25页 |
| 2.1.1 确定待收集App范围 | 第22-23页 |
| 2.1.2 确定待收集App数据模型 | 第23-25页 |
| 2.2 移动App数据收集的实施 | 第25-31页 |
| 2.2.1 设计实现自动化数据收集工具 | 第25-28页 |
| 2.2.2 数据收集程序的部署与维护 | 第28-31页 |
| 2.3 移动App数据统计 | 第31-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 移动App用户需求特征与App版本更新特征的提取 | 第37-43页 |
| 3.1 数据预处理 | 第37-39页 |
| 3.1.1 统一文本格式 | 第37-38页 |
| 3.1.2 去除文本停用词 | 第38-39页 |
| 3.2 特征抽取与用户请求特征变化趋势图生成 | 第39-42页 |
| 3.2.1 特征抽取 | 第39-41页 |
| 3.2.2 生成更新/请求强度变化趋势图 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 移动App更新模式挖掘 | 第43-53页 |
| 4.1 App更新模式的定义 | 第43页 |
| 4.2 原子更新单元 | 第43-49页 |
| 4.2.1 原子更新单元定义 | 第43-44页 |
| 4.2.2 生成原子更新单元 | 第44-45页 |
| 4.2.3 计算原子更新单元的充分性和及时性 | 第45-49页 |
| 4.3 App更新模式的挖掘 | 第49-52页 |
| 4.3.1 实验步骤与挖掘算法 | 第49-51页 |
| 4.3.2 更新模式可视化展示 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实证研究 | 第53-65页 |
| 5.1 特征采用更新模式时差异性分析 | 第53-58页 |
| 5.1.1 同一App不同特征在更新模式选择上的差异性分析 | 第53-55页 |
| 5.1.2 不同App相似特征在更新模式选择上的差异性分析 | 第55-56页 |
| 5.1.3 本节结论 | 第56-58页 |
| 5.2 App采用更新模式的稳定性分析 | 第58-60页 |
| 5.2.1 App的某特征采用更新模式的稳定性分析 | 第58-59页 |
| 5.2.2 App自身采用更新模式的稳定性分析 | 第59-60页 |
| 5.2.3 本节结论 | 第60页 |
| 5.3 更新模式与评分 | 第60-64页 |
| 5.3.1 更新模式与App评论数量之间关系的回归分析 | 第61-62页 |
| 5.3.2 更新模式与免费App的排名之间关系的回归分析 | 第62页 |
| 5.3.3 更新模式与付费App的排名之间关系的回归分析 | 第62-63页 |
| 5.3.4 更新模式与App评分之间关系的回归分析 | 第63页 |
| 5.3.5 本节结论 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小节 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
