一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统的开题报告

一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统的开题报
告
一、选题背景
随着互联网的普及，用户可以通过不同的平台在网上留下自己的评论，这些评论包含了丰富的信息，可以为商家提供产品改进方向，也可以帮助消费者做出更好的选择。

因此，评论挖掘成为了一个重要的研究领域。

对于大量的评论数据，如何从中提取出有用的信息，就成为了一个挑战。

当前基于评论数据的情感分析主要关注文本情感分类、情感极性分析等问题，这些方法可以对评论文本进行整体的情感评价，但是无法针对每个评论中的具体细节进行评价。

而随着人们对产品和服务的需求越来越精细，市场上也出现了很多类似评价项目的软件和平台。

因此，本文提出了一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统。

该系统将评论挖掘技术与软件评价领域相结合，从评论中挖掘出更加细致的评价信息，如软件的性能、易用性、稳定性、安全性等方面的评价。

通过该系统，用户可以快速获得软件的具体评价信息，从而更好的了解软件的优点和不足，从而作出更好的决策。

二、研究目的
本文旨在设计并实现一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统，实现针对软件各方面性能的全面评价，为用户提供更为详尽、具有针对性的软件评价信息。

三、研究内容
本文将从以下几个方面入手：
1. 软件细粒度评价的概念：对软件评价的概念进行深入探讨，并阐述软件细粒度评价的定义及其在实际中的应用价值。

2. 评论挖掘技术：探讨评论挖掘技术的基本方法和主要应用，包括情感分析、关键词抽取、主题建模等。

3. 系统设计及实现：基于以上信息，开发一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统。

系统可以根据用户输入的软件名称，对软件评论进行挖掘并从中提取有价值的评价信息。

4. 实验与数据分析：对系统进行验证和实验，分析其对软件评价的准确率和实用性。

四、研究意义
本文的研究成果有以下几个方面的意义：
1. 可以为用户提供更精细的软件评价信息，帮助用户更好地了解软件的局限和优点。

2. 提高了软件评价的准确率和针对性，提供了一种新型的软件评价方式。

3. 为评论挖掘技术在软件评价领域的应用提供了新的思路和方法。

五、预期成果
本文预期可以实现一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统，这个系统可以获取用户输入的软件名称，使用评论挖掘技术对该软件的评论进行分析，并提取软件的各方面评价信息。

进一步，对该系统进行实验和数据分析，以验证其对软件评价的准确性和实用性。

六、论文结构
本文将分为六个部分：绪论、相关技术、系统设计与实现、系统实验与数据分析、系统评价、结论和展望。

其中，绪论和相关技术介绍了本文的选题背景和研究依据；系统设计与实现描述了系统的建立和实现过程；系统实验与数据分析探究了系统对软件评价的准确性和实用性；系统评价介绍了系统的优点和不足；结论和展望从总体上评价本文的研究成果，并提出后续研究方向。