在移动端开发技术日渐成熟以及网络招聘市场持续增长的背景下,大部分传统招聘网站都上线了相应的移动端产品,如今很多招聘网站已经把移动端战略上升为未来几年的核心战略。过去一年,求职招聘类APP的用户规模增长翻番,但与此同时求职招聘类APP也不断出现沟通不方便、信息更新不及时、个人信息遭泄露等问题,严重影响了用户对招聘类APP的满意度,也限制了招聘类APP平台的发展。因此探究影响用户满意度的因素以及不同因素的影响程度,将有助于招聘类APP平台进行APP优化设计,为招聘类APP平台发展提供一些参考。本文即针对此问题进行了深入的调查研究。首先,本文爬取应用市场中三款招聘APP（学生为主要用户）的评论,对评论文本进行基于词典的情感倾向分析,以了解用户对招聘类APP的情感倾向;然后将评论文本进行系列预处理,画出用户评论词云图、并对TF-IDF值比较大的词语进行KMeans聚类,探究用户较为关注的特征词及影响因素;同时对正、负评论文本进行LDA主题分析,进一步细化用户满意、不满意的主题和主题词。其次,利用文本分析结果对中国顾客满意度模型以及他人研究进行完善和补充,设计招聘类APP用户满意度调查问卷,以武汉地区2019届高校在校大学生为调查对象进行调查。最后,本文通过二元Logistic回归分析和结构方程模型分别探究武汉市大学生使用意愿、武汉市大学生总体满意度的影响因素以及因素的影响程度。本文由上述实证分析得出的主要结论有:第一,招聘类APP的学生市场很大,但同时大学生对招聘类APP的了解程度不够;第二,智联招聘、58同城、前程无忧和Boss直聘这四款APP的使用率较高,但58同城受喜爱程度远低于其它三款;第三,大学生的招聘类APP使用意愿与其专业、工作经历和了解程度有显著的正相关;第四,便利性和信息内容这两个潜在变量对用户满意度影响的总效应最大,其次是感知价值、稳定性、关怀性和安全性。