【摘 要】
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数据驱动的移动应用开发、维护和演化分析正成为移动应用领域的研究热点.然而,鲜少有研究以移动应用的版本更新记录为对象,从需求类型的角度探索开发者在发布移动应用时的偏
【机 构】
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武汉大学计算机学院,海军工程大学舰船与海洋学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1003800),国家自然科学基金项目(61702378,61972292,62032016)
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数据驱动的移动应用开发、维护和演化分析正成为移动应用领域的研究热点.然而,鲜少有研究以移动应用的版本更新记录为对象,从需求类型的角度探索开发者在发布移动应用时的偏好以及移动应用的开发和更新趋势.为此,以苹果App Store中社交、旅游和阅读3种类别60个应用的6527条版本更新记录条目为数据集,验证并评估了监督式机器学习算法对移动应用版本更新记录自动分类的可行性和有效性;进一步,基于最优的监督式机器学习算法对版本更新记录自动分类的结果,从需求类型和更新热点2个方面对移动应用的演化特点进行了分析,展示了苹
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