【基于用户反馈的APP软件缺陷识别】是一种针对移动应用(APP)质量问题的处理方法,它主要依赖于收集和分析用户在使用过程中提供的反馈信息来识别软件存在的缺陷。随着APP的广泛应用,软件质量变得越来越重要,因为高质量的软件应尽可能减少缺陷。然而,尽管进行了详尽的软件测试,仍有一些缺陷在实际用户使用时才会显现出来。 该方法的核心是定义APP软件缺陷抽取规则,这些规则用于从用户反馈中挖掘潜在的软件问题。通过对用户评论、评分和问题报告等数据进行分析,可以识别出诸如功能故障、用户体验不佳、性能问题或兼容性问题等缺陷。同时,在持续收集反馈的过程中,这些规则会根据新的用户反馈动态更新,以提高缺陷识别的准确性和全面性。 文章中提到的实验结果证实了该方法的有效性,提取含有软件缺陷的APP用户评论的准确率达到85.19%,缺陷分类的准确性则达到83.23%。这表明该方法在实际应用中能够有效帮助开发者定位和理解用户遇到的问题,从而及时修复缺陷,提升软件质量。 此外,该研究还涉及了缺陷的分类和严重程度分析。对抽取出的缺陷进行分类有助于优先级排序,例如,将严重影响用户体验或可能导致数据丢失的缺陷列为高优先级。而缺陷严重程度分析则是为了确定哪些问题最迫切需要解决,以便资源分配更加合理。 该研究得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和云南省应用基础研究计划重点项目的资助,体现了学术界和产业界对这一问题的关注。通信作者姜瑛提供了进一步的信息获取渠道,这表明了研究的开放性和可交流性。 基于用户反馈的APP软件缺陷识别是软件开发过程中的一个重要环节,它通过利用用户的真实体验数据,增强了传统测试方法的不足,提高了软件维护和更新的效率,确保了更好的用户体验。这种方法对于APP开发者来说具有重要的参考价值,它强调了用户反馈在软件质量改进过程中的关键作用,并提供了实施这一策略的具体技术和流程。
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