移動(dòng)應(yīng)用用戶(hù)反饋分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著百度移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)品功能的日益豐富和用戶(hù)數(shù)量的日漸龐大，服務(wù)器端每天會(huì)接收大量的用戶(hù)反饋，這些簡(jiǎn)短且口語(yǔ)化的反饋信息，對(duì)于優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)、修復(fù)產(chǎn)品中存在的問(wèn)題都有非常重要的價(jià)值。而在較短時(shí)間內(nèi)用最少的人力分析處理這些反饋信息就變得至關(guān)重要。
　　本文詳細(xì)論述了移動(dòng)應(yīng)用用戶(hù)反饋分析平臺(tái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的過(guò)程，根據(jù)不同角色用戶(hù)的不同需求，本文將系統(tǒng)分為用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的展示兩個(gè)部分。
　　在用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)的分析部分，本系統(tǒng)

2、首先定時(shí)的獲取用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后進(jìn)行有效性過(guò)濾，將中文分詞后的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化表示并使用TF-IDF方法進(jìn)行特征提取，最后通過(guò)改進(jìn)KNN自動(dòng)分類(lèi)算法和情感極性分析算法，完成對(duì)反饋信息的多種維度分類(lèi)。
　　用戶(hù)反饋平臺(tái)展示模塊具體分為用戶(hù)反饋信息展示、用戶(hù)反饋統(tǒng)計(jì)信息圖表展示以及郵件監(jiān)控展示。用戶(hù)反饋信息展示子模塊主要實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)反饋進(jìn)行篩選查詢(xún)和每條反饋詳細(xì)信息查詢(xún)；用戶(hù)反饋統(tǒng)計(jì)信息圖表模塊主要進(jìn)行反饋總量統(tǒng)計(jì)、

3、產(chǎn)品方向—反饋類(lèi)型統(tǒng)計(jì)、Top聚類(lèi)分析以及版本對(duì)比分析四類(lèi)圖表的展現(xiàn)；郵件監(jiān)控展示子模塊，則負(fù)責(zé)在反饋數(shù)量激增超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)發(fā)送郵件給相關(guān)負(fù)責(zé)人。
　　本文設(shè)計(jì)的移動(dòng)應(yīng)用用戶(hù)反饋分析平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了反饋的批量添加、處理、分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果展示和統(tǒng)計(jì)分析圖表展示的所有功能需求。通過(guò)一系列的功能測(cè)試、性能測(cè)試，驗(yàn)證了平臺(tái)可以完成反饋數(shù)據(jù)的處理和統(tǒng)計(jì)分析的展現(xiàn)，達(dá)到了預(yù)期的使用效果，大大提升了用戶(hù)反饋的處理解決速度，也滿足了各角色對(duì)用戶(hù)反饋平臺(tái)的