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从APP用户反馈数据中挖掘用户需求是APP迭代更新和需求获取的一种重要方式，用户在APP应用市场中发表对APP不同维度的评价，其中蕴含着用户对APP软件的改善需求。但是，目前用户反馈数据存在数量大、质量良莠不齐的状况，如何从海量的用户评论数据中省时省力地挖掘出有价值的需求，具有重要的研究与现实意义。文中着眼于APP开发问题，取360手机助手中的APP用户评论数据，旨在挖掘蕴含于用户评论数据中的软件需求。首先，从功能性需求与非功能性需求两个维度出发，将APP用户评论数据中蕴含的软件需求划分为功能待添加、功能待改进、性能、可用性、可靠性5个需求类别其次，对用户评论进行数据采集、标注，构建APP评论需求挖掘教括集;最后，利用枃建妤的数据集进行模型训练与交又验探究主流深度学习方法相较于统计杋器学习模型在该饪务上的表现。实验表眀，采用的深度学习模型 Texton， Textron和Transformer相比传统的统计机器学习模型在此任务上更具优势。
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