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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 156 - 163 (8page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.2.156
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Nowadays a massive number of mobile apps are categorized and managed in an app store for users. However, ad-hoc category selection determined by app developers often causes ambiguous coverage across app categories. Also, the lack of understanding relationships between app attributes and user satisfaction leads to inappropriate app designs. Focusing on these issues, this study aims to provide objective app categorization and to identify significant app attributes for users. First, the text descriptions of more than 7,000 mobile apps in Apple’s iTunes were modeled through Latent Dirichlet Allocation. As a result, the existing 23 app categories were streamlined into seven categories. Next, relationships between app information and user rating data in each defined category were analyzed through Random Forest, and common features were identified as significant for user evaluation. The findings from this study provide implications for app categorization considering contextual similarities among apps and development of user-centered mobile apps.
목차
1. 서론
2. 문헌 연구
3. 연구 방법론
4. 분석 결과
5. 결론 및 토의
참고문헌
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Al-Subaihin, A. A., Sarro, F., Black, S., Capra, L., Harman, M., Jia, Y., and Zhang, Y. (2016), Clustering Mobile Apps Based on Mined Textual Features, In Proceedings of the 10th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, 38, 1-10.
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