App store mining and analysis
App store mining and analysis
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应用商店挖掘与分析
DOI：
10.1145/2804345.2804346
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Al-Subaihin A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Al-Subaihin A
应用商店不仅颠覆了传统的软件部署实践，还为科学研究提供了相当大的潜在好处。软件工程研究人员从未获得过关于软件产品的更丰富、更广泛和更多样的信息来源。有一些源代码可用，支持科学调查，就像它对更传统的开放源代码系统所做的那样。然而，应用商店的重要和不同之处在于其他可用的数据。研究人员可以访问用户感知，以评级和审查数据表示。还可以获得关于应用程序受欢迎程度的信息(通常表示为下载数量或排名)。对于更传统的应用程序，这些数据在商业上太敏感，不能公开发布。定价信息也部分可用，尽管在撰写本文时，令人遗憾的是，这些信息被淹没在更不透明的应用内购买层之下。这次演讲将回顾应用商店分析这一新兴领域的研究趋势，介绍UCL应用程序分析小组(UCLappA)和其他组织的结果，并为未来的工作提供一些方向。
App stores are not merely disrupting traditional software deployment practice, but also offer considerable potential benefit to scientific research. Software engineering researchers have never had available, a more rich, wide and varied source of information about software products. There is some source code availability, supporting scientific investigation as it does with more traditional open source systems. However, what is important and different about app stores, is the other data available. Researchers can access user perceptions, expressed in rating and review data. Information is also available on app popularity (typically expressed as the number or rank of downloads). For more traditional applications, this data would simply be too commercially sensitive for public release. Pricing information is also partially available, though at the time of writing, this is sadly submerging beneath a more opaque layer of in-app purchasing. This talk will review research trends in the nascent field of App Store Analysis, presenting results from the UCL app Analysis Group (UCLappA) and others, and will give some directions for future work.
使用移动应用生态系统模拟研究应用商店排名算法
DOI：
10.1109/cec.2013.6557892
发表时间：
2013
期刊：
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
Soo Ling Lim;P. Bentley
通讯作者：
P. Bentley
DOI：
10.1145/2499393.2499401
发表时间：
2013
期刊：
Proceedings of the 9th International Conference on Predictive Models in Software Engineering
影响因子：
--
作者：
T. Menzies
通讯作者：
T. Menzies
自适应软件工程的遗传改进（主题演讲）
DOI：
10.1145/2593929.2600116
发表时间：
2014
期刊：
Companion Proceedings of the 36th International Conference on Software Engineering
影响因子：
--
作者：
M. Harman;Yue Jia;W. Langdon;J. Petke;Iman Hemati Moghadam;S. Yoo;Fan Wu
通讯作者：
Fan Wu