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P2 Caspar

Caspar:应用评论中的用户交互故事识别
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 1/10 · 该论文研究从应用评论中识别用户动作与应用行为的交互故事,属于需求工程/App评论挖掘与开发者工具方向,与用户关注的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析没有直接关系。虽然标签含开发者工具,但核心方法与应用场景均不匹配。引用 28 inbox
Hui Guo, Munindar P. Singh
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 Caspar,从应用评论中识别由用户动作与应用行为构成的交互故事。

应用评论常以“小故事”形式描述用户与应用的交互,这类交互故事在负面评分中尤为突出。每个故事至少包含两类事件:用户动作以及与之对应的应用行为。识别这些故事,可帮助开发者更好地维护和改进应用功能,并提升用户体验。Caspar 的目标就是从应用评论中自动识别此类交互故事。摘要未给出具体方法细节、评估数据集或实验结果。

问题
应用评论常以“小故事”形式描述用户与应用交互,且这类故事在负面评分中尤为突出;如何自动识别这些故事并区分用户动作与应用行为是待解决的问题。
方法
提出 Caspar,旨在识别评论中的交互故事,其中每条故事至少包含用户动作和相应应用行为两类事件;摘要未说明具体识别技术。
评估
摘要未描述评估数据集、指标或实验结果,仅指出识别此类故事有助于开发者维护和改进应用功能、提升用户体验。
原文摘要(Abstract)

A user's review of an app often describes the user's interactions with the app. These interactions, which we interpret as mini stories, are prominent in reviews with negative ratings. In general, a story in an app review would contain at least two types of events: user actions and associated app behaviors. Being able to identify such stories would enable an app's developer in better maintaining and improving the app's functionality and enhancing user experience.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5552,
  title = {Caspar},
  author = {Hui Guo and Munindar P. Singh},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2020},
  doi = {10.1145/3377811.3380924}
}