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上传时间: 2021-03-14
详细说明：社交问答站点已改变了软件社区中知识共享的方式。 与传统的邮件列表，错误/更改存储库，软件论坛和软件市场相比，用户和开发人员在社交问答网站上更加活跃，社交问答网站更加开放和免费。 用户的反馈具有许多潜在的有价值的信息，例如功能请求，错误或情感，但也存在很多杂音，尤其是对于社交问答网站。 如何从社交问答网站的反馈中挖掘有用的信息已成为一个问题。 本文着重于需求获取中的特征需求，可用于辅助软件开发。我们提出了一种有效的方法，将支持向量机（SVM）与需求字典结合起来以查找问题有关社交问答网站帖子中的功能请求的信息。 我们在可用数据集上评估该方法，并将其与其他不同方法进行比较。 结果表明，通过改进的SVM方法自动获取需求是有用的，并且可以显着减少手动工作。
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