Sentiment analysis of users reviews for mobile applications / (Record no. 171821)
[ view plain ]
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 08127namaa22004211i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | OSt |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة | |
| control field | 20250612104822.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 250503s2024 ua a|||frm||| 000 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE | |
| Original cataloguing agency | EG-GICUC |
| Language of cataloging | eng |
| Transcribing agency | EG-GICUC |
| Modifying agency | EG-GICUC |
| Description conventions | rda |
| 041 0# - LANGUAGE CODE | |
| Language code of text/sound track or separate title | eng |
| Language code of summary or abstract | eng |
| -- | ara |
| 049 ## - Acquisition Source | |
| Acquisition Source | Deposit |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER | |
| Classification number | 658.4038 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) | |
| Classification number | 658.4038 |
| Edition number | 21 |
| 097 ## - Degree | |
| Degree | M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) | |
| Local Call Number | Cai01.18.07.M.Sc.2024.He.S |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Authority record control number or standard number | Heba Samy Saeid Abd Elhaleem, |
| Preparation | preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Sentiment analysis of users reviews for mobile applications / |
| Statement of responsibility, etc. | by Heba Samy Saeid Abd Elhaleem ; Supervision Prof. Nagy Ramadan, Dr. AbdelMoneim Helmy. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE | |
| Title proper/short title | تحليل المشاعر لمراجعات المستخدمين لتطبيقات الهاتف المحمول / |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2024. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 97 pages : |
| Other physical details | illustrations ; |
| Dimensions | 30 cm. + |
| Accompanying material | CD. |
| 336 ## - CONTENT TYPE | |
| Content type term | text |
| Source | rda content |
| 337 ## - MEDIA TYPE | |
| Media type term | Unmediated |
| Source | rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE | |
| Carrier type term | volume |
| Source | rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE | |
| Dissertation note | Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2024. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE | |
| Bibliography, etc. note | Bibliography: pages 83-91. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | Mobile Applications are becoming more vital to our daily lives because the number of smart phone users rises. It's challenging for users to assess the applications. Users' comments are also necessary for software developers to understand how to optimize the functionality of the application by identifying its weak points and strengths. As a result, sentiment analysis of Application reviews is developed to address these issues. Due to user feedback on the application's various features, feature-based SA is now a successful method. <br/>Reviews frequently express diverse opinions about different application aspects, making it difficult to separate positive and negative comments or obtain feedback on specific aspects. This leads to the importance of aspects extraction and making the sentiment analysis be aspect based. The internal structure of the reviews and the language patterns are important to be considered in SA. This challenge is faced by data mining. Uncovering language patterns in sentiment is strength of data mining that leads to a reasonable choice. As a result of that, it is a vital stage prior sentiment classification that achieves more accurate results. <br/>Most research has been on employing ML or NLP as a subsequent stage for sentiment classification. It has some restrictions despite its advantages. Its failure to recognise the inwardness of the reviews is one of its flaws. Because of this, class association rules are a good option for analyzing the language patterns in reviews and categorizing them in accordance with these patterns. <br/>This work aims to evaluate and analyze the reviewers’ opinions in the reviews of mobile apps in order to classify the sentiment to positive and negative. This helps to assess the application which guides users in making a decision for installing apps. It also enables application developers to improve the functionalities of the applications and solve problems that may be faced by users.<br/>In this work, the class association rules depending on Apriori method are utilized for aspect-based sentiment classification, while Latent Dirichlet Allocation (LDA) is employed for aspects extraction. The proposed approach makes use of LDA to extract aspects and perform aspect-based SA. The approach employed a dataset from the Angry Birds game app reviews, which was scrapped from the Google Play store. This dataset has 3000 reviews after the step of Oversampling. Our approach outperformed classic machine learning Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) algorithm, improving accuracy by 5.68 percent and 7.58 percent. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | أصبحت تطبيقات الهاتف المحمول أكثر أهمية في حياتنا اليومية بسبب الارتفاع الكبير في عدد مستخدمي الهواتف الذكية. يعد تقييم التطبيقات تحديا صعبا على المستخدمين. وتعد تعليقات المستخدمين ضرورية أيضًا لمطوري البرامج من أجل فهم كيفية تحسين وظائف التطبيق من خلال تحديد نقاط الضعف والقوة فيه. ونتيجة لذلك، تم تطوير تحليل المشاعر لمراجعات التطبيقات لمعالجة هذه المشكلات. نظرًا لتنوع تعليقات المستخدمين على ميزات التطبيق المتعددة؛ أصبح تحليل المشاعر القائم على الميزات الآن طريقة ناجحة.<br/>يهدف هذا العمل إلى تقييم وتحليل آراء المراجعين في مراجعاتهم لتطبيقات الهاتف المحمول من خلال تصنيف المشاعر إلى إيجابية وسلبية. ويساعد التصنيف في تقييم التطبيق فهو يرشد المستخدمين في اتخاذ قرار تثبيت التطبيقات. كما أنه يمكّن مطوري التطبيقات من تحسين وظائفها وحل المشكلات التي قد يواجهها المستخدمون.<br/>كثيرًا ما تعبر المراجعات عن آراء متنوعة حول جوانب التطبيق المختلفة، مما يجعل من الصعب الفصل بين التعليقات الإيجابية والسلبية أو الحصول على تعليقات حول جوانب محددة. وهذا يؤدي إلى أهمية استخلاص الجوانب وجعل تحليل المشاعر قائما على الجوانب. من المهم أخذ البنية الداخلية للمراجعات وأنماط اللغة في الاعتبار عند تحليل المشاعر. ويواجه هذا التحدي بتنقيب البيانات. إن الكشف عن أنماط اللغة في المشاعر هو قوة التنقيب في البيانات التي تؤدي إلى اختيار معقول؛ لأنها مرحلة حيوية سابقة لتصنيف المشاعر التي تحقق نتائج أكثر دقة. <br/> كانت معظم الأبحاث تدور حول استخدام تعلم الآلة أو معالجة اللغة الطبيعية كمرحلة لاحقة لتصنيف المشاعر. لهذه الطرق تحديات على الرغم من مزاياها. إن صعوبة التعرف على طبيعة النص وبناؤه في المراجعات هو أحد عيوبها. ولهذا السبب، تعد قواعد الارتباط التصنيفية خيارًا جيدًا لتحليل أنماط اللغة في نص المراجعات وتصنيفها وفقًا لهذه الأنماط. في هذا العمل تم استخدام قواعد الارتباط التصنيفية المعتمدة على طريقة Apriori لتصنيف المشاعر على أساس الجانب، في حين تم استخدام Latent Dirchlet Allocation (LDA) لاستخراج الجوانب. يستخدم النهج المقترح Latent Dirchlet Allocation لاستخراج الجوانب وإجراء تحليل المشاعر على أساس الجوانب. يستخدم هذا النهج مجموعة بيانات من مراجعات تطبيق لعبة Angry Birds، والتي تم جمعها من متجر Google Play.<br/> تحتوي مجموعة البيانات هذه على 932 مراجعة. لقد تفوق أسلوبنا على تقنيات تعلم الآلة الكلاسيكية مثل خوارزمية Support |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE | |
| Issues CD | Issues also as CD. |
| 546 ## - LANGUAGE NOTE | |
| Text Language | Text in English and abstract in Arabic & English. |
| 650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | Information Management |
| Source of heading or term | qrmak |
| 653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Natural Language Processing |
| -- | Sentiment Analysis |
| -- | Machine Learning |
| -- | Naïve Bayes |
| -- | Support Vector Machine |
| -- | Class Association Rules |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Nagy Ramadan |
| Relator term | thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | AbdelMoneim Helmy |
| Relator term | thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information | |
| Grant date | 01-01-2024 |
| Supervisory body | Nagy Ramadan |
| -- | AbdelMoneim Helmy |
| Universities | Cairo University |
| Faculties | Faculty of Graduate Studies for Statisitical Reseach |
| Department | Department of Information Systems and Technology |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names | |
| Cataloger Name | Shimaa |
| Reviser Names | Eman Ghareb |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | Dewey Decimal Classification |
| Koha item type | Thesis |
| Edition | 21 |
| Suppress in OPAC | No |
| Source of classification or shelving scheme | Home library | Current library | Date acquired | Inventory number | Full call number | Barcode | Date last seen | Effective from | Koha item type |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | 03.05.2025 | 91178 | Cai01.18.07.M.Sc.2024.He.S | 01010110091178000 | 03.05.2025 | 03.05.2025 | Thesis |