移動應用（Mobile apps）已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。人們使用移動應用的時候往往會對其作出評論，這些評論資訊成為移動應用開發者對軟件進行維護的關鍵參考資料來源。然而，大量的評論資訊讓開發者很難在短時間內捕捉重要資訊，從而影響使用者的滿意度。近日，澳門科技大學計算機科學與工程學院的碩士生談尤帥和其指導老師張濤副教授提出了一種新的方法STRE，該方法通過分析歷史評論資訊，繼而向開發者推薦出停止閱讀用戶評論的時間。此時開發者已經獲取足夠資訊來修復使用者提出的重要缺陷。該方法可以極大地節約開發者閱讀使用者評論的時間，從而提高軟件維護的速度。通過對5個熱門移動應用（Zoom, YouTube, Amazon Shopping, Twitter, and Starbucks）的62個最近版本進行評估實驗，該工具最多可節約開發者98.33%的時間。該工作得到了澳科大WeMust團隊的大力支持，負責人袁虎聲先生認為該工具可以極大地幫助開發者提高維護移動應用的效率，期待工具儘快落地，WeMust團隊將提供後續平臺和資料支援。
STRE方法架構圖
上述成果已經發表於軟件工程領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Software Engineering (影響因數為9.322, 在Computer Science, Software Engineering的排名為3/110)。計算機科學與工程學院碩士生談尤帥為此文第一作者，澳科大為第一單位，張濤副教授為該文唯一通訊作者。這項工作是和加拿大康考迪亞大學尚巍嶷副教授以及香港理工大學羅夏朴副教授合作完成，並受到澳門科學技術發展基金（0014/2022/A, 0047/2020/A1）的資助。值得一提的是，該成果是張濤副教授團隊第二次在該期刊發表論文，第一篇利用使用者評論資訊進行使用者變更請求定位的工作也是澳門首篇在該期刊發表的重要科研成果。
碩士生談尤帥
張濤副教授
附：
《IEEE Transactions on Software Engineering》是軟件工程領域最有影響力的二大頂級刊物之一，主要報導軟件工程領域最新以及最重要的科學研究成果和創新技術。該期刊在國際上聲譽極高，在中科院分區中為計算機科學類一區Top期刊。該期刊也是中國計算機學會推薦的A類期刊（最高級別，中國計算機學會對該類別的定義是國際上極少數的頂級刊物和會議，鼓勵我國學者去突破）。
文獻資訊：
Youshuai Tan, Jinfu Chen, Weiyi Shang, Tao Zhang*, Sen Fang, Xiapu Luo, Zijie Chen, and Shuhao Qi, “STRE: An Automated Approach to Suggesting App Developers When to Stop Reading Reviews”, IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), Early Access, 2023.