iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews (2024)
- Authors:
- Autor USP: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ICSME58944.2024.00091
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; RECONHECIMENTO DE TEXTO; ENGENHARIA DE SOFTWARE; APLICATIVOS MÓVEIS
- Keywords: Opinion Mining; Large language model; App Reviews; Risk Matrix; Issue Prioritization
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution - ICSME
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LIMA, Vitor Mesaque Alves de e BARBOSA, Jacson Rodrigues e MARCACINI, Ricardo Marcondes. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2024). iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSME58944.2024.00091 -
NLM
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091 -
Vancouver
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091 - Complaint analysis in fintech domain: a case study in Brazilian brokerage firms
- Aprendizado de máquina com informação privilegiada: abordagens para agrupamento hierárquico de textos
- Aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas
- MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews
- PPM-HC: a method for helping project portfolio management based on topic hierarchy learnings
- Proceendings of 19th National Meeting on Artificial and Computational Intelligence
- Named Entity Recognition approaches applied to legal document segmentation
- Opinion mining for App reviews: identifying and prioritizing emerging issues for software maintenance and evolution
- Characterization of co-authorship networks of CNPq productivity fellows: an approach based on data science
- Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates
Informações sobre o DOI: 10.1109/ICSME58944.2024.00091 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3231176.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
