随着智能手机普及和Google Play、Apple APP Store等应用商店的快速发展,基于数据分析技术挖掘应用商店数据已成为近年来的研究热点。本文基于移动应用(mobile application,简称APP)描述信息和下载量、评分等下载数据,首先构建了APP提供者-市场环境-应用模型,对APP开发者之间的竞争以及开发者与用户间的互动行为进行挖掘和分析,基于从Google Play上获取的84173条真实APP信息,利用话题模型研究分析了APP功能领域、流行度长尾等现象。其次,基于文本分析技术挖掘APP描述文档所蕴含的情感,进而研究APP提供者在文档中采用的情感策略与下载量、评分等用户反馈之间的关联,在真实数据上的实验结果表明:提供者采取先抑后扬的策略,例如先通过消极的情感刻画某种困难的场景随后积极的声明自己的应用能解决该问题,往往能更好的打动用户、获得更好的下载量及评分。总之,以从APP开发者视角更加深入的理解应用市场为目标,本文基于真实数据进行了实证研究,实验结果及结论对于指导APP开发者的行为有一定的启发意义。