随着互联网信息技术的快速发展,越来越多的数字阅读产品在儿童阅读读物市场不断涌现,智能手机、平板电脑等移动设备是儿童开展阅读的重要媒介。在建设“全民阅读”的大背景下,以“儿童阅读APP”为主要的儿童数字阅读平台,其应用软件的开发现状对全民阅读的有效实施有一定的影响。为了提高阅读品质,培养和促进儿童对数字阅读的爱好,提升数字阅读应用软件的质量成为重要任务。在儿童阅读APP应用发展迭代的过程中,应用市场积累了大量用户的在线评论,用户在线评论是社交媒体、电商网站等线上平台的重要组成部分。在线评论反映了用户对所评价对象的观点和态度,同时也是用户决策的重要信息来源。通过网上的在线评论,可以为用户挑选适合儿童的阅读平台,提高儿童阅读APP用户对阅读产品的信任。本文以APPstore中儿童阅读APP用户在线评论为数据源,运用网络爬虫技术和情感分析技术,基于收集到的用户在线评论数据建立主题模型,并且对评论数据进行挖掘分析。具体步骤如下:首先使用Python软件对数据进行获取采集,然后整理在线评论数据,进行去重、清洗、中文文本分词等文本预处理过程。将整理后的文本数据进行基于情感词典的文本情感分析,绘制正面情感评论词云图和负面情感评论词云图,初步得到了用户对应用软件的关注点和抱怨点。基于情感倾向分析结果,建立LDA主题模型,从用户的评论中提取潜在的主题关键词,进而挖掘评论中更深层次的关键词,以了解用户对儿童阅读APP服务的需求、意见、以及情感表现等,根据分析结果,对儿童阅读APP服务发展从软件开发设计、应用内容和服务会员三个方面提出建议,以进一步提升儿童阅读质量。基于以上结论和建议,提出丰富推广形式、激励自主创新、加强媒介宣传和建立评估机制四个方面儿童数字阅读推广的策略。