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摘要:
运营数据通常是用户对移动应用喜好最直接的体现,运营数据中存在着很多有价值的信息。如果能够更快地通过运营数据分析和了解用户、迎合用户喜好,就能赢得更多的用户,在竞争中占据有利地位。针对移动应用设计复杂、运营数据分析不直观的特点,提出一种基于BP人工神经网络的运营数据分析方法,建立了以移动应用关卡常见数据为输入,运营数据为输出的神经网络模型。实验表明,该方法能够有效对移动应用关卡设计和配置所吸引的用户数量和复玩率进行预测,从而指导移动应用的开发、设计及评价。
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文献信息
篇名 基于 BP神经网络的移动运营数据分析
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 BP神经网络 运营数据 游戏关卡
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 软件理论与方法
研究方向 页码范围 21-23
页数 3页 分类号 TP301
字数 3230字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.161379
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张世睿 合肥工业大学计算机与信息学院 2 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
运营数据
游戏关卡
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导