因子分解机算法在基于深度数据包检测的手机应用推荐中的应用

• 作者: 史颖欢 孙良君 杨婉琪 范剑锋
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手机App 深度数据包检测 奇异值分解 非负矩阵分解 因子分解机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 第三届CCF大数据学术会议(CCF BigData 2015)
• 页码范围: 307-310
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0307

摘要

为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商(ISP)机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解(包括奇异值分解(SVD)和非负矩阵分解(NMF))的推荐算法、奇异值分解推荐算法以及因子分解机推荐算法进行手机App推荐.实验表明,因子分解机算法取得了较好的推荐效果.这说明因子分解机在手机应用推荐的场景中可以更好地描述用户和物品之间的隐含关联.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范剑锋		1	5	1.0	1.0