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摘要:
近年来,随着智能手机的飞速发展,移动应用的数目也快速增长.因此,移动应用开发者会提前预测用户对于自己开发的应用的偏好情况.选取Android应用的被卸载次数与其被下载次数的比值作为用户偏好的隐式反映,用户对应用的评价(喜爱率)作为用户偏好的显式反映.基于国内某知名手机应用市场提供的2014年5月至9月的大规模真实用户使用数据,选取9795个活跃用户数不少于50的Android手机应用作为研究对象,进行分析.从7个维度定义了可能影响用户对应用偏好的30种特征,并对每个应用进行特征提取.基于定义的特征,使用随机森林算法训练分类器,按照卸载/下载比率或喜爱率的高低对应用进行划分,并找出显著影响卸载/下载比率、喜爱率的特征.
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GMAE
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 多维应用特征融合的用户偏好预测
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 Android手机应用 应用特征 用户偏好
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 系统软件与软件工程
研究方向 页码范围 1405-1417
页数 13页 分类号 TP311
字数 9042字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1609029
五维指标
传播情况
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引文网络
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1994(1)
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研究主题发展历程
节点文献
Android手机应用
应用特征
用户偏好
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
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10748
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