基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

• 作者: 张雨帅 王保群 王克强 王纪超
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: App 用户行为习惯 贝叶斯网络 PrefixSpan算法 序列模式
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 82-86,195
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.015

摘要

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App.大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验.利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一.在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm).实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3％,较其他算法可提高大约4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王纪超	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	3	6	2.0	2.0
2	王保群	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	3	8	2.0	2.0
3	王克强	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	7	2.0	2.0
4	张雨帅	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	2	4	1.0	2.0