基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

王克强; 王保群; 张雨帅; 王纪超

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基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

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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％.

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第8期|82-86195|共6页
作者
王克强; 王保群; 张雨帅; 王纪超;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆 400065;

重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆 400065;

重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆 400065;

重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆 400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
App; 用户行为习惯; 贝叶斯网络; PrefixSpan算法; 序列模式;

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