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首页> 外文期刊>Consumer Electronics Magazine, IEEE >Extending Aspect-Oriented Programming for Dynamic User's Activity Detection in Mobile App Analytics
【24h】

Extending Aspect-Oriented Programming for Dynamic User's Activity Detection in Mobile App Analytics

机译：扩展面向方面的编程，用于移动应用程序分析中的动态用户的活动检测

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Mobile apps analytics represent a core set in the mobile industry to extract relevant data with the aim of modeling user's behavior. Current solutions to detect in-app user's activity are usually based on a continuous app code modification schema, which implies high development efforts and a clear problem to implement changes without compromising the time to come back to the market or even with dependencies in the user's app updates. In this article, we analyze the suitability of aspect-oriented programming for providing a more efficient way to detect user's activity inside apps, which may lead to obtain user analytics. We propose an innovative approach that relies on an in-app solution based on the embedding of a specific library and a configuration file for setting up the events to be tracked in real time, without additional code changes in the app. Thus, this new schema will reduce the time and effort costs derived from the integration of third party trackers.
机译：移动应用程序分析代表移动行业中的核心集，以提取相关数据，目的是建模用户的行为。检测应用内用户的活动的当前解决方案通常基于连续的应用程序代码修改模式，这意味着在不影响市场甚至在用户应用程序中恢复市场的时间而实施更改的情况和清晰的问题更新。在本文中，我们分析了面向方面的编程的适用性，以便提供更有效的方法来检测用户内部应用程序的活动，这可能导致用户分析。我们提出了一种创新的方法，它基于嵌入特定库和配置文件来提出依赖于应用内解决方案，用于设置要实时跟踪的事件，而在应用程序中没有其他代码。因此，这种新的架构将减少从第三方跟踪器集成的时间和精力成本。

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