查询结果:   王克强,王保群,张雨帅,王纪超.基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究[J].计算机应用与软件,2019,36(8):82 - 86,195.
中文标题
基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
90
英文标题
PREDICTION ALGORITHM OF APP USAGE BASED ON SMARTPHONE USER BEHAVIOR HABITS
作 者
王克强 王保群 张雨帅 王纪超 Wang Keqiang Wang Baoqun Zhang Yushuai Wang Jichao
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    
英文单位
School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China    
关键词
App 用户行为习惯 贝叶斯网络 PrefixSpan算法 序列模式
Keywords
App User behaviour habits Bayesian network PrefixSpan algorithm Sequence pattern
基金项目
长江学者和创新团队发展计划项目(IRT_16R72)
作者资料
王克强,教授级高工,主研领域:电视、手机产品研究开发。王保群,硕士生。张雨帅,硕士生。王纪超,硕士生。 。
文章摘要
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%。
Abstract
The development of the Internet not only promotes the popularity of smart phone, but also emerges a large of mobile App. A large number of applications installed in the mobile phone increase the time and difficulty for the user to search for App, and occupy a large number of mobile memory space, which leads to the mobile phone lagging. This phenomenon has seriously influenced the user experience. It is one of the ways to solve the above problem by using the behavior and habit characteristics of App for smart phone users to predict the App that the user will use, and apply it to the smart phone to preload the App and optimize the memory of the mobile phone. Under the premise of understanding the PrefixSpan algorithm and the Bayesian network algorithm. We considered the preference of smartphone users for each App, and added it to the pruning step of the PrefixSpan algorithm. Then, we integrated user’s App usage record and the time for using App with Bayesian network algorithm. Therefore, a new set of App algorithm WAPA(Weighted-App-Prediction-Algorithm) was proposed. Experiments show that the algorithm has a prediction accuracy of up to 86.3%, which is about 4% higher than other algorithms.
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文  章  标  题
作者1
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摘要
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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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