多维应用特征融合的用户偏好预测 - 陈震鹏; 陆璇; 李豁然; 刘譞哲 (计算机科学与探索, 2017)
TP311; 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.