(北京工业大学信息学部 北京 100124) (songrui74@126.com)
出版日期: 2021-04-01基金资助:国家重点研发计划项目(2017YFC0803300,2017YFC0803307)；国家自然科学基金项目(91546111,91646201,61902010)；北京市优秀人才培养青年骨干个人项目(2018000020124G039)A User Requirements Preference Analysis Method of Mobile Applications Based on Meta-Path Embedding
Song Rui, LiTong, Dong Xin, Ding Zhiming(Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124)
Online: 2021-04-01Supported by:This work was supported by the National Key Reseach and Development Program of China (2017YFC0803300, 2017YFC0803307), the National Natural Science of Foundation of China (91546111, 91646201, 61902010), and Beijing Excellent Talent Funding-Youth Project (2018000020124G039).摘要/Abstract
摘要： 随着互联网和移动应用平台的快速发展，围绕移动应用所产生的海量用户数据已经成为精确分析用户需求偏好的重要数据源.尽管已有不少****从这些数据中分析和挖掘用户需求，但现有的方法通常只研究了数据的少数维度的特征，未能有效地挖掘多维移动应用信息以及他们之间的关联.提出一种基于元路径嵌入的移动应用需求偏好分析方法，能够为用户进行个性化移动应用推荐.具体地，首先分析移动应用的文本信息中的语义主题，挖掘用户需求偏好的分析维度.其次，将移动应用信息的语义特征构建了一个融合移动应用多维信息的概念模型，涵盖了能够表征用户需求偏好的多维度数据.基于概念模型的语义，设计了一组有意义的元路径集合，以精确地捕捉用户需求偏好的语义.最后，通过使用元路径嵌入技术进行用户行为画像，进而实现个性化的移动应用推荐.使用苹果应用商店包括1507个移动应用和153501条用户评论的真实数据集进行实验评估.实验结果表明所提的方法在各指标上均优于现有模型，其中平均F1值提升0.02，平均归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain, NDCG)提升0.1.
参考文献
相关文章 5
| [1] | 钟仁毅, 王翀, 梁鹏, 罗忠. 基于版本更新日志的移动应用演化趋势自动分析[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(4): 763-776. |
| [2] | 吴瑶, 申德荣, 寇月, 聂铁铮, 于戈. 多元图融合的异构信息网嵌入[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1928-1938. |
| [3] | 王新澳, 段磊, 崔丁山, 卢莉, 顿毅杰, 秦蕊琦. 基于校园行为信息网络的生活习惯相似学生搜索[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(11): 2442-2455. |
| [4] | 马毅,郭杏莉,孙宇彤,苑倩倩,任阳,段然,高琳. 基于HeteSim的疾病关联长非编码RNA预测[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(9): 1889-1896. |
| [5] | 杨晓慧，万睿，张海滨，曾义夫，刘峤. 基于符号语义映射的知识图谱表示学习算法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1773-1784. |
PDF全文下载地址:
https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4399
