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大数据背景下智能手机 APP 组合推荐研究
外文标题：Research in Smartphone APP Combinations Recommendation under the Background of Big Data
文献类型：期刊
作者：程豪^[1]吕晓玲^[2]钟琰^[3]范超^[4]赵昱^[5]
机构：[1]中国人民大学 应用统计科学研究中心，北京 100872; 美国哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院，纽约 10032; 中国人民大学 统计咨询研究中心，北京 100872; 中国人民大学 统计学院，北京 100872; 中国人民大学 数据挖掘中心，北京 100872
[2]中国人民大学 应用统计科学研究中心，北京 100872; 中国人民大学 统计学院，北京 100872; 中国人民大学 数据挖掘中心，北京 100872; QuestMobile 人大统计移动互联网大数据研究院，北京 100015
[3]中国人民大学 统计学院，北京 100872; 中国人民大学 数据挖掘中心，北京 100872
[4]中国人民大学 统计学院，北京 100872; 国家统计局国际统计信息中心，北京 100826
[5]QuestMobile 人大统计移动互联网大数据研究院,北京,100015

年：2016
期刊名称：统计与信息论坛
卷：31
期：6
页码范围：86-91
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊CSSCI(61C1262016060014)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201606016.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2016.06.016
人气指数：1
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基金：中国人民大学科学研究基金《消费者网络购物行为统计建模研究》
关键词：智能手机;APP 应用程序;组合多层次划分;推荐研究
摘要：面对当下智能手机 APP 种类繁多、层出不穷的局面，数据提取方案的提出和常见 APP 组合规律的深度挖掘已成为大数据时代的研究热点。在重新界定不同 APP 类别间关系度量方式的前提下，推出一套完整的关系型数据提取方案。借助社会网络可视化工具初步发现了不同 APP 类别间的关系程度及分布，而concor 模型为 APP 组合的多层次划分和推荐提供了可靠的方法学依据。研究发现 APP 的多层次组合划分实现，对现实生活中经常同时使用的 APP 类别组的挖掘、划分结果具有较好的解释性和现实意义，为智能手机生产者提供了 APP 研发方向，并能推进智能生产和生活的发展进程。
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