多维应用特征融合的用户偏好预测

来源：计算机科学与探索杂志2017年第9期北京时间：

作者：陈震鹏，陆璇，李豁然，刘譞哲

单位：1. 北京大学 高可信软件技术教育部重点实验室，北京 1008712. 北京大学（天津滨海）新一代信息技术研究院，天津 300450

摘要：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9 795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。

关键词：Android手机应用,应用特征,用户偏好