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移動APP演化模式分析與預測

張藝璇; 郭斌; 歐陽逸; 王柱; 於志文 西北工業(yè)大學計算機學院; 西安710072
  • 移動app
  • 演化模式
  • 影響因素
  • 流行度預測

摘要:移動APP的流行度預測工作從應(yīng)用開發(fā)到廣告投放都具有巨大的應(yīng)用價值。然而,多數(shù)先前的工作 都是建立影響因子與流行度之間的回歸模型或者采用聚類和分類算法,這樣做忽略流行度演化的過程以及背 后的原因。討論并分析潛在的預測因子,特別是早期流行度的演化模式對未來流行度的影響。為此,首先探 索6種與APP流行度密切相關(guān)的演化模式和6種影響因素。經(jīng)過詳細分析后提出基于隨機森林算法的流行度 預測模型CrowdPop,并量化演化模式和影響因素作為CrowdPop的預測因子。實驗結(jié)果顯示在126個不同種 類的APP中,CrowdPop針對APP流行度的預測精度優(yōu)于基準方法。

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計算機科學與探索

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.65 影響因子
  • 計算機 快捷分類
  • 月刊 出版周期

主管單位:中國電子科技集團公司;主辦單位:華北計算技術(shù)研究所

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