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移动APP演化模式分析与预测

作者:张艺璇; 郭斌; 欧阳逸; 王柱; 於志文移动app演化模式影响因素流行度预测

摘要:移动APP的流行度预测工作从应用开发到广告投放都具有巨大的应用价值。然而,多数先前的工作 都是建立影响因子与流行度之间的回归模型或者采用聚类和分类算法,这样做忽略流行度演化的过程以及背 后的原因。讨论并分析潜在的预测因子,特别是早期流行度的演化模式对未来流行度的影响。为此,首先探 索6种与APP流行度密切相关的演化模式和6种影响因素。经过详细分析后提出基于随机森林算法的流行度 预测模型CrowdPop,并量化演化模式和影响因素作为CrowdPop的预测因子。实验结果显示在126个不同种 类的APP中,CrowdPop针对APP流行度的预测精度优于基准方法。

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计算机科学与探索

《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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