基于移动app行为的用户兴趣度计算!.pdfVIP

DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2017.05.001 基于移动APP 行为的用户兴趣度计算 ［黄良发］ 摘要 从APP 的使用行为可以反映用户在移动终端的兴趣倾向出发，分析了APP 的行 为和标签特点，提出利用APP 标签和APP 使用时长来表征移动终端用户的兴趣模型， 同时借鉴TF-IDF 思想，提出了一种基于APP 使用时长的兴趣度计算方法。实验结果 表明，该方法能够有效的表达用户兴趣倾向。 关键词：移动终端 APP TF-IDF 兴趣模型 兴趣度 用 应 与 营 运 黄良发 就读于重庆邮电大学，硕士，研究方向为智能终端技术与应用。 1 引言 与 且用户的行为也正是用户当前兴趣的表现 这种方法 ， ， 随着移动互联网的发展 目前 移动终端已成为人们 已成为目前获取用户兴趣模型的主流方法之一[3] 。由于人 ， ， 获取信息的主要平台 随之各种各样的APP 也层出不穷 们在移动终端上主要通过各种各样的APP 进行信息获取， ， 。 由于移动终端受屏幕 尺寸 性能等条件限制 信息过载 用户APP 的使用行为能够反映用户在移动终端上的行为。 ， ， ， [1] 因此 如何根据用户使用APP 行为准确估计用户兴趣度 的问题在移动终端上显得更加严重 ，导致移动网络资源 ， 成为用户兴趣模型研究的主要内容 也是决定个性化服务 利用率和用户体验受到严重影响 能够自动为移动用户提 ， ， 取其所感兴趣内容的个性化推荐技术是解决该问题的主要 质量的关键因素。 手段 其中用户建模是个性化推荐系统的基础 这就需要 ， ， 2 移动终端兴趣模型表示 了解用户的兴趣所在及兴趣程度 一种获得用户兴趣度的 。 方法是由用户自行标注[2] ，但是这种方法存在着极大的极 近年来 APP 的快速发展 极大地影响并改变了人 ， ， 限性 一方面大多数用户并不乐意参与标注 另一方面即 们的娱乐 生活甚至工作方式 移动终端用户对APP 的 。 ， 、 ， 使用户有愿意进行人工