Abstract-På grund av spridningen av mobila applikationer (förkortade som Apps) på smarta telefoner, kan användare installera många Apps för att underlätta deras liv. Vanligtvis användare surfa sina appar genom att svepa pekskärm på smarta telefoner, och kommer sannolikt att spendera mycket tid på att surfa Apps. I detta papper, vi designar en AppNow widget som kan förutsäga användares Apps användning. Därför kunde användare helt enkelt köra Apps från widgeten. Huvudtemat i denna uppsats är att konstruera tidsprofiler som identifierar förhållandet mellan Appar och deras användningstider. Med tanke på Apps tidsprofiler förutsäger AppNow-komponenten en lista med appar som mest sannolikt kommer att användas vid den aktuella tidpunkten. AppNow består av tre komponenter, användarloggern, tidsprofilkonstruktören och Apps prediktorn. För det första, användning logger registrerar varje App starttid. Därefter byggs tidsprofilerna genom att tillämpa Discrete Fourier Transform och utforska användningsperioder och specifika tider. Slutligen beräknar systemet sannolikheten för användning vid nuvarande tidpunkt för varje App och visar en lista över Appar med högsta sannolikhet. I våra experiment, samlade vi verkliga användningsspår för att visa att noggrannheten i AppNow kunde nå 86% för att identifiera tidsprofiler och 90% för att förutsäga App användning.
Liao m.fl. REF utvecklade en widget som använder tidsprofiler som identifierar förhållandet mellan appar och deras användningstider för att förutsäga användarens appanvändning.
Mining Temporal Profiles of Mobile Applications for Usage Prediction
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}