Det senaste årtiondet har bevittnat en enorm expansion av mobila enheter, vilket gav en aldrig tidigare skådad möjlighet att nå ett stort antal mobila användare när som helst. Detta resulterade i ett ökat intresse för mobiloperatörer och annonsförlag att förstå användningsmönster för mobilappar och tillåta mer relevanta innehållsrekommendationer. På grund av ett stort inmatningsutrymme, ett viktigt steg i att förstå app användningsmönster minskar gleshet genom att klassificera appar i fördefinierade räntor taxonomier. Men förutom kortnamn och bullriga beskrivning har majoriteten av appar mycket begränsad information tillgänglig, vilket gör klassificering en utmanande uppgift. Vi tar upp detta problem och presenterar en ny metod för att klassificera appar i intressekategorier genom att: 1) inbädda appar i lågdimensionellt utrymme med hjälp av en neural språkmodell som tillämpas på smartphone loggar; och 2) tillämpa knearest-grannar klassificering i inbäddningsutrymmet. För att validera metoden kör vi experiment på mer än en miljard enhetsloggar som täcker hundratusentals appar. Såvitt vi vet är detta den första appkategoriseringsstudien på denna skala. Empiriska resultat visar att den föreslagna metoden överträffar det nuvarande tekniska läget.
Radosavljevic REF använde en metod för att klassificera omärkta appar med hjälp av en neural modell tränad på smartphone app loggar.
Smartphone App Categorization for Interest Targeting in Advertising Marketplace
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}