Abstract-Det finns över en miljon appar på Google Play Store och över en halv miljon utgivare. Att ha ett så stort antal appar och utvecklare kan innebära en utmaning för appanvändare och nya utgivare i butiken. Att upptäcka appar kan vara utmanande om appar inte publiceras korrekt i rätt kategori, och i sin tur minska vinsten för apputvecklare. Dessutom, med över 41 kategorier på Google Play Store, att besluta om rätt kategori för att publicera en app kan vara utmanande för utvecklare på grund av antalet kategorier de måste välja mellan. Maskininlärning har varit mycket användbart, särskilt i klassificeringsproblem såsom känsloanalys, dokumentklassificering och skräppostdetektion. Dessa strategier kan också tillämpas på app kategorisering på Google Play Store för att föreslå lämpliga kategorier för app-utgivare med hjälp av detaljer från deras program. I detta projekt byggde vi två varianter av Naïve Bayes classifier med öppna metadata från de bästa utvecklarapparna på Google Play Store i andra för att klassificera nya appar i butiken. Dessa klassificeringar utvärderas sedan med hjälp av olika utvärderingsmetoder och deras resultat jämförs mot varandra. Resultaten visar att Naïve Bayes algoritm fungerar bra för vår klassificering problem och kan potentiellt automatisera app kategorisering för Android app utgivare på Google Play Store.
Olabenjo REF använde en Naïve Bayes-modell för att automatiskt klassificera appar i Googles spelbutik baserat på appmetadata, med hjälp av befintliga appkategorier för att lära sig kategorier av nya appar.
Applying Naive Bayes Classification to Google Play Apps Categorization
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}