Med det ökande antalet mobila appar som utvecklats är de nu nära integrerade i det dagliga livet. I detta dokument utvecklar vi ett ramverk för att förutsäga mobila appar som mest sannolikt kommer att användas när det gäller den aktuella enhetsstatusen för en smartphone. Ett sådant ramverk för användningsprognoser för appar är en avgörande förutsättning för snabb applansering, intelligent användarupplevelse och strömhantering av smartphones. Genom att analysera verkliga App-användningsloggdata upptäcker vi två typer av funktioner: Explicit Feature (EF) från avläsningar av inbyggda sensorer och Implicit Feature (IF) från App-användningsrelationer. IF-funktionen härleds genom att konstruera den föreslagna App Use Graph (förkortad som AUG) som modellerar App-användning övergångar. I ljuset av AUG kan vi upptäcka användningsrelationer mellan Apps. Eftersom användare kan ha olika användningsbeteenden på sina smartphones, föreslår vi ytterligare en personlig funktionsvalsalgoritm. Vi utforskar minsta beskrivningslängd (MDL) från träningsdata och väljer de funktioner som behöver mindre längd för att beskriva träningsdata. Det personliga funktionsvalet kan framgångsrikt minska loggstorleken och predikteringstiden. Slutligen, vi antar kNN klassificering modell för att förutsäga Apps användning. Observera att genom de funktioner som valts av den föreslagna personliga funktionen val algoritm, behöver vi bara hålla dessa funktioner, vilket i sin tur minskar predikteringen tid och undviker förbannelsen av dimensionalitet när du använder KNN klassificerare. Resultaten baserade på en verklig datauppsättning visar effektiviteten i det föreslagna ramverket och visar prediktiv förmåga för app användning förutsägelse.
Genom att analysera verkliga loggdata av App-användning, Liao et al. REF upptäckte två kategorier av funktioner: Explicit Feature (EF) som samlats in från inbyggda sensorers avläsningar, och Implicit Feature (IF) extraherad från App-användningsrelationer.
On the Feature Discovery for App Usage Prediction in Smartphones
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}