典型文献
基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法
文献摘要：
随着移动互联网的快速发展,智能终端已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分.在使用智能终端的过程中,会产生大量的APP操作过程记录,对用户APP操作过程记录进行分析,可以获取到操作过程记录中用户的行为,从而获得用户的行为模式,以帮助开发人员有针对性地维护和改进APP软件.现有的用户行为分析偏向操作分析,缺少对用户操作的行为提取,因此提出了一种基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法.该方法首先进行APP操作分析,提取出原始APP操作记录信息中的用户操作;然后挖掘APP操作与APP用户行为之间的关联性,构建APP操作与APP用户行为之间的相似度矩阵;最后提取APP用户行为.实验结果表明,该方法能够有效地提取和识别APP操作过程记录中用户的行为,有助于深层次地挖掘A PP用户行为的含义.
文献关键词：
APP软件;用户APP操作过程记录;APP用户行为;操作分析;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陈泳全;姜瑛
作者机构：
云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]陈泳全;姜瑛-.基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法)[J].计算机科学,2022(08):78-85
A类：
B类：
用户行为分析,移动互联网,智能终端,操作过程,取到,得用,行为模式,开发人员,地维,操作分析,操作记录,相似度矩阵
AB值：
0.173402
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