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应用商城中用户年龄的推断及在推荐中的应用  
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【英文篇名】 Prediction of User's Age in App Store and Its Application in Recommendation System
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 李佳琪; 刘红岩; 何军; 王蓓; 杜小勇;
【英文作者】 LI Jiaqi; LIU Hongyan; HE Jun; WANG Bei; DU Xiaoyong; Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering of Ministry of Education (School of Information; Renmin University of China); School of Economics and Management; Tsinghua University;
【作者单位】 数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学信息学院); 清华大学经济管理学院;
【文献出处】 计算机科学与探索 , Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 编辑部邮箱 2018年 11期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 年龄预测; 隐式反馈; 推荐系统; 矩阵分解;
【英文关键词】 age prediction; implicit feedback; recommendation system; matrix factorization;
【摘要】 随着移动端设备的快速发展,手机应用呈爆炸式增长,如何在包含百万App的手机应用商城中将用户喜爱的App准确推荐给用户显得尤为重要。通过对艾瑞发布的多项移动行业报告以及对用户的调查分析,发现用户的年龄信息是影响用户选择App的因素之一。针对此现象,提出采用用户年龄信息与传统推荐算法相结合的方式来给用户推荐App。将预测用户年龄看成分类问题。利用用户在应用商城中的多项行为特征构建用户年龄预测模型。提出了两个基于用户年龄的推荐模型AgeBPR模型和AgeSocialMF模型。通过大量用户的真实数据集上的实验结果表明,提出的两个模型的推荐准确度较基准模型均有一定幅度的提升,说明提出的将用户年龄信息考虑到推荐模型中的有效性。
【英文摘要】 With the rapid development of mobile devices, and the number of mobile applications has grown very rapidly, how to recommend appropriate mobile applications which users are really interested in becomes more and more important. It is found that user.s age is one of the factors that can affect the choice of mobile Apps of users, after analyzing some questionnaires and the mobile industry reports released by Airei. Based on this result, this paper proposes to integrate user.s age information into traditional r...
【基金】 国家自然科学基金Nos.U1711262,71771131,61472426~~
【更新日期】 2018-11-20
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1 引言 目前移动市场的火爆使得手机应用爆炸式增长,从而产生了信息过载的问题,现阶段各大手机应用商城如360手机助手、百度手机助手等都利用推荐系统为用户提供个性化的App推荐列表,良好的推荐策略可以大大提升用户的体验满意度。很多营销专家和社会学家发现用户的生命周期对

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