"移动商务数据挖掘方法与应用研究：用户理解与商务挖掘"

近年来，随着移动互联网相关技术的高速发展，各种移动应用和服务在规模上呈现出前所未有的增长态势。种类繁多的移动应用和服务覆盖了诸如生活娱乐、在线社交、导航定位等各种功能层面，从而满足了移动用户在日常生活中各式各样的功能需求。与此同时，这些移动应用和服务也产生了海量的用户交互记录与历史商务数据，为研究者深入探索移动商务环境下的潜在价值、开发全新的移动商务应用和服务带来了全新的机遇和挑战。事实上，针对移动商务智能的研究方兴未艾，近年来在国际学术界和产业界均受到广泛的重视。基于以上背景，本文开展了针对移动商务的数据挖掘方法的一系列探索性研究。 具体地，结合来自于智能移动应用程序(简称移动App)的新型商务数据，从用户理解、应用理解、应用孵化等三个层面开展了研究工作。基于这三个层面，分别提出了情境感知的移动用户个性化偏好挖掘方法、基于扩展信息的移动App分类方法、面向移动App的排名欺诈检测方法、面向移动App的流行度建模方法、安全隐私感知的移动App推荐方法等探索性工作。具体而言，本文的主要研究贡献总结如下：第一，通过分析来自于用户移动设备的丰富情境日志，提出了一种情境感知的移动用户个性化偏好挖掘方法，可以更准确地理解用户的需求和行为习惯，实现个性化的推荐和定制服务。第二，基于扩展信息的移动App分类方法采用了更多的维度和特征，能够更准确地对移动App进行分类和识别，有助于用户更快地找到符合自己需求的应用。第三，面向移动App的排名欺诈检测方法能够有效识别和打击那些通过人为手段提升排名的不端行为，维护了移动App市场的公平竞争环境。第四，面向移动App的流行度建模方法可以预测移动App的受欢迎程度，有助于开发者更好地制定推广策略和改进产品设计。第五，安全隐私感知的移动App推荐方法考虑了用户的安全隐私需求，给用户提供更安全可靠的推荐服务，保障了用户的隐私权益。 通过上述研究工作，本文为移动商务数据挖掘方法的研究和应用提供了新的思路和方法，拓展了数据挖掘在移动商务领域的应用范围，为实现移动商务智能化提供了有力支持。随着移动互联网技术的不断创新和发展，未来移动商务领域的数据挖掘研究将更加深入和广泛，为移动商务产业的发展注入新的活力和动力。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究者和从业者提供参考和借鉴，共同推动移动商务的发展和进步。