移动应用需求偏好分析：元路径嵌入方法

"基于元路径嵌入的移动应用需求偏好分析方法" 本文主要探讨了一种新的移动应用需求偏好分析方法，该方法利用元路径嵌入技术来深入理解用户的需求并提供个性化推荐。随着移动应用的普及，用户产生的大量数据成为分析用户需求偏好的关键。然而，传统的推荐系统往往仅关注单一维度的特征，如用户评分，忽视了其他如用户评论、使用记录等多维度信息。 作者首先针对移动应用的文本信息，如应用的类别、功能描述以及用户评论，进行语义主题分析，以揭示用户需求偏好的各个分析维度。这一步骤旨在提取出用户对应用的各种期望和反馈，以便更全面地理解他们的偏好。 接着，构建了一个融合多维信息的概念模型，这个模型覆盖了表征用户需求偏好的各种数据。概念模型的建立有助于整合和结构化这些异构信息，使其能够被有效地处理和分析。 然后，文章提出了元路径的概念，这是一种用于捕获不同信息节点间语义关联的工具。在移动应用的语境下，元路径可以帮助精确地刻画用户与应用之间的复杂关系，揭示用户需求偏好的深层次结构。通过设计一组有意义的元路径集合，可以更精确地理解用户行为和偏好。 最后，利用元路径嵌入技术，将用户的行为和偏好转化为低维向量表示，从而生成用户行为画像。这种画像能够捕捉到用户的个性化特征，为推荐系统提供更精准的输入，以实现更有效的个性化移动应用推荐。 实验部分，该方法在苹果应用商店的真实数据集上进行了验证，包括1507个移动应用和153501条用户评论。实验结果显示，提出的元路径嵌入方法在多个评价指标上（如平均F1值和平均归一化折损累计增益NDCG）均优于现有模型，证明了其在理解和推荐用户需求偏好方面的优越性。 关键词：移动应用、用户需求偏好、元路径、嵌入学习、概念模型 总结起来，本文提出的方法通过深入分析移动应用的多维信息，结合元路径和嵌入技术，有效地挖掘了用户需求偏好，为个性化推荐提供了强大的支持。这种方法不仅丰富了推荐系统的特征维度，也提高了推荐的准确性和满意度。对于未来的研究，这一方法可以进一步应用于其他领域，如社交媒体推荐或电子商务，以改善用户体验和提高服务效率。