大数据背景下智能手机APP组合推荐研究

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面对当下智能手机APP种类繁多、层出不穷的局面,数据提取方案的提出和常见APP组合规律的深度挖掘已成为大数据时代的研究热点。在重新界定不同APP类别间关系度量方式的前提下,推出一套完整的关系型数据提取方案。借助社会网络可视化工具初步发现了不同APP类别间的关系程度及分布,而concor模型为APP组合的多层次划分和推荐提供了可靠的方法学依据。研究发现APP的多层次组合划分实现,对现实生活中经常同时使用的APP类别组的挖掘、划分结果具有较好的解释性和现实意义,为智能手机生产者提供了APP研发方向,并能推进智
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