【摘 要】
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随着智能手机中app数量的不断增加,准确查询目标app渐趋困难.目前利用历史用户数据预测手机系统下一个使用的app算法存在两类问题:一是部分算法因未考虑训练数据日益递增,导
【机 构】
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北京理工大学珠海学院,澳门科技大学资讯科技学院,贵州商学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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北京理工大学珠海学院校级科研资助项目(XK-2018-06).
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随着智能手机中app数量的不断增加,准确查询目标app渐趋困难.目前利用历史用户数据预测手机系统下一个使用的app算法存在两类问题:一是部分算法因未考虑训练数据日益递增,导致预测结果的准确度随时间增加而降低;二是虽然考虑到了增量数据,但增加了因增量数据而重新建模的时间,导致总体耗时增加.为减少建模时间,本研究提出Predictor预测系统,利用优化后的增量IkNN模型为用户提供app使用的预测功能.通过学习app特征的上下文关系,设计了聚类有效值(cluster effective value,CEV)策
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