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为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商（ISP）机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解（包括奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF））的推荐算法、奇异值分解推荐算法以及因子分解机推荐算法进行手机App推荐。实验表明,因子分解机算法取得了较好的推荐效果。这说明因子分解机在手机应用推荐的场景中可以更好地描述用户和物品之间的隐含关联。