【摘 要】
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在目前流式应用分发系统中,客户端的移动应用分发都是依靠系统后台管理员人工操作或者简单地依靠位置信息为用户分发应用,没有考虑到用户在不同的情境活动下对应用的需求差异
【基金项目】
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国家科技支撑课题(No.2015BAH05F02);湖南省自然科学基金面上项目(No.2017JJ2332);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(No.2017zzts712)
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在目前流式应用分发系统中,客户端的移动应用分发都是依靠系统后台管理员人工操作或者简单地依靠位置信息为用户分发应用,没有考虑到用户在不同的情境活动下对应用的需求差异问题。针对上述问题,提出一种基于用户情境感知的流式应用推荐机制。该机制通过采集流式应用场景下用户的情境信息数据,利用机器学习Xgboost算法识别用户情境活动,并根据识别的用户情境来为用户推荐应用。同时,利用用户的反馈信息进一步提高用户个性化应用推荐的准确度。实验结果表明,Xgboost算法在准确率和时间开销上性能优于传统算法,在流式应用分发系统
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