【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展，智能终端已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。在使用智能终端的过程中，会产生大量的APP操作过程记录，对用户APP操作过程记录进行分析，可以获取到操作过程记录中用户的行为，从而获得用户的行为模式，以帮助开发人员有针对性地维护和改进APP软件。现有的用户行为分析偏向操作分析，缺少对用户操作的行为提取，因此提出了一种基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法。该方法首先
【基金项目】
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国家自然科学基金（62162038,61462049,61063006,60703116）； 国家重点研发计划（2018YFB1003904）； 云南省应用基础研究计划重点项目（2017FA033）； 云南省计算机技术应用重点实验室开放基金（2020101）～～；
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随着移动互联网的快速发展，智能终端已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。在使用智能终端的过程中，会产生大量的APP操作过程记录，对用户APP操作过程记录进行分析，可以获取到操作过程记录中用户的行为，从而获得用户的行为模式，以帮助开发人员有针对性地维护和改进APP软件。现有的用户行为分析偏向操作分析，缺少对用户操作的行为提取，因此提出了一种基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法。该方法首先进行APP操作分析，提取出原始APP操作记录信息中的用户操作；然后挖掘APP操作与APP用户行为之间的关联性，构建APP操作与APP用户行为之间的相似度矩阵；最后提取APP用户行为。实验结果表明，该方法能够有效地提取和识别APP操作过程记录中用户的行为，有助于深层次地挖掘APP用户行为的含义。
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