基于K-MEANS聚类算法的智能手机APP使用行为研究

苏 烨¹, 吴 友权², 李 柯岐², 韦 思诗², 朱 治衡²
1、湖南科技大学
2、桂林理工大学南宁分校

摘要

基于K-MEANS聚类算法的智能手机APP使用行为研究旨在深入了解智能手机用户的应用程序使用模式｡该研究采集了大规模的APP使用数据,包括应用程序类型､使用频率､使用时段等信息｡随后,研究利用K-MEANS聚类算法对这些数据进行分析和分类｡研究结果揭示了不同用户群体之间存在明显的APP使用模式差异｡通过K-MEANS聚类,将用户分为若干群体,每个群体都有其独特的APP使用行为｡这些群体可以进一步用于个性化推荐系统的改进,以提高用户体验｡

关键词

K-MEANS聚类算法;智能手机;APP使用行为;用户模式;数据分析

参考

[1]Sun,H.,Chen,Y.,Lai,J.,Wang,Y.,&Liu,X.(2021).IdentifyingtouristsandlocalsbyK-meansclusteringmethodfrommobilephonesignalingdata.JournalofTransportationEngineering,PartA:Systems,147(10),04021070.[2]Shrivastava,G.,&Kumar,P.(2021).Androidapplicationbehaviouralanalysisfordataleakage.ExpertSystems,38(1),e12468.[3]Kang,S.,&Kim,S.K.(2021).Behavioranalysismethodforindoorenvironmentbasedonappusagemining.TheJournalofSupercomputing,77(7),7455-7475.[4]Chen,X.,Li,W.,&Jiang,Y.(2021).K-meansclusteringalgorithmsusedintheevaluationofonlinelearners'behaviour.InternationalJournalofContinuingEngineeringEducationandLifeLongLearning,31(3),394-404.[5]Ribeiro,J.,Saghezchi,F.B.,Mantas,G.,Rodriguez,J.,&Abd-Alhameed,R.A.(2020).Hidroid:prototypingabehavioralhost-basedintrusiondetectionandpreventionsystemforandroid.IEEEAccess,8,23154-23168