基于卷积神经网络的APP用户行为分析方法

摘要：

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A PP用户行为的含义.

关键词：APP软件、用户APP操作过程记录、APP用户行为、操作分析、卷积神经网络

所属期刊栏目：49

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;云南省应用基础研究计划重点项目;云南省计算机技术应用重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：78-85