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J-GLOBAL ID：202002253108319103   整理番号：20A0731230

移動APPの進化パターン解析と予測【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Pattern Analysis and Prediction of Mobile APP

著者 (5件)： Zhang Yixuan (西北工業大学 計算机学院,西安,710072) ,  Guo Bin (西北工業大学 計算机学院,西安,710072) ,  Ouyang Yi (西北工業大学 計算机学院,西安,710072) ,  Wang Zhu (西北工業大学 計算机学院,西安,710072) ,  Yu Zhiwen (西北工業大学 計算机学院,西安,710072)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 13  号： 12  ページ： 1981-1994  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モバイルAPPの流行度予測仕事は応用開発から広告の投入まで巨大な応用価値がある。しかし、多くの以前の仕事は、影響要因と流行度間の回帰モデルを樹立するか、クラスタリングと分類アルゴリズムを採用して、流行度の進化を無視する過程と背後の原因となる。潜在的な予測因子、特に早期流行度の進化モードが未来の流行度に与える影響について議論し、分析した。そのため、まず6種類のAPP流行度に密接に関連する進化モードと6種類の影響因子を探索した。CrowdPopとCrowdPopの予測因子として,ランダムフォレストアルゴリズムに基づく流行度予測モデル(CrowdPop)を提案した。実験結果は,CrowdPopが,126の異なった種類のAPPにおいて,APPの流行度の予測精度に対して,ベンチマーク法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  クラスタ化 ,  回帰モデル ,  携帯電話 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  予測精度 ,  ランダムフォレスト ,  影響因子 ,  予測因子 ,  分類アルゴリズム ,  影響要因 ,  *パターン解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： mobile APP ,  evolution pattern ,  impact factors ,  popularity prediction

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： APP ,  進化 ,  パターン解析 ,  予測