一种面向大数据的用户行为挖掘的APP推荐算法

摘要

本文基于移动用户使用习惯的个性化、可重复性等特点,通过对用户属性和使用行为数据进行收集,利用数据挖掘技术,为其行为模式建立序列,通过对已知用户APP行为序列的挖掘,从而找出相似的用户可能会需要的对应的APP,从而对相似用户进行APP推荐。并改进了一种后向增量序列模式挖掘算法,提高了数据挖掘算法的效率,将这一算法结合基于项目的协同推荐算法,提高推荐系统的速度和准确度。