一种基于聚类的移动应用下载量预测方法

摘要

本发明提供一种基于聚类的移动应用下载量预测方法，包括：1)从后台数据中收集所有已知的app的历史数据，2)源数据处理，3)模式聚类，下载量预测。本发明创新性地进行app下载量预测，在app领域需求明显，并且具有良好拓展性，在其他电商领域具有十分广泛的应用前景，并且，本发明在考虑app下载曲线特性的基础上修改K‑means算法，并优化求解效率。整个聚类过程可以在线下完成，而下载量的预测值计算在线上完成，优化了用户体验。