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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Xiao Xia (National University of Defense Technology) Xiaodong Wang (National University of Defense Technology) Xingming Zhou (National University of Defense Technology)
저널정보
한국산학기술학회 SmartCR Smart Computing Review 제3권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
139 - 154 (16page)

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The explosive growth of mobile apps gives rise to the significant challenge of app discovery. For this reason, Google Play utilizes a collaborative filtering approach for recommending apps to users by analyzing user behavior. Those recommendations help users discover apps by referring to the experiences of other users. However, their choices may also be limited because most users only know about a limited number of apps. To eliminate such constraints, we propose a novel recommendation method utilizing global information about apps. We generate recommendations by both analyzing the metadata and measuring the similarity between apps, leveraging the Latent Semantic Index method. To understand both methods, we further measure the diversity within them. Through those measurements, we not only gain better understanding of both recommendation methods but also discover new knowledge about user preferences. Such measurements also identify the necessity and potential to evolve the existing system. We therefore propose a diversity measurement?based evolution framework for the development of mobile app recommender systems. To implement the framework, we further model the system evolution as a multi-criteria optimization problem and design a rank aggregation scheme to solve it. Preliminary evaluations verified the promising effectiveness of our framework and method based on a data set of 103,348 apps.
#Mobile app recommendation #diversity measurement #recommender system evolution Introduction

목차

Abstract
Introduction
Background and Related Work
Tale of Two Recommendations
Diversity by Coverage
Recommendation Evolution
Conclusions
References

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