移动App的潜在网络结构分析与演化分析
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题来源与背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 App网络的相关研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 App推荐的相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 App演化的相关研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 移动App的潜在网络 | 第17-38页 |
| 2.1 研究问题的提出 | 第17-19页 |
| 2.2 潜在网络模型及其构建算法 | 第19-27页 |
| 2.2.1 App之间的全局性关系 | 第19-22页 |
| 2.2.2 全局App网络模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 App之间的个性化关系 | 第23-24页 |
| 2.2.4 个人App网络模型 | 第24-25页 |
| 2.2.5 潜在网络的构建算法 | 第25-27页 |
| 2.3 研究数据的收集 | 第27-29页 |
| 2.3.1 App属性数据集及相关工具 | 第27-28页 |
| 2.3.2 用户行为数据集及相关工具 | 第28-29页 |
| 2.4 潜在网络性质的实证研究 | 第29-37页 |
| 2.4.1 GAN和PAN的基本性质 | 第29-32页 |
| 2.4.2 GAN和PAN的共性与差异 | 第32-35页 |
| 2.4.3 PAN的共性与个性化特征 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 移动App的推荐算法 | 第38-47页 |
| 3.1 用户的App推荐研究 | 第38-45页 |
| 3.1.1 基于GAN的推荐算法 | 第38-40页 |
| 3.1.2 基于PAN的推荐算法 | 第40-42页 |
| 3.1.3 协同过滤推荐算法 | 第42-44页 |
| 3.1.4 推荐算法的对比分析 | 第44-45页 |
| 3.2 开发者的关系推荐研究 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 移动App的演化性质 | 第47-64页 |
| 4.1 研究问题的提出 | 第47-48页 |
| 4.2 App两种类型的演化 | 第48-50页 |
| 4.2.1 App的版本数据 | 第48-49页 |
| 4.2.2 App接口的演化 | 第49-50页 |
| 4.2.3 App特性的演化 | 第50页 |
| 4.3 研究数据的收集 | 第50-51页 |
| 4.4 App接口演化的实证研究 | 第51-56页 |
| 4.4.1 接口覆盖版本的模式 | 第51-53页 |
| 4.4.2 相邻版本的演化幅度 | 第53-54页 |
| 4.4.3 案例分析 | 第54-56页 |
| 4.5 GAN结构演化的实证研究 | 第56-57页 |
| 4.6 App特性演化的实证研究 | 第57-61页 |
| 4.6.1 演化模式 | 第58-59页 |
| 4.6.2 版本聚类 | 第59页 |
| 4.6.3 主题聚类 | 第59-60页 |
| 4.6.4 演化幅度 | 第60-61页 |
| 4.7 App特性共同演化的实证研究 | 第61-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
