一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，首先从在线应用商店中获取移动应用的相关数据，从中提取并分析影响移动应用流行度的复杂因素；然后针对复杂因素，基于霍克斯过程，建立移动应用流行度预测模型；最后基于建立的模型，预测移动应用未来的流行度。本发明专利技术考虑了多种复杂因素对移动应用流行度的影响，并通过对复杂因素进行分析，基于霍克斯过程，建立流行度预测模型，从而准确地预测移动应用未来的流行度，为移动应用开发者提供辅助决策。

A Prediction Method of Mobile Application Popularity Based on Hawkes Process

The invention discloses a method for predicting the popularity of mobile applications based on Hawkes process. Firstly, relevant data of mobile applications are obtained from online application stores, from which complex factors affecting the popularity of mobile applications are extracted and analyzed; secondly, for complex factors, a prediction model of mobile application popularity is established based on Hawkes process; finally, migration is predicted based on the established model. Future popularity of mobile applications. The invention considers the influence of various complex factors on the popularity of mobile applications, and through the analysis of complex factors, establishes a popularity prediction model based on Hawkes process, so as to accurately predict the popularity of mobile applications in the future and provide assistant decision-making for mobile application developers.

【技术实现步骤摘要】
一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法
本专利技术涉及移动应用数据分析领域，特别是涉及一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法。
技术介绍
近年来，随着移动应用的发展，移动应用的种类和数量越来越多。移动应用逐渐改变了人们的生活方式，为人们提供了许多便捷的服务。随着移动应用的流行，越来越多的应用开发者加入到移动应用市场中，导致应用之间的竞争日益激烈。每隔一段时间，都会有许多新的应用出现，同时也会有许多旧的应用消亡。因此，对于移动应用及其开发者而言，为了能在竞争激烈的应用市场中不断发展，分析影响应用流行度的相关因素，并预测应用未来的流行度是很重要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，用于预测移动应用未来的流行度。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，包括如下步骤：S1、从应用商店中获取移动应用的相关数据；S2、提取并分析影响移动应用流行度的复杂因素，用下载量来表示移动应用的流行度；S3、基于霍克斯过程的理论，建立移动应用流行度预测的基本模型；S4、针对复杂因素，基于霍克斯过程，建立移动应用流本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、从应用商店中获取移动应用的相关数据；S2、提取并分析影响移动应用流行度的复杂因素，用下载量来表示移动应用的流行度；S3、基于霍克斯过程的理论，建立移动应用流行度预测的基本模型；S4、针对复杂因素，基于霍克斯过程，建立移动应用流行度预测模型；S5、基于建立的模型，预测移动应用未来的流行度。

【技术特征摘要】
1.一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、从应用商店中获取移动应用的相关数据；S2、提取并分析影响移动应用流行度的复杂因素，用下载量来表示移动应用的流行度；S3、基于霍克斯过程的理论，建立移动应用流行度预测的基本模型；S4、针对复杂因素，基于霍克斯过程，建立移动应用流行度预测模型；S5、基于建立的模型，预测移动应用未来的流行度。2.根据权利要求1所述的一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：所述S1中相关数据包括：应用名称、应用类别、应用描述、版本记录、时间、评论、评分、下载量、排名。3.根据权利要求1所述的一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：所述S1还包括对数据进行预处理，过滤下载量太小的移动应用。4.根据权利要求1所述的一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：所述步骤S2提取的复杂因素包括：历史的流行度、应用的发布时长、版本更新、评论量、评分以及评论情感。5.根据权利要求1所述的一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：所述S3中在对移动应用的流行度建模时，首先需要对下载事件的发生强度进行建模，得到由移动应用历史的流行度引起的当前时刻的流行度。6.根据权利要求5所述的一种基于霍克斯过程的移动应用流行度预测方法，其特征在于：所述下载事件的发生强度可以用来衡量一次下载发生的概率；所述下载事件的发生强度为：其中：Ht为历史流行度；λ0为背景强度；为从ti时刻到t...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭斌，欧阳逸，於志文，王柱，梁韵基，倪红波，周兴社，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61