计算机工程与科学

作者：余泽鹏, 安业腾, 张烁, 杨自兴, 陆继翔, 曹蓉蓉, 陈轶洲, 李文中, 陆桑璐

单位：1.南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏 南京 210046；2.国家电网有限公司客户服务中心，天津 300309；3.南瑞集团有限公司智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏 南京 211106）

关键词：应用使用预测,会话嵌入,循环神经网络,门控循环单元,

基金：国家电网有限公司总部管理科技项目（5700-202153172A-0-0-00）;智能电网保护和运行控制国家重点实验室开放课题

如今，智能手机用户在他们的手机上安装了几十个甚至上百个应用程序。预测应用程序的使用不仅有助于手机系统加快应用程序的启动，也能够减少用户寻找所需应用程序的时间。关注一种新颖的基于会话的应用程序的使用预测问题,即预测一段时间内将使用的一系列应用程序，提出了一个基于会话的嵌入框架（简称SEM）。针对应用程序会话的可变长性与会话语义上的异构性，提出了一种会话嵌入方法，形成了统一的特征表示，缓解了用户稀疏性的问题，得到了会话的向量表示；基于会话的嵌入表示，训练了一个2层的循环神经网络模型，用于应用程序使用会话的预测。基于真实数据集的大量实验结果表明，该框架优于传统的应用推荐方法。

来源：2023年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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