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摘要
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。
- 出版日期2023
- 单位南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室; 国家电网有限公司
