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基于日志挖掘的移动应用可用性评价研究
基于日志挖掘的移动应用可用性评价研究
摘要
随着移动应用的快速发展，用户对于移动应用的可用性要求也越来越高。为了评估移动应用的可用性，本论文提出了一种基于日志挖掘的方法。通过分析移动应用产生的日志数据，我们可以获取用户在使用移动应用时的行为和反馈。然后，利用数据挖掘技术和可用性评价模型，我们可以对移动应用的可用性进行评估和分析。最后，我们使用一个实际的移动应用案例来验证我们的方法的有效性和准确性。
关键词：日志挖掘，移动应用，可用性评价，数据挖掘
1.引言
随着智能手机的普及和移动应用市场的快速发展，移动应用已成为人们日常生活的重要组成部分。然而，随着移动应用的数量不断增加，用户对于移动应用的可用性要求也越来越高。因此，评估移动应用的可用性变得越来越重要。
传统的可用性评价方法主要基于用户调查和实验室测试。然而，这些方法存在着一些局限性，比如用户调查容易受到主观因素的影响，而实验室测试的环境可能与实际使用场景存在差异。因此，我们需要一种更有效的方法来评估移动应用的可用性。
日志挖掘作为一种常用的数据挖掘技术，可以帮助我们从大量的数据中发现有价值的信息。在移动应用领域，用户使用移动应用时会产生大量的日志数据，这些日志数据包含了用户的行为和反馈信息。通过分析这些日志数据，我们可以了解用户在使用移动应用时的行为和体验，从而评估移动应用的可用性。
本论文提出了一种基于日志挖掘的移动应用可用性评价方法。首先，我们收集移动应用产生的日志数据。然后，我们使用数据挖掘技术对这些日志数据进行分析和挖掘，以获取用户的行为和反馈信息。接下来，我们根据可用性评价模型对移动应用的可用性进行评估。最后，我们使用一个实际的移动应用案例来验证我们的方法的有效性和准确性。
2.相关工作
许多研究人员已经开始关注基于日志挖掘的移动应用可用性评价。Dey等人（2014）提出了一种基于用户行为日志的移动应用可用性评价方法。他们通过分析用户在使用移动应用时的行为日志，提取用户的使用模式和体验反馈。然后，他们使用机器学习算法对这些数据进行分类和分析，以评估移动应用的可用性。
另外，Wang等人（2016）提出了一种基于日志挖掘的移动应用可用性评价框架。他们利用日志数据中的用户行为信息和系统性能指标，结合主观评价数据，构建了一个多维度的可用性评价模型。然后，他们使用数据挖掘算法对这些数据进行挖掘和分析，以评估移动应用的可用性。
3.方法
本论文提出的基于日志挖掘的移动应用可用性评价方法主要包括以下几个步骤：
3.1数据收集
首先，我们需要收集移动应用产生的日志数据。这些日志数据包括用户的行为和反馈信息。我们可以通过在移动应用中插入日志采集的代码来实现数据的收集。
3.2数据预处理
在进行数据分析和挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。预处理包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。数据清洗主要是去除噪声数据和不完整的数据。数据转换主要是将数据转换为适合分析和挖掘的形式。数据集成主要是将多个数据源的数据进行整合。
3.3数据分析和挖掘
在数据预处理完成后，我们可以对数据进行分析和挖掘。数据分析和挖掘的目标是从数据中发现有价值的信息。我们可以使用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和分类算法等方法，来对数据进行分析和挖掘。
3.4可用性评价
在进行数据分析和挖掘之后，我们可以根据可用性评价模型对移动应用的可用性进行评估。可用性评价模型包括多个评价指标，如界面易用性、功能完备性和反应速度等。我们可以根据用户的行为和反馈信息，计算这些评价指标的值，并进行可用性评估。
4.实验与结果
为了验证我们提出的方法的有效性和准确性，我们选择了一个实际的移动应用进行实验。我们收集了该移动应用产生的日志数据，并进行了数据预处理、数据分析和挖掘、可用性评价等步骤。最后，我们对这些结果进行了分析和总结。
实验结果表明，我们提出的基于日志挖掘的移动应用可用性评价方法可以有效地评估移动应用的可用性。通过分析用户的行为和反馈信息，我们可以获得关于移动应用可用性的有价值的信息。这些信息可以帮助我们改进移动应用的设计和开发，提高移动应用的可用性。
5.结论
本论文提出了一种基于日志挖掘的移动应用可用性评价方法。通过分析移动应用产生的日志数据，我们可以获取用户在使用移动应用时的行为和反馈。然后，利用数据挖掘技术和可用性评价模型，我们可以对移动应用的可用性进行评估和分析。实验证明，我们提出的方法可以有效地评估移动应用的可用性，并为改进移动应用的设计和开发提供有价值的参考。
参考文献
Dey,A.,etal.(2014).Alog-basedapproachtomobileapplicationusabilityevaluation.ACMTransactionsonCompu