基于会话嵌入的应用程序使用预测*余泽鹏1,安业腾2,张烁2,杨自兴2,陆继翔3,曹蓉蓉3,陈轶洲1,李文中1,陆桑璐1(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)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。关键词:应用使用预测;会话嵌入;循环神经网络;门控循环单元中图分类号:TP391.41文献标志码:Adoi:10.3969/j.issn.1007-130X.2023.06.015Appusagepredictionwithsession-basedembeddingYUZe-peng1,ANYe-teng2,ZHANGShuo2,YANGZi-xing2,LUJi-xiang3,CAORong-rong3,CHENYi-zhou1,LIWen-zhong1,LUSang-lu1(1.StateKeyLaboratoryforNovelSoftwareTechnology,NanjingUniversity,Nanjing210046;2.CustomerServiceCenterofStateGridCorporationofChina,Tianjin300309;3.StateKeyLaboratoryofSmartGridProtectionandAperationControlofNARIGroupCo.,Ltd.,Nanjing211106,China)Abstract:Nowadays,smartphoneusersinstalldozensorevenhundredsofAppsontheirphones.PredictingAppusagenotonlyhelpsthemobilephonesystemtospeedupApplaunchingbutalsoreducethetimeforuserstosearchApp.Thispaperfocusesonanovelsession-basedAppusagepredictionproblemthattendstopredictasequenceofAppstobeusedinaperiod.Asession-basedembeddingframeworkcalledSEMisproposedtosolvetheproblem.Aimingatthesidelengthofapplicationsessionandtheheterogeneityofsessionsemantics,asessionembeddingmethodisproposedtoformuniformfeaturerepresentation,whichalleviatestheproblemofusersparsityandobtainsthevectorrepresenta-tionofsessions.Basedonsessionembedding,atwo-layerGRU...
