聚焦带来更多洞察：聚类市场应用分析
软件工程
2024-05-27 v1
摘要
移动应用日益增长的吸引力激发了研究人员从不同角度分析应用。与任何软件产品一样，应用具有不同的属性，如大小、内容成熟度、评级、类别或下载次数。当前的研究通常考虑对所有应用进行抽样。这往往导致比较性质截然不同的应用（游戏与天气和日历应用比较），在大小和复杂性上也不同。类似于专有软件和基于Web的服务，通过查看更同质的样本（如通过聚类得到的结果）可以预期获得更具体的结果。在本文中，我们针对同质应用样本以提高从分析中获得的洞察程度。作为概念验证，我们对来自F-Droid的940个开源移动应用应用了聚类技术DBSCAN以及随后的应用属性之间的相关性分析。我们表明：(i) 具有相似特征的应用聚类比将相同方法应用于整个数据提供了更多洞察；(ii) 基于主题建模技术潜在狄利克雷分配创建的主题相似性来定义应用的相似性并不能显著改善聚类结果。
引用
@article{arxiv.2405.15737,
title = {More Insight from Being More Focused: Analysis of Clustered Market Apps},
author = {Maleknaz Nayebi and Homayoon Farrahi and Ada Lee and Henry Cho and Guenther Ruhe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.15737},
year = {2024}
}
备注
Authors pre-print