Publicação em atas de evento científico
Collaborative filtering for mobile application recommendation with implicit feedback
Beatriz Paula (Paula, B.); João Coelho (Coelho, J.); Diogo Mano (Mano, D.); Carlos Coutinho (Coutinho, C.); João Pedro Oliveira (Oliveira, J.); Ricardo Ribeiro (Ribeiro, R.); Fernando Batista (Batista, F.); et al.
2022 IEEE 28th International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) and 31st International Association For Management of Technology (IAMOT) Joint Conference
Ano (publicação definitiva)
2022
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
This paper introduces a novel dataset regarding the installation of mobile applications in users devices, and benchmarks multiple well-established collaborative filtering techniques, leveraging on the user implicit feedback extracted from the data. Our experiments use 3 snapshots provided by Aptoide, one of the leading mobile application stores. These snapshots provide information about the installed applications for more than 4 million users in total. Such data allow us to infer the users activity over time, which corresponds to an implicit measure of interest in a certain application, as we consider that installs reflect a positive user opinion on an app, and, inversely, uninstalls reflect a negative user opinion. Since recommendation systems usually use explicit rating data, we have filtered and transformed the existing data into binary ratings. We have trained several recommendation models, using the Surprise Python scikit, comparing baseline algorithms to neighborhood-based and matrix factorization methods. Our evaluation shows that SVD-based and KNN-based methods achieve good performance scores while being computationally efficient, suggesting that they are suitable for recommendation in this novel dataset.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Recommender system,Implicit feedback,Collaborative filtering
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
39703 PT2020
UIDB/50021/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
UIDB/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
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