【南昌APP開發(fā)】國內(nèi)首獲IMWUT優(yōu)秀論文，清華大學(xué)團隊揭示App使用行為
2019-09-28 10:47:31一年一度的普適計算頂級會議 ACM UbiComp 2019 上周在英國倫敦落下帷幕。清華大學(xué)研究者發(fā)表的一篇論文被接收為優(yōu)秀論文，這是 UbiComp 會議轉(zhuǎn)為 IMWUT 期刊新發(fā)表模式三年以來，國內(nèi)首次榮獲優(yōu)秀論文獎。
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作為普適計算領(lǐng)域公認(rèn)的頂級會議，ACM UbiComp 為全球研究人員提供了一個探討普適計算系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)、部署、評測和 理解等最新研究進(jìn)展的多學(xué)科交叉交流平臺。
UbiComp 始于 1999 年，2013 年合并了普遍計算和普適計算兩個國際會議。過去十幾年，UbiComp 規(guī)模發(fā)展迅速，每年向 UbiComp 提交的論文約有 400-500 篇，過去幾年的接受率大約為 20-25%，每年有 600-800 名參會者參與。
UbiComp 從 2017 年開始采用新的發(fā)表模式，每年的會議文章由 IMWUT (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies) 期刊錄用，并全部邀請參會。
今年的會議開幕式在英國自然歷史博物館舉行，會議各大論文獎項相繼頒布。Marc Bchlin 等人獲得 UbiComp 會議 10 年最有影響力獎，Manu Gupta 等人獲得普適計算領(lǐng)域 10 年最有影響力獎，Zhanna Sarsenbayeva 獲得優(yōu)秀學(xué)生獎。
而最受關(guān)注的優(yōu)秀論文獎中，國內(nèi)清華大學(xué)團隊的文章《Your Apps Give You Away: Distinguishing Mobile Users by Their App Usage Fingerprints》入選。
據(jù)網(wǎng)站公布信息，這是 UbiComp 會議轉(zhuǎn)為 IMWUT 期刊新發(fā)表模式三年以來，國內(nèi)首次榮獲優(yōu)秀論文獎。
以下內(nèi)容是對這篇獲獎?wù)撐暮诵膬?nèi)容的解讀。
論文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3264948
摘要：理解移動用戶的 App 使用情況對于服務(wù)提供商優(yōu)化在線服務(wù)至關(guān)重要。但與此同時，人們越來越關(guān)注其中的隱私問題，那就是 App 使用情況可能會唯一地揭示他們的身份。在該文中，作者試圖了解用戶通過其使用的 App 在人群中被唯一識別的可能性。通過和一家主流運營商合作，作者獲取了一個城市規(guī)模的匿名用戶 App 使用行為數(shù)據(jù)集（137 萬用戶，2000 個 App，94 億記錄）用于研究該問題。通過大規(guī)模的實證分析，作者系統(tǒng)地研究了 App 使用行為的唯一性。
研究結(jié)果表明，對于使用超過 10 個 App 的用戶而言，其 App 使用行為非常唯一，隨機 4 個 App 就能夠唯一識別 88% 的用戶。當(dāng)進(jìn)一步考慮使用時間和地點信息時，用戶的唯一性水平會進(jìn)一步增強。此外，不同屬性（性別、社交活躍度和移動模式）群體的行為唯一性水平存在明顯差異。該文研究首次揭示了大規(guī)模尺度下移動用戶的 App 使用行為規(guī)律，能夠為進(jìn)一步研究相應(yīng)的數(shù)據(jù)隱私保護機制和個性化的推薦服務(wù)方案提供理論指導(dǎo)。
隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)達(dá)和移動設(shè)備的普及，如今移動應(yīng)用程序 (App) 能夠隨時 隨地為用戶提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，帶來了極大的遍歷。相較于傳統(tǒng)網(wǎng)站而言，互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)將更多的時間花在了移動 App 的使用上。因此，理解移動用戶的 App 使用行為和探索其行為規(guī)律，對于 App 開發(fā)者、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商等都具有重要意義。
對于移動用戶的行為規(guī)律，發(fā)表在 Nature 子刊和 Science 正刊的文章就表明，用戶個體的移動軌跡就非常獨特，且不同性別和收入水平人群的移動軌跡唯一性具有極大差異，這為后續(xù)的用戶個體軌跡預(yù)測、地點推薦等相關(guān)研究提供了理論基礎(chǔ)。但是，就 App 使用行為而言，目前較為缺乏衡量用戶個體行為唯一性相關(guān)的研究工作，來給用戶 App 使用行為預(yù)測及推薦研究提供理論指導(dǎo)。
基于以上背景，文章使用一個城市規(guī)模的 App 使用行為數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)了首個對 App 時空使用行為唯一性做大規(guī)模實證分析的工作。為了全面衡量移動用戶 App 使用行為的唯一性程度，文章研究了以下三個關(guān)鍵問題：
1）僅考慮 App 集合，用戶的 App 使用行為有多唯一?
文章結(jié)果表明，僅考慮 App 集合時，用戶行為的唯一性就很高。
在 Fig. 3(a) 中，76% 的用戶能被 Top-4（最常用 4 個）的 App 唯一識別，超過 88% 的用戶可以通過 Rand-4（隨機 4 個）的 App 進(jìn)行區(qū)分。在 Fig. 3(b) 中，作者僅隨機挑選 10% 的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行相同的實驗，仍然得到了類似的實驗結(jié)果
2）進(jìn)一步考慮時空使用特征，用戶的 App 使用行為有多唯一?
文章結(jié)果表明，當(dāng)考慮時間和空間使用特征后，用戶行為的唯一性進(jìn)一步增強。
在 Fig. 4 中，當(dāng)使用細(xì)粒度的時間分辨率 (5min) 時，結(jié)果表明使用 3 條隨機選擇的記錄可以區(qū)分超過 82% 的用戶；當(dāng)考慮 5 條記錄時，98% 的用戶是唯一的。在 Fig. 5 中，可以看到使用 0.2km 的空間分辨率，80% 的用戶可以被 3 條隨機選擇的記錄唯一區(qū)分；當(dāng)考慮 5 條記錄時，95% 的用戶是唯一的。
3）考慮性別、社交和移動等因素，不同屬性人群的 App 使用行為唯一性是否有差異?
文章結(jié)果表明，對于不同性別、社交活躍度和移動模式的人群，他們的 App 使用行為唯一性也存在明顯差異。
Fig. 8、Fig. 11 和 Fig. 14 分別對比了不同性別用戶、不同社交活躍度、不同移動模式的人群間的 App 使用行為的差異性。
主要結(jié)論為：1）男性的 App 使用行為比女性更唯一；2）社交活躍度高的用戶的 App 使用唯一性較低，最可能的解釋是他們更有可能使用流行的 App 導(dǎo)致 App 使用行為更相似了。
3）軌跡移動性低的用戶的 App 使用唯一性較低。進(jìn)一步的研究表明，如 Table 4 所示，低移動性群體使用微信、淘寶、大眾點評等 App 更頻繁，更這說明他們依賴于在線聊天 App 與朋友保持聯(lián)系，并且更有可能通過在線服務(wù)提供食物和商品，這些 App 使用習(xí)慣使他們更容易被區(qū)分。
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