【南昌APP開發(fā)】國(guó)內(nèi)首獲IMWUT優(yōu)秀論文，清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)揭示App使用行為
2019-09-28 10:47:31一年一度的普適計(jì)算頂級(jí)會(huì)議 ACM UbiComp 2019 上周在英國(guó)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(huì)議轉(zhuǎn)為 IMWUT 期刊新發(fā)表模式三年以來，國(guó)內(nèi)首次榮獲優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。
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作為普適計(jì)算領(lǐng)域公認(rèn)的頂級(jí)會(huì)議，ACM UbiComp 為全球研究人員提供了一個(gè)探討普適計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)、部署、評(píng)測(cè)和 理解等最新研究進(jìn)展的多學(xué)科交叉交流平臺(tái)。
UbiComp 始于 1999 年，2013 年合并了普遍計(jì)算和普適計(jì)算兩個(gè)國(guó)際會(huì)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(huì)者參與。
UbiComp 從 2017 年開始采用新的發(fā)表模式，每年的會(huì)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(qǐng)參會(huì)。
今年的會(huì)議開幕式在英國(guó)自然歷史博物館舉行，會(huì)議各大論文獎(jiǎng)項(xiàng)相繼頒布。Marc Bchlin 等人獲得 UbiComp 會(huì)議 10 年最有影響力獎(jiǎng)，Manu Gupta 等人獲得普適計(jì)算領(lǐng)域 10 年最有影響力獎(jiǎng)，Zhanna Sarsenbayeva 獲得優(yōu)秀學(xué)生獎(jiǎng)。
而最受關(guān)注的優(yōu)秀論文獎(jiǎng)中，國(guó)內(nèi)清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)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(huì)議轉(zhuǎn)為 IMWUT 期刊新發(fā)表模式三年以來，國(guó)內(nèi)首次榮獲優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。
以下內(nèi)容是對(duì)這篇獲獎(jiǎng)?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(dòng)用戶的 App 使用情況對(duì)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(shí)，人們?cè)絹碓疥P(guān)注其中的隱私問題，那就是 App 使用情況可能會(huì)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(shí)別的可能性。通過和一家主流運(yùn)營(yíng)商合作，作者獲取了一個(gè)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(gè) App，94 億記錄）用于研究該問題。通過大規(guī)模的實(shí)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(duì)于使用超過 10 個(gè) App 的用戶而言，其 App 使用行為非常唯一，隨機(jī) 4 個(gè) App 就能夠唯一識(shí)別 88% 的用戶。當(dāng)進(jìn)一步考慮使用時(shí)間和地點(diǎn)信息時(shí)，用戶的唯一性水平會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。此外，不同屬性（性別、社交活躍度和移動(dòng)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(dòng)用戶的 App 使用行為規(guī)律，能夠?yàn)檫M(jìn)一步研究相應(yīng)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制和個(gè)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(dòng)設(shè)備的普及，如今移動(dòng)應(yīng)用程序 (App) 能夠隨時(shí) 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(shí)間花在了移動(dòng) App 的使用上。因此，理解移動(dòng)用戶的 App 使用行為和探索其行為規(guī)律，對(duì)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(duì)于移動(dòng)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(gè)體的移動(dòng)軌跡就非常獨(dú)特，且不同性別和收入水平人群的移動(dòng)軌跡唯一性具有極大差異，這為后續(xù)的用戶個(gè)體軌跡預(yù)測(cè)、地點(diǎn)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(gè)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(cè)及推薦研究提供理論指導(dǎo)。
基于以上背景，文章使用一個(gè)城市規(guī)模的 App 使用行為數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)了首個(gè)對(duì) App 時(shí)空使用行為唯一性做大規(guī)模實(shí)證分析的工作。為了全面衡量移動(dòng)用戶 App 使用行為的唯一性程度，文章研究了以下三個(gè)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(shí)，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(gè)）的 App 唯一識(shí)別，超過 88% 的用戶可以通過 Rand-4（隨機(jī) 4 個(gè)）的 App 進(jìn)行區(qū)分。在 Fig. 3(b) 中，作者僅隨機(jī)挑選 10% 的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行相同的實(shí)驗(yàn)，仍然得到了類似的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2）進(jìn)一步考慮時(shí)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(shí)間和空間使用特征后，用戶行為的唯一性進(jìn)一步增強(qiáng)。
在 Fig. 4 中，當(dāng)使用細(xì)粒度的時(shí)間分辨率 (5min) 時(shí)，結(jié)果表明使用 3 條隨機(jī)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(shí)，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(jī)選擇的記錄唯一區(qū)分；當(dāng)考慮 5 條記錄時(shí)，95% 的用戶是唯一的。
3）考慮性別、社交和移動(dòng)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(duì)于不同性別、社交活躍度和移動(dòng)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(duì)比了不同性別用戶、不同社交活躍度、不同移動(dòng)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(dòng)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(dòng)性群體使用微信、淘寶、大眾點(diǎn)評(píng)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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