text: 【TSE亮点文章】基于大规模应用商店数据的App使用模式研究
  图 1 刘譞哲副教授团队论文被选为 TSE 亮点文章
  为了深入理解以应用商店为中心的移动应用生态系统，本文使用应用商店中千万级的应用和用户行为数据，综合运用多项数据挖掘技术和数据分析方法，从多个角度入手，对包括应用流行度、应用管理行为和网络使用情况在内的应用使用行为进行实证研究。
  F1: 应用的受欢迎程度基本遵从帕累托法则( Pareto's Principle )，下载量和用户数的分布遵从幂律( Power Law )。
  图 2 不同下载量的应用数量分布符合幂律
  图 3 应用管理行为分布
  图 4 不同类别应用共同安装情况
  图 5 下卸比与生命周期
  F6: 大量应用在非使用期间会保持长时间的 TCP 连接，而这种后台网络连接是否合理需要进一步研究。
  F7: 一些应用会在后台消耗大量的网络流量，如何去辨别这类流量消耗是否合理具有挑战性。
  图 6 各类应用的后台流量消耗
  图 7 不同设备的独立用户数分布
  F10: 一些应用在某些特定的设备上更容易被卸载，这体现出用户对一些预装应用的负面态度，或表明这些应用在特定设备上存在某种问题。
  F11: 用户的设备选择与不同类型网络下的访问时间之间存在显著相关。
  F12: 持有不同设备的用户对同类别的不同应用具有不同偏好。
  图 8 不同用户组队同类应用的偏好
  一些启示和建议
  通过多维度的深入分析，我们从大规模用户行为数据中获取了大量模式特征，这些特征为移动应用的开发、维护、管理带来一些新的启示，对移动计算环境下软件工程的研究也提出了新的挑战和机遇。
  1. 提升应用商店管理效率
  1) 优化应用商店工作负载
  为了简化，本文假设每个应用的大小相同，并以应用的数量作为缓存大小的度量。
  第一种是基于幂律的静态有限高速缓存机制(Static Finite Cache)。
  第二种是动态无限高速缓存机制(Dynamic Infinite Cache)。
  第三种是基于共同安装模式与最近最少使用(LRU)的有限高速缓存机制(Co-Installed and LRU-based Cache)。
  表 1 高速缓存性能比较
  静态有限高速缓存也能够达到大约 95% 的命中率，而基于共同安装模式与最近最少使用( LRU )的有限高速缓存机制效果最差。
  为了平衡命中率与 Cache 大小，本文综合幂律与共同安装模式，设计了一种可适应性复合有限高速缓存机制( Adaptive Hybrid Finite Cache )。
  这一复合缓存机制综合了两种传统机制的优点。
  假设 .apk 文件平均大小为 10MB ，实现复合缓存的单个 CDN 节点通常需要 150GB 的空间。
  以上的复合缓存机制还可以结合 F2 进行进一步的优化，使得服务器端动态适应不同地区与时段中不同密度的用户请求。
  2) 提升应用推荐算法
  应用商店的一项基本功能是为终端用户合理推荐高质量的应用。
  推荐算法中可能考虑应用的下载情况，而虚假下载行为会对算法结果产生负面影响。
  例如，一个只有 18 个独立用户的应用却有 3581 次下载和更新，且其中的 3563 次下载来自同一个用户，则可以认为出现了虚假下载行为。
  对于收集此类信息的应用商店，可以对少量用户短期内的大量下载行为进行监测。
  3) 预测应用排名
  为此，我们设计出预测应用流行度的新指标。
  2. 避免设备额外资源消耗
  研究长时间后台网络连接是否影响交互性能将是一个有趣的研究课题。
  这些后台唤醒的应用会为用户带来数据流量和电量等方面的隐形开销，而如何衡量这些开销的必要性则需要有效的解决方案。
  在实际操作中，我们基于上文的发现，将后台移动流量作为检测可疑应用的指标。
  由于用户可能会因为额外开销给应用较低的评分，甚至卸载应用，开发者应当有针对性地对应用进行优化。
  3. 解决特定设备问题
  此外，应用开发者还面临 Android 碎片化带来的挑战。
  因此，对设备进行优先级排序成为一个重要的研究课题。
  根据本文数据集中的应用使用信息，可以为设备型号优先排序问题设计有效的技术方案。
  4. 理解用户多样性需求
  在设备机型之外，对用户的分类还可以从年龄、性别、地区等维度进行，而用户需求的多样性也将更为复杂。
  传统的基于产品的软件发布模式经常提供大量功能以期满足所有潜在用户的需求，而移动应用的发布和分发是以一种基于用户的模式进行，与传统模式非常不同。
  5. 寻求应用潜在盈利模式
  应用开发者应该准确定位目标用户以提升获利。
  本文的研究成果还可能帮助应用进行广告推荐。