User behavior pattern mining and reuse across similar Android apps
User behavior pattern mining and reuse across similar Android apps
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用户行为模式挖掘并在类似的 Android 应用程序中重用
DOI：
10.1016/j.jss.2021.111085
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发表时间：
2022-01
影响因子：
3.5
通讯作者：
Li Zheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mao Qun;Wang Weiwei;You Feng;Zhao Ruilian;Li Zheng
如今，Android应用程序已经渗透到我们生活的方方面面。尽管它们很受欢迎，但理解它们的行为仍然是一项具有挑战性的任务。考虑到许多Android应用程序属于同一类别并共享相似的工作流程，在本文中，我们提出了一种跨相似Android应用程序的用户行为模式挖掘和重用方法，从而降低了理解新应用程序的成本。特别地，对于特定的新应用程序，为了找出其典型行为，可以从另一个类似应用程序中获取涉及频繁出现的工作流的行为模式，并将其转移到该应用程序中。此外，为了重用该应用程序上的行为模式，提出了基于语义的事件模糊匹配策略和连续工作流生成策略来生成该应用程序的工作流。为了评估我们方法的有效性和合理性，我们对 5 个类别的 25 个 Android 应用程序进行了一系列实验。此外，实验结果表明，88.3%的行为模式可以在类似应用程序上完全重用，生成的工作流覆盖了前20%重要状态的89.1%。
Nowadays, Android apps have penetrated all aspects of our lives. Despite their popularity, understanding their behaviors is still a challenging task. Considering that many Android apps are in the same category and share similar workflows, in this paper, we propose a user behavior pattern mining and reuse approach across similar Android apps, thereby reducing the cost of understanding new apps. Particularly, for a specific new app, to figure out its typical behaviors, the behavior patterns that refer to the frequently-occurring workflows can be obtained from another similar app and transferred to this app. Moreover, to reuse the behavior patterns on this app, a semantic-based event fuzzy matching strategy and continuous workflow generation strategy are raised to generate workflows for this app. To evaluate our approach’s effectiveness and rationality, we conduct a series of experiments on 25 Android apps in five categories. Furthermore, the experimental results show that 88.3% of behavior patterns can be completely reused on similar apps, and the generated workflows cover 89.1% of the top 20% of important states.
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DOI：
10.1145/2970276.2970300
发表时间：
2016-08
期刊：
2016 31st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)
影响因子：
--
作者：
Junjie Wang;Song Wang;Qiang Cui;Qing Wang
通讯作者：
Junjie Wang;Song Wang;Qiang Cui;Qing Wang
影响因子：
3.5
作者：
Mao, Ke;Capra, Licia;Jia, Yue
通讯作者：
Jia, Yue
DOI：
10.1145/3213846.3213854
发表时间：
2018-07
期刊：
Proceedings of the 27th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis
影响因子：
--
作者：
Farnaz Behrang;A. Orso
通讯作者：
Farnaz Behrang;A. Orso
DOI：
10.1109/msr.2015.18
发表时间：
2015-05
期刊：
2015 IEEE/ACM 12th Working Conference on Mining Software Repositories
影响因子：
--
作者：
M. Vásquez;Martin White;Carlos Bernal-Cárdenas;Kevin Moran;D. Poshyvanyk
通讯作者：
M. Vásquez;Martin White;Carlos Bernal-Cárdenas;Kevin Moran;D. Poshyvanyk
DOI：
10.1109/issre.2013.6698881
发表时间：
2013-11
期刊：
2013 IEEE 24th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE)
影响因子：
--
作者：
Rodrigo M. L. M. Moreira-Rodrigo-M.-L.-M.-Moreira-50622789;A. C. Paiva;A. Memon
通讯作者：
Rodrigo M. L. M. Moreira-Rodrigo-M.-L.-M.-Moreira-50622789;A. C. Paiva;A. Memon