基于关键词匹配的应用识别与跟踪的开题报告一、研究背景和意义随着智能手机、平板电脑等智能移动设备的普及，应用市场迅速发展，每天都有大量新的应用程序（App）发布。应用程序的数量如此庞大，使得用户难以辨识应用程序的功能和类型。因此，应用程序的识别和跟踪变得非常重要，可以帮助用户快速找到并使用他们需要的应用程序。目前，已经有许多基于机器学习和深度学习等算法的应用程序识别方法，但这些方法需要复杂的特征提取和训练，计算成本较高。与此同时，一些应用程序可以通过其名称、描述和关键词来准确地识别其功能和类型。因此，通过关键词匹配的方法可以实现高效地实现应用程序识别和跟踪。本研究旨在设计和实现一种基于关键词匹配的应用程序识别和跟踪系统，以提高应用程序的发现和管理效率。二、研究方法1.数据采集从不同的应用市场收集大量的应用程序名称、描述和关键词数据，构建数据集。2.特征提取将应用程序名称、描述和关键词转化为向量的形式，以便进行匹配和分类。3.关键词匹配使用关键词匹配算法，将输入的应用程序名称或描述与数据集中的应用程序进行匹配，并确定其功能和类型。4.应用程序跟踪对于用户已经安装的应用程序，记录其相关信息，例如名称、版本、安装时间、占用空间等，并设置提醒功能，以便及时更新和删除应用程序。5.系统实现使用Python编程语言和相应的库来实现该系统，包括应用程序的数据采集、特征提取、关键词匹配和应用程序跟踪功能。三、预期成果通过本研究，预期实现以下成果：1.设计和实现一种高效的基于关键词匹配的应用程序识别和跟踪系统。2.构建一个大规模的应用程序数据集，用于系统的训练和测试。3.实现应用程序的快速识别和跟踪，提高用户应用程序的管理效率。4.提供一个可扩展的框架，以便将来进行更深入的研究和改进。四、拟解决问题本研究拟解决以下问题：1.如何快速识别和跟踪应用程序？2.如何提高用户应用程序管理的效率？3.如何使用简单且有效的算法进行应用程序识别和分类？4.如何根据用户的需求提醒应用程序的更新和删除？五、研究时程安排1.确定研究方向和具体目标（第1周-第2周）。2.收集应用程序数据，构建应用程序数据库（第3周-第4周）。3.完成特征提取和关键词匹配的算法设计和实现（第5周-第6周）。4.实现应用程序跟踪模块和提醒机制（第7周-第8周）。5.系统性能测试和结果分析（第9周-第10周）。6.撰写研究报告和论文（第11周-第12周）。七、初步参考文献1.AbdullahA.Alshawi,“ExploringMobileApplicationCategoriesthroughAnalyzingtheirDescriptionsandKeywords”,Proceedingsofthe2ndInternationalConferenceonDataScienceandBusinessAnalytics,2018.2.HiepT.LeandQuangN.Tran,“DetectingandClassifyingMobileAppsbasedonDescriptiveTextusingMachineLearningTechniques”,JournalofInformationandTelecommunication,vol.2,no.2,pp.123-135,2018.3.JoaoP.S.Cunha,RenataM.G.Souza,etal.,“AComprehensiveAnalysisofMobileAppsbyTheirDescriptions”,Proceedingsofthe31stBrazilianSymposiumonSoftwareEngineering,2017.