@文章{信息:doi/10.2196/11934，作者=“Stragier, Jeroen和Vandewiele, Gilles和Coppens, Paulien和Ongenae, Femke和Van den Broeck, Wendy和De Turck, Filip和De Marez, Lieven”，标题=“移动医疗应用开发中的数据挖掘:通过马尔可夫链分析评估应用内导航”，期刊=“J Med Internet Res”，年=“2019”，月=“6”，日=“07”，卷=“21”，数=“6”，页=“e11934”，关键词=“eHealth”;移动健康;马尔可夫链;日志数据;数据分析”，摘要=“背景:移动应用程序产生大量的用户数据。在移动健康(mHealth)领域，研究人员越来越多地发现了日志数据来评估其移动应用程序使用情况的机会。然而，迄今为止，对这些数据的分析往往仅限于描述性统计。使用数据挖掘技术，日志数据可以提供更深入的见解。目的:本研究的目的是评估如何使用马尔可夫链和序列聚类分析来发现移动健康应用程序的有意义的使用模式。方法:利用Start2Cycle应用程序25天的现场试验数据(n=22)，该应用程序是一款鼓励成年人休闲骑自行车的应用程序，组成应用程序不同页面之间的过渡矩阵。 From this matrix, a Markov Chain was constructed, enabling intuitive user behavior analysis. Results: Through visual inspection of the transitions, 3 types of app use could be distinguished (route tracking, gamification, and bug reporting). Markov Chain--based sequence clustering was subsequently used to demonstrate how clusters of session types can otherwise be obtained. Conclusions: Using Markov Chains to assess in-app navigation presents a sound method to evaluate use of mHealth interventions. The insights can be used to evaluate app use and improve user experience. ", issn="1438-8871", doi="10.2196/11934", url="//www.mybigtv.com/2019/6/e11934/", url="https://doi.org/10.2196/11934", url="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31237838" }