%0期刊文章%@ 1438-8871 %I JMIR Publicat卡塔尔世界杯8强波胆分析ions %V 21% N 6 %P e11934 %T数据挖掘在移动健康应用程序的开发:通过马尔可夫链分析评估应用内导航%A strier,Jeroen %A Vandewiele,Gilles %A Coppens,Paulien %A Ongenae,Femke %A Van den Broeck,Wendy %A De Turck,Filip %A De Marez,Lieven %+ imec-mict，根特大学通信科学系，Miriam Makeplein 1，根特，9000，比利时，32 92649745，jeroen.stragier@ugent.be %K eHealth %K mHealth %K马尔可夫链%K日志数据%K数据分析%D 2019 %7 07.06.2019 %9原创论文%J J Med Internet Res %G英文%X背景:移动应用程序生成大量用户数据。在移动健康(mHealth)领域，研究人员越来越多地发现日志数据的机会，以评估他们的移动应用程序的使用。然而，到目前为止，对这些数据的分析往往局限于描述性统计。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，以发现有意义的使用模式的移动健康应用程序。方法:使用Start2Cycle应用程序25天的实地试验数据(n=22)，这是一款鼓励成年人休闲骑行的应用程序，应用程序的不同页面之间的转换矩阵被组成。从这个矩阵中，构建了一个马尔可夫链，使直观的用户行为分析成为可能。结果:通过视觉检查转换，可以区分出3种应用使用类型(路线跟踪、游戏化和错误报告)。 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. %M 31237838 %R 10.2196/11934 %U //www.mybigtv.com/2019/6/e11934/ %U https://doi.org/10.2196/11934 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31237838

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