Application-device matching is a method to find out the applications that are compatible with the device of an end user. In the current mobile software environment, the device fragmentation causes a serious problem to the matching of applications with devices. However, the traditional platform-centric method handles only the features of platform vendors without considering unique feature set of certain devices, such as a device-manufacturer’s feature and a device-differential feature. A lack of feature sets causes the reduction of accuracy in the matching result. In order to improve the accuracy of application-device matching result compare to the traditional platform-centric method, we propose a device-centric method that considers all features of existing devices, through a device-grouping. The device-centric method analyzes the features of devices and their relationships, then it constructs device groups using FP-growth algorithm. In order to reduce the performance overhead as improving accuracy, the constructed device groups are used as a criterion of the proposed matching method. To evaluate our method, we conduct a case study with 22 devices and 10 applications in Google Android as the major open platform that has the device fragmentation problems. The result of case study shows that the proposed method is more accurate in the matching result, compared to the traditional method. The proposed method requires additional data and pre-processing, however it can improve the service quality of the application market service providers with the more accurate matching result.
모바일 소프트웨어 생태계에서 어플리케이션과 단말의 매칭은 어플리케이션 마켓 서비스 제공자가 사용자의 단말과 호환되는 어플리케이션을 선별하여 제공하는 것이다. 최근 모바일 소프트웨어 환경에서는 플랫폼의 개방화에 따른 단말 단편화 현상이 어플리케이션과 단말을 매칭하는데 심각한 문제를 발생시킨다. 기존의 플랫폼 중심적 매칭 방법은 매칭의 기준을 플랫폼에서 배포한 피처만을 기준으로 하는 반면, 제조사 피처, 단말 차별화 피처와 같은 단말 제조 과정에서 임의로 추가된 피처를 구분하지 않기 때문에 매칭 결과의 정확성이 떨어진다. 본 논문은 다양한 단말의 피처를 모두 매칭의 기준으로 포함하는 단말 중심적 매칭 방법을 제안하여 기존의 매칭 방법 대비 매칭 결과의 정확성을 높이고자 한다. 단말 중심적 매칭 방법은 개별 단말을 구성하는 피처들과 이들간의 관계를 분석하고 FP-growth 알고리즘을 적용하여 단말 군을 구축한 뒤, 매칭의 기준을 피처의 조합이 아닌 단말 군으로 변경하여 정확성을 증가시키는 한편, 정확성 증가에 따른 성능의 손실을 줄이고자 한다. 제안한 방법의 정확성 향상은 대표적 개방형 플랫폼인 안드로이드를 대상으로 한 사례 연구를 통해 확인한다. 22종의 단말과 10종의 어플리케이션을 선정하여 기존 방법과 제안한 방법을 비교 했으며, 사례 연구를 통해 확인한 결과, 제안한 방법에서 정확성이 향상되었음을 보였다. 본 논문을 통해 제안된 방법을 이용한 어플리케이션과 단말의 매칭은 기존 방법대비 추가적인 데이터와 사전 준비 과정을 필요로 하지만, 매칭 결과의 정확도를 향상시킴으로써 어플리케이션 마켓 서비스 제공자의 서비스 품질을 높일 수 있다.
