為了從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中抽取相關(guān)特征進(jìn)行手機(jī)應(yīng)用推薦，使用江蘇電信運(yùn)營(yíng)商在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（ISP）機(jī)房抽取的網(wǎng)絡(luò)深度數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)，從中抽取運(yùn)營(yíng)商所關(guān)心的熱點(diǎn)手機(jī)用戶的App訪問(wèn)信息，然后使用基于矩陣分解（包括奇異值分解（SVD）和非負(fù)矩陣分解（NMF））的推薦算法、奇異值分解推薦算法以及因子分解機(jī)推薦算法進(jìn)行手機(jī)App推薦。實(shí)驗(yàn)表明，因子分解機(jī)算法取得了較好的推薦效果。這說(shuō)明因子分解機(jī)在手機(jī)應(yīng)用推薦的場(chǎng)景中可以更好地描述用戶和物品之間的隱含關(guān)聯(lián)。