摘要：大量移动手机应用（Apps）存在重叠性功能特征，大量用户评论和多个标签，给市场机会发现、开发应用集成和应用选择带来困扰．本文提出基于文本挖掘和相似度网络融合的移动信息服务模式挖掘框架：基于功能描述文本、用户评论、分类标签分别构建个体相似度网络；将从不同信息视角得到的相似度网络进行非线性融合；用聚类验证融合网络有效性，将其用于发现不同移动信息服务模式．最后实验抓取2451个Apps，多视角特征融合方法克服数据水平差异和噪音，集成互补信息．融合结果用于聚类，在归一化互信息和准确率指标上都有显著提升，准确发现地图导航、火车汽车票、打车专车、公交查询等主流移动信息模式．研究成果为发掘市场机会和竞争者提供事实证据．

关键词：信息服务模式 网络融合 文本聚类 多视角特征 移动出行 

单位：西南交通大学交通运输与物流学院; 成都610031; 清华大学经济管理学院; 北京100084; 西南石油大学计算机科学学院; 成都610500