[发明专利]软件推荐方法和系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种软件推荐方法和系统。

【背景技术】

随着计算机技术的发展，客户端软件越来越广泛，遍及即时通信、音视频播放、资源下载、网页浏览、输入法、系统辅助等各个门类。客户端新软件层出不穷，一方面软件商希望把新的软件推送给用户，另一方面用户也希望接触到自己喜欢的新软件，所以产生了软件推荐的需求。

传统的软件推荐方式是向用户推荐与已安装的软件相似或者同类软件。比如，用户下载了一款播放器软件，系统会再推荐另一款播放器软件。而事实上，对于播放器这类软件，用户往往只需要安装一款即可。所以，这种软件推荐对用户意义不大，并没有向用户提供其所需要或者感兴趣的新软件，从而用户接受推荐软件的成功率也不高。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种能提高软件推荐成功率的软件推荐方法。

一种软件推荐方法，包括以下步骤：

服务器创建用户群特征库，所述用户群特征库中存储了用户群类别和对应的用户群判别特征；

客户端提取用户的特征信息，并将所述用户的特征信息提交到所述服务器；

所述服务器将所述用户的特征信息与所述用户群特征库中的用户群判别特征进行匹配，确定所述用户所属的用户群类别；

所述服务器根据所述确定的用户群类别向所述用户推荐软件。

优选的，所述服务器创建用户群特征库的步骤包括：

选取样本用户；

对所述样本用户进行分类，得到所述样本用户的初始类别；

获取所述样本用户的特征信息；

根据所述初始类别和用户的特征信息创建用户群特征库。

优选的，所述获取样本用户的特征信息的步骤为：

获取样本用户的用户信息，提取所述用户信息中与软件相关的特征信息；

所述根据所述初始类别和用户的特征信息创建用户群特征库的步骤为：

根据所述初始类别对所述用户的特征信息进行聚类分析；

根据聚类分析结果获取用户群类别、对应的用户群判别特征及所述用户群判别特征的参考值；

将所述用户群类别、对应的用户群判别特征及所述用户群判别特征的参考值存储在用户群特征库中。

优选的，所述服务器将所述用户的特征信息与所述用户群特征库中的用户群判别特征进行匹配，确定所述用户所属的用户群类别的步骤为：

获取所述用户的特征信息中的特征值；

计算所述特征值与各类用户群类别对应的所述用户群判别特征的参考值之间的距离；

获取最小的所述距离对应的用户群类别，为所述用户所属的用户群类别。

优选的，所述方法还包括：

所述服务器设置与所述用户群类别对应的软件推荐列表；

所述服务器根据所述确定的用户群类别向所述用户推荐软件的步骤为：

根据所述确定的用户群类别选取对应的软件推荐列表；

从所述软件推荐列表中筛选出所述用户未安装的或比用户安装的软件版本更新的软件推荐给所述用户。

此外，还有必要提供一种能提高软件推荐成功率的软件推荐系统。

一种软件推荐系统，包括服务器和与所述服务器进行数据交互的客户端，所述服务器包括：

创建模块，用于创建用户群特征库，所述用户群特征库中存储了用户群类别和对应的用户群判别特征；

所述客户端包括：信息提取模块，用于提取用户的特征信息，并将所述用户的特征信息提交到所述服务器；

所述服务器还包括：

匹配模块，用于将所述用户的特征信息与所述用户群特征库中的用户群判别特征进行匹配，确定所述用户所属的用户群类别；

推荐模块，用于根据所述确定的用户群类别向所述用户推荐软件。

优选的，所述创建模块包括：

样本选取模块，用于选取样本用户；

初始分类模块，用于对所述样本用户进行分类，得到所述样本用户的初始类别；

特征信息获取模块，用于获取所述样本用户的特征信息；

特征库创建子模块，用于根据所述初始类别和用户的特征信息创建用户群特征库。

优选的，所述特征信息获取模块还用于获取所述样本用户的用户信息，提取所述用户信息中与软件相关的特征信息；

所述特征库创建子模块包括：

聚类分析模块，用于根据所述初始类别对所述用户的特征信息进行聚类分析；