[发明专利]一种应用自动推荐的方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种应用自动推荐的方法和一种应用自动推荐的装置。

背景技术

互联网是人们获取信息的一个重要途径，传统互联网的主要特点在于用户寻找自己感兴趣的事物时，需要通过浏览器进行大量的搜索，同时需要人工地过滤掉大量不相关的结果，操作繁琐，且耗费时间和精力。

随着互联网技术的飞速发展，人们对各种网络应用(Application)的需求也越来越广泛，但随着需求的增加，人们在终端客户机中安装的终端应用也越来越多，各种应用在客户端的部署越来越臃肿庞大，这不但造成对终端资源的浪费，而且也不便于管理。即使采用客户端-服务器架构进行部署管理，服务器端在完成客户端的部署后也缺乏对后续使用的管理能力。

尽管现在出现了所谓“瘦客户端(Thin Client)”的概念，瘦客户端将其鼠标、键盘等输入传送到服务器处理，服务器再把处理结果回传至客户端显示。但这种处理模式受制于网络传输速度，以及服务器的处理能力等限制，因此，更多的是应用于企业级的商用局域网中，目前还不适合普通用户的娱乐需求。

为使用户获得更好的使用体验，现有技术提出了为用户提供感兴趣的应用自动推荐的方案，即通过获知用户的兴趣所在，主动为其推荐、提供其感兴趣的应用。然而，这种应用推荐的方式，主要都是通过编辑人员手工推荐的，这种编辑人员手工推荐的方式，主要存在以下缺陷：

1、效率过低，对于应用的推荐覆盖率太低，例如，对于平台上数十万的应用，每天采用人工推荐，也只能推荐几百个。如若想推荐全部应用实际上无法实现，而且覆盖率太低，因为所占比例太低。

2、这种推荐完全是基于编辑人员的统一推荐原则进行，对于每个用户都一样，无法满足用户个性化的需求。因为有些推荐的应用对于某些用户而言是合适的，而对于某些用户却是不喜欢的。

因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：提出一种应用自动推荐的机制，以满足用户的个性化需求，并提高推荐效率和覆盖率。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种应用自动推荐的方法，用以满足用户的个性化需求，并提高推荐效率和覆盖率。

本申请还提供了一种应用自动推荐的装置，用以保证上述方法在实际中的应用及实现。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种应用自动推荐的方法，包括：

接收用户从客户端提交的应用获取请求，所述应用获取请求中包括用户标识；

根据所述用户标识从用户特征库中提取相应用户已有的用户行为信息，所述用户行为信息包括用户针对在先推荐应用的操作信息；

根据所述用户行为信息确定向用户推荐的应用类别；

在所述应用类别的应用数据集中，根据用户针对在先推荐应用的操作信息提取匹配的应用；

按所述应用类别生成对应的应用文件夹，将所述匹配的应用放入对应的应用文件夹中进行推荐。

优选的是，所述的方法，还可以包括：

采集提交所述应用获取请求后的用户行为信息，按用户标识写入用户特征库中。

优选的是，所述用户行为信息还包括用户的本地操作行为信息，和/或，用户的网上操作行为信息；

所述根据用户行为信息确定向用户推荐的应用类别的步骤可以包括：

从所述用户的本地操作行为信息和/或网上操作行为信息中，提取分类标签和对应的第一操作频次；

将所述分类标签按预设的关联规则转换为对应的应用类别；所述预设的关联规则为分类标签及应用类别的转换规则；

从所述用户针对在先推荐应用的操作信息中，提取用户在预设时间段内所操作的应用信息及对应的第二操作频次，所述应用信息中包括应用类别；

根据所述第一操作频次和第二操作频次计算各应用类别的权重，按所述应用类别的权重从高到低进行排序；

提取预设数量的前n个应用类别为向用户推荐的应用类别；其中，所述n为大于1的正整数。

优选的是，通过以下步骤可以生成某个应用类别的应用数据集：

获取同一应用类别的应用，所述应用具有分类标签；

在所述应用中确定主应用及待推荐应用，并根据各应用的分类标签计算待推荐应用与主应用的相似度；

获取所述待推荐应用的质量评分参数；

分别提取同一主应用所对应的待推荐应用，按各待推荐应用的相似度和质量评分参数从高到低进行排序，并提取预设数量前m个的待推荐应用；其中，所述m为大于1的正整数；

将主应用及所提取的对应待推荐应用组成当前应用类别的应用数据集。