[发明专利]检测应用软件下载刷量的方法及装置

权利要求书

1.一种检测应用软件下载刷量的方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内一类型应用的至少一款应用软件；

统计每款应用软件的特征信息；

根据所述特征信息确定存在下载刷量的应用软件；

其中，根据所述特征信息确定存在下载刷量的应用软件包括：

将每款应用软件作为空间中的一个点；

根据所述特征信息为每款应用软件构造对应的特征向量；

根据所述特征向量采用以下算法中的任意一种算法确定存在下载刷量的应用软件：基于距离的离群点检测算法、基于统计的离群点检测算法、基于偏离的离群点检测算法和基于密度的局部离群点检测算法；

其中，根据所述特征向量采用基于密度的局部离群点检测算法确定存在下载刷量的应用软件包括：

根据所述特征向量计算每款应用软件的局部离群点因子；

根据所述局部离群点因子确定存在下载刷量的应用软件；

其中，根据所述特征向量计算每款应用软件的局部离群点因子包括：

根据所述特征向量计算每款应用软件的K-距离，所述K为预设数值；

根据所述K-距离确定每款应用软件的K-距离邻居集合，所述K-距离邻居集合中包含至少一款应用软件；

根据所述K-距离和所述K-距离邻居集合确定每款应用软件的可达距离；

根据所述可达距离确定每款应用软件的局部可达密度；

根据所述局部可达密度确定每款应用软件的局部离群点因子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息为以下信息中至少一种：

下载量、浏览量、点击量、评论数、评分和消费金额。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述特征向量计算一应用软件的K-距离包括：

根据所述特征向量计算其它应用软件到该应用软件的欧式距离；

对所述欧式距离从小到大进行排序，选择前K个不同的欧式距离；

将所述前K个不同的欧式距离中的最大的欧式距离作为该应用软件的K-距离。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述K-距离确定一应用软件的K-距离邻居集合包括：

从其它应用软件到该应用软件的欧式距离中选出小于或等于该应用软件的K-距离的应用软件；

由小于或等于该应用软件的K-距离的应用软件组成的集合作为该应用软件的K-距离邻居集合。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述K-距离和所述K-距离邻居集合确定每款应用软件的可达距离包括：

采用下述公式一计算应用软件的可达距离：

公式一：

reach_dist_MinPts(p,o)＝max{k_distance(o),d(p,o)}

其中，reach_dist_MinPts(p,o)为应用软件p到另一应用软件o的可达距离，所述应用软件o为应用软件p的K-距离邻居集合中的应用软件，k_distance(o)为应用软件o的K-距离，d(p,o)为应用软件p与应用软件o的欧式距离。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述可达距离确定每款应用软件的局部可达密度包括：

采用如下公式二确定每款应用软件的局部可达密度：

公式二：

其中，lrd_MinPts(p)为应用软件p的局部可达密度，N_MinPts(p)为应用软件p的K-距离邻居集合中包含应用软件的个数，所述应用软件o为应用软件p的K-距离邻居集合中的应用软件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述局部可达密度确定每款应用软件的局部离群点因子包括：

采用如下公式三确定每款应用软件的局部离群点因子：

公式三：

其中，LOF_MinPts(p)为应用软件p的局部离群点因子，所述应用软件o为应用软件p的K-距离邻居集合中的应用软件。