[发明专利]应用程序的推荐方法及服务器

权利要求书

1.一种应用程序的推荐方法，其特征在于，包括：

获取应用程序的历史搜索数据，根据所述历史搜索数据，确定各历史搜索词及其各自对应的用户已访问过的各历史应用程序；

分别获取所述各历史搜索词、所述各历史应用程序和各待推荐应用程序的特征数据，对所述特征数据进行训练，挖掘出每个待推荐应用程序对应的至少一个推荐词；及，

当从客户端接收到用户输入的当前搜索词时，根据所述当前搜索词和所述至少一个推荐词确定出至少一个待推荐应用程序，并向所述客户端发送展示所述至少一个待推荐应用程序的通知消息；

其中，所述分别获取所述各历史搜索词、所述各历史应用程序和各待推荐应用程序的特征数据包括：

针对每个历史搜索词，确定该历史搜索词被用户集中输入的程度、该历史搜索词在预定时间段内被输入的次数、该历史搜索词的长度以及该历史搜索词在所有历史搜索词中出现的频率，作为所述特征数据；

针对每个历史应用程序和每个待推荐应用程序，获取该应用程序的文本描述信息，将所述文本描述信息进行分词，获得至少一个描述词；对所述文本描述信息进行识别，获得该应用程序的主题词；将所述文本描述信息转换为实数值，将该应用程序所属的类型、所述至少一个描述词、所述主题词以及所述实数值作为所述特征数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述历史搜索数据，确定各历史搜索词及其各自对应的用户已访问过的各历史应用程序包括：

从所述历史搜索数据中获取用户在搜索应用程序时输入的历史搜索信息，对所述历史搜索信息进行分词，从中抽取出关键词作为所述历史搜索词；

对于每个历史搜索词，从所述历史搜索数据中确定该历史搜索词对应的多个历史应用程序，统计在预定时间段内每个历史应用程序被用户访问过的次数，根据所述次数对该多个历史应用程序进行排序，根据该排序结果取出前L个历史应用程序作为所述各历史应用程序，其中，L为正整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定该历史搜索词被用户集中输入的程度包括：

确定在一定时间段内输入该历史搜索词的所有用户以及输入的时刻，作为基础数据；

通过计算所述基础数据的熵来表征用户集中输入的程度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述特征数据进行训练，挖掘出每个待推荐应用程序对应的至少一个推荐词包括：

针对每个历史搜索词，根据该历史搜索词的特征数据判断该历史搜索词是否为有效搜索词；

对于每个待推荐应用程序，根据该待推荐应用程序的特征数据和每个历史应用程序的特征数据，确定出与该待推荐应用程序相似的至少一个历史应用程序；

将确定出的至少一个历史应用程序所对应的有效搜索词作为该待推荐应用程序对应的所述推荐词。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述当前搜索词和所述至少一个推荐词确定出至少一个待推荐应用程序包括：

从所述当前搜索词中提取出核心搜索词；

若所述核心搜索词和一待推荐应用程序的至少一个推荐词完全匹配或者部分匹配，则将该待推荐应用程序作为所确定出的待推荐应用程序。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，进一步包括：

对于每个待推荐应用程序，确定该待推荐应用程序与其对应的每个推荐词之间的置信度；

所述根据所述当前搜索词和所述至少一个推荐词确定出至少一个待推荐应用程序包括：

若所述当前搜索词和一待推荐应用程序对应的推荐词完全匹配或者部分匹配，将该待推荐应用程序作为备用应用程序；

根据匹配上的推荐词的所述置信度对所有备用应用程序进行排序，根据该排序结果取出前M个备用应用程序作为所述至少一个待推荐应用程序，其中，M为正整数。