[发明专利]应用推荐方法、服务器及计算机可读存储介质在审
申请号: | 201710734427.8 | 申请日: | 2017-08-24 |
公开(公告)号: | CN107688639A | 公开(公告)日: | 2018-02-13 |
发明(设计)人: | 倪秉炬 | 申请(专利权)人: | 努比亚技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心11010 | 代理人: | 于金平 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区高新区北环大道9018*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应用 推荐 方法 服务器 计算机 可读 存储 介质 | ||
技术领域
本发明涉及电子通信领域,尤其涉及一种应用推荐方法、服务器及计算机可读存储介质。
背景技术
现如今使用智能手机终端的用户越来越多,手机终端中安装的应用软件的下载渠道也根据用户使用习惯的不同而存在差异。智能手机厂商为了争取新用户或留住老用户,都在各自制造的智能手机中安装厂商自行研发的应用中心,供用户下载应用。为了提高用户体验,从而提高用户对厂商自行研发的应用中心的忠诚度,各厂商的应用中心都开始开发用户推荐系统。但从现有产品的使用情况来看,现有的用户推荐系统均存在以下问题:首先现有用户推荐系统中用户画像部分与应用推荐部分的耦合性较强,使用户推荐系统在使用时效率低下;其次,现有的用户推荐系统为根据用户ID从数据库中读取相应的待推荐的应用列表,使用户推荐系统在向每个用户进行应用推荐时都需要读取一次数据库,导致系统负载太大。因此,为了解决现有技术中用户推荐系统效率低下,负载过大的问题,需要一种新的应用推荐方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种应用推荐方法、服务器及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术中用户推荐系统效率低下,负载过大的问题。
为实现上述目的,本发明提供的一种应用推荐方法,包括:获取预设ID对应的标签列表,其中,所述标签列表中的标签用于指示预设ID的使用行为;按照所述标签列表中预设标签对应的分值确定待推荐的应用。
进一步,获取预设ID对应的标签列表之前,还包括:对所述预设ID的当前使用行为进行分析,以确定所述当前使用行为对应的标签;在所述标签列表中为所述标签对应的分值加1。
进一步,在所述标签列表中为所述标签对应的分值加1之前,还包括:检测所述标签列表中是否存在所述标签;在所述标签列表中不存在所述标签的情况下,在所述标签列表中新建所述标签。
进一步,获取预设ID对应的标签列表,包括:判断用户是否登录用户ID;在所述用户已登录所述用户ID的情况下,获取所述用户ID对应的标签列表;在所述用户未登录所述用户ID的情况下,获取设备ID对应的标签列表。
进一步,按照所述标签列表中预设标签对应的分值确定待推荐的应用,包括:检测所述预设标签对应的分值是否发生变化;在所述标签列表中所述预设标签的分值发生变化的情况下,确定待推荐的应用为预设应用,其中,所述预设应用为标签与所述预设标签相同且下载量在预设位数之前的应用。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种服务器,包括处理器、存储器及通信总线;所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;所述处理器用于执行存储器中存储的应用推荐的程序,以实现以下步骤:获取预设ID对应的标签列表,其中,所述标签列表中的标签用于指示预设ID的使用行为;按照所述标签列表中预设标签对应的分值确定待推荐的应用。
进一步,所述处理器在执行获取预设ID对应的标签列表的步骤之前,还实现以下步骤:对所述预设ID的当前使用行为进行分析,以确定所述当前使用行为对应的标签;在所述标签列表中为所述标签对应的分值加1。
进一步,所述处理器在执行所述标签列表中为所述标签对应的分值加1的步骤之前,还实现以下步骤:检测所述标签列表中是否存在所述标签;在所述标签列表中不存在所述标签的情况下,在所述标签列表中新建所述标签。
进一步,所述处理器在执行获取预设ID对应的标签列表的步骤时,具体实现如下步骤:判断用户是否登录用户ID;在所述用户已登录所述用户ID的情况下,获取所述用户ID对应的标签列表;在所述用户未登录所述用户ID的情况下,获取设备ID对应的标签列表。
进一步,所述处理器在执行按照所述标签列表中预设标签对应的分值确定待推荐的应用的步骤时,具体实现如下步骤:检测所述预设标签对应的分值是否发生变化;在所述标签列表中所述预设标签的分值发生变化的情况下,确定待推荐的应用为预设应用,其中,所述预设应用为标签与所述预设标签相同且下载量在预设位数之前的应用。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现上述应用推荐方法的步骤。
本发明提出的应用推荐方法通过获取预设ID对应的标签列表,并根据标签列表中预设标签对应的分值确定待推荐的应用,使用户接收到的推荐列表为根据标签推荐的列表而不是根据每个用户本身推荐的列表,解决了现有技术中用户推荐系统效率低下,负载过大的问题。
附图说明
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