[发明专利]应用程序的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用程序的推荐方法，其特征在于，包括：

接收目标用户发起的应用程序的推荐请求；

确定所述目标用户所对应的目标簇，所述目标簇为通过对所有用户使用应用程序的情况进行聚类处理得到的；

基于预先设置的协同过滤算法对所述目标用户与所述目标簇内其他用户进行协同过滤，确定出应用程序的推荐结果。

2.根据权利要求1所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，基于预先设置的协同过滤算法对所述目标用户与所述目标簇内其他用户进行协同过滤，确定出应用程序的推荐结果，包括：

计算所述目标用户与所述目标簇内其他用户的相似度，所述相似度表示用户之间使用应用程序的相似性；

基于所述相似度对所述推荐请求对应的应用程序进行排序，得到所述应用程序的推荐结果。

3.根据权利要求2所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，计算所述目标用户与所述目标簇内其他用户的相似度，包括：

确定所述目标簇内所有用户所安装的应用程序，构建用户与应用程序的矩阵，所述矩阵用于表示用户与安装的应用程序的对应关系；

计算所述目标用户的矩阵与所述目标簇内其他用户的矩阵的相似度，作为所述目标用户与所述目标簇内其他用户的相似度。

4.根据权利要求1所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，在接收目标用户发起的应用程序的推荐请求之后，还包括：

确定所述推荐请求对应的应用程序；

利用预先设置的强规则对确定出的应用程序中部分应用程序增加权重或者降低权重，其中，所述权重作用于所述应用程序的推荐排序。

5.根据权利要求4所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，所述强规则包括：基于用户更新或者安装应用程序的时间去干预应用程序的推荐结果，和/或，对超级应用程序进行降低权重处理，其中，所述超级应用程序是指安装量达到预设阈值的应用程序。

6.根据权利要求1所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，确定所述目标用户所对应的目标簇，包括：

将所述目标用户与预先聚类得到的用户簇进行匹配，得到与所述目标用户所在的目标簇。

7.根据权利要求1所述的应用程序的推荐方法，其特征在于，确定所述目标用户所对应的目标簇，包括：

获取所有用户使用应用程序的用户数据；

利用预先设置的聚类算法基于所述用户数据对所有用户进行聚类，得到多个簇；

确定所述目标用户所在的簇，作为所述目标簇。

8.一种应用程序的推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收目标用户发起的应用程序的推荐请求；

确定模块，用于确定所述目标用户所对应的目标簇，所述目标簇为通过对所有用户使用应用程序的情况进行聚类处理得到的；

推荐模块，用于基于预先设置的协同过滤算法对所述目标用户与所述目标簇内其他用户进行协同过滤，确定出应用程序的推荐结果。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。