[发明专利]小众app分类系统

说明书

本发明涉及一种小众app分类系统，实现步骤S1、基于app分类模型中，生成M类小众app；步骤S2、基于目标向量生成模型，生成每一小众app的目标向量；步骤S3、将类内距离和类间距离小于预设预设比值的小众app类别中的所有小众app的类别标签变更为第(M+1)类别；步骤S4、将类内距离和类间距离大于等于预设预设比值的小众app类别确定为待处理类别，设定初始半径，对于每一所述待处理类别，以预设的半径递增步长调整半径，在每一半径下的小众app密度和小众app召回率，基于所述待处理类别在不同半径下的app密度分布和app召回率分布从所述待处理类别确定实际属于该类别的小众app,将未被确定的小众app的标签变更为第(M+1)类别。本发明提高了小众app的分类准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种小众app分类系统。

背景技术

随着科技的迅速发展，app的数量也迅猛增长，很多应用场景下需要基于一个或多个类别的app进行分析，这便需要对海量app进行准确的分类。现有的app分类多是直接基于app的名称、包名等app特征信息训练得到分类模型进行app分类，app根据安装量的量级可以划分为小众app和大众app，小众app在全部app中占据很大，种类较多，小众app总数据量非常大，而每一小众app的样本数量又较少，因此采用现有的app分类方法对海量的小众app进行分类，分类准确性低。由此可知，如何提高小众app的分类准确性成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明目的在于，提供一种小众app分类系统，提高了小众app的分类准确性。

根据本发明第一方面，提供了一种小众app分类系统，包括预先构建的第一数据库和第二数据库，预先训练的app分类模型和app目标向量生成模型存储有计算机程序的存储器和处理器，所述第一数据库存储有小众app特征信息记录，所述小众app特征信息记录包括小众app id和对应的多个app特征信息；所述第二数据库存储有小众app序列表和小众app初始向量映射表，所述小众app序列表包括小众app安装序列表、小众app卸载序列表以及小众app活跃序列表中的一种或多种；所述app分类模型基于第一样本小众app在所述第一数据库对应的特征信息训练得到；所述app目标向量生成模型基于所述第二数据库中的样本用户id对应的小众app序列记录和小众app初始向量映射表训练得到，所述小众app为安装量小于预设安装量的app；

当所述处理器在执行所述计算机程序时，实现以下步骤：

步骤S1、基于所述第一数据库中的每一小众app特征信息记录生成输入特征向量，并输入到所述app分类模型中，得到每一小众app的类别标签，从而生成M类小众app；

步骤S2、将每一所述小众app初始向量输入所述app目标向量生成模型，生成每一小众app对应的目标向量；

步骤S3、获取每一类小众app对应的中心向量，基于每一类小众app对应的中心向量和每一类小众app中所有小众app的目标向量得到每一类小众app对应的类内距离和类间距离，将类内距离和类间距离小于预设预设比值的小众app类别中的所有小众app的类别标签变更为第(M+1)类别；

步骤S4、将类内距离和类间距离大于等于预设预设比值的小众app类别确定为待处理类别，设定初始半径，对于每一所述待处理类别，以预设的半径递增步长调整半径，获取所述待处理类别在每一半径下的小众app密度和小众app召回率，基于所述待处理类别在不同半径下的app密度分布和app召回率分布从所述待处理类别确定实际属于该类别的小众app,将未被确定的小众app的标签变更为第(M+1)类别。

本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提供的一种小众app分类系统可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：