[发明专利]一种应用推荐方法及装置

权利要求书

1.一种应用推荐方法，应用于门户平台，其特征在于，所述方法包括：

响应于目标用户的应用推荐请求，获取所述目标用户有权限访问的应用清单；

基于预存的历史用户的应用访问记录数据和所述目标用户的访问信息，通过调用各应用推荐引擎计算所述应用清单中各应用的推荐分数；

基于所述推荐分数，将各所述应用排序，以得到应用推荐结果，并将所述应用推荐结果发送至所述目标用户所在的客户端。

2.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标用户对所述应用推荐结果的点击率，调整各所述应用推荐引擎在计算所述推荐分数时的权重。

3.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，预存的历史用户的应用访问记录数据包括以下至少一：

所述门户平台的所有用户根据用户角色和/或用户群组，在预设时间段内对各应用的访问量统计数据；

所述门户平台的所有用户根据用户角色和/或用户群组，在历史时间段内访问各应用的访问量统计数据；

所述门户平台的所有用户根据用户角色和/或用户群组，在预设时间段内在各周访问各应用的访问量统计数据；

所述门户平台的所有用户根据用户角色和/或用户群组，在预设时间段内在各月访问各应用的访问量统计数据。

4.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，所述目标用户的访问信息包括以下至少一：

所述目标用户在预设时间段内访问所述目标用户所在客户端上的公告数据；

所述目标用户在预设时间段内收到的消息数据；

所述目标用户在预设时间段内收到的待办数据。

5.根据权利要求3所述的应用推荐方法，其特征在于，

通过调用各应用推荐引擎计算所述应用清单中各应用的推荐分数，具体包括：

在所述应用推荐引擎为基于应用访问周期预测的应用推荐引擎时，则：

根据用户角色和/或用户群组，将所有用户划分为多个用户属性类别；

通过所有用户在历史时间段内使用各应用的日志记录，得到各应用基于用户属性类别的访问量周期规律；

基于所述目标用户所属的所述用户属性类别和所述访问量周期规律，得到针对所述目标用户在所述应用清单中各应用的推荐分数。

6.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，

通过调用各应用推荐引擎计算所述应用清单中各应用的推荐分数，具体包括：

在所述应用推荐引擎为基于应用访问高峰监控的应用推荐引擎时，则：

根据用户角色和/或用户群组，将所有用户划分为多个用户属性类别；

通过所有用户在预设时间段内使用各应用的日志记录，得到各应用基于用户属性类别的访问量高峰期规律；

基于所述目标用户所属的所述用户属性类别和所述访问量高峰期规律，得到针对所述目标用户在所述应用清单中各应用的推荐分数。

7.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，

通过调用各应用推荐引擎计算所述应用清单中各应用的推荐分数，具体包括：

在所述应用推荐引擎为基于公告浏览记录的应用推荐引擎时，则：

根据所述目标用户在预设时间段内浏览的公告数据，获取所述公告数据的关键词；

在所述应用清单中各应用的名称、文字介绍、关联公告中，利用所述关键词进行检索；

基于检索结果的相关性，得到针对所述目标用户在所述应用清单中各应用的推荐分数。

8.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，

通过调用各应用推荐引擎计算所述应用清单中各应用的推荐分数，具体包括：

在所述应用推荐引擎为基于消息的应用推荐引擎时，则：

根据所述目标用户在预设时间段内接收的消息数据，获取所述消息数据的关键词；

在所述应用清单中各应用的名称、文字介绍、关联公告中，利用所述关键词进行检索；

基于检索结果的相关性，得到针对所述目标用户在所述应用清单中各应用的推荐分数。