[发明专利]一种基于移动App运行列表的App冷启动推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于移动App运行列表的App冷启动推荐方法,主要涉及信息检索及推荐系统领域的内容，包括如下步骤：获取大量App信息并进行关键词整理；计算表示关键词关系的加权无向图；根据待推送App信息在所述加权无向图中进行计算并推送。本发明的基于移动App运行列表的App冷启动推荐方法，在训练数据训练出初始模型后，模型可以在使用运行列表内容进行良好推荐的前提下，良好的解决冷启动问题，并且具有良好的可扩展性，并一定程度上克服了基于内容推荐的不足。

主权项

1.一种基于移动App运行列表的App冷启动推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S10.获取大量App信息并进行关键词整理，具体包括：S101.获取大量App的信息，所述信息中包括App描述信息；S102.获取大量用户的运行列表，作为计算使用的数据训练库；S103.对步骤S101中获取的每个App及其描述信息，使用关键词求解方法计算每个App描述信息的关键词及权重；S20.计算表示关键词关系的加权无向图，具体包括：S201.根据用户的运行列表，计算其中包含的所有的App频繁项集；S202.根据计算出的App频繁项集，和每个App的关键词，计算出所有的关键词之间的相关性，得到关键词频繁项集；S203.将计算得出的关键词频繁项集中的词作为节点，词之间的关联权重作为权重组成加权无向图；S30.根据待推送App信息在所述加权无向图中进行计算并推送，具体包括：S301.计算待推送App的描述信息的关键词及权重，在加权无向图中计算该这些关键词的最相关的关键词集；S302.根据计算得出的关键词集映射出对应的App集，根据关键词的相关性对App进行排序，得出最相关的App集，也即最可能出现的频繁项App；S303.对安装了所述频繁项App的用户推送所述待推送App。