[发明专利]应用信息推荐方法、装置及存储介质和服务器有效
| 申请号： | 201711394448.6 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108076154B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 陈岩;刘耀勇 | 申请（专利权）人： | OPPO广东移动通信有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08 |
| 代理公司： | 11332 北京品源专利代理有限公司 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 523860 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种应用信息推荐方法、装置及存储介质和服务器，所述方法包括：获取待推荐应用程序的目标推荐用户的目标用户属性类别；根据所述目标用户属性类别基于预设分类模型，从关联应用程序所有用户中获取所述目标推荐用户，所述预设分类模型基于机器学习方法生成，用于对关联应用程序用户基于用户属性进行分类标记，所述关联应用程序与所述待推荐应用程序相关联；将所述待推荐应用程序的推荐信息，推送给所述目标推荐用户所在终端。本申请实施例提供的技术方案，可以从关联应用程序中精准获取待推荐应用程序的目标推荐用户，仅向该目标推荐用户推送推荐信息，提升了推荐信息推送的精度，节省了推荐设备的资源消耗和成本。 | ||
| 搜索关键词： | 关联应用程序 应用程序 推荐信息 存储介质 分类模型 目标用户 属性类别 应用信息 推送 预设 服务器 方法生成 分类标记 基于机器 推荐设备 用户属性 资源消耗 申请 关联 终端 学习 | ||
【主权项】：
1.一种应用信息推荐方法，其特征在于，包括：/n获取待推荐应用程序的目标推荐用户的目标用户属性类别；/n根据所述目标用户属性类别基于预设分类模型，从关联应用程序所有用户中获取所述目标推荐用户，所述预设分类模型基于机器学习方法生成，用于对关联应用程序用户基于用户属性进行分类标记，所述关联应用程序与所述待推荐应用程序相关联；/n将所述待推荐应用程序的推荐信息，推送给所述目标推荐用户所在终端；/n所述方法，还包括：/n将第一用户的操作数据作为样本基于机器学习方法进行训练，生成预设分类模型，所述第一用户为关联应用程序的已知用户属性类别的用户；/n所述操作数据包括运行应用程序而生成的社交通信数据、拍照数据、电台收听频段数据或者音乐播放数据。/n
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