一种进行应用推荐的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种进行应用推荐的方法和装置。该方法包括：获取用户的应用相关行为数据；根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属性数据；将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹配，并根据匹配程度进行排序；将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。本发明专利技术提供的技术方案实现了应用推荐的智能化、个性化和自动化，解决了当前基于大众行为的推荐方案的缺少个性化的缺陷，满足用户需求。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种进行应用推荐的方法和装置。该方法包括：获取用户的应用相关行为数据；根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属性数据；将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹配，并根据匹配程度进行排序；将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。本专利技术提供的技术方案实现了应用推荐的智能化、个性化和自动化，解决了当前基于大众行为的推荐方案的缺少个性化的缺陷，满足用户需求。【专利说明】一种进行应用推荐的方法和装置
本专利技术涉及互联网
，具体涉及一种进行应用推荐的方法和装置。
技术介绍
随着Web技术的发展，互联网信息的创建和分享变得越来越容易，每天都有大量 的应用数据发布到网上，应用信息的极度爆炸使得人们对于自己需要的应用的寻找变得越 来越难，传统的搜索技术是一个相对简单的帮助人们找到应用信息的工具，也广泛的为人 们所使用，但搜索引擎并不能完全满足用户对应用信息发现的需求，原因一是用户很难用 恰当的关键词描述自己的应用需求，二是基于关键词的信息检索在很多情况下是不够的。 在这样的形势下，出现了应用推荐系统，用于针对用户的需求进行应用推荐，但是，目前的 大部分应用推荐系统的技术方案都是基于大众行为的推荐，一般是基于静态的由系统管理 人员设定，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的应用，从而对每个 用户给出同样的推荐，无法满足用户的个性化需求。 因此，在面对海量的应用数据的情况下，用户需要一种更加智能的、更加了解他们 需求、口味和喜好的应用推荐机制。 【专利技术内容】 鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上 述问题的一种进行应用推荐的方法和装置。 依据本专利技术的一个方面，提供了一种进行应用推荐的方法，其中，该方法包括： 获取用户的应用相关行为数据； 根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属性数据； 将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹配，并根据 匹配程度进行排序； 将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。 可选地， 所述用户的应用相关行为数据包括：用户的应用下载行为数据和\或用户的应用 浏览行为数据。 可选地， 所述获取用户的应用相关行为数据包括：获取用户的历史应用相关行为数据，以 及实时获取用户当前的应用相关行为数据。 可选地，该方法进一步包括： 应用的详情页中有关于该应用的一个或多个标签，这些标签被设置为标签链接， 使得每个标签被点击时跳转到与该标签相应的应用列表页；对于应用的每个标签，根据该 标签被点击的次数确定该标签关于该应用的准确性权重； 对于一个标签待修正的当前应用，在当前标签修正周期， 获取当前应用的当前标签集合中的各标签的准确性权重； 获取当前应用的推荐补充标签集合，并确定推荐补充标签集合中各标签关于当前 应用的权重； 对当前应用的当前标签集合和推荐补充标签集合进行合并得到标签并集，标签并 集中的每个标签的权重等于该标签在当前应用的当前标签集合中的准确定权重和该标签 在推荐补充集合中的权重的加权和； 对标签并集中的各标签按权重从大到小排序，取前第一预设值个标签作为当前应 用的修正后的标签，用修正后的标签对当前应用的详情页中的标签进行更新。 可选地，所述获取当前应用的当前标签集合中的各标签的准确性权重包括： 当前应用的当前标签集合中的每个标签的准确性权重=该标签被点击的次数/ 当前应用的详情页被访问的次数； 其中，该标签被点击的次数是该标签在当前标签修正周期内被点击的次数，或者 是该标签在当前标签修正周期内被点击的次数以及该标签在前第二预设值个标签修正周 期内分别被点击的次数的加权和。 可选地，所述获取当前应用的推荐补充标签集合，并确定推荐补充标签集合中各 标签关于当前应用的权重包括： 获取当前应用的相似应用集合{Sl，S2，…，Sn}; 将相似应用集合中的各应用的当前标签集合的并集作为当前应用的推荐补充标 签集合； 【权利要求】1. 一种进行应用推荐的方法，其中，该方法包括： 获取用户的应用相关行为数据； 根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属性数据； 将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹配，并根据匹配 程度进行排序； 将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。2. 如权利要求1所述的方法，其中， 所述用户的应用相关行为数据包括：用户的应用下载行为数据和\或用户的应用浏览 行为数据。3. 如权利要求1所述的方法，其中， 所述获取用户的应用相关行为数据包括：获取用户的历史应用相关行为数据，以及实 时获取用户当前的应用相关行为数据。4. 如权利要求1所述的方法，其中，该方法进一步包括： 应用的详情页中有关于该应用的一个或多个标签，这些标签被设置为标签链接，使得 每个标签被点击时跳转到与该标签相应的应用列表页；对于应用的每个标签，根据该标签 被点击的次数确定该标签关于该应用的准确性权重； 对于一个标签待修正的当前应用，在当前标签修正周期， 获取当前应用的当前标签集合中的各标签的准确性权重； 获取当前应用的推荐补充标签集合，并确定推荐补充标签集合中各标签关于当前应用 的权重； 对当前应用的当前标签集合和推荐补充标签集合进行合并得到标签并集，标签并集中 的每个标签的权重等于该标签在当前应用的当前标签集合中的准确定权重和该标签在推 荐补充集合中的权重的加权和； 对标签并集中的各标签按权重从大到小排序，取前第一预设值个标签作为当前应用的 修正后的标签，用修正后的标签对当前应用的详情页中的标签进行更新。5. 如权利要求4所述的方法，其中，所述获取当前应用的当前标签集合中的各标签的 准确性权重包括： 当前应用的当前标签集合中的每个标签的准确性权重=该标签被点击的次数/当前 应用的详情页被访问的次数； 其中，该标签被点击的次数是该标签在当前标签修正周期内被点击的次数，或者是该 标签在当前标签修正周期内被点击的次数以及该标签在前第二预设值个标签修正周期内 分别被点击的次数的加权和。6. -种进行应用推荐的装置，其中，该装置包括： 行为数据获取单元，适于获取用户的应用相关行为数据； 用户属性确定单元，适于根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属 性数据； 匹配单元，适于将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹 配，并根据匹配程度进行排序； 推荐单元，适于将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。7. 如权利要求6所述的装置，其中， 所述行为数据获取单元，适于获取用户的应用下载行为数据和\或用户的应用浏览行 为数据。8. 如权利要求6所述的装置，其中， 所述行为数据获取单元，适于获取用户的历史应用相关行为数据，以及实时获取用户 当前的应用相关行为数据。9. 如权利要求6所述的装置，其中，该装置进一步包括： 标签管理单元，适于在应用的详情页中加入关于该应用的一个或多个标签，将这些标 签设置为标签链接，使得每个标签被点击时跳转到与该标签相应的应用列表页；并且适于 对于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种进行应用推荐的方法，其中，该方法包括：获取用户的应用相关行为数据；根据该用户的应用相关行为数据，确定该用户的应用相关属性数据；将待推荐应用的详情页中的标签与该用户的应用相关属性数据进行匹配，并根据匹配程度进行排序；将排序在前的预设数量的应用推荐给该用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：胡聪，彭蔚，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，奇智软件北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11