应用的图像的自动选择制造技术

可以基于分类器来向开发者推荐图像和/或视频。分类器可以确定应用商店上的应用的应用度量，该应用度量可以测量应用成功的可能性。系统可以从被视为成功的应用的训练集相关联的图像和/或视频中提取和/或确定特征。可以在应用的训练集上对分类器进行训练，以确定图像和/或视频的哪些特征与应用度量相关联。分类器可以应用于应用商店上的新应用和/或现有的应用，以生成应用的开发者应当使用哪些图像来增加应用成功的可能性的推荐。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】应用的图像的自动选择
技术介绍
应用商店为应用开发者提供了一种将他们的应用传播给用户群(userbase)的方式。应用商店可以提供用户评级、下载量、用户评论、图像、视频、描述、相关应用等的指示。在某些情况下，应用商店可以基于用户的购买历史、用户的浏览历史、用户的朋友的购买、下载、应用的评级等来生成针对一个或多个应用的推荐。作为向最终用户推销应用的一种方式，开发者可以上传诸如图像和/或视频的通过应用商店提供的内容中的一些内容。例如，当用户在应用商店上查看应用的页面时，屏幕截图可以是对于最终用户可见的。通常，开发者提供以用于推销应用的内容可能会影响用户是否选择安装和/或购买应用。然而，最终用户可能不会花太多时间对应用进行思量，例如查看屏幕截图。因此，重要的是选择对特定用户提供有用信息和/或有趣的图像。目前，开发者可以选择该开发者感觉有趣的图像，而不从营销角度来考虑最终用户的偏好或者什么构成了期望的图像。
技术实现思路
根据一个实施方式，应用商店服务器可以确定由应用商店托管的多个应用中的每一个的应用度量。应用度量可以指代基于以下中的一个或多个的复合分值：转化统计、下载统计、评级、持留统计、和流行度统计。可以基于应用度量来选择应用中的第一应用。可以获得与第一应用相关联的图像的特征。可以通过确定特征集来获分值类器。特征集可以表示与第一应用的图像相关联的特征的一部分。在一个实施方式中，公开了一种包括数据库和处理器的系统，数据库和处理器两者都可以与应用商店相关联。数据库可以被配置为存储应用度量。应用度量可以指代基于以下中的至少一个的复合分值：转化统计、下载统计、评级、持留统计、和流行度统计。处理器可以通信地耦合到数据库并且被配置为确定由应用商店托管的多个应用中的每一个的应用度量。处理器可以基于应用度量来选择第一应用。可以获得与应用商店上的第一应用相关联的图像的特征。处理器可以通过确定包括与应用度量相关联的特征的一部分的特征集来获得分类器。在一个实施方式中，根据当前公开的主题的系统包括应用商店服务器，其包括数据库和处理器。该系统可以包括用于确定由应用商店托管的应用的应用度量的装置。应用度量可以指代基于以下中的至少一个的复合分值：转化统计、下载统计、评级、持留统计、和流行度统计。系统可以包括用于基于应用度量来选择第一应用的装置。系统可以包括用于获得与第一应用相关联的图像的特征的装置。系统可以通过确定特征集来获得分类器。特征集可以指代与应用度量相关联的特征的一部分。通过考虑下面的具体实施方式、附图、和权利要求书，所公开主题的附加特征、优点、和实施方式可以被阐述或显而易见。此外，应当理解，前面的
技术实现思路
和以下具体实施方式二者都提供了实施方式的示例，并且旨在提供进一步的解释而不限制权利要求书的范围。附图说明被包括以提供对所公开的主题的进一步理解的附图包含在本说明书中并构成本说明书的一部分。附图还图示了所公开的主题的实施方式，并且与具体实施方式一起用于解释所公开主题的实施方式的原理。并不试图以比对所公开的主题的基本理解以及可以实践所公开的主题的各种方式可能需要的更详细地示出结构细节。图1示出了如本文所公开的、训练分类器的示例过程，该分类器可以确定选择图像(或视频)中的哪个或哪些来增加由最终用户下载应用的可能性。图2是如本文所公开的、可以获得上传到应用商店的图像的分类器的示例系统。图3示出了根据所公开主题的实施方式的计算机。图4示出了根据所公开的主题的实施方式的网络配置。具体实施方式本文中公开的实施方式自动地选择与开发者选择图像和/或视频的实例相比，在营销游戏上可能更成功的图像和/或屏幕截图。推荐的图像和/或视频也可能更有效地接触特定的受众。此外，开发者可以花更少的时间决定哪些图像最好地显示或广告应用的特征。例如，在一些实例下，系统可以推荐可以增加应用商店的最终用户下载应用的可能性的图像。通常，当应用开发者尝试发布游戏或将游戏上传到应用商店时，开发者可以提交一个或多个屏幕截图。在某些实例下，开发者可能会上传数千张图像。然而，应用商店可能允许开发者示出有限数目的截图(例如，十个图像)和/或视频(包括对视频的长度和/或大小的限制)。在一些配置中，开发者的应用可以在具有不同硬件(例如，屏幕尺寸、处理器和存储器)的客户端设备上可用。开发者可能期望针对客户端设备的不同形状因素(formfactor)而利用不同屏幕截图。根据一个实施方式，提供了一种系统，其可以自动确定哪些图像可能增加应用成功的可能性(例如，下载和/或导致最终用户购买)。该系统可以利用分类器，该分类器是在应用商店上从与开发者的应用相同类别的其他成功游戏所获得的图像上进行训练的。屏幕截图库可以基于应用商店的数据库上以及关于应用的特征、与应用商店对接的用户的群体特征、及应用商店上的用户活动的其他数据。可以从应用商店和其他外部来源(例如，开发者的网站)二者获得来自其他成功应用的图像。可以提取和/或确定关于图像的各个特征，诸如图像分辨率、图像简单性、色相、背景颜色、颜色组合、表面处理类型(finishtype)(例如无光泽或光泽)、色调热度(tonalheat)等。分类器可以基于从应用商店上的现有成功应用中提取的特征来进行训练。该应用可以基于其用户群(userbase)的大小、其盈利能力、其评级等而被视为是成功的。作为示例，如果应用是摄影应用，则所提供的图像可以示出不同的色调热度，并且该摄影应用可以示出关于图像编辑的特征，其显示相同的图像如何可以具有黑白版本、饱和色版本等。相比之下，旅行应用可能更多地涉及多样性。与旅行应用相关联的图像从一个图像到下一个图像可能没有太多相似性；然而，图像固有的特性可能是一致的，诸如存在鲜艳的颜色或诸如山、沙漠、海洋等的地貌。赛车游戏可以示出更强烈的图画，例如视频中汽车呼啸而过。作为图像和/或视频的特征，可以提取诸如光圈、焦距、帧率、曝光量等的特征。上述许多特征涉及图像内容(例如，颜色梯度变化、调色板)。图像也可以在质量方面量化。例如，图像质量可以由图像的多少空间为空白来表示。如果一些应用是简约的，则它们可能是更可取的。这样的应用可能会有更多的空白。可以通过像素密度和/或像素变化或偏移来确定空白。许多空白可以指示图像质量较低。图像质量可能通过分辨率来反映。一个640x480像素的图像表示三十万像素，与高分辨率的13MP图像相比质量更低。图像质量的其他示例可以是当画面具有太多被摄对象(subject)(例如，面部识别检测到许多人)和/或被摄对象距相机的距离时。某些图像可能被视为是低质量的，例如，因为图像模糊或不清楚。图像质量和/或内容特征中的每一个可以通过特征向量或以数值方式来捕获和/或表示。可以针对应用商店上的特定类别的应用来训练分类器。此外，可以针对特定设备形状因素(例如，屏幕大小)来训练分类器。例如，对于具有四英寸屏幕的客户端设备，图像可以由分类器确定为具有高质量；但是，在十英寸平板计算机上可能会不那么令人印象深刻。分类器可以虑及特定用户群的群体特征。例如，喜爱第一人称射击游戏的用户的群体特征组成可能不同于利用文字处理应用的用户。例如，群体特征可以指代年龄、性别、和位置。图1是训练分类器的示例过程，该分类器可以确定选择图像(或视频)中的哪个或哪些本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，包括：由应用商店的服务器确定由所述应用商店托管的多个应用中的每个应用的应用度量，其中，所述应用度量是基于以下中的至少一个的复合分值：转化统计、下载统计、评级、持留统计、和流行度统计；基于所述应用度量来选择所述多个应用中的第一应用；获得与所述应用商店上的所述多个应用中的所述第一应用相关联的多个图像的多个特征；以及通过确定包括所述多个特征中的、和与所述应用度量相关的多个特征相对应的一部分的特征集来获得分类器。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.11.12 US 14/539,7771.一种计算机实现的方法，包括：由应用商店的服务器确定由所述应用商店托管的多个应用中的每个应用的应用度量，其中，所述应用度量是基于以下中的至少一个的复合分值：转化统计、下载统计、评级、持留统计、和流行度统计；基于所述应用度量来选择所述多个应用中的第一应用；获得与所述应用商店上的所述多个应用中的所述第一应用相关联的多个图像的多个特征；以及通过确定包括所述多个特征中的、和与所述应用度量相关的多个特征相对应的一部分的特征集来获得分类器。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：基于应用类别来选择所述多个应用中的所述第一应用。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个图像是从与所述多个应用中的所述第一应用相关联的多个视频中获得的。4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：由所述服务器从客户端设备接收新应用的多个图像；将所述分类器应用于所述新应用的所述多个图像；选择所述新应用的所述多个图像的子集；以及将所述多个图像的所述子集呈现给所述客户端设备。5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：确定所述新应用的类别；以及将与所述类别相对应的分类器应用于所述新应用。6.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：从所述客户端设备接收许可，以通过应用商店向所述应用商店的多个用户提供所述新应用的所述多个图像的所述子集。7.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：对所述新应用的所述多个图像的所述子集进行排名。8.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：通过所述客户端设备接收对所呈现的图像的选择。9.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述分类器包括：在所述多个应用中的所述第一应用上训练所述分类器，其中，所述多个应用中的所述第一应用具有高于阈值的应用度量的值。10.一种系统，包括：与应用商店相关联的数据库，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赫里希凯什·阿拉德海耶，阿图尔·库马尔，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：美国,US