一种基于用户操作记录的应用开发移动设备选取方法
【技术领域】
[0001]本发明是一种基于用户操作记录的应用开发移动设备选取方法，属于软件技术领域，适用于移动应用开发及测试。
【背景技术】
[0002]近年来，随着智能手机和平板电脑的普及，移动应用取得了飞速的发展。2015年已有数百万的移动应用可从各种应用商店下载，下载量达数十亿。大量的移动应用开发者从中获益。
[0003]相较于设备型号相对固定的1S和Windows操作系统，安卓平台因其开源和灵活的特性被大量设备厂商采用，但也为安卓设备带来严重的碎片化问题。根据安卓评测网站OpenSignal的报道，截至2014年已有超过2万种安卓设备型号面世。设备碎片化为移动应用的设计、开发、维护、运营等都带来了挑战。比如，开发者在开发应用时需要考虑设备因素如屏幕尺寸、分辨率等硬件配置。一个在高端机型上运行自如的应用在低端机型上可能无法运行，为了尽可能多地覆盖用户，开发者需要进行更多的测试和质量管理来保障应用的可用性。如果对所有的机型不加区别，开发者需要承担的工作量将极其庞大。
[0004]由于安卓碎片化问题的严重性，应用开发者受资源限制一般只能关注大量设备中的一小部分。而目前的通行做法是参照各大评测网站发布的安卓设备市场份额报告，选取市场份额较大的若干种设备，这一做法其实并不可靠。实际上，市场份额只能反映出各种型号的设备卖了多少台，而无法反映出实际使用情况。更重要的是，一款机型的市场份额和某个特定的应用不一定相关，比如某个应用很可能在一款小众机型上非常受欢迎，而在大众机型上用得并不多。另一方面，即便应用被某个机型安装了，也不一定会被经常使用。
[0005]对于应用开发者来说，不同设备型号的重要性体现在是否带来更多的用户、活跃度和广告收益等方面。要对机型的重要性作出准确的判断，开发者需要知道他们的应用在不同机型上的实际使用情况。若能获知严重碎片化的安卓设备型号对于应用的重要性排名，就可以将有限的资源更好地用于在重要机型的优化上;也可以用来帮助应用营利，比如对于应用内广告，考虑设备型号的精准广告投放策略可以以此为参考判断目标投放人群。
【发明内容】
[0006]针对现存的技术问题，本发明提出一种基于用户操作记录的应用开发移动设备选取方法。一个设备型号的用户使用某个应用越多，那么这一设备对于这个应用越重要，这一思想来源于软件可靠性工程领域的操作配置(operat1nal profileWliSc3Operat1nprofile是软件工程，尤其是软件可靠性工程和软件测试领域广泛采纳的概念。它反映出用户如何使用一个系统，尤其是不同功能的调用概率和不同参数值的分布。这种对用户行为的描述可用来生成测试用例，测试被使用得最多的功能。Operat1n profile能帮助提升开发者与用户之间的交流，让开发者更多思考用户实际关注的产品功能和特征。相应的，使用operat1n prof ile这一概念来为应用甄别出不同设备型号的重要性，可以让开发者了解哪些设备型号的用户使用得最多，从而在这些设备型号上投入更多的测试、优化、运营资源。
[0007]本发明的核心思想是通过对用户操作记录的数据挖掘，分析应用在不同设备上的实际使用情况，从而为指定应用提供各设备型号的重要性排序。对于新上市的或还未上市的应用(这种应用缺少用户使用数据)，则应用协同过滤的思想，用同一类型应用的设备排序作为预测。经过真实数据集的验证，这种预测方法的准确率很高。
[0008]为了反映用户对应用的使用多少，可以根据实际情况选择操作记录中操作的类型。“前台使用时间”指用户与某应用进行交互的时间，这一时间越长，表明用户用该应用的时间越长。本发明即以“前台使用时间”为例，采用不同设备型号的用户的前台使用时间来衡量设备的重要性，从而给出设备的优先排序。
[0009]本发明的技术方案为:
[0010]—种基于用户操作记录的应用开发移动设备选取方法。其中，操作记录中包含多种记录项，此处以“前台使用时间”为例说明。具体步骤为:
[0011 ] I)选取需要预测设备重要性的目标应用；
[0012]2)若该目标应用没有足够的用户数据，则接下一步骤;否则分析用户的操作记录，得到各设备型号的优先排序，方法结束。具体做法为:
[0013]a)选取用户使用该应用的“前台使用时间”记录项；
[0014]b)将前台使用时间按照不同的设备型号进行加总；
[0015]c)对设备型号按照加总的数值从大到小进行排序，即为优先级排序；
[0016]3)在该目标应用所在的应用类别中，找到用户量最多的一组若干个应用；
[0017]4)分析步骤3)所选应用的操作记录，得到各设备型号的优先排序。具体做法为:
[0018]a)选取用户使用这些应用的“前台使用时间”记录项；
[0019]b)将前台使用时间按照不同的设备型号进行加总，不区分应用；
[0020]c)对设备型号按照加总的数值从大到小进行排序。
[0021]5)以上一步中得到的排序预测目标应用的设备排序。
[0022]本发明的核心技术点包括两点。一是应用协同过滤思想，将同类别的已经面世应用的设备优先级排序作为新应用的参考;二是应用operat1n prof ile的思想分析哪些设备对应用更加重要。应用operat1n prof ile时采取的度量标准可以多样化，包括下载与卸载次数的比值、前台/后台联网时间(W1-Fi)、前台/后台联网时间(3G/4G)、前台/后台流量(W1-Fi)、前台/后台流量(3G/4G)等，本发明不作限制，仅以“前台使用时间”为度量标准进行说明。选取不同的度量标准时，后续的技术处理方法类似，但需根据度量标准的语义进行适当调整。比如选取下载/卸载次数比为度量标准时，应将同类应用在不同设备型号的下载、卸载次数加总后再计算比值。
[0023]与现有技术相比，本发