专利名称：应用排名优化方法
技术领域：
本发明涉及一种应用商店中应用排名优化方法。
背景技术：
随着技术的发展，智能电视、智能机顶盒、智能手机等智能化产品越来越受到消费者的青睐。相应的，应用商店中的软件也如雨后春笋般快速地增长。如何将优质的应用通过排名准确地呈现给智能化产品的用户，让用户花费最少的成本及时间选择到适合自己的优质应用，成为维持应用商店健康发展的重点。目前采用单一下载量的方式对软件进行排名，而其弊端已经逐步凸显出来——第三方软件公司经常采用恶意下载方式，以此提升该应用排名。因此，需要改进应用排名方式，防止粗制软件占据榜单，以使得更好地保障应用商店的健康发展。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种应用排名优化方法，该方法能够对软件进行多项指标的综合评定，以使应用排名更加合理。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:应用排名优化方法，包括以下步骤:a系统读取至少两种参数，其中一种为下载量，其余参数为用户评论量和/或应用激活量和/或应用卸载量；b分别计算各参数的参量；c将上述各参数的参量分别与其加权量相乘合并后得到优化排名。具体的，步骤a中的下载量为排除重复下载量之后的值。优选的，步骤b中各参数的参量计算方法分别为下载量参量=今日下载量X8+昨日下载量X5+前日下载量X3+上前日下载量X2 ；用户评论量参量=(今日五星评论数X 16X15%+今日四星评论数X 16X 15%X0.5+今日三星评论数-今日两星评论数X 16X15%-今日一星评论数X 16X 15%X2) +(昨日五星评论数X 16X 15%X80%+昨日四星评论数X 16 X 15%X 0.5 X 80%+昨日三星评论数X 80%-昨日两星评论数X 16 X 15%X 80%-昨日一星评论数X16X15%X2X80%)+ (前日五星评论数X 16 X 15%X 60%+前日四星评论数X 16 X 15%X 0.5 X 60%+前日三星评论数X 60%-前日两星评论数X 16 X 15%X 60%-前日一星评论数X 16X15%X2X60%) + (上前日五星评论数X 16 X 15%X 40%+上前日四星评论数X 16X 15%X0.5X40%+上前日三星评论数X40%-上前日两星评论数 X 16 X 15% X 40%-上前日一星评论数 X 16 X 15% X 2 X 40%)；应用激活量参量=今日应用激活数量X 4+昨日应用激活数量X 2.5+前日应用激活数量X 1.5+上前日应用激活数量；
应用卸载量参量=今日应用卸载量X 1.1。进一步的，步骤c中下载量的加权量占50%，其余参数加权量的总和为50%。作为上述方案的优选方案,步骤a中的其余参数还包括上架时间。进一步的，对至少两个拥有相同优化排名的应用，还包括以下步骤:d根据其上架时间进行再排序，最近上架的应用，其排名靠前。本发明的有益效果是:本方法简单高效，能够更加客观公正地对应用进行排名，遏制粗制软件的排名，维护应用商店的健康有序发展。本发明适用于应用商店中。
具体实施例方式下面结合实施例，详细描述本发明的技术方案。本发明的应用排名优化方法，改进以前单一利用下载量来对应用进行排名的方法，提出利用多项参数综合评定应用排名。实施例基于本领域常用的用户利用应用的方式及回馈方式，本发明中利用下载量、用户评论量参数、应用激活量参数、应用卸载量参数及上架时间参数作为应用排名的评判参数，各个参数的说明如下:下载量:表示一段时间内用户下载该软件的数量，需排除重复下载量。需综合考虑多日的下载量，以免参数值过于局限和片面。用户评论量:业内将该参数划分为5个等级，由用户自身根据使用体验进行选择。第一等级为5星评论，表示该软件品质为优质，作为同类软件的标杆。第二等级为4星评论，表示该软件品质为较好，其优于同类产品。第三等级为3星评论，表示该软件品质为普通，与大部分同类软件类似。第四等级为2星评论，表示该软件品质为较差，其品质低于同类产品。第五等级为I星评论，表示该软件品质为极差，其产品有品质远远低于同类产品或产品存在欺诈行为。用户必须下载该软件后才能进行评论，以免第三方公司恶意评论。需综合考虑多日的用户评论量，以免参数片面，有失公正。应用激活量:该参数反应用户对软件的应用情况，及一段时间内开启该软件的用户数量。考虑到部分用户下载应用后并不会及时激活和安装开启该应用，因此考虑多日的激活量来进行评价。应用卸载量:该参数表示应用在一段时间内卸载的数量，反应用户对软件的依赖度。上架时间:表示该软件提交到软件应用商店的时间。本发明的具体计算方式由以前总下载量，分权到四个参数。其权重比值依次为:下载量占50%，激活应用量占25%，评论量占15%，卸载应用量10%。根据以上四个参数计算所得应用总排名，若有多个应用拥有相同的总排名，则根据其上架时间进行再排序，最近上架的应用，其排名靠前。基于行业内默认的参量计算方法，计算各个参数的参量:下载量参量=今日下载量X8+昨日下载量X5+前日下载量X3+上前日下载量X2 ；用户评论量参量=(今日五星评论数X 16 X 15%+今日四星评论数X 16X 15%X0.5+今日三星评论数-今日两星评论数X 16X15%-今日一星评论数X16X15%X2)+ (昨日五星评论数X16X15%X80%+昨日四星评论数X16X15%X0.5X80%+昨日三星评论数X80%-昨日两星评论数X 16X 15%X80%-昨日一星评论数X16X15%X2X80%) + (前日五星评论数X 16 X 15%X 60%+前日四星评论数X 16 X 15%X 0.5X60%+前日三星评论数X 60%-前日两星评论数X 16 X 15%X 60%-前日一星评论数X 16X15%X2X60%) + (上前日五星评论数X 16 X 15%X 40%+上前日四星评论数X 16X 15%X0.5X40%+上前日三星评论数X40%-上前日两星评论数 X 16 X 15% X 40%-上前日一星评论数 X 16 X 15% X 2 X 40%)；应用激活量参量=今日应用激活数量X 4+昨日应用激活数量X 2.5+前日应用激活数量X 1.5+上前日应用激活数量；应用卸载量参量=今日应用卸载量X 1.1 ;计算总排名，其公式为:总排名=参量下载量X 50%+用户评论量参量X 25%+应用激活量参量X 15% -应用卸载量参量X 10%;对至少两个拥有相同总排名的应用，根据其上架时间进行再排序，最近上架的应用，其排名靠前。
权利要求
1.应用排名优化方法，其特征在于，包括以下步骤: a系统读取至少两种参数，其中一种为下载量，其余参数为用户评论量和/或应用激活量和/或应用卸载量； b分别计算各参数的参量； c将上述各参数的参量分别与其加权量相乘合并后得到优化排名。
2.如权利要求1所述的应用排名优化方法，其特征在于，步骤a中的下载量为排除重复下载量之后的值。
3.如权利要求1所述的应用排名优化方法，其特征在于，步骤b中各参数的参量计算方法分别为 下载量参量=今日下载量X 8+昨日下载量X 5+前日下载量X 3+上前日下载量X 2 ； 用户评论量参量=(今日五星评论数X 16 X 15%+今日四星评论数X 16X 15%X0.5+今日三星评论数-今日两星评论数X 16X15%-今日一星评论数X16X15%X2)+ (昨日五星评论数X16X15%X80%+昨日四星评论数X 16X 15%X0.5X80%+昨日三星评论数X 80%-昨日两星评论数X 16 X 15%X 80%-昨日一星评论数X 16 X 15%X 2 X 80%) + (前日五星评论数X 16X 15%X60%+前日四星评论数X 16X 15%X0.5X60%+前日三星评论数X 60%-前日两星评论数X 16 X 15% X 60%-前日一星评论数X 16 X 15% X 2 X 60%)+ (上前日五星评论数X 16 X 15%X 40%+上前日四星评论数X 16 X 15%X 0.5 X 40%+上前日三星评论数X 40%-上前日两星评论数X 16 X 15% X 40%-上前日一星评论数X 16 X 15% X 2 X 40%)； 应用激活量参量=今日应用激活数量X 4+昨日应用激活数量X 2.5+前日应用激活数量X 1.5+上前日应用激活数量； 应用卸载量参量=今日应用卸载量X1.1。
4.如权利要求1所述的应用排名优化方法，其特征在于，步骤c中下载量的加权量占50%，其余参数加权量的总和为50%。
5.根据I至4任意一项权利要求所述的应用排名优化方法，其特征在于，步骤a中的其余参数还包括上架时间。
6.如权利要求5所述的应用排名优化方法，其特征在于，对至少两个拥有相同优化排名的应用，还包括以下步骤: d根据其上架时间进行再排序，最近上架的应用，其排名靠前。
全文摘要
本发明涉及一种应用商店中应用排名优化方法。本发明所要解决的技术问题是提供一种应用排名优化方法，该方法能够对软件进行多项指标的综合评定，以使应用排名更加合理。采用的技术方案可概括为应用排名优化方法，包括以下步骤a)系统读取至少两种参数，其中一种为下载量，其余参数为用户评论量和/或应用激活量和/或应用卸载量；b)分别计算各参数的参量；c)将上述各参数的参量分别与其加权量相乘合并后得到优化排名。本发明的有益效果是本方法简单高效，能够更加客观公正地对应用进行排名，遏制粗制软件的排名，维护应用商店的健康有序发展。本发明适用于应用商店中。
文档编号G06F17/30GK103177109SQ20131010209
公开日2013年6月26日 申请日期2013年3月27日 优先权日2013年3月27日
发明者王晓章, 张美春, 贾汇东 申请人:四川长虹电器股份有限公司