一种应用自动推荐的方法及装置制造方法
【专利摘要】本申请提供了一种应用自动推荐的方法和装置，其中，所述的方法，包括：采集用户的访问信息；划分所述用户访问信息所归属的类别；依据所述用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用；生成各个类别对应的应用文件夹，将所查找到的各个类别的应用放入对应的应用文件夹中进行推荐。本申请能够满足用户的个性化需求，并提高推荐效率和覆盖率。
【专利说明】一种应用自动推荐的方法及装置
[0001]本发明专利申请是申请日为2011年12月27日、申请号为201110444074.0、名称为“一种应用自动推荐的方法及装置”的中国发明专利申请的分案申请。
【技术领域】
[0002]本申请涉及信息处理【技术领域】，特别是涉及一种应用自动推荐的方法和一种应用自动推荐的装置。
【背景技术】
[0003]互联网是人们获取信息的一个重要途径，传统互联网的主要特点在于用户寻找自己感兴趣的事物时，需要通过浏览器进行大量的搜索，同时需要人工地过滤掉大量不相关的结果，操作繁琐，且耗费时间和精力。
[0004]随着互联网技术的飞速发展，人们对各种网络应用(Application)的需求也越来越广泛，但随着需求的增加，人们在终端客户机中安装的终端应用也越来越多，各种应用在客户端的部署越来越臃肿庞大，这不但造成对终端资源的浪费，而且也不便于管理。即使采用客户端-服务器架构进行部署管理，服务器端在完成客户端的部署后也缺乏对后续使用的管理能力。
[0005]尽管现在出现了所谓“瘦客户端(Thin Client)”的概念，瘦客户端将其鼠标、键盘等输入传送到服务器处理，服务器再把处理结果回传至客户端显示。但这种处理模式受制于网络传输速度，以及服务器的处理能力等限制，因此，更多的是应用于企业级的商用局域网中，目前还不适合普通用户的娱乐需求。
[0006]为使用户获得更好的使用体验，现有技术提出了为用户提供感兴趣的应用自动推荐的方案，即通过获知用户的兴趣所在，主动为其推荐、提供其感兴趣的应用。然而，这种应用推荐的方式，主要都是通过编辑人员手工推荐的，这种编辑人员手工推荐的方式，主要存在以下缺陷:
[0007]1、效率过低，对于应用的推荐覆盖率太低，例如，对于平台上数十万的应用，每天采用人工推荐，也只能推荐几百个。如若想推荐全部应用实际上无法实现，而且覆盖率太低，因为所占比例太低。
[0008]2、这种推荐完全是基于编辑人员的统一推荐原则进行，对于每个用户都一样，无法满足用户个性化的需求。因为有些推荐的应用对于某些用户而言是合适的，而对于某些用户却是不喜欢的。
[0009]因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是:提出一种应用自动推荐的机制，以满足用户的个性化需求，并提高推荐效率和覆盖率。
【发明内容】
[0010]本申请所要解决的技术问题是提供一种应用自动推荐的方法，用以满足用户的个性化需求，并提高推荐效率和覆盖率。[0011]本申请还提供了一种应用自动推荐的装置，用以保证上述方法在实际中的应用及实现。
[0012]为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种应用自动推荐的方法，具体可以包括:
[0013]采集用户的访问信息；
[0014]划分所述用户访问信息所归属的类别；
[0015]依据所述用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用；
[0016]生成各个类别对应的应用文件夹，将所查找到的各个类别的应用放入对应的应用文件夹中进行推荐。
[0017]优选的是，所述用户的访问信息包括用户的本地操作访问信息，和/或，用户的网上操作访问信息。
[0018]优选的是，所述划分用户访问信息所归属的类别的步骤可以包括:
[0019]提取所述用户访问信息中的主分类标签和对应的操作频次；
[0020]将所述主分类标签按预设的关联规则转换为对应的应用类别；所述预设的关联规则为主分类标签及应用类别的转换规则；
[0021]统计各应用类别对应主分类标签的操作频次，将各应用类别按所统计的操作频次从闻到低进行排序；
[0022]提取预设数量的前n个应用类别，为当前用户访问信息所归属的类别；其中，所述n为大于I的正整数。
[0023]优选的是，所述应用数据集中的应用具有主分类标签和至少一级子分类标签，各种类别的应用数据集分别由具有同一主分类标签的应用组成；
[0024]所述依据用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用的步骤可以进一步包括:
[0025]依据所述用户访问信息所归属的类别确定对应类别的应用数据集；
[0026]提取所述用户访问信息的子分类标签；
[0027]在所述对应类别的应用数据集中，采用所述用户访问信息的子分类标签与应用的对应级别的子分类标签进行匹配，获得匹配的应用及对应的权重；
[0028]按照所述权重从高到低选取前m个应用作为当前类别的应用数据集中匹配的应用，其中，所述m为大于I的正整数。
[0029]优选的是，所述权重可以包括:子分类标签之间的匹配值，或者，子分类标签之间的匹配值和应用的相关值。
[0030]优选的是，所述的方法，还可以包括:
[0031]按各应用类别对应主分类标签的操作频次，设置应用文件夹的展现顺序；
[0032]按所述展现顺序在用户设备的桌面上展现所述应用文件夹；
[0033]在各应用文件夹中，按应用的权重从高到低展现所述应用。
[0034]优选的是，所述的方法，还可以包括:
[0035]获取用户针对所推荐应用的操作信息，相应调整对应应用的权重。
[0036]优选的是，所述的方法，还可以包括:[0037]获取用户针对应用文件夹的操作信息，相应调整应用文件夹的展现顺序。
[0038]优选的是，所述的方法，还可以包括:
[0039]根据所采集的用户访问信息建立用户特征库；
[0040]将用户针对所推荐应用的操作信息，写入所述用户特征库。
[0041]本申请同时公开了一种应用自动推荐的装置，具体可以包括:
[0042]用户访问采集模块，用于采集用户的访问信息；
[0043]用户访问类别划分模块，用于划分所述用户访问信息所归属的类别；
[0044]匹配应用查找模块，用于依据所述用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用；
[0045]匹配应用推荐模块，用于生成各个类别对应的应用文件夹，将所查找到的各个类别的应用放入对应的应用文件夹中进行推荐。
[0046]优选的是，所述用户的访问信息包括用户的本地操作访问信息，和/或，用户的网上操作访问信息。
[0047]优选的是，所述用户访问类别划分模块可以包括:
[0048]特征信息提取子模块，用于提取所述用户访问信息中的主分类标签和对应的操作频次；
[0049]类别对应子模块，用于将所述主分类标签按预设的关联规则转换为对应的应用类别；所述预设的关联规则为主分类标签及应用类别的转换规则；
[0050]排序子模块，用于统计各应用类别对应主分类标签的操作频次，将各应用类别按所统计的操作频次从高到低进行排序；
[0051]归类子模块，用于提取预设数量的前n个应用类别，为当前用户访问信息所归属的类别；其中，所述n为大于I的正整数。
[0052]优选的是，所述应用数据集中的应用具有主分类标签和至少一级子分类标签，各种类别的应用数据集分别由具有同一主分类标签的应用组成；
[0053]所述匹配应用查找模块可以进一步包括:
[0054]应用数据集确定子模块，用于依据所述用户访问信息所归属的类别确定对应类别的应用数据集；
[0055]标签提取子模块，用于提取所述用户访问信息的子分类标签；
[0056]标签匹配子模块，用于在所述对应类别的应用数据集中，采用所述用户访问信息的子分类标签与应用的对应级别的子分类标签进行匹配，获得匹配的应用及对应的权重；
[0057]应用选取子模块，用于按照所述权重从高到低选取前m个应用作为当前类别的应用数据集中匹配的应用，其中，所述m为大于I的正整数。
[0058]优选的是，所述权重可以包括:子分类标签之间的匹配值，或者，子分类标签之间的匹配值和应用的相关值。
[0059]优选的是，所述的装置，还可以包括:
[0060]应用文件夹排序展现模块，用于按各应用类别对应主分类标签的操作频次，设置应用文件夹的展现顺序；并按所述展现顺序在用户设备的桌面上展现所述应用文件夹；
[0061]应用排序展现模块，用于在各应用文件夹中，按应用的权重从高到低展现所述应用。[0062]优选的是，所述的装置，还可以包括:
[0063]权重调整模块，用于获取用户针对所推荐应用的操作信息，相应调整对应应用的权重。
[0064]优选的是，所述的装置，还可以包括:
[0065]应用文件夹顺序调整模块，用于获取用户针对应用文件夹的操作信息，相应调整应用文件夹的展现顺序。
[0066]优选的是，所述的装置，还可以包括:
[0067]特征库建立模块，用于根据所采集的用户访问信息建立用户特征库；
[0068]特征库写入模块，用于将用户针对所推荐应用的操作信息，写入所述用户特征库。
[0069]与现有技术相比，本申请具有以下优点:
[0070]本申请根据用户的访问信息进行归类，形成相应类别的应用文件夹，然后基于所述类别在对应类别的应用数据集中查找匹配的应用，将这些应用放入对应类别的文件夹中进行推荐，从而在应用和用户之间建立联系，充分满足了用户的个性化需求，并有效提高了应用的推荐效率和覆盖率。
[0071]再者，本申请以用户界面作为入口，直接在界面上或通过界面上的链接通过应用文件夹图标向用户推荐应用，以便用户更快更容易的获取所需的应用，方便了用户操作；并且，通过图标作为应用入口的方式可以提示用户对该应用的使用，但在用户真正选择使用之前，并不实际安装该应用对应的配置文件，这样，可以在使用前并不过多占用客户端资源。此外，用户界面中的图标可以由网络侧中心服务器集中部署或推送，这就防止了恶意程序在界面中随意添加恶意图标，进一步提高了安全性。
【专利附图】
【附图说明】
[0072]图1是本申请的一种应用自动推荐的方法实施例1的流程图；
[0073]图2是本申请的一种应用自动推荐的方法实施例2的流程图；
[0074]图3是本申请的一种应用自动推荐的装置实施例的结构框图。
【具体实施方式】
[0075]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和【具体实施方式】对本申请作进一步详细的说明。
[0076]本申请实施例的核心构思在于，根据用户的访问信息进行归类，形成相应类别的应用文件夹，然后基于所述类别在对应类别的应用数据集中查找匹配的应用，将这些应用放入对应类别的文件夹中进行推荐，从而在应用和用户之间建立联系。
[0077]参照图1，其示出了本申请的一种应用自动推荐的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤:
[0078]步骤101、采集用户的访问信息；
[0079]作为本申请实施例具体应用的一种示例，所述用户的访问信息可以包括用户的本地操作访问信息，和/或，用户的网上操作访问信息。
[0080]所述用户访问信息可以由安装在用户设备上的客户端软件进行采集，其中，所述用户设备可以包括计算机、笔记本电脑、手机、PDA、平板电脑等各类智能终端。以下提供几种采集用户的本地操作访问信息，和/或，用户的网上操作访问信息的示例:
[0081 ] 例I，通过浏览器采集用户一段时间内的网上操作访问信息，包括访问的网址及相应的访问次数等；
[0082]如通过浏览器采集用户15天内的网上操作访问信息为:
[0083]
【权利要求】
1.一种应用自动推荐的方法，其特征在于，包括: 采集用户的访问信息； 划分所述用户访问信息所归属的类别； 依据所述用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用； 生成各个类别对应的应用文件夹，将所查找到的各个类别的应用放入对应的应用文件夹中进行推荐。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的访问信息包括用户的本地操作访问信息，和/或，用户的网上操作访问信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述划分用户访问信息所归属的类别的步骤包括: 提取所述用户访问信息中的主分类标签和对应的操作频次； 将所述主分类标签按预设的关联规则转换为对应的应用类别；所述预设的关联规则为主分类标签及应用类别的转换规则； 统计各应用类别对应主分类标签的操作频次，将各应用类别按所统计的操作频次从高到低进行排序； 提取预设数量的前n个应 用类别，为当前用户访问信息所归属的类别；其中，所述n为大于I的正整数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述应用数据集中的应用具有主分类标签和至少一级子分类标签，各种类别的应用数据集分别由具有同一主分类标签的应用组成； 所述依据用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用的步骤进一步包括: 依据所述用户访问信息所归属的类别确定对应类别的应用数据集； 提取所述用户访问信息的子分类标签； 在所述对应类别的应用数据集中，采用所述用户访问信息的子分类标签与应用的对应级别的子分类标签进行匹配，获得匹配的应用及对应的权重； 按照所述权重从高到低选取前m个应用作为当前类别的应用数据集中匹配的应用，其中，所述m为大于I的正整数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述权重包括:子分类标签之间的匹配值，或者，子分类标签之间的匹配值和应用的相关值。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括: 按各应用类别对应主分类标签的操作频次，设置应用文件夹的展现顺序； 按所述展现顺序在用户设备的桌面上展现所述应用文件夹； 在各应用文件夹中，按应用的权重从高到低展现所述应用。
7.如权利要求4或5或6所述的方法，其特征在于，还包括: 获取用户针对所推荐应用的操作信息，相应调整对应应用的权重。
8.如权利要求4或5或6所述的方法，其特征在于，还包括: 获取用户针对应用文件夹的操作信息，相应调整应用文件夹的展现顺序。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括:根据所采集的用户访问信息建立用户特征库； 将用户针对所推荐应用的操作信息，写入所述用户特征库。
10.一种应用自动推荐的装置，其特征在于，包括: 用户访问采集模块，用于采集用户的访问信息； 用户访问类别划分模块，用于划分所述用户访问信息所归属的类别； 匹配应用查找模块，用于依据所述用户访问信息及其类别，在预置的对应类别的应用数据集中查找匹配的应用； 匹配应用推荐模块，用于生成各个类别对应的应用文件夹，将所查找到的各个类别的应用放入对应的应用文件夹中进行`推荐。
【文档编号】G06F17/30GK103744849SQ201310462445
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2011年12月27日 优先权日:2011年12月27日
【发明者】叶松, 秦吉胜, 常富洋 申请人:北京奇虎科技有限公司, 奇智软件（北京）有限公司