应用推荐方法及装置、服务器设备的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种应用推荐方法及装置、服务器设备。所述方法包括：根据终端设备最近浏览和下载的应用采集终端设备的行为数据列表，该列表包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间；根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用构成备选应用集合；根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理得到各第一应用的初始加权值；根据各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值生成应用推荐列表，向终端设备发送应用推荐列表，以供终端设备展现应用推荐列表。本发明的技术方案，能够实现个性化推荐，有效地提高应用的推荐效率。
【专利说明】应用推荐方法及装置、服务器设备
【技术领域】
[0001]本发明涉及互联网【技术领域】，尤其涉及一种应用推荐方法及装置、服务器设备。
【背景技术】
[0002]随着智能化终端的不断发展以及人们对互联网应用需求的不断增加，终端上使用的各种应用慢慢地进入人们的视野中，方便了人们的生活。
[0003]现有技术中，已经有大量的应用登录到各大智能终端的平台上，而且应用的数量是非常之大，新增的应用也是非常之多。通常情况下，终端设备无从了解这些应用，当然也不会去下载使用它。各应用提供商通过应用推荐服务器向终端设备推荐其新应用或者使用频率较高的应用，并介绍应用的功能，以供终端设备根据自身需求选择是否使用。
[0004]在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题:现有的应用推荐方法完全是应用提供商通过应用推荐服务器根据应用使用的频率高低或者应用提供商想要推销的新应用，向终端设备推荐应用，而这些推荐的应用往往并不是终端设备所需要的应用，因此，现有技术的方案中应用推荐效率较低。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供一种应用推荐方法及装置、服务器设备，用于提高应用的推荐效率。
[0006]一方面，本发明提供一种应用推荐方法，包括以下步骤:
[0007]根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，所述行为数据列表包括多个第一应用标识以及各所述第一应用最近的行为时间；
[0008]根据各所述第一应用与预设应用库中各所述第二应用的关联度，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成备选应用集合；所述备选应用集合中包括多个所述第二应用标识、各所述第二应用对应的关联度以及所述关联度对应的所述第一应用标识；
[0009]根据当前时刻对各所述第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各所述第一应用的初始加权值；
[0010]根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表；
[0011]向所述终端设备发送所述应用推荐列表，以供所述终端设备展现所述应用推荐列表。
[0012]另一方面，本发明还提供一种应用推荐装置，所述装置包括:
[0013]行为数据采集模块，用于根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，所述行为数据列表包括多个第一应用标识以及各所述第一应用最近的行为时间；
[0014]备选应用集合获取模块，用于根据各所述第一应用与预设应用库中各所述第二应用的关联度，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成备选应用集合；所述备选应用集合中包括多个所述第二应用标识、各所述第二应用对应的关联度以及所述关联度对应的所述第一应用标识；
[0015]归一化处理模块，用于根据当前时刻对各所述第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各所述第一应用的初始加权值；
[0016]推荐列表生成模块，用于根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表；
[0017]推荐模块，用于向所述终端设备发送所述应用推荐列表，以供所述终端设备展现所述应用推荐列表。
[0018]另一方面，本发明还提供一种服务器设备，所述服务器设备上设置有如上所述的应用推荐装置。
[0019]本发明提供的应用推荐方法及装置、服务器设备，通过根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，行为数据列表包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间；根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合；备选应用集合中包括多个第二应用标识、各第二应用对应的关联度以及关联度对应的第一应用标识；根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值；根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表，向终端设备发送应用推荐列表，以供终端设备展现应用推荐列表。通过采用本发明的上述技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高终端设备的用户使用体验。
[0020]本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0021]下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中:
[0023]图1为本发明一实施例提供的应用推荐方法的流程图。
[0024]图2为本发明另一实施例提供的应用推荐方法的流程图。
[0025]图3为本发明实施例提供的一种应用推荐列表示意图。
[0026]图4为本发明实施例提供的应用推荐方法的一种示例示意图。
[0027]图5为本发明一实施例提供的应用推荐装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0028]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0029]图1为本发明一实施例提供的应用推荐方法的流程图。如图1所示，本实施例的应用推荐方法的执行主体为应用推荐装置。该应用推荐装置设置在服务器一侧，以实现应用的推荐。本实施例的应用推荐方法具体可以包括以下步骤:
[0030]100、根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表；
[0031]本实施例的行为数据列表可以包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间等行为数据；第一应用最近的行为时间指的是该终端设备最后一下使用该第一应用的时间，也就是该终端设备使用该第一应用的所有时间中距离当前时刻最近的时间。第一应用的行为可以为浏览行为和下载行为等等。例如可以采用数据栈存储终端设备最近的浏览的数据和下载的数据，并始终保证最新的N个应用数据在栈中，本实施例的N可以根据实际需求来设置，例如可以为10个，或者20个，或者满足需求设置的其他数量个。
[0032]在网络使用场景下，每个终端设备可以为手机、或者个人电脑(Person Computer ；PC)等等设备，终端设备在使用其设备浏览或者下载应用时，都可以留下行为数据的痕迹。当终端设备想要使用该应用推荐方案时，需要能够允许采集其行为数据，即对应用推荐装置进行授权，允许应用推荐装置采集其行为数据。终端设备使用的设备与应用推荐装置之间可以为有线通讯，也可以为无线通讯，在此不作限制，应用推荐装置可以通过访问该终端设备使用的设备采集该终端设备的行为数据。101、根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合；
[0033]本实施例的备选应用集合中包括多个第二应用标识、各第二应用对应的关联度以及该关联度对应的第一应用标识。
[0034]本实施例的预设应用库可以是从互联网上下载的，或者根据现有的应用创建的。例如互联网上可以有包括很多应用的预设应用库，当然互联网上的预设应用库也是由预先创建的。当根据现有的应用创建预设应用库时，从互联网上获取一些应用的标识，将这些应用的标识组成一个应用库，即可为预设应用库。当然，参考应用提供服务器上该应用被使用的情况如被下载使用的次数，预设应用库中还可以包括每个应用被下载使用的次数。对应的，本实施例的该预设应用库中可以包括每一个第二应用标识，以及每一个第二应用被下载使用的次数，当然也还可以包括一些其他的参数，在此不再赘述。
[0035]102、根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值；
[0036]例如，可以将行为时间离当前时刻时间近的第一应用设置的初始加权值大一点，将行为时间距离当前时刻时间近的第一应用设置的初始加权值小一点。
[0037]103、根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表；
[0038]104、向终端设备发送应用推荐列表，以供终端设备展现应用推荐列表。
[0039]这样可以供终端设备根据推送的应用推荐列表选择想要使用的应用下载使用。
[0040]本实施例中的应用推荐列表中可以包括多个第二应用标识,其中应用推荐列表中的第二应用均为备选应用集合中的第二应用。进一步地，应用推荐列表中还可以包括第二应用的下载次数等等。
[0041]本实施例的应用推荐方法，通过根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，行为数据列表包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间；根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合；备选应用集合中包括多个第二应用标识、各第二应用对应的关联度以及关联度对应的第一应用标识；根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值；根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表。通过采用本实施例的上述技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高终端设备的使用体验。
[0042]进一步可选地，在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，其中步骤101 “根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合”，具体可以包括如下步骤:
[0043](I)计算各第一应用与各第二应用的关联度；
[0044]例如可以根据各第一应用的行为数据和各第二应用的行为数据采用协同过滤的方法，计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度；
[0045]或者可以根据各第一应用的属性标签和各第二应用的属性标签采用协同过滤的方法，计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度；
[0046]或者可以根据各第一应用的行为数据和属性标签，以及各第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，综合计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度。
[0047]应用的关联度为应用的关联性的体现，具体地，可以利用终端设备行为数据计算应用关联性，如浏览应用A的终端设备浏览B的可能性多少，安装A应用的终端设备安装B的可能性多少，这种可能性是基于终端设备行为的关联性；也可以用应用标签计算应用之间的关联性，即关联性越大代表的应用功能相似度越大。如可以采用现有的协同过滤的算法来计算第一应用和第二应用之间的关联度。其中可以主要利用终端设备的行为数据来计算的关联度，例如A应用被1000个终端设备下载使用，而这1000个终端设备同时也下载使用了 B应用，而其中仅有100个终端设备下载使用了 C应用，可以采用协同过滤的算法计算各应用之间的关联度，显而易见的，A应用与B应用的关联度较大，而A应用与C应用的关联度较小。可选地，还可以利用应用的属性标签计算第一应用和第二应用的关联度，对于每一个应用，在该应用创建时还可以对应设置一组属性标签来表征该应用的特性及功能，当第一应用有A、B、C和D四个属性标签，第二应用有A、B、C和D四个属性标签，第三应用有A、E、F和G四个属性标签时，也可以采用现有的协同过滤的算法来计算应用之间的关联度。显而易见的，第一应用和第二应用之间的关联度大于第一应用和第三应用之间的关联度。
[0048]需要说明的是，本发明实施例中的计算各第一应用与各第二应用的关联度可以是离线进行的。例如可以采用一个离线的计算引擎模块预先离线计算各第一应用与各第二应用的关联度。
[0049]当根据各第一应用的行为数据和属性标签，以及各第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，综合计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度，可以根据实际需求，例如取根据行为数据计算的关联度的的百分之八十加上根据属性标签计算的关联度的百分之二十，作为最终的关联度。该实施例仅为举例，实际需求中可以根据需求调整两部分计算的比例，在此不再赘述。
[0050](2)按照各第一应用与各第二应用的关联度由大到小的顺序，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。
[0051]按照上述步骤(I)可以计算行为数据列表中各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，并按照关联度由大到小的顺序，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，也可以理解为，按照关联度由大到小的顺序，将各关联度对应的第二应用排序，取关联度较大的多个第二应用，构成备询应用集合。
[0052]进一步可选地，在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，步骤101 “根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合”，具体还可以包括如下步骤:从计算设备获取各第一应用与各各第二应用的关联度；按照各第一应用与各第二应用的关联度由大到小的顺序，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。该方案中，由计算设备离线计算各第一应用与各各第二应用的关联度，当需要时，直接从计算设备中获取，避免应用推荐设备实时在线计算，能够进一步提高应用推荐的效率。其中计算设备具体可以采用上述实施例的计算步骤(I)来计算各第一应用与各各第二应用的关联度。
[0053]以终端设备是移动设备如手机为例，其实服务端识别手机是根据其唯一标识的，例如，服务器可以获取计算设备的设备标识和移动设备的终端数据。而后确定移动设备认证通过后，服务器可以构建所述设备标识和所述终端数据的映射关系，从而建立所述计算设备和所述移动设备的关联关系。
[0054]其中，所述设备标识用于标识一个计算设备，如，计算设备的IP地址，网卡地址和MID值等。其中，MID (Mobile Internet Device，移动互联网设备)值是通过移动设备的硬件的编号计算出的唯一的特征值。
[0055]所述终端数据是移动设备的相关数据，如移动设备的名称，移动设备的国际移动设备身份码(International Mobile Equipment Identity, IMEI),移动设备的型号等，此夕卜，若移动设备是手机，则对应的终端数据还可以包括该手机的手机号码。其中，所述MEI可以唯一标识一个移动设备。
[0056]本发明实施例中的应用推荐设备设置在服务器端，因此可以得知，本实施例方案中，计算设备计算并产生关联度数据，应用推荐装置组装和传输数据，即生成应用推荐列表的过程，终端设备用于展现数据即应用推荐列表。本发明实施例中描述的主要是根据终端设备的行为信息推荐应用，各个设备中的标识符是利用设备硬件号，加上第五版消息摘要算法(Message Digest Algorithm ;MD5)算法计算后得到的唯一标识该终端设备的标志符。本发明实施例中，终端设备中的PC和移动设备相同的用户不相互关联，即可以分别当成独立的用户。在展现应用推荐列表时，需要应用推荐装置获取终端设备唯一标识符，然后将终端设备的唯一标识符传入到应用推荐装置，进而由应用推荐装置到该终端设备的信息库中找到该终端设备相应的浏览记录和安装记录，最后根据该终端设备的行为数据信息组装，并利用离线计算所得到的关联度计算结果，得出应用推荐列表，并返回给前端的页面来展现应用推荐列表。本实施例中，应用推荐装置可以为手机助手，当手机助手的后端服务器获取到应用推荐列表之后，将该应用推荐列表返回至安装在终端设备中的手机助手前端，并由前端的页面调用手机助手的服务端接口，并在服务器端口中调用推荐接口获取应用的推荐列表，然后在服务端接口中获取应用推荐列表数据，该加载方式为网页方式。
[0057]亦即，上述实施例中的步骤100 “根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表”，具体包括:获取终端设备的标识符，终端设备的标识符为采用终端设备的硬件标识和第五版消息摘要算法计算得到的用于唯一标识终端设备的标识符；根据终端设备的标识符，从终端设备的信息库中获取终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录；根据终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录中终端设备最近浏览和下载的应用，生成终端设备的行为数据列表。
[0058]进一步可选地，在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，其中步骤103 “根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表”，具体可以包括:
[0059](a)根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，获取各第二应用的推荐值；
[0060]例如可以采用如下公式计算各第二应用的推荐值:
[0061 ] Scorei=Sji^wj
[0062]其中i为备选应用集合中的第二应用标识,Scorei为第二应用的推荐值,j为第一应用标识，Sji为备选应用集合中的第二应用i与第一应用j之间的关联度，Wj为第一应用的初始加权值。
[0063](b)按照各第二应用的推荐值由大到小的顺序，从备选应用集合中获取预设数值的第二应用标识，生成应用推荐列表。
[0064]也就是说，将第二备选`应用集合中的各个第二应用标识，按照各第二应用的推荐值由大到小的顺序顺序，依次选取预设数值的第二应用标识构成应用推荐列表。例如预设数值可以为20或者10个等等，具体可以根据实际需求设置。
[0065]在上述实施例的技术方案的基础上，应用推荐列表中还包括各第二应用的推荐值和/或推荐理由，进一步地，推荐理由包括根据第二应用在备选应用集合中对应的第一应用推荐第二应用。这样，终端设备根据推荐值和推荐理由，可以对推荐的应用更加信任，进一步提高了应用的推荐效率。
[0066]需要说明的是，上述实施例中的步骤100 “根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表”，具体可以包括:根据终端设备最近浏览和下载的应用，周期性地采集终端设备的行为数据列表。而且进一步地，还可以根据实际需求调整采集周期，例如每天采集一次，或者更小时间间隔采集一次，可以实现实时采集，从而实现后续应用的实时推送，能够有效地提高应用的推荐效率，并且是在用户许可的情况下进行上传云端处理的。
[0067]需要说明的是，本实施例中，根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集所述终端设备的行为数据列表，所述行为数据列表包括多个第一应用标识以及各所述第一应用最近的行为时间；在此过程中，所有涉及的数据信息等都采用密文的方式进行加密传输，以便保障用户信息的安全性，
[0068]上述实施例的所有技术方案，可以采用可以结合的方式任意组合，形成本发明的可选技术方案，在此不再一一赘述。[0069]上述实施例的技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高用户的使用体验。
[0070]图2为本发明另一实施例提供的应用推荐方法的流程图。本实施例应用推荐方法在上述图1及其后续可选实施例的基础上，进一步更加详细地介绍本发明的技术方案。如图2所示，本实施例应用推荐方法，具体可以包括如下步骤:
[0071]200、应用推荐装置根据终端设备最近浏览或者下载的应用，周期性地采集终端设备的行为数据列表；
[0072]本实施例的行为数据列表可以包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间等行为数据。
[0073]201、计算设备计算行为数据列表中各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度Sji ；
[0074]Sji为备选应用集合中的第二应用i与第一应用j之间的关联度。例如具体可以根据各第一应用的行为数据以及各第二应用的行为数据、或者根据各第一应用的属性标签以及各第二应用的属性标签，或者根据各第一应用的行为数据和属性标签，以及各第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，综合计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度，详细可以参考上述实施例的记载，在此不再赘述。
[0075]202、应用推荐装置从计算设备获取所有关联度，按照各第一应用与各第二应用的关联度由大到小的顺序，从预设 应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。
[0076]具体地，可以由应用推荐装置向计算设备发送关联度获取请求，而计算设备接收到应用推荐装置的请求后，会获取所有关联度，并向应用推荐装置反馈计算得到的所有关联度。也就是说，按照各第一应用与各第二应用的关联度的由大到小的顺序，对预设应用库中各第二应用排序，并按照关联度由大到小的顺序，依次选取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。
[0077]203、应用推荐装置根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值Wj ；
[0078]归一化处理的实现详细可以参考上述实施例的记载，在此不再赘述。
[0079]204、应用推荐装置根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，获取各第二应用的推荐值；
[0080]采用如下公式计算Scorei=Sjjwj.[0081]其中i为备选应用集合中的第二应用标识,Scorei为第二应用的推荐值,j为第一应用标识。
[0082]205、应用推荐装置按照各第二应用的推荐值由大到小的顺序，从备选应用集合中获取预设数值的第二应用标识，生成应用推荐列表；
[0083]也就是说，按照各第二应用的推荐值由大到小的顺序对备选应用集合中的各个第二应用标识排序，并按照推荐值由大到小的顺序，依次从备选应用集合中选取预设数值如top20的第二应用标识，生成应用推荐列表。
[0084]206、应用推荐装置向终端设备发送应用推荐列表；应用推荐装置在生成应用推荐列表之后，可以准备向终端设备发送应用推荐列表，例如本申请中发送的应用推荐列表可以是网页的形式。此时，应用推荐装置可以对应用推荐列表中所包括的应用的信息进行解析，并生成包括有应用推荐列表中各个要推荐的应用信息的网页的文档对象模型(Document Object Model,DOM),其中，所述DOM是可以以一种独立于平台和语言的方式,访问和修改一个文档的内容和结构。其中，HTML DOM是XTML/XHTML的文档对象模型。可以将所述HTML DOM理解为网页的应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)，从而可以获取网页中的数据。
[0085]其中，生成的网页中可以包括各种待推荐的应用内容，如游戏、应用程序、音乐和壁纸等，也可以是一个网站的页面等。此时对应的，可以向终端装置发送生成的包括应用推荐列表的网页。
[0086]例如，终端设备可以通过应用推荐装置的客户端如手机助手连接到应用推荐装置的后端的服务器端，和PC所不同的是访问的服务端接口不同，所以返回的数据不同，服务端会相应给客户端返回适配不同设备的数据信息，包括网页。
[0087]207、终端设备在前端界面显示接收到的应用推荐列表。
[0088]例如终端设备可以通过应用推荐装置的客户端如手机助手连接到应用推荐装置的后端的服务器端时，终端设备接收的是应用推荐装置发送的含有应用推荐列表的网页时，此时终端设备上的前端页面先通过手机助手的服务端的接口，然后在服务端接口中调用推荐接口获取应用的推荐列表，并在服务端接口中组装从推荐接口中获取的应用推荐列表数据，然后在前端页面中展示。其中数据传输协议是http，加载应用推荐列表的方式是加载网页的方式。本实施例中，在计算设备和应用推荐装置、以及应用推荐装置和终端设备中配置一套通用的编、解码方法，从而通过所述编码(或解码)方法构成(或解析)预置格式的数据，使得计算设备和应用推荐装置，以及应用推荐装置和终端设备传输的数据在两个设备中都可以使用。
[0089]具体地，所述预置格式为Json格式，则所述预置格式的数据为Json格式的字符
串O
[0090]其中，Json的英文全拼是 JavaScript Object Notation,中文名称 JavaScript对象符号，Json格式是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript (StandardECMA-2623rd Edition_Decemberl999)的一个子集。Json格式米用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C，C++，C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。这些特性使Json格式成为理想的数据交换语言。易于人们阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
[0091]当然，所述预置格式也可以是其他格式的数据，如采用可扩展标记语言(Extensible Markup Language, XML)格式等,本申请对此不做限定。
[0092]本发明实施例中，所述预置格式的数据是由所述网页中选定的目标的描述信息构成的，所述预置格式的数据包括以下至少一项:所述目标的名称、所述目标的存储地址、所述目标的数据大小和所述目标的缩略图。
[0093]例如图3为本发明实施例提供的一种应用推荐列表示意图。终端设备终端设备可以有选择地从应用推荐列表中选取想要使用的应用进行安装。而且这些应用是应用推荐装置根据终端设备的行为数据个性化的提供的，还能够有效地提高终端设备的用户体验。
[0094]本实施例的应用推荐方法，通过采用上述技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高终端设备的用户使用体验。
[0095]图4为本发明实施例提供的应用推荐方法的一种示例示意图。如图4所示，本实施例以应用推荐装置为以手机助手为例，描述本发明的技术方案。如图4所示，本实施例的手机助手推荐应用(Application;简称API)列表分为两大块，推荐引擎和手机助手业务。在推荐引擎的业务中，计算引擎相当于前述实施例中的计算模块，根据用户的行为数据计算得到应用关联性数据，即各应用之间的关联度。然后根据各应用之间的关联度，并采用上述实施例的各步骤最终生成推荐API列表，并将推荐API列表发送给手机助手后端，并由手机助手后端将该推荐API列表发送至手机助手前端，由手机助手前段对该推荐API列表进行呈现。其中手机助手后端还根据用户的浏览和下载行为采集用户行为数据，形成用户行为数据队列。
[0096]图5为本发明一实施例提供的应用推荐装置的结构示意图。如图5所示，本实施例的应用推荐装置，具体可以包括:行为数据采集模块10、备选应用集合获取模块11、归一化处理模块12和推荐列表生成模块13。
[0097]其中行为数据采集模块10用于根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，行为数据列表包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间；备选应用集合获取模块11与行为数据采集模块10连接，备选应用集合获取模块11用于根据行为数据采集模块10采集的各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合；备选应用集合中包括多个第二应用标识、各第二应用对应的关联度以及关联度对应的第一应用标识；归一化处理模块12与行为数据采集模块10连接，归一化处理模块12用于根据当前时刻对行为数据采集模块10中各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值；推荐列表生成模块13分别与备选应用集合获取模块11和归一化处理模块12连接,推荐列表生成模块13用于根据备选应用集合获取模块11获取的备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及归一化处理模块12获取的各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表。推荐模块14与推荐列表生成模块13连接，推荐模块14用于向终端设备发送应用推荐列表，以供终端设备展现应用推荐列表。
[0098]本实施例的应用推荐装置，通过采用上述模块实现应用推荐与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述实施例的记载，在此不再赘述。
[0099]本实施例的应用推荐装置，通过采用上述模块根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，行为数据列表包括多个第一应用标识以及各第一应用最近的行为时间；根据各第一应用与预设应用库中各第二应用的关联度，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合；备选应用集合中包括多个第二应用标识、各第二应用对应的关联度以及关联度对应的第一应用标识；根据当前时刻对各第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各第一应用的初始加权值；根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表。通过采用本实施例的上述技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高用户的使用体验。
[0100]进一步可选地，在上述图5所示实施例的基础上，本实施例的应用推荐装置，进一步包括如下技术方案。
[0101]本实施例的应用推荐装置中，行为数据采集模块10具体用于获取终端设备的标识符，终端设备的标识符为采用终端设备的硬件标识和第五版消息摘要算法计算得到的用于唯一标识终端设备的标识符；根据终端设备的标识符，从终端设备的信息库中获取终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录；根据终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录中终端设备最近浏览和下载的应用，生成终端设备的行为数据列表。
[0102]本实施例的应用推荐装置中，备选应用集合获取模块11具体用于计算各第一应用与各第二应用的关联度；按照各第一应用与各第二应用的关联度由大到小的顺序，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。
[0103]进一步可选地，备选应用集合获取模块11具体用于根据各第一应用的行为数据和各第二应用的行为数据采用协同过滤的方法，计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度；或者备选应用集合获取模块11具体用于根据各第一应用的属性标签和各第二应用的属性标签采用协同过滤的方法，计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度；或者备选应用集合获取模块11具体用于根据各第一应用的行为数据和属性标签，以及各第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，计算各第一应用与预设应用库中各所第二应用的关联度。
[0104]进一步可选地，本实施例的应用推荐装置中，备选应用集合获取模块11具体用于从计算设备获取各第一应用与各各第二应用的关联度；按照各第一应用与各第二应用的关联度由大到小的顺序，从预设应用库中获取对应的多个第二应用，构成备选应用集合。
[0105]进一步可选地，本实施例的应用推荐装置中，推荐列表生成模块13具体用于根据备选应用集合中各第二应用对应的关联度、各关联度对应的第一应用标识以及各第一应用的初始加权值，获取各第二应用的推荐值；按照各第二应用的推荐值由大到小的顺序，从备选应用集合中获取预设数值的第二应用标识，生成应用推荐列表。
[0106]例如推荐列表生成模块13具体用于采用如下公式计算各第二应用的推荐值:
[0107]Scorei=Sji^wj
[0108]其中i为备选应用集合中的第二应用标识,Scorei为第二应用的推荐值,j为第一应用标识，Sji为备选应用集合中的第二应用i与第一应用j之间的关联度，Wj为第一应用的初始加权值。
[0109]进一步可选地，本实施例的应用推荐装置中，应用推荐列表中还包括各第二应用的推荐值和/或推荐理由，进一步地，推荐理由包括根据第二应用在备选应用集合中对应的第一应用推荐第二应用。
[0110]进一步可选地，本实施例的应用推荐装置中，行为数据采集模块10具体用于根据终端设备最近浏览和下载的应用，周期性地采集终端设备的行为数据列表。
[0111]进一步可选地，本实施例的应用推荐装置中，还包括:推荐模块14，具体用于通过客户端向终端设备发送应用推荐列表，以供终端设备的前端页面调用客户端的服务端接口，在服务端接口中调用推荐接口获取应用推荐列表，并在服务端接口中组装应用推荐列表，并在前端页面中展示应用推荐列表。[0112] 。
[0113]本实施例的所有技术方案，可以采用可以结合的方式任意组合，形成本发明的可选技术方案，在此不再 赘述。
[0114]本实施例的应用推荐装置，通过采用上述模块实现应用推荐与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述实施例的记载，在此不再赘述。
[0115]本实施例的应用推荐装置，通过采用上述技术方案，可以根据终端设备最近浏览或者下载的应用生成应用推荐列表，准确地向终端设备推荐终端设备比较感兴趣的应用，实现个性化的推荐，从而能够有效地提高应用的推荐效率，且能够有效地提高用户的使用体验。
[0116]本发明实施例还可以提供一种服务器设备，该服务器设备上设置有如上图4或者图5所示的应用推荐装置，详细可以参考上述实施例的赘述，在此不再赘述。
[0117]本实施例的应用推荐装置具体可以为应用推荐服务器之类的硬件设备，使用时具体可以设置在服务器设备上。
[0118]本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0119]本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0120]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0121]这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0122]显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【权利要求】
1.一种应用推荐方法，其特征在于，包括以下步骤: 根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集所述终端设备的行为数据列表，所述行为数据列表包括多个第一应用标识以及各所述第一应用最近的行为时间； 根据各所述第一应用与预设应用库中各所述第二应用的关联度，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成备选应用集合；所述备选应用集合中包括多个所述第二应用标识、各所述第二应用对应的关联度以及所述关联度对应的所述第一应用标识； 根据当前时刻对各所述第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各所述第一应用的初始加权值； 根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表； 向所述终端设备发送所述应用推荐列表，以供所述终端设备展现所述应用推荐列表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集所述终端设备的行为数据列表，包括: 获取所述终端设备的标识符，所述终端设备的标识符为采用所述终端设备的硬件标识和第五版消息摘要算法计算得到的用于唯一标识所述终端设备的标识符； 根据所述终端设备的标识符，从所述终端设备的信息库中获取所述终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录； 根据所述终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录中所述终端设备最近浏览和下载的应用，生成所述终端设备的所述行为数据列表。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述第一应用与预设应用库中各所述第二应用的关联度，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成备选应用集合，包括: 计算各所述第一应用与各所述各第二应用的关联度，或者从计算设备获取各所述第一应用与各所述各第二应用的关联度； 按照各所述第一应用与各所述第二应用的关联度由大到小的顺序，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成所述备选应用集合； 进一步地，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度，包括: 根据各所述第一应用的行为数据和各所述第二应用的行为数据采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度； 或者根据各所述第一应用的属性标签和各所述第二应用的属性标签采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度； 或者根据各所述第一应用的行为数据和属性标签，以及各所述第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表，包括: 根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，获取各所述第二应用的推荐值；按照各所述第二应用的推荐值由大到小的顺序，从所述备选应用集合中获取预设数值的第二应用标识，生成所述应用推荐列表。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，获取各所述第二应用的推荐值，包括: 采用如下公式计算各所述第二应用的推荐值:
Scorei=Sji5IiWj 其中i为所述备选应用集合中的所述第二应用标识，所述Scorei为所述第二应用的推荐值，j为所述第一应用标识，Sji为所述备选应用集合中的所述第二应用i与所述第一应用j之间的关联度，Wj为所述第一应用的初始加权值； 进一步地，所述应用推荐列表中还包括各所述第二应用的所述推荐值和/或推荐理由，进一步地，所述推荐理由包括根据所述第二应用在所述备选应用集合中对应的所述第一应用推荐所述第二应用。
6.一种应用推荐装置，其特征在于，所述装置包括: 行为数据采集模块，用于根据终端设备最近浏览和下载的应用，采集终端设备的行为数据列表，所述行为数据列表包括多个第一应用标识以及各所述第一应用最近的行为时间； 备选应用集合获取模块，用于根据各所述第一应用与预设应用库中各所述第二应用的关联度，从所述预设应用库中获取对应的多个`所述第二应用，构成备选应用集合；所述备选应用集合中包括多个所述第二应用标识、各所述第二应用对应的关联度以及所述关联度对应的所述第一应用标识； 归一化处理模块，用于根据当前时刻对各所述第一应用最近的行为时间进行归一化处理，得到各所述第一应用的初始加权值； 推荐列表生成模块，用于根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，生成应用推荐列表; 推荐模块，用于向所述终端设备发送所述应用推荐列表，以供所述终端设备展现所述应用推荐列表。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述行为数据采集模块，具体用于获取所述终端设备的标识符，所述终端设备的标识符为采用所述终端设备的硬件标识和第五版消息摘要算法计算得到的用于唯一标识所述终端设备的标识符；根据所述终端设备的标识符，从所述终端设备的信息库中获取所述终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录；根据所述终端设备的浏览应用的记录和下载应用的记录中所述终端设备最近浏览和下载的应用，生成所述终端设备的所述行为数据列表。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述备选应用集合获取模块，具体用于计算各所述第一应用与各所述各第二应用的关联度，或者从计算设备获取各所述第一应用与各所述各第二应用的关联度；按照各所述第一应用与各所述第二应用的关联度由大到小的顺序，从所述预设应用库中获取对应的多个所述第二应用，构成所述备选应用集合； 进一步地，所述备选应用集合获取模块，具体用于根据各所述第一应用的行为数据和各所述第二应用的行为数据采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度； 或者所述备选应用集合获取模块，具体用于根据各所述第一应用的属性标签和各所述第二应用的属性标签采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度； 或者所述备选应用集合获取模块，具体用于根据各所述第一应用的行为数据和属性标签，以及各所述第二应用的行为数据和属性标签采用协同过滤的方法，计算各所述第一应用与所述预设应用库中各所第二应用的关联度。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推荐列表生成模块，具体用于根据所述备选应用集合中各所述第二应用对应的关联度、各所述关联度对应的所述第一应用标识以及各所述第一应用的初始加权值，获取各所述第二应用的推荐值；按照各所述第二应用的推荐值由大到小的顺序，从所述备选应用集合中获取预设数值的第二应用标识，生成所述应用推荐列表； 进一步地，所述应用推荐列表中还包括各所述第二应用的所述推荐值和/或推荐理由，进一步地，所述推荐理由包括根据所述第二应用在所述备选应用集合中对应的所述第一应用推荐所述第二应用。
10.一种服务器设备，其特征在于，所述服务器设备上设置有如上权利要求6-9任一所述的应用推荐装置。
【文档编号】G06F17/30GK103593434SQ201310560009
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年11月12日 优先权日:2013年11月12日
【发明者】胡聪, 周伟伟, 王卫平, 彭蔚 申请人:北京奇虎科技有限公司, 奇智软件（北京）有限公司