一种应用程序的推荐方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用程序的推荐方法和装置。
【背景技术】
[0002] 现实网络中存在海量的手机应用，为使用户能够更加方便和快捷的使用手机，需 要向用户推荐手机上的各种应用程序，目前可以将手机应用在某种程度上看作为实体，从 而进行手机应用间的相关度计算，具体可以直接参照实体间的相关度计算方法。目前针对 实体间的相关度计算方法主要有两种，一种是基于词典的，一种是基于统计的。
[0003] 基于词典的相关度计算方法主要是使用统计词典，通过实体在词典中的位置和词 义来确定实体之间的相关度。由于词典大多是由专家定义，且划分较为详尽，因此计算结果 较为准确。然而目前没有一种面向手机应用的专业词典，并且由于手机应用日新月异，这使 得依据人工构造的专业词典的扩充速度很难跟得上手机应用的更新速度。
[0004] 基于统计的相关度计算方法可以脱离专业词典的限制，其大多使用搜索引擎作为 语料获取工具，通过从网络中获取与实体相关的文本作为统计语料，进而依靠统计语料抽 取实体的描述特征来计算实体之间的相似性。因此，基于统计的相关度计算方法不会受到 语料缺失问题的影响。然而，基于统计的相关度计算方法往往无法发现除相似性之外更加 深层次的关系，即基于统计的相关度计算方法只能发现两个实体（例如两个手机应用）间 是否反映相似的信息、具有相似的功能，而对于实体间的相关性计算（例如一个手机应用 需要借助另一个手机应用去完成某些功能）却无法给予充分的支持。
[0005] 综上所述，基于统计的相关度计算方法较适合于计算手机应用间的相互关系，而 目前已有的研宄方案也大多使用网络统计语料来计算手机应用间的相关性。然而，正如基 于统计的相关度计算方法的特点，这种使用统计语料的方法仅仅能够发现手机应用间存在 的相似性，却无法描述更加广泛的相关性。同时，目前针对手机应用间的相关性计算方法 仅仅从应用的描述信息入手向用户推荐手机应用，这导致向用户推荐的手机应用局限性很 大，推荐的效果很有限。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例提供了一种应用程序的推荐方法和装置，用于描述应用程序之间广 泛的相关性，提高向用户推荐应用程序的效果。
[0007] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：
[0008] 第一方面，本发明实施例提供一种应用程序的推荐方法，包括：
[0009] 根据应用程序的评论信息和描述信息确定应用程序之间是否存在相关性；
[0010] 若所述应用程序之间存在相关性，根据预置的应用程序之间的关系分类特征从面 向应用程序的关系分类体系中确定出所述应用程序之间所属的分类关系；
[0011] 根据所述应用程序之间所属的分类关系向用户推荐应用程序。
[0012] 第二方面，本发明实施例还提供一种应用程序的推荐装置，包括：
[0013] 相关性确定模块，用于根据应用程序的评论信息和描述信息确定应用程序之间是 否存在相关性；
[0014] 关系分类模块，用于若所述应用程序之间存在相关性，根据预置的应用程序之间 的关系分类特征从面向应用程序的关系分类体系中确定出所述应用程序之间所属的分类 关系；
[0015] 推荐模块，用于根据所述应用程序之间所属的分类关系向用户推荐应用程序。
[0016] 从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
[0017] 在本发明实施例中，首先根据应用程序的评论信息和描述信息确定应用程序之间 是否存在相关性，若应用程序之间存在相关性，接下来根据预置的应用程序之间的关系分 类特征从面向应用程序的关系分类体系中确定出应用程序之间所属的分类关系，最后根据 应用程序之间所属的分类关系向用户推荐应用程序。由于在用户对应用程序的评论中通常 包含有用户观点和用户对应用程序的需求态度，使得使用应用程序的评论信息和描述信息 可判断出应用程序之间是否存在相关性，这种以用户对应用程序的评论作为计算依据的方 法可挖掘出应用程序之间是否存在深层次的相关性，从而可以描述出应用程序之间存在着 的广泛的相关性，在应用程序之间存在相关性时，进一步通过应用程序之间的关系分类特 征从面向应用程序的关系分类体系中确定出应用程序之间所属的分类关系，当用户使用某 个应用程序时，根据应用程序之间所属的分类关系向该用户推荐满足上述分类关系的应用 程序，从而提高向用户推荐应用程序的效果。
【附图说明】
[0018] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域的技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019] 图1为本发明实施例提供的一种应用程序的推荐方法的流程方框示意图；
[0020] 图2为本发明实施例提供的根据评论信息和描述信息确定应用程序之间是否存 在相关性的一种实现方式不意图；
[0021] 图3为本发明实施例提供的应用程序之间的关系拓扑网络的一种实现方式示意 图；
[0022] 图4-a为本发明实施例提供的一种应用程序的推荐装置的组成结构示意图；
[0023] 图4-b为本发明实施例提供的另一种应用程序的推荐装置的组成结构示意图；
[0024] 图4-c为本发明实施例提供的另一种应用程序的推荐装置的组成结构示意图；
[0025] 图5为本发明实施例提供的应用程序的推荐方法应用于服务器的组成结构示意 图。
【具体实施方式】
[0026] 本发明实施例提供了一种应用程序的推荐方法和装置，用于描述应用程序之间广 泛的相关性，提高向用户推荐应用程序的效果。
[0027] 为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明 实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述 的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域 的技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028] 本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语"包括"和"具有"以及他们的 任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设 备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固 有的其它单元。
[0029] 面对网络中海量的应用程序（例如手机应用），为使用户能够更加方便和快捷的 使用手机，本发明研宄了手机应用间的相关度计算方法，其以用户对应用程序的评论作为 计算依据，通过评论中包含的用户观点和态度来挖掘手机应用间深层次的相关性，同时，本 发明还研宄了手机应用间的关系分类语料的构建问题，探讨了如何对已标注的小规模分类 语料进行扩展，以减少标注的工作量而不降低标注的准确性，以解决针对手机应用间的关 系分类语料非常匮乏的问题，接下来分别进行详细说明。
[0030] 本发明应用程序的推荐方法的一个实施例，具体可以应用于向手机用户推荐应用 程序的场景中，请参阅图1所示，本发明一个实施例提供的应用程序的推荐方法，可以包括 如下步骤：
[0031] 101、根据应用程序的评论信息和描述信息确定应用程序之间是否存在相关性。
[0032] 在发明实施例中，应用程序之间的相关性计算采用应用程序中包含的评论信息和 描述信息来实现，针对现有技术仅仅能够根据应用程序的描述信息来挖掘应用特征进而计 算应用程序之间的相似性，存在无法发现应用程序之间更加广泛的相关性的问题，本发明 期望利用用户对应用程序的评论作为基础，通过评论中体现的用户观点来挖掘出应用间更 加广泛的相关性，在此基础上实现一个面向手机应用的原型推荐系统。
[0033] 其中，应用程序中包括有评论信息，评论信息指的是用户在使用应用程序时发表 的评论，目前各大应用网站中（例如Google play, Apple store)都有用户对于某个应用程 序的评论，将用户对应用程序的评论收集在一起构成应用程序的评论信息。应用程序中除 了包括评论信息，还包括有描述信息，应用程序的描述信息是在网站中开发者对于应用程 序的描述，例如应用程序的功能、版本、使用人群等等，应用程序的描述信息在实现时可以 考虑的更加广泛，例如一些除开发者之外（例如网络上的百科知识等）第三方对于应用程 序的描述都可以看作应用程序的描述信息。
[0034] 在本发明的一些实施例中，步骤101根据应用程序的评论信息和描述信息确定应 用程序之间是否存在相关性，具体可以包括如下步骤：
[0035] 1011、根据应用程序的评论信息计算应用程序之间的评论相似度，若评论相似度 大于或等于预置的评论阈值，确定应用程序之间存在相关性，若评论相似度小于预置的评 论阈值，确定应用程序之间不存在相关性；
[0036] 和 / 或，
[0037] 1012、根据应用程序的描述信息计算应用程序之间的描述相似度，若描述相似度 大于或等于预置的描述阈值，确定应用程序之间存在相关性，若描述相似度小于预置的描 述阈值，确定应用程序之间不存在相关性。
[0038] 对于步骤1011，从每个应用程序中提取出评论信息，对两个应用程序的评论信息 计算出评论相似度，其中评论相似度可以指的是两个应用程序各自包括的评论信息在评论 内容上的相似程度，例如评论相似度可以是评论信息中的主题相似度，评论相似度具体可 以表示为一个百分比数值，或者具体表示为两个应用程序