各自包括的评论信息中共同出现 的词语数目。计算出应用程序之间的评论相似度之后，将计算出的评论相似度与预置的评 论阈值进行比较，判断出该评论相似度与评论阈值之间的大小关系，其中评论阈值可根据 具体的场景来仿真后设定，也可以设置为一个初始值然后根据多次评论相似度计算后进行 相应调整。判断出该评论相似度与评论阈值之间的大小关系之后，通过该评论相似度与评 论阈值的大小关系描述出应用程序之间是否存在相关性，例如，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，在应用程序之间存在相关性的前提下，执行后续步骤102,若 应用程序之间不存在相关性，可结束本次应用程序之间的相关性计算，继续进行其他应用 程序之间的相关性计算，直至完成对所有应用程序中两两应用程序之间的相关性计算。
[0039] 对于步骤1012,从每个应用程序中提取出描述信息，对两个应用程序的描述信息 计算出描述相似度，其中描述相似度可以指的是两个应用程序各自包括的描述信息在描述 内容上的相似程度，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各自 包括的描述信息中共同出现的词语数目。计算出应用程序之间的描述相似度之后，将计算 出的描述相似度与预置的描述阈值进行比较，判断出该描述相似度与描述阈值之间的大小 关系，其中描述阈值可根据具体的场景来仿真后设定，也可以设置为一个初始值然后根据 多次描述相似度计算后进行相应调整。判断出该描述相似度与描述阈值之间的大小关系之 后，通过该描述相似度与描述阈值的大小关系描述出应用程序之间是否存在相关性，例如， 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，在应用程序之间存在相关性的前 提下，执行后续步骤102,若应用程序之间不存在相关性，可结束本次应用程序之间的相关 性计算，继续进行其他应用程序之间的相关性计算，直至完成对所有应用程序中两两应用 程序之间的相关性计算。
[0040] 在本发明的一些实施例中，为发现应用程序之间更加广泛的相关性，例如两个应 用程序，其中一个应用程序需要另一个应用程序协助以完成某功能，但是这两个应用程序 提供的功能完全不一样，本发明拟将用户对应用程序的评论引入到应用程序之间的相关度 计算中来，应用程序的评论信息中包含了用户对于应用程序的评价和观点，因此能够用来 度量应用程序之间的相关度。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 否存在相关性时，为了将评论信息结合到应用程序间的相关度计算中来，还可以采用应用 程序的评论信息和描述信息互指导的迭代计算方式，即采用如下的迭代过程：请参阅如图 2所示。本发明实现一种"互指导"的计算方法，通过将评论信息中的主题相似度计算和 应用程序之间的描述相似度计算融合到一个迭代过程中，以更加准确的计算应用间的相关 度，本迭代过程可以沿着两条路径进行，一条为从初始的应用程序（英文Application，简 称APP)之间的描述相似度开始，一条为从初始的评论相似度开始，反复运行这两条路径直 到计算结果达到平衡即得到最终的APP之间的描述相似度和评论相似度。
[0041] 在图2中有两条路径，一条为实线、一条为虚线，在具体的一种实现场景下可以沿 着两条路径中的任意一条开始，其区别为如果沿着实线的路径执行计算过程则需要得到初 始的描述相关度数值（即在迭代计算前先要预设不同应用程序之间的描述相似度）。在本 发明的另一种实现场景下，也可以沿着虚线执行计算过程，但需要得到初始的评论相似度 数值（即在迭代计算前先要预设不同应用程序之间的评论相似度）两条计算路径除了初始 值的设置不同外，迭代过程完全相同。同时由于初始的评论相似度和初始的描述相似度是 相互影响的，例如描述相似度大的应用程序对其对应的评论相似度也大，因此无论沿着哪 条路径执行计算过程，得到的计算结果均是相似的。设计两条路径的原因是应用于不同的 场景，例如某些场景可能仅仅知道初始的评论相似度，而某些场景可能仅仅知道初始的描 述相似度。
[0042] 在上述图2中无论沿着上述哪一条路径（实线或虚线）执行迭代过程，当迭代若 干次后，迭代的结果会趋于平衡，即第N+1次的迭代结果和第N次的迭代结果相差小于一个 特定的阈值时，此时可以停止迭代。其中，采用的公式如下：
[0043] R (appp, appq) = R (V (appp), V (appq)),
[0044] Sim (rwj, rwj) = Sim (V (rwj), V (rwj)),
[0045] 上述公式中，无论是R还是Sim均可采用任何基于向量的相似度计算方法来实现， 例如余弦相似度、欧氏距离、KL距离等。因为本发明将应用程序的描述和应用程序的评论组 成为一个矩阵，其行为评论，列为描述。以采用余弦相似度为例，可以将上述的R和Sim转 化为如下两个公式：
[0046]
【主权项】
1. 一种应用程序的推荐方法，其特征在于，包括： 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； 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。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括： 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，若所述评论相似度大于或 等于预置的评论阈值，确定所述应用程序之间存在相关性，若所述评论相似度小于预置的 评论阈值，确定所述应用程序之间不存在相关性； 和/或， 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，若所述描述相似度大于或 等于预置的描述阈值，确定所述应用程序之间存在相关性，若所述描述相似度小于预置的 描述阈值，确定所述应用程序之间不存在相关性。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包 括： 根据预置的应用程序之间的关系分类特征，在训练语料的基础上，使用分类器计算出 在所述关系分类体系中所述应用程序之间所属的分类关系。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述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之前， 所述方法，还包括： 从样例中选择成对的应用程序对构造关系分类的训练语料； 在所述训练语料的基础上，使用所述样例中成对的应用程序对训练出分类器。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括： 根据所述应用程序之间所属的分类关系构建出应用程序之间的关系拓扑网络； 使用关系拓扑网络向用户推荐应用程序。
6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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之前，所述方法还包括： 根据用户的日志信息对向用户推荐的应用程序进行过滤，得到过滤后的可推荐应用程 序； 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，具体为：将过滤后的可 推荐应用程序推荐给所述用户。
7. 根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述关系分类特征包括：应 用程序之间的描述共现词语数目、应用程序之间的评论共现词语数目、应用程序之间的评 论相似度、应用程序之间的描述相似度。
8. 根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述关系分类体系包括：部 分与整体关系、相似关系、受事与事件关系、工具关系、目的关系、描述关系、相对关系、材料 关系、平行关系。
9. 一种应用程序的推荐装置，其特征在于，包括： 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； 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； 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。
10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述应用程序的推荐装置，还包括：训练 模块，用于所述关系分类模块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之前，从样例中选择成对的应用 程序对构造关系分类的训练语料；在所述训练语料的基础上，使用所述样例中成对的应用 程序对训练出分类器。
【专利摘要】本发明公开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。本发明提供的应用程序的推荐方法包括：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；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。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104750798
【申请号】CN201510123052
【发明人】刘铭, 陈蕾, 孙聪, 刘秉权, 刘远超, 林磊, 孙承杰, 单丽莉
【申请人】腾讯科技（深圳）有限公司, 哈尔滨工业大学
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2015年3月19日