摸屏可捕获该 轻击，并且作为回应，启动与图标相关联的软件程序。在启动软件程序时，可将应用程序的 图形用户界面显示在触摸屏上以展示给用户。
[0035] 图2示出用于执行本发明的某些实施例的系统200的高级框图。系统200包括用 于提供众包应用程序使用数据的多个众包移动设备210、应用程序推荐系统220和应用程 序存储系统230。
[0036] 众包位置数据可由多个移动设备210通过匿名化众包而来。设备可针对该特征选 择性地加入。众包移动设备210可包括诸如图1所示的各种硬件和软件组件，和/或应用 程序模块212、定位模块214和匿名化模块216。
[0037] 移动设备210可利用能够启动并执行各种应用程序的一个或多个应用程序模块 212来执行应用程序。移动设备210可对应用程序使用标记位置数据。定位模块214可确 定与应用程序事件（例如，启动应用程序）相关联的当前位置，并利用所确定的位置来标记 应用程序事件。在一个实施例中，将唯一的应用程序标识符分配给应用程序。当使用该应 用程序时，位置数据与该应用程序标识符相关联。例如，应用程序标识符（例如，应用程序 包ID)可与最熟知的当前位置相关联。可提供隐私保护规则（PPR)，并且仅在满足隐私保护 规则时收集并提交应用程序使用数据。匿名化模块216可设置在众包移动设备上以抽取数 据和/或确保满足隐私保护规则。在一个实施例中，针对应用程序使用的位置数据以及可 选地时间数据可在设备侧上被匿名化且提交至应用程序推荐系统以供进一步处理。除了或 代替设备侧的匿名化，匿名化还可在服务器侧进行。
[0038] 本地化应用程序推荐系统220可包括应用程序分析模块222、设备填充模块224和 本地化排序模块226。可对来自多个移动设备210的原始的众包数据进行聚合，并且重要 的使用可由推荐系统220进行提取。隐私可得到保护并且相关的推荐可由包括以下内容的 数据处理流水线来提供：数据抽取；对各个应用程序使用的空间或时空分布进行的估计； 检测各个应用程序使用热点；以及将所有经处理的应用程序的使用信息与元数据（类别、 用户评级等）相结合，以通过重要的应用程序使用为每个时空块生成应用程序的相关性评 分列表。应用程序推荐系统可分析聚合数据并识别统计离群值以找到与特定位置尤其相关 的应用程序。相关性评分的应用程序的数据库可存储在相关性评分的应用程序数据库228 中。可高度本地化的一个应用程序的实例为苹果商店应用程序，这是因为其在位于或靠近 苹果零售商店的位置处可被更为频繁地使用。应用程序推荐系统可过滤跨越多个不同位置 的共用的应用程序。例如，社交网络应用程序（诸如Facebook)可具有很差的本地化，因此 其与任何特定位置无关。另一个可能的实例为FindMyiPhone应用程序，这是因为该应用 程序通常是在用户无法找到他们的iPhone时使用，而不是在用户靠近特定位置时使用。
[0039] 应用程序存储系统230可为用户提供用于发现本地相关的应用程序的机制。应用 程序存储系统230可包括数据库232,其用于存储关于得自应用程序商店的应用程序的元 数据。应用程序存储系统230还可包括应用程序数据的数据库234,使得应用程序可由用户 进行下载。
[0040] 应用程序存储系统230可包括用于与移动设备240进行通信的接口（未示出）。 该组件可包括用于将本地相关的应用程序呈现给用户的机制。用以使用户发现本地相关的 应用程序的机制包括：提醒和通知、搜索工具、应用程序分类、应用程序包等。在一些实施例 中，将应用程序推荐例如从本地化应用程序推荐系统220中预先缓存到移动设备中。移动 设备240可包括诸如图1所示的各种硬件和软件组件，和/或应用程序磁贴数据库242、应 用程序推荐模块108和应用程序存储模块244。
[0041] 用于邻近某位置的预先确定区域的应用程序磁贴可预先缓存到移动设备240中。 预先缓存的应用程序磁贴可存储在位于移动设备240上的应用程序磁贴数据库242中。这 样，更为具体的位置推荐可在设备侧进行（例如，在移动设备上，为了接收推荐无需将位置 发送至应用程序商店服务器）。这能够促进隐私方面的考虑并降低电池和数据消耗。
[0042] 应用程序推荐模块108可包括代码，该代码在被执行时基于位置确定或提供应用 程序推荐至用户。例如，用户可请求针对特定位置的应用程序推荐。又如，可基于移动设备 的当前位置提供有关本地相关的应用程序的通知。在一些实施例中，应用程序推荐模块108 可与应用程序存储模块244进行交互，该应用程序存储模块可提供用于推荐应用程序的用 户界面。
[0043]已描述了示例性设备和系统，现转而根据本发明的实施例的方法进行高级描述。 上述的设备和系统可用于实现以下方法。
[0044]II.方法概沭
[0045] 本文所述的方法的过程框中的一个或多个过程框可为可选的并且可省略。可修改 一个或多个过程框的顺序，并且可以任何适当次序来执行这些过程块。用于说明的目的，本 文具体描述一些可选框和/或顺序修改；然而，本领域技术人员应认识到可设想在本公开 范围内的其他修改和省略。
[0046] 图3A示出一流程图，其示出在移动设备（例如，移动设备101或240)上获取本地 相关的应用程序推荐的方法300。在框302处触发推荐。推荐的触发可以两种常规方式来 进行：（1)响应于位置触发（例如，自动用户通知或提醒）；或（2)响应于请求本地化应用程 序的用户输入（例如，用户请求）。用户触发可为请求本地应用程序推荐的明显动作或用户 的隐性动作（例如，转到i〇S设备上的Spotlight或通知中心）。
[0047] 在框304处，确定针对推荐的位置。在一个实施例中，位置可为移动设备的当前位 置（例如，使用GPS或其他合适的定位技术）。在一个实施例中，位置可为最后确定的位置 以节省电池。在一个实施例中，位置可为移动设备的当前位置之外的位置（例如，地图上的 目的地、搜索中所提交的位置、日历条目中所指定的位置，等等）。
[0048] 在框306处，基于来自框304的位置查询应用程序推荐系统中的推荐。例如，在图 2中，应用程序存储系统230可查询本地化应用程序推荐系统220。在一个实施例中，用户请 求一个或多个本地相关的应用程序的列表。这例如可使用应用程序商店用户界面来进行。 由于对一系列本地相关的应用程序的显性用户请求将不太可能经常发生，因此响应于用户 请求来下载一系列相关应用程序可能仅使用最小的电池电量和数据带宽。
[0049]在其它实施例中，在节省电池电量并降低数据使用率的同时将本地相关的应用程 序异步地通知给用户可能是有益的。在一个实施例中，本地化应用程序推荐可在移动设备 上进行本地存储。在一个实施例中，本地相关的应用程序推荐可异步传送至设备。在一个 实施例中，本地存储的相关应用程序推荐与靠近和邻近移动设备的地理位置相关联。对本 地应用程序推荐的异步传送在以下第五部分中有所描述。
[0050] 在框308处，将推荐呈现给用户。实际排序可使用推荐引擎所提供的数据在设备 侧生成。这样，移动设备所已知的另外几条信息可用于提高相关性。例如，设备上的语言设 置、当前日期、路线的起点/终点、当前天气等。这能够在保护隐私的同时完成，因为在某些 实施例中，并不将敏感数据发送至服务器，相反可在设备侧使用敏感数据。
[0051] 图3B示出一流程图，其示出了用于确定哪些应用程序呈现在应用程序推荐中的 方法350。该过程可由移动设备（例如，移动设备101、240等）上的应用程序推荐系统或远 程服务器计算机（例如，应用程序推荐服务器220、应用程序存储系统230等）上的应用程 序推荐系统来执行。
[0052] 在框352处，应用程序推荐系统接收针对感兴趣位置的位置数据。感兴趣位置可 为移动设备的当前位置或其他感兴趣位置。可在其存在范围内来提供针对感兴趣位置的本 地相关的应用程序。
[0053] 在框354处，应用程序推荐系统利用在感兴趣位置的阈值距离内的热点来确定一 组应用程序。阈值距离可基于多个因素随应用程序的不同而变化，这些因素包括对该位置 处的应用程序而言应用程序使用的本地化程度、对该位置处的应用程序而言应用程序使用 的量，以及其他应用程序使用数据和应用程序元数据。例如，第一应用程序可能高度本地化 为特定建筑物（例如，针对特定博物馆的应用程序），而第二应用程序可能更一般地本地化 为城市或社区。针对第一应用程序的阈值距离可能小于针对第二应用程序的阈值距离。
[0054] 在框356处，应用程序推荐系统能够根据相关性对应用程序进行排序。相关性排 序可包括关于位置的相关性以及关于其他标准（例如，用户简档、用户兴趣、总体人气、用 户评论、应用程序类别等）的相关性。在一些实施例中，使用相关性评分来完成排序。在一 些实施例中，通过对位于感兴趣位置的阈值距离内的热点内的一组应用程序进行排列/重 新排列来完成排序。
[0055] 在一些实施例中，可使用应用程序推荐系统所提供的数据在设备侧生成排序。这 样，另外几条信息可用于提高相关性（例如，用户数据、用户位置历史记录等）。例如，设备 上的语言设置、当前日期、路线的起点/终点、当前天气等。在一些实施例中，能够在保护隐 私的同时包含这些，因为敏感数据并不发送回远程服务器计算机；相反地，更多敏感信息在 移动设备内部使用以供呈现给用户更相关的排序。
[0056] 在框358处，应用程序推荐系统可基于排序和/或在前述步骤中计算的相关性评 分来选择作为所推荐的应用程序提供的应用程序。在一些实施例中，返回大量本地相关的 应用程序（例如，许多应用程序具有热点并且与特定位置本地相关），在此情况下，应用程 序推荐系统可截取一系列推荐的应用程序使得仅选择本地热点内最相关的应用程序。例 如，可选择针对特定位置的前5个或前10个应用程序。
[0057] 在框360处，应用程序推荐系统可提供应用程序推荐数据。应用程序推荐数据可 包括应用程序标识符、相关性评分、应用程序的热点位置和描述应用程序或其本地化使用 属性的其他信息。提供应用程序推荐数据的步骤（框360)能够响应于对应用程序推荐系 统的查询（例如，图3A中的框306)。在一些实施例中，如果用户接受推荐（例如，通过启动 或下载推荐的应用程序之一），则可将反馈发送回应用程序推荐系统。数据可用于确定所提 供推荐的有效性并细化将来的推荐。
[0058] III.用户发现机制
[0059] 如上所述，应用程序推荐可基于移动设备的当前位置来触发，即具有应用程序推 荐的位置触发的通知或提醒，和/或用户触发的应用程序推荐，即由一些用户操作而不是 移动设备的位置来触发。具有推荐的位置触发的通知或提醒在以下A小节中更为详细地描 述。用户触发的应用程序推荐在以下B小节中进行描述。
[0060] A.具有本地化椎荐的位詈触发的通知
[0061] 一种用于发现本地应用程序的机制为在用户到达具有高度本地化的应用程序的 区域时对相关应用程序进行通知。这些通知可同时针对已安装在用户的移动设备上的应 用程序（"已安装应用程序"）和未安装在用户的移动设备上的应用程序（"未安装应用程 序"）来提供。图4示出根据本发明的实施例的系统400。系统400的比例仅用作说明目 的，并且本领域技术人员应认识到可使用任何合适比例。例如，热点可能相对较小（例如， 建筑物或城市街区大小）或相对较大（例如，整个城市、国家、州等）。
[0062] 系统400包括多个应用程序使用热点440、450和460，其为针对表现出高度本地化 的应用程序的热点。热点440为针对"本地应用程序A"的热点，热点450为针对"本地应 用程序B"的热点，并且热点460为针对"本地应用程序C"的热点。这些热点在大小上可能 有所不同。如图所示，热点450大于热点440和460。针对本地应用程序C的热点460为示 出的最小热点。例如，本地应用程序C可为设计意在主要和/或频繁用于特定商店内的应 用程序（例如，苹果商店应用程序常常在苹果零售店内使用），而本地应用程序B可为用于 发现在加州旧金山的联合广场的"待办事项"的应用程序。
[0063] 多个用户（410-415)在系统400内的各个位置处示出。