主题应用推荐方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及信息筛选技术，尤其涉及一种主题应用推荐方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着网络及信息技术的快速发展，移动终端的普及率越来越高。
[0003]目前的移动终端中预置有默认的主题模式，若用户希望开机后更改主题模式，可以在移动终端所提供的主题模式中进行选择，或者登录提供主题模式应用的网站，自行挑选下载。采用预置的默认主题模式，千篇一律，对用户的吸引性不高，用户体验差;通过用户自行挑选喜爱的主题模式，则需要用户在海量的主题模式中挑选，且真正能选到自身喜爱的主题模式的概率不高。
[0004]公开内容
[0005]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种主题应用推荐方法及装置，所述技术方案如下:
[0006]根据本公开实施例的第一方面，提供一种主题应用推荐方法，包括:
[0007]根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；
[0008]对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；
[0009]根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；
[0010]对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；
[0011 ]所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；
[0012]获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；
[0013]推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。
[0014]可选的，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据:地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。
[0015]可选的，所述用户标识包括以下各项中的至少一项:社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行卡号、移动终端标识;相应的，所述根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据之前，还包括:
[0016]建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。
[0017]可选的，所述对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词包括:
[0018]根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；
[0019 ]或者，基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。
[0020]可选的，所述根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合包括:
[0021]根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中。
[0022]可选的，所述聚类分析包括以下至少一种:K-均值算法、两步法TwoStep聚类。
[0023]可选的，所述对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级，包括:
[0024]对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。
[0025]可选的，所述获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用之前，还包括:
[0026]根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。
[0027]根据本公开实施例的第二方面，提供一种主题应用推荐装置，包括:
[0028]第一获取模块，用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；
[0029]分析模块，用于对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；
[0030]归类模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；
[0031]确定模块，用于对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；
[0032]所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；
[0033]第二获取模块，用于获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；
[0034]推送模块，用于推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。
[0035]可选的，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据:地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。
[0036]可选的，所述用户标识包括以下各项中的至少一项:社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行卡号、移动终端标识;相应的，所述装置还包括:
[0037]建立模块，用于建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。
[0038]可选的，所述分析模块包括:
[0039]第一提取子模块，用于根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；
[0040]第二提取子模块，用于基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。[0041 ]可选的，所述归类模块包括:
[0042]聚类子模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析；
[0043]划分子模块，用于将各个关键词划分入所述聚类子模块聚类分析后的各个类别集合中。
[0044]可选的，所述聚类分析包括以下至少一种:K-均值算法、两步法TwoStep聚类。
[0045]可选的，所述确定模块包括:
[0046]统计子模块，用于对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计；
[0047]确定子模块，用于根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。
[0048]可选的，所述装置还包括:
[0049]权重值确定模块，用于根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。
[0050]根据本公开实施例的第三方面，提供一种主题应用推荐装置，包括:
[0051]处理器；
[0052]用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
[0053]其中，所述处理器用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据;对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词;根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合;对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级;所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用;推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。
[0054]本公开的实施例提供的方法及装置可以包括以下有益效果:
[0055]在一个实施例中，通过根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据;对该用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词;根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合;对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；其中，主题类别中包含有符合该主题类别的各个主题应用;获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，该目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用;推送该目标主题应用到用户标识对应的终端设备。实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。
[0056]在另一个实施例中，用户数据包括以下各项中的至少一项数据:地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。从而使用户数据的涉及范围广、类型多，有助于从大数据中提取出尽可能准确、全面的用户个性化信息，提高主题应用的推荐质量。
[0057]在另一个实施例中，用户标识包括以下各项中的至少一项:社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行卡号、移动终端标识;通过建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个用户标识彼此对应。从而根据绑定的各个用户标识获取到尽可能多的用户数据，使用户数据的涉及范围扩大、类型增多，有助于从大数据中提取出尽可能准确、全面的用户个性化信息，提高主题应用的推荐质量。
[0058]在另一个实施例中，通过根据主题类别中包含的标签内容，提取用户数据中与标签内容对应的信息作为关键词；或者，基于自然语言处理NLP技术从用户数据中提取关键词。从而提高对用户数据中有用信息的提取效率，进而提高推荐给用户个性化主题应用的效率。
[0059]在另一个实施例中，通过根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中，从而有效提高类别集合的分类准确性，进而提高定位用户感兴趣的主题类别的准确性。
[0000]在另一个实施例中，聚类分析包括以下至少一种:K-均值算法、两步法TwoStep聚类。从而提供多样化的聚类分析方法，以适应不同聚类需求。
[0061]在另一个实施例中，对归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与类别集合对应的主题类别的优先级高低。从而为用户提供匹配性更好、质量更高，且更加贴近用户需求的主题应用。
[0062]在另一个实施例中，通过根据主题应用的点击率、好评率确定主题应用的权重值，从而为用户提供质量更高的主题应用。
[0063]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
【附图说明】