RAM、磁碟 或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0116] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽 管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然 可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替 换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精 神和范围。
【主权项】
1. 一种应用推荐方法，其特征在于，包括： 应用推荐业务平台从运营商服务器上采集获取用户的应用数据； 所述应用推荐业务平台对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的特征信 息； 所述应用推荐业务平台根据所述特征信息，确定待推荐给所述用户的应用的列表信 息，并将所述应用的列表信息发送给所述用户。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用推荐业务平台对所述应用数据 进行数据挖掘分析，得到所述用户的特征信息，包括： 所述应用推荐业务平台对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的兴趣爱好 特征和/或人群属性特征； 相应的，所述应用推荐业务平台根据所述特征信息，确定待推荐给所述用户的应用的 列表信息，包括： 所述应用推荐业务平台根据所述兴趣爱好特征和/或人群属性特征，确定待推荐给所 述用户的应用的列表信息。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述应用推荐业务平台从运营商服务器 上采集获取用户的应用数据，包括： 所述应用推荐业务平台从运营商服务器上采集获取用户的与各应用对应的访问业务 类型、访问时长、访问频次和访问流量； 相应的，所述应用推荐业务平台对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的 兴趣爱好特征，包括： 所述应用推荐业务平台根据所述与各应用对应的访问时长S1、访问频次F1和访问流量M1，确定各应用的得分A1 =Q4/?.i+Q2F1A^.i+Q3M1/^.i，其中，Q1、QjPQ3为不同的第一预 设权重值，SAl、Mai分别为所述用户访问各应用的访问总时长、访问总频次和访问 总流量，ie[1，N]，i为正整数，N为正整数； 所述应用推荐业务平台根据各应用的得分A1，以及与各应用对应的访问业务类型，确 定属于同一访问业务类型的应用的各兴趣指数'其中，bG[1，B]，b为正整 数，B为正整数； 所述应用推荐业务平台根据所述各兴趣指数Ib，以及预先获取的各应用的评分，确定 各应用的基础推荐指数P1; 所述应用推荐业务平台确定各应用与所述用户当前使用的移动终端中的应用的各相 似度S1,，其中，jG[1，J]，j为正整数，J为正整数； 所述应用推荐业务平台根据所述各相似度Su，调整各应用的基础推荐指数？/ = {l-(su-s阈值）IPiQ'；!+…+ !^-(Sij-S阈值MPiQ'i+…+ !^-(Sij-S阈值）}PiQ'N，其中，S阈值为预 设相似度阈值，Q'i为第二预设权重值； 所述应用推荐业务平台根据调整后的基础推荐指数，对各应用进行排序，得到兴趣推 荐列表，所述兴趣推荐列表用于表征所述用户的兴趣爱好特征。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述应用推荐业务平台从运营商服务器 上采集获取用户的应用数据，包括： 所述应用推荐业务平台从运营商服务器上采集获取用户的与各应用对应的访问开始 时间、访问结束时间、访问基站； 相应的，所述应用推荐业务平台对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的 人群属性特征，包括： 所述应用推荐业务平台根据所述与各应用对应的访问开始时间、访问结束时间，确定 所述用户每天的上网时间比例； 所述应用推荐业务平台根据所述与各应用对应的访问基站，确定所述用户每天的运动 轨迹； 所述应用推荐业务平台根据所述用户每天的上网时间比例、以及每天的运动轨迹，确 定所述用户的人群属性特征。5. 根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述应用推荐业务平台根据所 述特征信息，确定待推荐给所述用户的应用的列表信息，包括： 所述应用推荐业务平台根据所述特征信息、所述用户当前所处的地理位置以及当前时 间，确定待推荐给所述用户的应用的列表信息； 所述将所述应用的列表信息发送给所述用户，包括：所述应用推荐业务平台在接收到 用户发送的推荐请求之后，将所述应用的列表信息发送给所述用户； 或者，在用户登录应用推荐业务平台后，所述应用推荐业务平台将所述应用的列表信 息发送给所述用户； 或者，所述应用推荐业务平台在预设的时间段内，将所述应用的列表信息发送给所述 用户。6. -种应用推荐业务平台，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于从运营商服务器上采集获取用户的应用数据； 数据挖掘模块，用于对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的特征信息； 应用推荐模块，用于根据所述特征信息，确定待推荐给所述用户的应用的列表信息，并 将所述应用的列表信息发送给所述用户。7. 根据权利要求6所述的应用推荐业务平台，其特征在于，所述数据挖掘模块，包括： 数据挖掘子模块，用于对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用户的兴趣爱好 特征和/或人群属性特征； 相应的，所述应用推荐模块，包括： 应用确定子模块，用于根据所述兴趣爱好特征和/或人群属性特征，确定待推荐给所 述用户的应用的列表信息； 应用发送子模块，用于将所述应用的列表信息发送给所述用户。8. 根据权利要求7所述的应用推荐业务平台，其特征在于，所述数据获取模块，具体用 于： 从运营商服务器上采集获取用户的与各应用对应的访问业务类型、访问时长、访问频 次和访问流量； 相应的，所述数据挖掘子模块在用于对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用 户的兴趣爱好特征时，具体用于： 根据所述与各应用对应的访问时长S1、访问频次F1和访问流量Mi，确定各应用的得分 A1= Q4/?.i+Q2F1A^.i+Q3M1/^i，其中，Q1、QjPQ3为不同的第一预设权重值，S总i、Fai和M,&1分别为所述用户访问各应用的访问总时长、访问总频次和访问总流量，iG[1，N]，i为 正整数，N为正整数； 根据各应用的得分A1，以及与各应用对应的访问业务类型，确定属于同一访问业务类"其中，bG[1，B]，b为正整数，B为正整数； 根据所述各兴趣指数Ib，以及预先获取的各应用的评分，确定各应用的基础推荐指数Pi; 确定各应用与所述用户当前使用的移动终端中的应用的各相似度S1,，其中，jG[1，J]，j为正整数，J为正整数； 根据所述各相似度Slj，调整各应用的基础推荐指数？/ = (Ms11-S+ {1-氏.「3_)叱(^广"+ {1-(3^-3_)叱(>)\，其中，3_为预设相似度阈值，（^;为第 二预设权重值； 根据调整后的基础推荐指数，对各应用进行排序，得到兴趣推荐列表，所述兴趣推荐列 表用于表征所述用户的兴趣爱好特征。9. 根据权利要求7所述的应用推荐业务平台，其特征在于，所述数据获取模块，具体用 于： 从运营商服务器上采集获取用户的与各应用对应的访问开始时间、访问结束时间、访 问基站； 相应的，所述数据挖掘子模块在用于对所述应用数据进行数据挖掘分析，得到所述用 户的人群属性特征时，具体用于： 根据所述与各应用对应的访问开始时间、访问结束时间，确定所述用户每天的上网时 间比例； 根据所述与各应用对应的访问基站，确定所述用户每天的运动轨迹； 根据所述用户每天的上网时间比例、以及每天的运动轨迹，确定所述用户的人群属性 特征。10. 根据权利要求7-9任一项所述的应用推荐业务平台，其特征在于，所述应用确定子 模块，具体用于： 根据所述特征信息、所述用户当前所处的地理位置以及当前时间，确定待推荐给所述 用户的应用的列表信息； 所述应用发送子模块，具体用于：在接收到用户发送的推荐请求之后，将所述应用的列 表信息发送给所述用户； 或者，在用户登录应用推荐业务平台后，将所述应用的列表信息发送给所述用户； 或者，在预设的时间段内，将所述应用的列表信息发送给所述用户。
【专利摘要】本发明提供一种应用推荐方法和应用推荐业务平台，其中，该方法包括：应用推荐业务平台从运营商服务器上采集获取用户的应用数据；应用推荐业务平台对应用数据进行数据挖掘分析，得到用户的特征信息；应用推荐业务平台根据特征信息，确定待推荐给用户的应用的列表信息，并将应用的列表信息发送给用户。实现了根据用户自身的需求向用户发送应用的推荐列表，满足不同用户对于应用的个性化需求。
【IPC分类】H04M1/725, H04L12/58, H04W8/18, H04L29/06
【公开号】CN105227445
【申请号】CN201510697893
【发明人】杨瑞, 王志军, 王蓉
【申请人】中国联合网络通信集团有限公司
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年10月23日