一種推薦目標軟件的處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請公開了一種推薦目標軟件的處理方法和系統(tǒng)，包括：聚類分析模塊根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；推薦模塊根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。利用本發(fā)明，可以提高所推薦的目標軟件與具體用戶的相關性，提高推薦的準確度。
【專利說明】一種推薦目標軟件的處理方法及系統(tǒng)【技術領域】[0001]本申請涉及數(shù)據(jù)處理設備的軟件處理【技術領域】，尤其涉及一種推薦目標軟件的處 理方法及系統(tǒng)?！颈尘凹夹g】[0002]目前，數(shù)據(jù)處理設備，如計算機、智能手機、掌上電腦、平板電腦等，的使用越來越 普及。在數(shù)據(jù)處理設備上運行的各種軟件也呈爆炸式發(fā)展。[0003]其中對于軟件的管理，目前的主要技術方案是軟件管理系統(tǒng)。軟件管理系統(tǒng)是一 種對數(shù)據(jù)處理設備的軟件進行管理的軟件。目前業(yè)界比較常用的軟件管理器比如360軟件 管家、金山軟件管家等。目前的軟件管理器具備的主要功能包括:軟件倉庫、軟件升級、軟件 卸載、下載管理等。[0004]軟件管理系統(tǒng)中的軟件倉庫中通常集合了目前業(yè)界大部分的優(yōu)秀常用的軟件，供 用戶選擇安裝和升級。為了給用戶提供更豐富、更全面的軟件安裝和升級，目前軟件倉庫中 支持的軟件越來越多，遍及即時通信、音視頻播放、網(wǎng)頁瀏覽、輸入法等各個門類，總數(shù)會達 到數(shù)千甚至上萬種。在如此眾多的軟件中，有質量的好壞優(yōu)劣之分。對于用戶來講，往往希 望軟件管理系統(tǒng)能為用戶推薦質量較高的且針對性較強的軟件。因此目前的軟件管理系統(tǒng) 中大部分都集成了軟件推薦的功能。[0005]現(xiàn)有技術中，軟件管理系統(tǒng)推薦軟件主要是根據(jù)已經安裝的軟件和該軟件的下載 量或熱度進行推薦安裝，其推薦渠道方式包括:軟件倉庫中的排行榜、軟件倉庫中的專題推 薦頁、以及利用提示框(TIPS)等來推送熱門的目標軟件。[0006]但是，現(xiàn)有的推薦目標軟件的方案存在如下的缺點:[0007]所推薦的軟件與具體用戶的相關性太差，準確度不高，不能很準確地推送符合用 戶使用特征的目標軟件。
【發(fā)明內容】
[0008]有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供推薦目標軟件的處理方法和系統(tǒng)，以提高 所推薦的目標軟件與具體用戶的相關性，提高推薦的準確度。[0009]本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的:[0010]一種推薦目標軟件的處理方法，包括:[0011]根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟 件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；[0012]根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚 類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。[0013]—種推薦目標軟件的處理系統(tǒng),包括:[0014]聚類分析模塊，用于根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每 種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；[0015]推薦模塊，用于根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。
[0016]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明可以充分考慮到用戶的軟件使用信息，并以此為依據(jù)進行用戶的聚類分析，不同的用戶聚類推薦不同的軟件列表；在具體用戶使用時，先確定該具體用戶所屬的用戶聚類(相當于用戶的使用特征類型)，再從該用戶聚類對應的軟件列表中推薦排名在前的軟件，因此，本發(fā)明所推薦的目標軟件可以與具體用戶實現(xiàn)較高的相關性，推薦的準確度較高。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明所述推薦目標軟件的處理方法的一種流程示意圖；
[0018]圖2為本發(fā)明所述推薦目標軟件的處理系統(tǒng)的一種組成示意圖；
[0019]圖3為本發(fā)明所述推薦目標軟件的處理系統(tǒng)的又一種組成示意圖；
[0020]圖4a為所述聚類分析模塊和推薦模塊設置在服務器端的一種示意圖；
[0021]圖4b為所述聚類分析模塊設置在服務器端，推薦模塊設置在客戶端端的一種示意圖；
[0022]圖5a為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件的界面示意圖；
[0023]圖5b為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件在被點擊后的界面示意圖；
[0024]圖5c為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件在下載安裝完成后的界面示意圖；
[0025]圖5d為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件的編輯模式的界面示意圖。
【具體實施方式】
[0026]下面結合附圖及具體實施例對本發(fā)明再作進一步詳細的說明
[0027]圖1為本發(fā)明所述推薦目標軟件的處理方法的一種流程示意圖。參見圖1，該方法主要包括:
[0028]步驟101、根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；
[0029]步驟102、當一具體用戶使用軟件管理系統(tǒng)時，根據(jù)該具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。
[0030]圖2為本發(fā)明所述推薦目標軟件的處理系統(tǒng)的一種組成示意圖。該處理系統(tǒng)用于執(zhí)行本發(fā)明的方法，參見圖2，該處理系統(tǒng)包括:
[0031]聚類分析模塊，用于根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；
[0032]推薦模塊，用于根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。
[0033]在步驟101中，所述用戶上報的軟件使用信息是指全量用戶上報的軟件使用信息。所述全量用戶并不是指全體用戶，而是只上傳了自身軟件使用信息的采樣用戶。如果采樣用戶達到了一定的數(shù)量下限(該數(shù)量下限可以根據(jù)應用需求進行設置)，則判定這些采 樣用戶可以代表全體用戶。[0034]所述的采樣用戶是指具有上報數(shù)據(jù)權限的用戶，在本發(fā)明的具體實施例中，預先 為軟件管理系統(tǒng)的每個用戶發(fā)送一份是否同意上報自身客戶端數(shù)據(jù)的請求，如果用戶接收 該請求則該用戶變?yōu)椴蓸佑脩?，具有上報?shù)據(jù)的權限；如果用戶拒絕該請求則沒有上報數(shù) 據(jù)的權限。[0035]為了能夠采集到用戶上報的軟件使用信息，本發(fā)明所述的處理系統(tǒng)中還包括數(shù)據(jù) 采集模塊，如圖3所示，該數(shù)據(jù)采集模塊設置在軟件管理系統(tǒng)的客戶端，用于采集具有上報 數(shù)據(jù)權限的用戶的軟件使用信息，并上報給聚類分析模塊和推薦模塊。[0036]步驟101中所述用戶上報的軟件使用信息包括:用戶客戶端本機已安裝軟件的軟 件信息，例如具體為軟件名稱和/或軟件類別等信息。這些信息可以由所述數(shù)據(jù)采集模塊 通過客戶端本機的注冊表和配置文件中的已安裝軟件的路徑和可執(zhí)行文件等信息查找得 到。[0037]下面說明步驟101所述的聚類分析過程。[0038]聚類分析(ClusterAnalysis)又稱群分析，是根據(jù)“物以類聚”的原理，對采樣數(shù)據(jù) 進行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法，聚類分析的處理對象是大量的采樣數(shù)據(jù)，要求能合理 地按采樣數(shù)據(jù)的特性來進行合理的分類。[0039]聚類分析過程是將采樣數(shù)據(jù)分類到不同的類的一個過程，所以同一個簇中的對象 有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析的目標就是在相似的基礎 上對采樣的數(shù)據(jù)進行分類。[0040]本發(fā)明就是采用聚類分析方法，以所采集到的全量用戶的軟件使用信息為基礎， 聚類分析出不同用戶群的特征，將對軟件使用特征相近的用戶聚集為一類用戶，并提取出 該聚類用戶的典型特征作為后續(xù)判斷某一具體用戶所屬聚類的標準。例如:[0041]至于本發(fā)明所采用的具體聚類分析方法，可以采用現(xiàn)有成熟的聚類分析方法例 如:系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動態(tài)聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。[0042]本發(fā)明所述聚類分析模塊根據(jù)已安裝軟件列表中的軟件名稱和/或類別信息對 用戶群進行聚類分析，聚類出具有不同軟件使用特征的用戶群(即用戶聚類)，并為每種用 戶聚類選擇對應的軟件列表。[0043]聚類分析模塊的直接數(shù)據(jù)基礎是各采用用戶上報的已安裝軟件的軟件類別。如果 采樣用戶只上報了軟件名稱，則首先根據(jù)軟件名稱從軟件倉庫中查詢該軟件所屬的軟件類 另IJ，將該軟件類別作為聚類分析的直接數(shù)據(jù)基礎。[0044]步驟101中，聚類分析模塊對用戶進行聚類分析的具體聚類過程可以依照推薦需 求的不同會略有不同，例如一種實施例的所述根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚 類分析過程包括:[0045]步驟111、統(tǒng)計各采樣用戶上報的各類已安裝軟件的軟件數(shù)量；[0046]步驟112、確定出各采樣用戶所安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別；[0047]步驟113、以所述安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別為相似度，對采樣用戶進行聚類劃 分，得到不同軟件使用特征的用戶聚類。[0048]例如:n個采樣用戶af an所安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別為視頻類，如果所述η大于一個聚類的門限值，則劃分出視頻用戶聚類，該視頻用戶聚類的軟件使用特征就是:視頻類的軟件安裝的最多。
[0049]再例如:m個采樣用戶brbm所安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別為游戲類，如果所述m大于一個聚類的門限值，則劃分出游戲用戶聚類，該游戲用戶聚類的軟件使用特征就是:游戲類的軟件安裝的最多。
[0050]步驟101中，在對用戶進行聚類分析之后，需要確定每種用戶聚類對應的軟件列表。具體為:按照聚類劃分出的用戶聚類，從軟件管理系統(tǒng)的軟件倉庫中選擇對應類別的軟件組成軟件列表，該軟件列表中的軟件按照軟件的使用情況進行排序。所述待推薦軟件列表中的軟件數(shù)量也是可控的，可以根據(jù)業(yè)務需求進行設置。
[0051]所述按照軟件使用情況對軟件列表中的軟件進行排序主要是指按照軟件的整體運行熱度進行排序。具體包括:采集各軟件的網(wǎng)絡下載量和采樣用戶所上報的各軟件在用戶客戶端本機上的啟動次數(shù)和運行時間；針對每一軟件，將該軟件的網(wǎng)絡下載量、啟動次數(shù)和運行時間分別乘以對應的權重，最后再求和，得到該軟件的整體運行熱度，將該軟件的整體運行熱度作為該軟件的使用情況；按照軟件的整體運行熱度對所述軟件列表中的軟件進行排序。
[0052]例如:
[0053]對于視頻用戶聚類，選擇k個視頻類軟件AfAk組成對應的待推薦軟件列表，該k個視頻類軟件按照軟件整體運行熱度進行排序。
[0054]對于游戲用戶聚類，選擇I個游戲類軟件BfBl組成對應的待推薦軟件列表，該I個游戲類軟件按照軟件整體運行熱度進行排序。
[0055]本發(fā)明所述聚類分析模塊設置在服務器端，所述步驟101在服務器端執(zhí)行。
[0056]所述步驟102中，當一具體用戶使用軟件管理系統(tǒng)時，通常要判斷該具體用戶是否具有上報數(shù)據(jù)的權限，分以下兩種情況:
[0057]第一種情況:如果所述具體用戶有上報數(shù)據(jù)的權限，則該具體用戶的客戶端獲得本機的軟件使用信息，并上傳給服務器端；服務器端根據(jù)該具體用戶客戶端上報的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件發(fā)送給該具體用戶的客戶端；該具體用戶的客戶端將所述前N位軟件作為被推薦軟件進行顯示。例如可以在小Q書桌上顯示該推薦軟件的圖標，并用淺灰色標識該軟件為推薦軟件。
[0058]所述軟件使用信息主要包括本機已安裝的軟件信息和/或本機經常使用的軟件信息。所述本機已安裝的軟件信息為已安裝的軟件類別和/或名稱，可以由數(shù)據(jù)采集模塊通過客戶端本機的注冊表和配置文件中的已安裝軟件的路徑和可執(zhí)行文件等信息查找得至IJ。所述本機經常使用的軟件信息主要是經常使用的軟件類別和/或名稱，這些經常使用的軟件通常為操作系統(tǒng)的快速啟動欄、桌面、和/或DOCK欄中的軟件，可以由數(shù)據(jù)采集模塊通過本機操作系統(tǒng)的對應的應用程序編程接口(API)得到。
[0059]并且，如果所述具體用戶有上報數(shù)據(jù)的權限，還可以進一步包括:所述具體用戶的客戶端將所述被推薦軟件的使用信息發(fā)送給服務器端，該被推薦軟件的使用信息包括后續(xù)至少一種信息，即:該軟件的安裝次數(shù)、該軟件從啟動到結束的時間、該軟件安裝完成后的二次啟動量，這些信息主要通過所述數(shù)據(jù)采集模塊對該具體用戶的點擊操作和運行時長進行統(tǒng)計得到；服務器端收到所述被推薦軟件的使用信息后確定其被推薦熱度，具體的確定 方法是分別對所述該軟件的安裝次數(shù)、該軟件從啟動到結束的時間、該軟件安裝完成后的 二次啟動量進行加權求和，得到被推薦熱度；然后，再根據(jù)被推薦軟件的被推薦熱度調整對 應用戶聚類的軟件列表中該被推薦軟件的排列位次，其中，對于被推薦熱度大于指定閾值 的被推薦軟件調高其排列位次，對于被推薦熱度小于指定閾值的被推薦軟件則調低其排列 位次。通過這種調整，可以進一步增加為用戶推薦目標軟件的選擇維度，進一步提高與目標 軟件與用戶的相關性，提高推薦的準確度。[0060]在本發(fā)明所述的推薦目標軟件的處理系統(tǒng)的一種實施例中，為了執(zhí)行上述第一種 情況的方法，所述聚類分析模塊和推薦模塊需要設置在服務器端，如圖4a所示。[0061]第二種情況，如果所述具體用戶沒有上報數(shù)據(jù)的權限，則服務器端將所述每種用 戶聚類信息及其對應的經過所述排序的軟件列表下發(fā)給該具體用戶的客戶端；該具體用戶 的客戶端獲得本機的軟件使用信息；該具體用戶的客戶端根據(jù)該本機的軟件使用信息確定 與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件作為 被推薦軟件進行顯示。[0062]與所述第一種情況相同的時，所述軟件使用信息主要包括本機已安裝的軟件信息 和/或本機經常使用的軟件信息。所述本機已安裝的軟件信息為已安裝的軟件類別和/或 名稱，可以由數(shù)據(jù)采集模塊通過客戶端本機的注冊表和配置文件中的已安裝軟件的路徑和 可執(zhí)行文件等信息查找得到。所述本機經常使用的軟件信息主要是經常使用的軟件類別和 /或名稱，這些經常使用的軟件通常為操作系統(tǒng)的快速啟動欄、桌面、和/或DOCK欄中的軟 件，可以由數(shù)據(jù)采集模塊通過本機操作系統(tǒng)的對應的API得到。[0063]在本發(fā)明所述的推薦目標軟件的處理系統(tǒng)的一種實施例中，為了執(zhí)行上述第二種 情況的方法，所述聚類分析模塊需要設置在服務器端，所述推薦模塊設置在客戶端，如圖4b 所示；并且所述聚類分析模塊進一步用于將所述每種用戶聚類信息及其對應的經過所述排 序的軟件列表下發(fā)給客戶端；所述推薦模塊進一步用于從客戶端本機的數(shù)據(jù)采集模塊中獲 取本機具體用戶的軟件使用信息，根據(jù)該具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相 關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件作為被推薦軟件進行顯/Jn ο[0064]在本發(fā)明的一種實施例中，步驟102中所述的具體用戶的軟件使用信息包括:該 具體用戶客戶端本機已安裝的軟件信息和/或經常啟動的軟件信息。[0065]所述根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該用戶最相關的用戶聚類，具體包括:[0066]步驟121、在每種用戶聚類對應的軟件列表中，按照每款軟件的排序名次確定該軟 件與該用戶聚類的聚類相關度。[0067]步驟122、根據(jù)各用戶聚類對應的軟件列表及其軟件的所述聚類相關度，確定所述 具體用戶客戶端本機中的各已安裝軟件和/或經常啟動軟件所屬的用戶聚類，以及確定所 述各已安裝軟件和/或經常啟動軟件與其所屬用戶聚類的聚類相關度。[0068]步驟123、將屬于同一用戶聚類的所述軟件的聚類相關度相加，得到該用戶聚類 的匹配分數(shù)；此處進一步的處理方式包括:為所述經常啟動軟件分配比所述已安裝軟件更 高的權值，將屬于同一用戶聚類的所述軟件的聚類相關度按照所述的軟件權值進行加權相 力口，將得到的加權和作為該用戶聚類的匹配分數(shù)。[0069]如用戶已安裝軟件有游戲軟件X，游戲軟件Y，辦公軟件Z，則查詢到兩種相關的用戶聚類，即游戲類的用戶聚類和辦公類的用戶聚類，并查詢得到游戲軟件X在游戲類的用戶聚類中的相關度為X，游戲軟件Y在游戲類的用戶聚類中的相關度為y，辦公軟件Z在辦公類的用戶聚類中的相關度為z。那么游戲類的用戶聚類的匹配分數(shù)為χ+y，辦公類的用戶聚類的匹配分數(shù)為Z。
[0070]步驟124、選擇匹配分數(shù)最高的用戶聚類作為與該用戶最相關的用戶聚類。
[0071]在確定了與該具體用戶最相關的用戶聚類之后，例如確定了游戲用戶聚類為與用戶最相關的聚類，則從該聚類對應的軟件列表中選擇排在前N位的軟件推薦給該具體用戶。
[0072]在本發(fā)明的又一種實施例中，步驟102中所述在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，還可以具體為:在該用戶聚類的待推薦軟件列表中去除該具體用戶已經安裝的軟件，再從剩余的軟件中選擇排在前N位的軟件推薦給該具體用戶。這樣就可以不受用戶已安裝軟件的干擾，進一步提高推薦的準確度。
[0073]在一種優(yōu)選方案中，所述被推薦的軟件個數(shù)N=l，即針對一個具體用戶一次只推薦一款軟件，這樣可以避免一次推薦軟件數(shù)量較多導致的用戶選擇困難
[0074]如上所述，本發(fā)明的方案該技術方案可以通過一系列處理推算出用戶使用軟件的偏好，針對該數(shù)據(jù)推送的軟件將提高軟件推薦與用戶需求符合的精準程度，并且對于一些較出色、但較為小眾的軟件也很容易被推薦給相關用戶。
[0075]至于被推薦的目標軟件在客戶端上的顯示方式，可以有多種方式，例如在本發(fā)明的一種實施例中，可以通過圖標方式顯示被推薦的目標軟件，并可以采用單擊執(zhí)行安裝的方式，讓整個推薦流程變得比較輕薄，順暢，最大程度上簡化流程，降低用戶的心理壓力。
[0076]如圖5a為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件的界面示意圖。參見圖5a，被推送的目標軟件可以以與其它圖標相區(qū)別的形式，例如可以采用淺灰圖標500 (其它圖標為深色)的形式將被推薦的目標軟件的圖標呈現(xiàn)在軟件管理系統(tǒng)的操作面板中，例如此處為一種名叫“小Q書桌”的較為輕盈的軟件啟動操作面板501。其中，當鼠標置于所述淺灰圖標500之上時，可以顯示軟件的基本信息；所述目標軟件的推送頻率可以在后臺進行配置，例如基本頻率為每周一款軟件。
[0077]圖5b為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件在被點擊后的界面示意圖。參見圖5b，單擊所述淺灰圖標500后則觸發(fā)下載及安裝過程；下載完成后會靜默安裝；安裝完成后，圖標點亮(即淺灰色被去除)，表示可正常使用。
[0078]圖5c為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件在下載安裝完成后的界面示意圖。如圖5c所示，在安裝完成后，所述軟件圖標500點亮，可與其它“小Q書桌”面板中的圖標同樣使用。
[0079]如果用戶不點擊所述淺灰圖標500，可通過以下兩種方式移除淺灰圖標500:
[0080]I)常規(guī)刪除操作:進入編輯模式后，點擊右上角的減號，刪除淺灰圖標。如圖5d為通過圖標方式顯示被推薦目標軟件的編輯模式的界面示意圖。
[0081]2)當推送下一款軟件時，檢測到上一個淺灰圖標未被安裝，則自動替換原有圖標。
[0082]對于錯誤情況的處理主要包括:
[0083]如果網(wǎng)絡連接不正常，則彈出浮窗提示“網(wǎng)絡連接異常，下載失敗”，用戶再次點擊淺灰圖標500時，重新觸發(fā)下載目標軟件。
[0084]如果下載后，安裝過程失敗，則淺灰圖標500保持淺灰色；并彈出浮窗提示“安裝失敗，請重試”，用戶再次點擊淺灰圖標時，重新觸發(fā)靜默安裝。
[0085]如所述圖5a至圖5d所示，在此類圖標管理軟件面板推薦軟件產品，較符合用戶心理預期。可以豐富此類軟件的實用性，在圖標管理的基礎上擴展出軟件推薦的特性。
[0086]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明保護的范圍之內。
【權利要求】
1.一種推薦目標軟件的處理方法，其特征在于，包括: 根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序； 根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類；在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，所述N為預定值。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶上報的軟件使用信息包括:用戶客戶端已安裝軟件的軟件信息； 所述根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，具體包括: 統(tǒng)計各采樣用戶上報的各類已安裝軟件的軟件數(shù)量； 確定出各采樣用戶所安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別； 以所述安裝軟件數(shù)量最多的軟件類別為相似度，對采樣用戶進行聚類劃分，得到不同軟件使用特征的用戶聚類。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序，具體包括: 采集各軟件的網(wǎng)絡下載量和采樣用戶所上報的各軟件在用戶客戶端本機上的啟動次數(shù)和運行時間； 針對每一軟件，將該軟件的網(wǎng)絡下載量、啟動次數(shù)和運行時間分別乘以對應的權重，最后再求和，得到該軟件的整體運行熱度，將該軟件的整體運行熱度作為該軟件的使用情況； 按照軟件的整體運行熱度對所述軟件列表中的軟件進行排序。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述具體用戶的軟件使用信息包括:該具體用戶客戶端本機已安裝的軟件信息和/或經常啟動的軟件信息； 所述根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該用戶最相關的用戶聚類，具體包括: 在每種用戶聚類對應的軟件列表中，按照每款軟件的排序名次確定該軟件與該用戶聚類的聚類相關度； 根據(jù)各用戶聚類對應的軟件列表及其軟件的所述聚類相關度，確定所述具體用戶的客戶端本機中的各已安裝軟件和/或經常啟動軟件所屬的用戶聚類，以及確定所述各已安裝軟件和/或經常啟動軟件與其所屬用戶聚類的聚類相關度； 將屬于同一用戶聚類的所述軟件的聚類相關度相加，得到該用戶聚類的匹配分數(shù)； 選擇匹配分數(shù)最高的用戶聚類作為與該用戶最相關的用戶聚類。
5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將屬于同一用戶聚類的所述軟件的聚類相關度相加，得到該用戶聚類的匹配分數(shù)，具體包括: 為所述經常啟動軟件分配比所述已安裝軟件更高的權值，將屬于同一用戶聚類的所述軟件的聚類相關度按照所述的軟件權值進行加權相加，將得到的加權和作為該用戶聚類的匹配分數(shù)。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序的步驟，由服務器端執(zhí)行；所述具體用戶為具有上報數(shù)據(jù)權限的用戶；所述根據(jù)該具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，具體包括:該具體用戶的客戶端獲得本機的軟件使用信息，并上傳給服務器端；服務器端根據(jù)該具體用戶客戶端上報的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件發(fā)送給該具體用戶的客戶端； 該具體用戶的客戶端將所述前N位軟件作為被推薦軟件進行顯示。
7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述具體用戶的客戶端將所述前N位軟件作為被推薦軟件進行顯示之后，進一步包括:所述具體用戶的客戶端將所述被推薦軟件的使用信息發(fā)送給服務器端；服務器端根據(jù)所述被推薦軟件的使用信息確定其被推薦熱度；根據(jù)被推薦軟件的被推薦熱度調整對應用戶聚類對應的軟件列表中該被推薦軟件的排列位次，其中，對于被推薦熱度大于指定閾值的被推薦軟件調高其排列位次，對于被推薦熱度小于指定閾值的被推薦軟件則調低其排列位次。
8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，所述被推薦軟件的使用信息包括以下至少一種:該軟件的安裝次數(shù)、該軟件從啟動到結束的時間、該軟件安裝完成后的二次啟動量。
9.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)全量用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序的步驟，由服務器端執(zhí)行；所述具體用戶為不具有上報數(shù)據(jù)權限的用戶；所述根據(jù)該具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，具體包括:服務器端將所述每種用戶聚類信息及其對應的經過所述排序的軟件列表下發(fā)給該具體用戶的客戶端；該具體用戶的客戶端獲得本機的軟件使用信息；該具體用戶的客戶端根據(jù)該本機的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件作為被推薦軟件進行顯示。
10.根據(jù)權利要求1至9任一項所述的方法，其特征在于，所述在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶，具體包括:在該用戶聚類的待推薦軟件列表中去除該具體用戶已經安裝的軟件，再從剩余的軟件中選擇排在前N位的軟件推薦給該具體用戶。
11.根據(jù)權利要求10所述的方法，其特征在于，所述N=l。
12.—種推薦目標軟件的處理系統(tǒng)，其特征在于，包括:聚類分析模塊，用于根據(jù)用戶上報的軟件使用信息對用戶進行聚類分析，確定每種用戶聚類對應的軟件列表，按照軟件的使用情況對所述軟件列表中的軟件進行排序；推薦模塊，用于根據(jù)具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類； 在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件推薦給該具體用戶， 所述N為預定值。
13.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)進一步包括:數(shù)據(jù)采集模塊，設置在客戶端，用于采集具有上報數(shù)據(jù)權限的用戶的軟件使用信息，并上報給聚類分析模塊和推薦模塊。
14.根據(jù)權利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述聚類分析模塊和推薦模塊設置在服務器端。
15.根據(jù)權利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于， 所述聚類分析模塊設置在服務器端，所述推薦模塊設置在客戶端； 所述聚類分析模塊進一步用于將所述每種用戶聚類信息及其對應的經過所述排序的軟件列表下發(fā)給客戶端； 所述推薦模塊進一步用于從客戶端本機的數(shù)據(jù)采集模塊中獲取本機具體用戶的軟件使用信息，根據(jù)該具體用戶的軟件使用信息確定與該具體用戶最相關的用戶聚類，在該用戶聚類對應的軟件列表中選擇前N位的軟件作為被推薦軟件進行顯示。
16.根據(jù)權利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于， 所述用戶上報的軟件使用信息包括:用戶客戶端本機已安裝軟件的軟件信息； 所述具體用戶的軟件使用信息包括:該具體用戶客戶端本機已安裝軟件的軟件信息，和/或經常啟動的軟件信息。
【文檔編號】G06Q10/06GK103514496SQ201210207154
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年6月21日 優(yōu)先權日:2012年6月21日
【發(fā)明者】劉鑫, 拓鑫, 李哲敏 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司