本發(fā)明涉及應(yīng)用軟件管理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種應(yīng)用推薦方法、裝置及服務(wù)器。
背景技術(shù)：
：現(xiàn)目前，應(yīng)用商店在推薦應(yīng)用(Application，APP)時(shí)的常用方法是，通過計(jì)算整個(gè)應(yīng)用商店中每個(gè)應(yīng)用的下載量，并按照下載量對(duì)應(yīng)用進(jìn)行排序，然后把排序靠前的應(yīng)用推薦給用戶。這種基于排行榜的應(yīng)用推薦方式會(huì)對(duì)所有用戶或者某一類用戶推薦相同的應(yīng)用，忽視了不同用戶對(duì)應(yīng)用需求的個(gè)體差異。造成應(yīng)用推薦準(zhǔn)確度不高，用戶對(duì)推薦的應(yīng)用滿意度不高，從而影響軟件的下載量及用戶的使用體驗(yàn)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明一較佳實(shí)施例的目的在于提供一種能根據(jù)不同用戶的應(yīng)用需求推薦相應(yīng)應(yīng)用的方法，該方法包括：根據(jù)所述歷史應(yīng)用列表得到所述用戶的特征向量；根據(jù)多個(gè)所述用戶的特征向量訓(xùn)練得到應(yīng)用對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型；及基于用戶的特征向量以及所述各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。本發(fā)明另一較佳實(shí)施例還提供一種應(yīng)用推薦裝置，所述裝置包括：特征向量生成模塊，用于根據(jù)用戶的歷史應(yīng)用列表計(jì)算得到所述用戶的特征向量；及預(yù)測(cè)模型生成模塊，用于根據(jù)多個(gè)所述用戶的特征向量訓(xùn)練得到應(yīng)用對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型；及推薦應(yīng)用序列生成模塊，用于基于用戶的特征向量以及所述各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。本發(fā)明另一較佳實(shí)施例還提供一種服務(wù)器，包括存儲(chǔ)器、處理器以及應(yīng)用推薦裝置。所述應(yīng)用推薦裝置安裝或存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器由所述處理器控制應(yīng)用推薦裝置各功能模塊的執(zhí)行。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的應(yīng)用推薦方法及裝置，基于用戶的使用習(xí)慣構(gòu)建用戶的特征向量；并通過采用用戶的特征向量生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。在生成用戶的推薦應(yīng)用序列時(shí)考慮用戶之前的使用習(xí)慣，在進(jìn)行應(yīng)用推薦時(shí)會(huì)將與用戶之前使用習(xí)慣相關(guān)性大的應(yīng)用推薦給用戶，從而實(shí)現(xiàn)不同用戶之間應(yīng)用的個(gè)性化推薦，推薦準(zhǔn)確率高，有助于提高應(yīng)用下載量，提升用戶的使用體驗(yàn)。為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì)范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。圖1是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的服務(wù)器與至少一用戶終端進(jìn)行通信的交互示意圖。圖2是圖1所示的服務(wù)器的方框示意圖。圖3是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的圖2中所示的應(yīng)用推薦裝置的一種功能模塊框圖。圖4是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的圖2中所示的應(yīng)用推薦裝置的另一種功能模塊框圖。圖5是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的一種應(yīng)用推薦方法的具體流程圖。圖6是圖5中步驟S113包括的子步驟流程示意圖。圖7是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的另一種應(yīng)用推薦方法的具體流程圖。主要元件符號(hào)說明服務(wù)器100用戶終端200網(wǎng)絡(luò)300應(yīng)用推薦裝置110存儲(chǔ)器111處理器112存儲(chǔ)控制器113特征向量生成模塊1101預(yù)測(cè)模型生成模塊1102推薦應(yīng)用序列生成模塊1103標(biāo)簽序列生成子模塊11031推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032應(yīng)用序列推薦模塊1104具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。同時(shí)，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。請(qǐng)參照?qǐng)D1，是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的服務(wù)器100與至少一用戶終端200進(jìn)行通信的交互示意圖。所述用戶終端200可通過網(wǎng)絡(luò)300訪問服務(wù)器100，以獲得服務(wù)器100提供的應(yīng)用(Application，APP)推薦服務(wù)。本實(shí)施例中，所述服務(wù)器100可以是，但不限于，web(網(wǎng)站)服務(wù)器。所述用戶終端200可以是，但不限于，智能手機(jī)、個(gè)人電腦(personalcomputer，PC)、平板電腦、個(gè)人數(shù)字助理(personaldigitalassistant，PDA)、移動(dòng)上網(wǎng)設(shè)備(mobileInternetdevice，MID)等。所述網(wǎng)絡(luò)300可以是，但不限于，有線網(wǎng)絡(luò)或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。請(qǐng)參照?qǐng)D2，是圖1所示的服務(wù)器100的方框示意圖。所述服務(wù)器100包括應(yīng)用推薦裝置110、存儲(chǔ)器111、處理器112及通信單元113。所述存儲(chǔ)器111、處理器112及通信單元113的各元件相互之間直接或間接地電性連接，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通訊總線或信號(hào)線實(shí)現(xiàn)電性連接。其中，所述存儲(chǔ)器111可以是，但不限于，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，RAM)，只讀存儲(chǔ)器(ReadOnlyMemory，ROM)，可編程只讀存儲(chǔ)器(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)，可擦除只讀存儲(chǔ)器(ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EPROM)，電可擦除只讀存儲(chǔ)器(ElectricErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存儲(chǔ)器111用于存儲(chǔ)程序，所述處理器112在接收到執(zhí)行指令后，執(zhí)行所述程序。所述通信單元113用于通過所述網(wǎng)絡(luò)300建立所述服務(wù)器100與所述用戶終端200之間的通信連接，并用于通過所述網(wǎng)絡(luò)300接收和發(fā)送數(shù)據(jù)。所述應(yīng)用推薦裝置110包括至少一個(gè)可以軟件或固件(firmware)的形式存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器111中或固化在所述服務(wù)器100的操作系統(tǒng)(operatingsystem，OS)中的軟件功能模塊。所述處理器112用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器111中存儲(chǔ)的可執(zhí)行模塊，例如應(yīng)用推薦裝置110所包括的軟件功能模塊及計(jì)算機(jī)程序等。本實(shí)施例中，所述應(yīng)用推薦裝置110為服務(wù)器100提供針對(duì)不同用戶的個(gè)性化應(yīng)用推薦服務(wù)，具體的方法在后續(xù)進(jìn)行詳細(xì)說明。請(qǐng)參照?qǐng)D3，是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的圖2所示應(yīng)用推薦裝置110的功能模塊框圖。所述應(yīng)用推薦裝置110包括特征向量生成模塊1101、預(yù)測(cè)模型生成模塊1102及推薦應(yīng)用序列生成模塊1103。所述特征向量生成模塊1101，用于根據(jù)用戶的歷史應(yīng)用列表計(jì)算得到所述用戶的特征向量。在本實(shí)施例中，所述歷史應(yīng)用列表可以包括所述用戶終端200的已安裝應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)(比如，最近一段時(shí)間)的下載應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的瀏覽應(yīng)用列表及預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的更新應(yīng)用列表。下面具體介紹所述特征向量生成模塊1101根據(jù)用戶的歷史應(yīng)用列表計(jì)算得到所述用戶的特征向量的過程。首先，所述特征向量生成模塊1101計(jì)算得到歷史應(yīng)用列表中每個(gè)應(yīng)用的分值。所述特征向量生成模塊1101獲取每個(gè)用戶已安裝應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的下載應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的瀏覽應(yīng)用列表及預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的更新應(yīng)用列表。對(duì)每個(gè)應(yīng)用列表中的所有應(yīng)用的分值進(jìn)行計(jì)算。分值計(jì)算方法如下：針對(duì)更新應(yīng)用列表，應(yīng)用的分值為：update_app_scorei＝update_appi×wupdate；針對(duì)瀏覽應(yīng)用列表，應(yīng)用的分值為：view_app_scorei＝view_appi×wviewe；針對(duì)下載應(yīng)用列表，應(yīng)用的分值為：download_app_scorei＝download_appi×wdownload；針對(duì)對(duì)安裝應(yīng)用列表，應(yīng)用的分值為：install_app_scorei＝install_appi×winstadll。其中，update_appi、view_appi、download_appi和install_appi分別表示應(yīng)用i的更新次數(shù)、瀏覽次數(shù)、下載次數(shù)和安裝次數(shù)；wupdate、wview、wdownload和winstall分別表示更新次數(shù)的權(quán)重、瀏覽次數(shù)的權(quán)重、下載次數(shù)的權(quán)重和安裝次數(shù)的權(quán)重，可為預(yù)設(shè)值。以用戶i為例，用戶i的應(yīng)用的分值分布參照表1。表1所述特征向量生成模塊1101為歷史應(yīng)用列表中每個(gè)應(yīng)用賦予標(biāo)簽。具體地，所述特征向量生成模塊1101從應(yīng)用與標(biāo)簽的映射表中查詢應(yīng)用所對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，并擴(kuò)展表1，為每個(gè)應(yīng)用帶上標(biāo)簽從而得到表2。表2所述特征向量生成模塊1101計(jì)算單個(gè)用戶的標(biāo)簽的概率分布值。具體地，所述特征向量生成模塊1101對(duì)每個(gè)用戶同一標(biāo)簽下的應(yīng)用分值進(jìn)行求和，得到每一用戶的各類標(biāo)簽分值，請(qǐng)參照表3。表3進(jìn)行歸一化得到該用戶的標(biāo)簽概率分布，用戶i的標(biāo)簽j的概率分布值表示為p(cj|ui)，請(qǐng)參照表4。表4所述特征向量生成模塊1101計(jì)算所有用戶的標(biāo)簽的概率分布值。具體地，所述特征向量生成模塊1101對(duì)所有用戶求和統(tǒng)計(jì)各個(gè)標(biāo)簽分值，并進(jìn)行歸一化為所有用戶的標(biāo)簽概率分布值，所有用戶的各個(gè)標(biāo)簽j的概率分布值表示為p(cj)，具體請(qǐng)參照表5。標(biāo)簽p(cj)音樂3.03％網(wǎng)購(gòu)16.16％社交15.29％.......0.15％.......0.42％.......0.09％.......0.30％.......0.54％表5所述特征向量生成模塊1101根據(jù)所述單個(gè)用戶的標(biāo)簽的概率分布值及所有用戶的標(biāo)簽的概率分布值得到用戶的特征向量。具體地，所述特征向量生成模塊1101計(jì)算每個(gè)用戶的特征向量，計(jì)算用戶i的特征向量的公式為：Vi＝[vi,1,vi,2,...,vi,j,...,vi,N]，其中：N代表標(biāo)簽的數(shù)量。用戶i的特征向量中的特征值vi,j與標(biāo)簽關(guān)系請(qǐng)參照表6。標(biāo)簽vi,j社交2.18網(wǎng)購(gòu)2.06音樂播放11.00表6在本實(shí)施例中，也可以基于用戶i的特征向量Vi＝[vi,1,vi,2,...,vi,j,...,vi,N]，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法重新獲得新的特征向量來表征用戶i的特征。所述預(yù)測(cè)模型生成模塊1102，用于根據(jù)多個(gè)所述用戶的特征向量訓(xùn)練得到應(yīng)用對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型。在本實(shí)施例中，所述預(yù)測(cè)模型生成模塊1102先生成每個(gè)標(biāo)簽下應(yīng)用的訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集生成的方法如下。若在t天內(nèi)生成的用戶i的特征向量為Vi＝[vi,1,vi,2,...,vi,j,...,vi,N]，且在第t+1天下載了標(biāo)簽為L(zhǎng)的應(yīng)用，則該用戶的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)為Si＝[vi,1,vi,2,...,vi,j,...,vi,N,1]；否則，記為Si＝[vi,1,vi,2,...,vi,j,...,vi,N,0]。其中，最后一個(gè)維度為訓(xùn)練目標(biāo)。對(duì)所有用戶生成訓(xùn)練樣本，得到包括所有用戶訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練樣本集{Si}。所述預(yù)測(cè)模型生成模塊1102采用決策樹模型對(duì)所有用戶在標(biāo)簽L下的訓(xùn)練樣本集{Si}進(jìn)行訓(xùn)練，得到針對(duì)標(biāo)簽L的決策樹預(yù)測(cè)模型ML。所述預(yù)測(cè)模型生成模塊1102再針對(duì)所有標(biāo)簽采用上述方法進(jìn)行訓(xùn)練，得到包括所有標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)模型集{ML}。所述推薦應(yīng)用序列生成模塊1103用于基于用戶的特征向量以及所述各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。請(qǐng)參照?qǐng)D4，在本實(shí)施例中，所述推薦應(yīng)用序列生成模塊1103可以包括標(biāo)簽序列生成子模塊11031及推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032。生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列的具體方式可以通過上述子模塊實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)方式如下。所述標(biāo)簽序列生成子模塊11031用于將所述用戶的特征向量分別輸入到各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型中，得到所述用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列。所述標(biāo)簽序列生成子模塊11031將每個(gè)用戶的特征向量輸入到各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型中，得到每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列Ui＝{Lj}。所述標(biāo)簽序列生成子模塊11031根據(jù)每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列生成包括所有用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列的標(biāo)簽序列集。所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032，用于根據(jù)所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列與所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽下的應(yīng)用生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032對(duì)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列進(jìn)行排序。在本實(shí)施例中，按照用戶對(duì)標(biāo)簽的基尼值(gini值)大小對(duì)該預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中的各個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行排序。具體地，可以按照基尼值從小到大進(jìn)行排序。所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032對(duì)標(biāo)簽下所有應(yīng)用進(jìn)行排序，得到該標(biāo)簽下應(yīng)用的推薦序列。在本實(shí)施例中，對(duì)標(biāo)簽下所有應(yīng)用按照在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的下載次數(shù)進(jìn)行排序，具體地可以按照推薦序列中應(yīng)用的下載次數(shù)從大到小進(jìn)行排序。所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032根據(jù)每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中各標(biāo)簽的序列號(hào)及各標(biāo)簽下應(yīng)用的推薦序列號(hào)，得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列。在本實(shí)施例中，所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032對(duì)所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中的各個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行排序；和對(duì)各個(gè)標(biāo)簽下所有應(yīng)用進(jìn)行排序。根據(jù)每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中各個(gè)標(biāo)簽的排序及各個(gè)標(biāo)簽下的應(yīng)用的排序，計(jì)算得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列。具體地，所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032計(jì)算得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列的方式為：將每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中各標(biāo)簽的序列號(hào)及各標(biāo)簽下應(yīng)用的推薦序列號(hào)相乘，并根據(jù)乘積對(duì)應(yīng)用排序(如采用升序方式進(jìn)行排序)，得到該用戶的推薦應(yīng)用序列。所述推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032還根據(jù)每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列生成包括所有用戶的推薦應(yīng)用序列的推薦應(yīng)用序列集。請(qǐng)?jiān)俅螀⒄請(qǐng)D4，在本實(shí)施例中，所述應(yīng)用推薦裝置110還可以包括應(yīng)用序列推薦模塊1104，所述應(yīng)用序列推薦模塊1104用于在用戶訪問應(yīng)用商店時(shí)，將所述用戶的推薦應(yīng)用序列中的應(yīng)用推薦給所述用戶。具體地，應(yīng)用序列推薦模塊1104可以將所述推薦應(yīng)用序列中排列靠前(比如，排名前三)的應(yīng)用推薦給用戶，以供用戶進(jìn)行選擇下載。請(qǐng)參照?qǐng)D5，是本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的應(yīng)用于圖2所示服務(wù)器100的信息復(fù)制方法的流程圖。所述方法相關(guān)的流程定義的方法步驟可以由所述處理器113實(shí)現(xiàn)。下面對(duì)圖5所示的具體流程進(jìn)行詳細(xì)闡述。步驟S111，根據(jù)用戶的歷史應(yīng)用列表計(jì)算得到所述用戶的特征向量。在本實(shí)施例中，所述歷史應(yīng)用列表包括已安裝應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的下載應(yīng)用列表、預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的瀏覽應(yīng)用列表及預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的更新應(yīng)用列表。所述步驟S111包括：計(jì)算得到歷史應(yīng)用列表中每個(gè)應(yīng)用的分值；為歷史應(yīng)用列表中每個(gè)應(yīng)用賦予標(biāo)簽；計(jì)算單個(gè)用戶的標(biāo)簽的概率分布值；計(jì)算所有用戶的標(biāo)簽的概率分布值；及根據(jù)所述單個(gè)用戶的標(biāo)簽的概率分布值及所有用戶的標(biāo)簽的概率分布值得到用戶的特征向量。上述步驟S111所描述的過程可以由特征向量生成模塊1101執(zhí)行并實(shí)現(xiàn)。步驟S112，根據(jù)多個(gè)所述用戶的特征向量訓(xùn)練得到應(yīng)用對(duì)應(yīng)的各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型。具體地，步驟S112包括：生成每個(gè)標(biāo)簽下應(yīng)用的訓(xùn)練樣本集。對(duì)所述訓(xùn)練樣本集采用決策樹模型進(jìn)行訓(xùn)練得到每個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)每個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型生成包括所有標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)模型集。上述步驟S112所描述的過程可以由預(yù)測(cè)模型生成模塊1102執(zhí)行并實(shí)現(xiàn)。步驟S113，基于用戶的特征向量以及所述各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。請(qǐng)參照?qǐng)D6，在本實(shí)施例中，所述步驟S113可以包括子步驟S1131及子步驟S1132。子步驟S1131，將所述用戶的特征向量分別輸入到各個(gè)標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型中，得到所述用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列。上述子步驟S1131所描述的過程可以由標(biāo)簽序列生成子模塊11031執(zhí)行并實(shí)現(xiàn)。子步驟S1132，根據(jù)所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列與所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽下的應(yīng)用生成所述用戶的推薦應(yīng)用序列。具體地，所述子步驟S1132包括：對(duì)所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中的各個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行排序；對(duì)各個(gè)標(biāo)簽下所有應(yīng)用進(jìn)行排序；及根據(jù)每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中各個(gè)標(biāo)簽的排序及各個(gè)標(biāo)簽下的應(yīng)用的排序，計(jì)算得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列。其中，在所述預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中標(biāo)簽按照所述用戶對(duì)標(biāo)簽的基尼值大小進(jìn)行排序。其中，計(jì)算得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列的步驟可以包括：根據(jù)每個(gè)用戶的預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列中各標(biāo)簽的序列號(hào)及各標(biāo)簽下應(yīng)用的推薦序列號(hào)，得到每個(gè)用戶的推薦應(yīng)用序列。上述子步驟S1132所描述的過程可以由推薦應(yīng)用序列生成子模塊11032執(zhí)行并實(shí)現(xiàn)。請(qǐng)參照?qǐng)D7，在本實(shí)施例中，所述應(yīng)用推薦方法還可以包括步驟S114。步驟S114，在用戶訪問應(yīng)用商店時(shí)，將所述用戶的推薦應(yīng)用序列中的應(yīng)用推薦給所述用戶。具體地，服務(wù)器100可以將所述推薦應(yīng)用序列中排列靠前(比如，排名前三)的應(yīng)用推薦給用戶，以供用戶進(jìn)行選擇下載。上述步驟S114所描述的過程可以由應(yīng)用序列推薦模塊1104執(zhí)行并實(shí)現(xiàn)。綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例提供的應(yīng)用推薦方法及裝置，基于用戶的使用習(xí)慣構(gòu)建用戶的特征向量；并通過采用用戶的特征向量對(duì)應(yīng)用所對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型集；再根據(jù)所述用戶的特征向量和標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型集得到預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列集；最后根據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)簽序列集生成所有用戶的推薦應(yīng)用序列集。在生成用戶的推薦應(yīng)用序列時(shí)考慮了用戶之前的使用習(xí)慣，在進(jìn)行應(yīng)用推薦時(shí)會(huì)將與用戶之前使用習(xí)慣相關(guān)性大的應(yīng)用推薦給用戶，從而實(shí)現(xiàn)不同用戶之間應(yīng)用的個(gè)性化推薦，推薦準(zhǔn)確率高，有助于提高應(yīng)用下載量，提升用戶的使用體驗(yàn)。在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的設(shè)備和方法，也可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的設(shè)備實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例的設(shè)備、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上，流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意，在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)方式中，方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如，兩個(gè)連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動(dòng)作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來實(shí)現(xiàn)。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個(gè)獨(dú)立的部分，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成形成一個(gè)獨(dú)立的部分。所述功能如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-OnlyMemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3