本發(fā)明涉及信息處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體而言涉及一種提高熱詞曝光覆蓋率的方法和裝置。
背景技術(shù)：
：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能移動(dòng)終端技術(shù)的快速發(fā)展，很多在計(jì)算機(jī)終端上實(shí)現(xiàn)的功能(例如購(gòu)物、閱讀)也都可以在智能移動(dòng)終端上實(shí)現(xiàn)，例如使用智能手機(jī)或平板電腦等。另外，這些功能的實(shí)現(xiàn)需要在智能移動(dòng)終端上安裝相應(yīng)的應(yīng)用程序。例如，網(wǎng)上購(gòu)物，需要安裝例如淘寶客戶端，聽(tīng)音樂(lè)需要安裝音樂(lè)播放器客戶端等。由此，很多軟件公司提供了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)，例如豌豆莢或者pp助手等。用戶可以打開(kāi)應(yīng)用商店或者應(yīng)用市場(chǎng)，從而能夠快速搜索和下載所需要的各種應(yīng)用程序，包括影音播放類、系統(tǒng)工具類、通訊社交類、網(wǎng)上購(gòu)物類、閱讀類等，當(dāng)然還可以下載游戲等休閑娛樂(lè)類應(yīng)用程序(app)。在應(yīng)用商店或者應(yīng)用市場(chǎng)中，搜索是應(yīng)用下載來(lái)源的最重要的入口。在應(yīng)用搜索首頁(yè)中往往會(huì)展示搜索熱詞，以幫助用戶發(fā)現(xiàn)感興趣應(yīng)用，提高搜索效率。所展示熱詞通常的做法是應(yīng)用商店或者應(yīng)用市場(chǎng)開(kāi)發(fā)商們?cè)诤笈_(tái)建立熱詞庫(kù)，熱詞庫(kù)里收集一些熱門(mén)搜索詞，從熱詞庫(kù)里選擇熱詞向用戶推薦。但現(xiàn)有的熱詞庫(kù)的建立由運(yùn)營(yíng)工作人員來(lái)選熱詞，選擇熱詞有兩種方式：1是人工收集一些熱門(mén)搜索詞，然后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷哪些熱詞是用戶最受歡迎的，將其納入熱詞庫(kù)里；2是通過(guò)一些指標(biāo)選擇熱詞，例如通過(guò)統(tǒng)計(jì)用戶輸入的搜索詞，輸入最多的搜索詞作為熱詞。但是現(xiàn)在的熱詞推薦方法存在一些弊端，例如1人工挑選熱詞的方式主觀因素比較大，會(huì)遺漏一些潛在的高質(zhì)量熱詞，而且可展示的熱詞數(shù)量太少；而為了保證推薦效果，通常的做法是展示搜索量排名最靠前的前幾個(gè)熱詞，這樣就會(huì)導(dǎo)致熱詞曝光覆蓋率很低，很多有價(jià)值的熱詞沒(méi)有曝光機(jī)會(huì)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種提高熱詞曝光覆蓋率的方法和裝置，以改善上述問(wèn)題。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種提高熱詞曝光覆蓋率的方法，其包括：a)初始化熱詞備選池和熱詞推薦池，使熱詞備選池里包含多個(gè)熱詞，熱詞推薦池為空；b)按一定比例分別從熱詞備選池和熱詞推薦池里隨機(jī)選擇一組或多組熱詞向用戶推薦；c)分別確定從熱詞備選池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率和從熱詞推薦池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率；d)將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于等于第一預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞備選池，同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)大于等于第二預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞推薦池；e)周期性重復(fù)步驟b至步驟d。優(yōu)選的，所述比例的選擇是：從熱詞推薦池里隨機(jī)選擇的熱詞占比大于從熱詞備選池里隨機(jī)選擇的熱詞占比。優(yōu)選的，在步驟d)之后且周期性重復(fù)步驟b之前先更新所述熱詞備選池，即每個(gè)周期將搜索量排在面前且不在熱詞備選池和熱詞推薦池中的m個(gè)搜索詞初始化后加入到熱詞備選池中，初始化的結(jié)果是：該熱詞展示的次數(shù)為0，該熱詞被點(diǎn)擊的次數(shù)為0，該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于第三預(yù)定閾值的熱詞剔除掉。優(yōu)選的，在步驟d)之后且周期性重復(fù)步驟b之前先更新所述熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率，更新方法為：當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)大于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為該熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)/該熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)；當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)小于等于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；其中：一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前展示的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中向用戶展示該熱詞的用戶數(shù)量；一個(gè)熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中用戶通過(guò)該熱詞進(jìn)行下載的用戶數(shù)量；所述平均轉(zhuǎn)化率＝在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和除以在熱詞推薦池和熱詞備選池中的所有熱詞的數(shù)目；所述熱詞最少展示次數(shù)為預(yù)先設(shè)定。優(yōu)選的，所述第一預(yù)定閾值是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量減n，所述第二預(yù)定閾值是n，其中n為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.1的值或者是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.2的值，和所述周期為1天。本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種提高熱詞曝光覆蓋率的裝置，其包括：熱詞庫(kù)初始化單元，用于初始化熱詞備選池和熱詞推薦池，使熱詞備選池里包含多個(gè)熱詞，熱詞推薦池為空；熱詞推薦單元，用于按一定比例分別從熱詞備選池和熱詞推薦池里隨機(jī)選擇一組或多組熱詞向用戶推薦；熱詞轉(zhuǎn)化率確定單元，用于分別確定從熱詞備選池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率和從熱詞推薦池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率；熱詞轉(zhuǎn)移單元，用于將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于等于第一預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞備選池，同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)大于等于第二預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞推薦池；循環(huán)單元，用于使熱詞推薦單元、熱詞轉(zhuǎn)化率確定單元和熱詞轉(zhuǎn)移單元周期性地工作。優(yōu)選的，所述裝置還包括更新單元，用于在熱詞轉(zhuǎn)移單元每工作完一次之后，更新熱詞備選池、和更新熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率，更新熱詞備選池的方法為：每個(gè)周期將搜索量排在面前且不在熱詞備選池和熱詞推薦池中的m個(gè)搜索詞初始化后加入到熱詞備選池中，初始化的結(jié)果是：該熱詞展示的次數(shù)為0，該熱詞被點(diǎn)擊的次數(shù)為0，該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于第三預(yù)定閾值的熱詞剔除掉；更新熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率的方法為：當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)大于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為該熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)/該熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)；當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)小于等于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；其中：一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前展示的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中向用戶展示該熱詞的用戶數(shù)量；一個(gè)熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中用戶通過(guò)該熱詞進(jìn)行下載的用戶數(shù)量；所述平均轉(zhuǎn)化率＝在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和除以在熱詞推薦池和熱詞備選池中的所有熱詞的數(shù)目；所述熱詞最少展示次數(shù)為預(yù)先設(shè)定。優(yōu)選的，所述比例的選擇是：從熱詞推薦池里隨機(jī)選擇的熱詞占比大于從熱詞備選池里隨機(jī)選擇的熱詞占比。優(yōu)選的，所述第一預(yù)定閾值是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量減n，所述第二預(yù)定閾值是n，其中n為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.1的值或者是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.2的值，和所述周期為1天。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法和裝置，采用了淘汰和晉升的技術(shù)手段，按不同比例分別從兩個(gè)熱詞池里隨機(jī)選擇熱詞進(jìn)行推薦展示，提高了熱詞的曝光覆蓋率，這讓更多的熱詞有曝光機(jī)會(huì)，同時(shí)通過(guò)用戶的點(diǎn)擊行為發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)熱詞，能夠讓優(yōu)質(zhì)熱詞有更多的曝光機(jī)會(huì)，從而提高了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)的搜索首頁(yè)推薦的熱詞的整體轉(zhuǎn)化率。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法的流程圖；圖2是本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的裝置的示意性框圖；圖3是本發(fā)明的另一實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的裝置的示意性框圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例和附圖，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(lái)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。基于本發(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)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。下面將結(jié)合具體實(shí)施例描述本發(fā)明的技術(shù)方案。術(shù)語(yǔ)解釋：熱詞轉(zhuǎn)化率：是指在應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)上，通過(guò)推薦的熱詞產(chǎn)生下載應(yīng)用行為的用戶數(shù)與將該熱詞向用戶推薦展示的所有用戶數(shù)之比。熱詞覆蓋率：是指在應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)上推薦熱詞的過(guò)程中，推薦展示過(guò)的熱詞數(shù)量與熱詞庫(kù)里保存的所有熱詞數(shù)量之比。圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法的流程圖。如圖1所示，本發(fā)明的提高熱詞曝光覆蓋率的方法包括：s1：初始化熱詞備選池和熱詞推薦池，使熱詞備選池里包含多個(gè)熱詞，熱詞推薦池為空。使熱詞備選池里包含多個(gè)熱詞的實(shí)現(xiàn)方法可以采用本領(lǐng)域公知的方法來(lái)選擇待推薦的多個(gè)熱詞。即，在應(yīng)用商店或者應(yīng)用市場(chǎng)具有了推薦功能之后，開(kāi)發(fā)商都會(huì)建立熱詞池，用于從中選擇出一定數(shù)量的熱詞向用戶推薦。建立熱詞池的方法可以有很多種，例如方法之一：選擇用戶搜索關(guān)鍵詞的搜索量排名靠前的多個(gè)詞作為熱詞放入熱詞池；方法之二：選擇用戶搜索關(guān)鍵詞后的關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率排名靠前的多個(gè)詞作為熱詞放入熱詞池；方法之三：人工收集的多個(gè)詞作為熱詞放入熱詞池；除此之外，其他任何已知的用于選擇推薦熱詞的方法都可以在這里使用。這樣，在初始化熱詞備選池和熱詞推薦池過(guò)程中，建立熱詞備選池和熱詞推薦池，基于現(xiàn)有已知的用于選擇推薦熱詞的方法在熱詞備選池里放置多個(gè)待推薦的熱詞；而熱詞推薦池為空，即該熱詞推薦池在初始化時(shí)不放置熱詞。s2：按一定比例分別從熱詞備選池和熱詞推薦池里隨機(jī)選擇一組或多組熱詞向用戶推薦。所述的一定比例可以根據(jù)實(shí)踐需要預(yù)先設(shè)定。優(yōu)選的，從熱詞推薦池里隨機(jī)選擇的熱詞占比大于從熱詞備選池里隨機(jī)選擇的熱詞占比；即應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)顯示的推薦熱詞更多的來(lái)自于熱詞推薦池里的熱詞；較少的來(lái)自于熱詞備選池里的熱詞。例如，假設(shè)應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)一次可以展示10個(gè)推薦熱詞，熱詞備選池里隨機(jī)選擇的熱詞占比為10％，熱詞推薦池里隨機(jī)選擇的熱詞占比為90％，則所展示的10個(gè)推薦熱詞中有1個(gè)熱詞來(lái)自于熱詞備選池，有9個(gè)熱詞來(lái)自于熱詞推薦池。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員都理解，當(dāng)熱詞推薦池里的熱詞數(shù)初始為0個(gè)時(shí)，此時(shí)應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)顯示的推薦熱詞更多的來(lái)自于熱詞備選池里的熱詞。s3：分別確定從熱詞備選池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率和從熱詞推薦池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率。熱詞備選池和熱詞推薦池里的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率的計(jì)算方法如下：熱詞的轉(zhuǎn)化率＝用戶通過(guò)該熱詞產(chǎn)生下載應(yīng)用的用戶數(shù)/該熱詞被推薦展示給用戶的所有用戶數(shù)。例如，假設(shè)將一個(gè)熱詞a向?yàn)g覽了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)的10個(gè)用戶進(jìn)行了推薦展示，其中有4個(gè)用戶通過(guò)熱詞a下載了相關(guān)應(yīng)用，則該熱詞a的轉(zhuǎn)化率為4/10＝0.4，或者說(shuō)40％。s4：將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于等于第一預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞備選池，同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)大于等于第二預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞推薦池。當(dāng)確定了熱詞備選池和熱詞推薦池里的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率后，將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率與第一預(yù)定閾值相比較，將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于等于第一預(yù)定閾值的那些熱詞放入熱詞備選池；將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率與第二預(yù)定閾值相比較，將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)大于等于第二預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞推薦池。熱詞備選池和熱詞推薦池里的滿足條件的熱詞相互轉(zhuǎn)移的操作可以同時(shí)進(jìn)行，也可以通過(guò)緩存分步操作，例如先挑選出熱詞備選池或熱詞推薦池里的滿足條件的熱詞并放入緩存，然后挑選出熱詞推薦池或熱詞備選池里的滿足條件的熱詞，最后將挑選出的熱詞相互轉(zhuǎn)移。所述第一預(yù)定閾值可以根據(jù)實(shí)踐需要任意預(yù)先設(shè)定，優(yōu)選為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量減去n，所述第二預(yù)定閾值可以根據(jù)實(shí)踐需要任意預(yù)先設(shè)定，優(yōu)選為n，其中n是自定義值，優(yōu)選為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.1的值或者是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.2的值或者其他值。即，將熱詞推薦池里的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名為倒數(shù)n個(gè)的熱詞轉(zhuǎn)移到熱詞備選池中，將熱詞備選池里的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名為n個(gè)的熱詞轉(zhuǎn)移到熱詞推薦池中。s5：周期性重復(fù)步驟s2至步驟s4。所述周期可以以天為單位，例如所述周期為1天或2天等。例如，設(shè)定每天的一個(gè)固定時(shí)間重復(fù)執(zhí)行一遍步驟s2至步驟s4，例如每天早上7點(diǎn)開(kāi)始重復(fù)執(zhí)行一遍。這里所述熱詞在熱詞備選池和熱詞推薦池中存放的數(shù)據(jù)格式如下字段說(shuō)明word熱詞show_nums該熱詞展示的次數(shù)down_nums該熱詞點(diǎn)擊的次數(shù)dtr該熱詞的轉(zhuǎn)化率上述實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法采用了淘汰和晉升的技術(shù)手段，提高了熱詞的曝光覆蓋率，這讓更多的熱詞有曝光機(jī)會(huì)，從而提高了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)的搜索首頁(yè)推薦的熱詞的整體轉(zhuǎn)化率。為了保證熱詞備選池里時(shí)常有新的熱詞，同時(shí)為了進(jìn)一步提高熱詞的曝光覆蓋率，這里還提供了優(yōu)選方案。在第一優(yōu)選實(shí)施例中，在執(zhí)行完步驟s4之后，并且周期性重復(fù)執(zhí)行步驟s2之前，更新所述熱詞備選池，即每個(gè)周期將搜索量排在面前且不在熱詞備選池和熱詞推薦池中的m個(gè)搜索詞初始化后加入到熱詞備選池中，初始化的結(jié)果是：該熱詞展示的次數(shù)為0，該熱詞被點(diǎn)擊的次數(shù)為0，該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于第三預(yù)定閾值的熱詞剔除掉。所述m為自定義值，可以根據(jù)實(shí)踐需要選取任意值。優(yōu)選的，m為熱詞備選池中的熱詞數(shù)量的5％、10％或20％。第三預(yù)定閾值也是自定義值，可以根據(jù)實(shí)踐需要選取任意值。優(yōu)選的，第三預(yù)定閾值為熱詞備選池中的熱詞數(shù)量的95％、90％或80％，例如假設(shè)熱詞備選池中的熱詞數(shù)量有100個(gè)，則第三預(yù)定閾值為95，則將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名小于95的熱詞剔除掉，即剔除掉轉(zhuǎn)化率排名為96-100的5個(gè)熱詞。注意，為了保證熱詞備選池中的熱詞數(shù)量保持平衡，選擇適當(dāng)?shù)膍值和第三預(yù)定閾值，以便在更新所述熱詞備選池時(shí)，要使得有多少個(gè)熱詞加入到熱詞備選池中，就有多少個(gè)轉(zhuǎn)化率排名靠后的熱詞從熱詞備選池中剔除掉。另外，搜索量排在面前且不在熱詞備選池和熱詞推薦池中的m個(gè)搜索詞是指從用戶輸入的搜索詞的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)出m個(gè)搜索量排在前面而且熱詞備選池和熱詞推薦池中沒(méi)有的搜索詞。在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率是指：在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和/在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的數(shù)量。例如，所述周期為1天，假設(shè)每天早上7點(diǎn)開(kāi)始重復(fù)執(zhí)行步驟s2至步驟s4，則在每天早上7點(diǎn)執(zhí)行步驟s2之前先更新所述熱詞備選池。在第二優(yōu)選實(shí)施例中，在執(zhí)行完步驟s4之后，并且周期性重復(fù)執(zhí)行步驟s2之前，先更新所述熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率，更新方法為：當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)大于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為該熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)/該熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)；當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)小于等于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；其中：一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前展示的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中向用戶展示該熱詞的用戶數(shù)量；一個(gè)熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中用戶通過(guò)該熱詞進(jìn)行下載的用戶數(shù)量；所述平均轉(zhuǎn)化率＝在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和除以在熱詞推薦池和熱詞備選池中的所有熱詞的數(shù)量。所述熱詞最少展示次數(shù)為預(yù)先設(shè)定，其可以是自定義值。優(yōu)選的，取熱詞最少展示次數(shù)＝n/熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率，其含義是在平均轉(zhuǎn)化率下將一個(gè)熱詞展示了所述熱詞最少展示次數(shù)，才會(huì)產(chǎn)生n次轉(zhuǎn)化，n為自定義的整數(shù)值，例如可以是50、100、200等。下面舉一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明，設(shè)n＝100，熱詞推薦池和熱詞備選池中里面共有三個(gè)熱詞，熱詞1的轉(zhuǎn)化率為0.01，熱詞2的轉(zhuǎn)化率為0.02，熱詞3的轉(zhuǎn)化率為0.03，那么平均轉(zhuǎn)化率＝0.02，那么熱詞最少展示次數(shù)為100/0.02＝5000，即在平均轉(zhuǎn)化率為0.02時(shí)將一個(gè)熱詞展示了5000次，才會(huì)產(chǎn)生100次的轉(zhuǎn)化，即通過(guò)該熱詞下載應(yīng)用100次。例如，所述周期為1天，則一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)為該熱詞在昨天以前展示的歷史累計(jì)次數(shù)+昨天向用戶展示該熱詞的用戶數(shù)量；一個(gè)熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在昨天之前轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)+昨天用戶通過(guò)該熱詞進(jìn)行下載的用戶數(shù)量。例如，所述周期為1天，假設(shè)每天早上7點(diǎn)開(kāi)始重復(fù)執(zhí)行步驟s2至步驟s4，則在每天早上7點(diǎn)執(zhí)行步驟s2之前先更新所述熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率。另外，該第一優(yōu)選實(shí)施例和第二優(yōu)選實(shí)施例也可以組合在一起形成第三優(yōu)選實(shí)施例，即同時(shí)更新所述熱詞備選池、和所述熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率。這里不再重復(fù)描述。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法，采用了淘汰和晉升的技術(shù)手段，按不同比例分別從兩個(gè)熱詞池里隨機(jī)選擇熱詞進(jìn)行推薦展示，提高了熱詞的曝光覆蓋率，這讓更多的熱詞有曝光機(jī)會(huì)，同時(shí)通過(guò)用戶的點(diǎn)擊行為發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)熱詞，能夠讓優(yōu)質(zhì)熱詞有更多的曝光機(jī)會(huì)，從而提高了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)的搜索首頁(yè)推薦的熱詞的整體轉(zhuǎn)化率。圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的裝置的示意性框圖。如圖2所示，本發(fā)明的提高熱詞曝光覆蓋率的裝置包括：熱詞庫(kù)初始化單元，用于初始化熱詞備選池和熱詞推薦池，使熱詞備選池里包含多個(gè)熱詞，熱詞推薦池為空；熱詞推薦單元，用于按一定比例分別從熱詞備選池和熱詞推薦池里隨機(jī)選擇一組或多組熱詞向用戶推薦；熱詞轉(zhuǎn)化率確定單元，用于分別確定從熱詞備選池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率和從熱詞推薦池中所推薦熱詞的轉(zhuǎn)化率；熱詞轉(zhuǎn)移單元，用于將熱詞推薦池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于等于第一預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞備選池，同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)大于等于第二預(yù)定閾值的熱詞放入熱詞推薦池；循環(huán)單元，用于使熱詞推薦單元、熱詞轉(zhuǎn)化率確定單元和熱詞轉(zhuǎn)移單元周期性地工作。優(yōu)選的，所述比例的選擇是：從熱詞推薦池里隨機(jī)選擇的熱詞占比大于從熱詞備選池里隨機(jī)選擇的熱詞占比。即應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)搜索首頁(yè)顯示的推薦熱詞更多的來(lái)自于熱詞推薦池里的熱詞；較少的來(lái)自于熱詞備選池里的熱詞。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，如圖3所示，還包括更新單元，用于在熱詞轉(zhuǎn)移單元每工作完一次之后，更新熱詞備選池、和更新熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率，更新熱詞備選池的方法為：每個(gè)周期將搜索量排在面前且不在熱詞備選池和熱詞推薦池中的m個(gè)搜索詞初始化后加入到熱詞備選池中，初始化的結(jié)果是：該熱詞展示的次數(shù)為0，該熱詞被點(diǎn)擊的次數(shù)為0，該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；同時(shí)將熱詞備選池中的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名數(shù)小于第三預(yù)定閾值的熱詞剔除掉；所述m和第三預(yù)定閾值為自定義值，可以根據(jù)實(shí)踐需要選取任意值。注意，為了保證熱詞備選池中的熱詞數(shù)量保持平衡，選擇適當(dāng)?shù)膍值和第三預(yù)定閾值，以便在更新所述熱詞備選池時(shí)，要使得有多少個(gè)熱詞加入到熱詞備選池中，就有多少個(gè)轉(zhuǎn)化率排名靠后的熱詞從熱詞備選池中剔除掉。在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率是指：在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和/在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的數(shù)量。更新熱詞推薦池中的每個(gè)熱詞的轉(zhuǎn)化率的方法為：當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)大于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為該熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)/該熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)；當(dāng)一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)小于等于熱詞最少展示次數(shù)時(shí)該熱詞的轉(zhuǎn)化率為在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率；其中：一個(gè)熱詞展示的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前展示的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中向用戶展示該熱詞的用戶數(shù)量；一個(gè)熱詞轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)＝該熱詞在上一個(gè)周期之前轉(zhuǎn)化的歷史累計(jì)次數(shù)+上一個(gè)周期中用戶通過(guò)該熱詞進(jìn)行下載的用戶數(shù)量；所述平均轉(zhuǎn)化率＝在熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的轉(zhuǎn)化率之和除以在熱詞推薦池和熱詞備選池中的所有熱詞的數(shù)目；所述熱詞最少展示次數(shù)為預(yù)先設(shè)定，其可以是自定義值。優(yōu)選的，取熱詞最少展示次數(shù)＝n/熱詞推薦池和熱詞備選池中所有熱詞的平均轉(zhuǎn)化率。優(yōu)選的，所述第一預(yù)定閾值可以根據(jù)實(shí)踐需要任意預(yù)先設(shè)定，優(yōu)選為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量減去n，所述第二預(yù)定閾值可以根據(jù)實(shí)踐需要任意預(yù)先設(shè)定，優(yōu)選為n，其中n是自定義值，優(yōu)選為所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.1的值或者是所述熱詞推薦池中的熱詞數(shù)量乘以0.2的值或者其他值。即，將熱詞推薦池里的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名為倒數(shù)n個(gè)的熱詞轉(zhuǎn)移到熱詞備選池中，將熱詞備選池里的熱詞的轉(zhuǎn)化率排名為n個(gè)的熱詞轉(zhuǎn)移到熱詞推薦池中。所述周期可以以天為單位，例如所述周期為1天或2天等。例如，設(shè)定每天的一個(gè)固定時(shí)間重復(fù)使熱詞推薦單元、熱詞轉(zhuǎn)化率確定單元和熱詞轉(zhuǎn)移單元工作，例如每天早上7點(diǎn)開(kāi)始重復(fù)執(zhí)行。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，上述描述的裝置的具體工作過(guò)程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過(guò)程，前述方法實(shí)施例中列舉的例子，同樣適用于解釋裝置的工作過(guò)程，在此不再重復(fù)描述。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的提高熱詞曝光覆蓋率的裝置，采用了淘汰和晉升的技術(shù)手段，按不同比例分別從兩個(gè)熱詞池里隨機(jī)選擇熱詞進(jìn)行推薦展示，提高了熱詞的曝光覆蓋率，這讓更多的熱詞有曝光機(jī)會(huì)，同時(shí)通過(guò)用戶的點(diǎn)擊行為發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)熱詞，能夠讓優(yōu)質(zhì)熱詞有更多的曝光機(jī)會(huì)，從而提高了應(yīng)用商店或應(yīng)用市場(chǎng)的搜索首頁(yè)推薦的熱詞的整體轉(zhuǎn)化率。本發(fā)明實(shí)施例所提供的提高熱詞曝光覆蓋率的方法的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括存儲(chǔ)了程序代碼的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實(shí)施例中所述的方法，具體實(shí)現(xiàn)可參見(jiàn)方法實(shí)施例，在此不再贅述。所述功能如果以軟件功能單元的形式實(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(shuō)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(lái)，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)，平板電腦，智能手機(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(pán)、移動(dòng)硬盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(rom)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。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)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁(yè)12