本發(fā)明涉及電子信息，軟件管理領(lǐng)域，具體為一種基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒ā?/p>
背景技術(shù)：
每一種商業(yè)模式的出現(xiàn)都是基于現(xiàn)實生活的一種延伸，無論是情感上還是地域上的，它都是在讓現(xiàn)實的一種生活得到最大的延伸用來滿足人們?nèi)粘Ｉ钪姓谙У拿恳环N感性的認(rèn)知。
越來越多的企業(yè)以及網(wǎng)站開始步入app時代，都在用最快的速度搶占移動領(lǐng)域。遭遇了蘋果商店的封殺下載app刷榜后，app的突圍之路顯得更加迷離了，app打榜的算法開始向搜索引擎的優(yōu)化算法一樣成為app突圍的首要突破口。因為一個app一旦上線，如果擠不到總榜單的前200名或者分榜單的前20名，基本上陷入了暗無天日半死不活的局面，因為沒有展示就意味著沒有下載，沒有下載和活躍度，基本上就宣告了一個app的末日來臨。
目前來說通過app推薦沖擊榜單排名，瞬間爆發(fā)容易，持續(xù)維持穩(wěn)定難度系數(shù)加大，app推廣基本上屬于無底洞式，一旦推廣資金斷鏈，app的排名就開始陷入持續(xù)下滑直至沒有排名，因為每天都有不同的app在做著各種各樣的推廣。
而一味的依靠app推廣帶來的將會是某些網(wǎng)絡(luò)科技公司通過下載軟件持續(xù)下載推廣app，導(dǎo)致服務(wù)器統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及計算模型失效。而實際下載后的普遍存在僵尸用戶，無效點擊等諸多問題。
綜上所述，簡單的通過app下載、app點擊使用以及app用戶活躍度等，已經(jīng)無法有效的評估某個app的真實價值。app平臺以及移動產(chǎn)品投資商需要一個更加可信可靠的評價體系來衡量當(dāng)前app的未來市場價值。本發(fā)明通過app之間的共現(xiàn)關(guān)系很好地解決了這個問題。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是：提供了一種基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒?，解決了現(xiàn)有技術(shù)中僅以用戶裝機量、用戶點擊率作為核心指標(biāo)導(dǎo)致的分析可信度低等問題，從裝機app之間的關(guān)系變化分析某一新app的裝機潛力，為手機app開發(fā)團隊以及風(fēng)險投資提供更加科學(xué)的參考依據(jù)。
實現(xiàn)上述目的的技術(shù)方案是：一種基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒?，包括以下步驟：
步驟s01)建立用戶裝機app狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，保存所有用戶的app裝機狀態(tài)；
步驟s02)建立app共現(xiàn)統(tǒng)計模型，計算兩個app之間的共現(xiàn)關(guān)系；
步驟s03)建立共生關(guān)系圖計算模型，通過關(guān)系圖迭代計算每個app在共生環(huán)境中的貢獻(xiàn)值和重要性；
步驟s04)建立同比增長計算模型，通過時間窗函數(shù)計算多個歷史共生關(guān)系，并計算某app的重要性增長比重；
步驟s05)建立排序截斷計算模型，根據(jù)系統(tǒng)輸入截斷數(shù)進(jìn)行排序；
步驟s06)輸出系統(tǒng)排序后的結(jié)果，完成排序。
進(jìn)一步的，所述步驟s02)中包括以下步驟：
步驟s021)讀取用戶裝機app狀態(tài)數(shù)據(jù)庫中每個用戶的app裝機狀態(tài)；
其中，設(shè)app市場庫中共有n款軟件，某用戶安裝了其中部分軟件，則其app裝機狀態(tài)可以用以為數(shù)組表示：ix＝{a0，...，an-1}，當(dāng)某用戶安裝了軟件i，則ai＝1；若某用戶沒有安裝軟件i，否則ai＝0；
步驟s022)統(tǒng)計所有用戶的app裝機狀態(tài)，計算出兩個app之間的共現(xiàn)關(guān)系：
其中，m代表統(tǒng)計的用戶數(shù)量，u代表當(dāng)前用戶，ai表示用戶u安裝了軟件i的狀態(tài)，ai∩aj表示用戶同時安裝了軟件i和j的狀態(tài)。
進(jìn)一步的，從所述步驟s022)轉(zhuǎn)換出軟件之間共現(xiàn)關(guān)系的一個方陣：
進(jìn)一步的，所述步驟s03)中包括以下步驟：
步驟s031)設(shè)每個app的初始重要性r＝1，可得到一個n維的以為矩陣
步驟s032)將m乘上r得到一個新的r’,即
步驟s033)反復(fù)執(zhí)行r’的計算，最終會得到一個收斂的
進(jìn)一步的，所述步驟s04)中包括以下步驟：
步驟s041)通過一段時間的迭代并記錄每個時間段的共現(xiàn)重要性矩陣
步驟s042)篩選某個app的爆發(fā)性增長百分比：
步驟s043)篩選某個app在k段時間內(nèi)穩(wěn)定增長百分比：
進(jìn)一步的，所述步驟s05)中包括以下步驟：
步驟s051)對dt中每個app的增長百分比進(jìn)行倒排，并按照輸入的參數(shù)進(jìn)行截斷。
本發(fā)明的優(yōu)點是：本發(fā)明的基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒?，解決了現(xiàn)有技術(shù)中僅以用戶裝機量、用戶點擊率作為核心指標(biāo)導(dǎo)致的分析可信度低等問題，從裝機app之間的關(guān)系變化分析某一新app的裝機潛力，為手機app開發(fā)團隊以及風(fēng)險投資提供更加科學(xué)的參考依據(jù)。
附圖說明
下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步解釋。
圖1是本發(fā)明實施例的基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒ú襟E流程圖。
具體實施方式
以下實施例的說明是參考附加的圖式，用以例示本發(fā)明可用以實施的特定實施例。
實施例，如圖1所示，一種基于共現(xiàn)關(guān)系的app發(fā)展?jié)摿ε判蚍椒?，包括以下步驟：
步驟s01)建立用戶裝機app狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，保存所有用戶的app裝機狀態(tài)。
步驟s02)建立app共現(xiàn)統(tǒng)計模型，計算兩個app之間的共現(xiàn)關(guān)系。
具體的，所述步驟s02)中包括以下步驟。
步驟s021)讀取用戶裝機app狀態(tài)數(shù)據(jù)庫中每個用戶的app裝機狀態(tài)；
其中，設(shè)app市場庫中共有n款軟件，某用戶安裝了其中部分軟件，則其app裝機狀態(tài)可以用以為數(shù)組表示：ix＝{a0，...，an-1}，當(dāng)某用戶安裝了軟件i，則ai＝1；若某用戶沒有安裝軟件i，否則ai＝0。
步驟s022)統(tǒng)計所有用戶的app裝機狀態(tài)，計算出兩個app之間的共現(xiàn)關(guān)系：
其中，m代表統(tǒng)計的用戶數(shù)量，u代表當(dāng)前用戶，ai表示用戶u安裝了軟件i的狀態(tài)，ai∩aj表示用戶同時安裝了軟件i和j的狀態(tài)。
那么，從所述步驟s022)轉(zhuǎn)換出軟件之間共現(xiàn)關(guān)系的一個方陣，該方陣表達(dá)式如下。
步驟s03)建立共生關(guān)系圖計算模型，通過關(guān)系圖迭代計算每個app在共生環(huán)境中的貢獻(xiàn)值和重要性。
具體的，所述步驟s03)中包括以下步驟。
步驟s031)設(shè)每個app的初始重要性r＝1，可得到一個如下所示的n維的以為矩陣。
步驟s032)將m乘上r得到一個新的r’,即
步驟s033)反復(fù)執(zhí)行r’的計算，最終會得到一個如下所示的收斂的
步驟s04)建立同比增長計算模型，通過時間窗函數(shù)計算多個歷史共生關(guān)系，并計算某app的重要性增長比重。
具體的，所述步驟s04)中包括以下步驟。
步驟s041)通過一段時間的迭代并記錄每個時間段的共現(xiàn)重要性矩陣
步驟s042)篩選某個app的爆發(fā)性增長百分比，其表達(dá)式如下所示。
步驟s043)篩選某個app在k段時間內(nèi)穩(wěn)定增長百分比，其表達(dá)式如下所示。
步驟s05)建立排序截斷計算模型，根據(jù)系統(tǒng)輸入截斷數(shù)進(jìn)行排序。
具體的所述步驟s05)中包括以下步驟。
步驟s051)對dt中每個app的增長百分比進(jìn)行倒排，并按照輸入的參數(shù)進(jìn)行截斷。
步驟s06)輸出系統(tǒng)排序后的結(jié)果，完成排序。
以上僅為本發(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(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。