一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法、系統(tǒng)及推薦服務(wù)器的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法、系統(tǒng)及推薦服務(wù)器，其中方法包括：獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符；統(tǒng)計(jì)第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)；根據(jù)統(tǒng)計(jì)的所述第一應(yīng)用的下載次數(shù)和瀏覽次數(shù)，計(jì)算出根據(jù)第二應(yīng)用和第一應(yīng)用的推薦關(guān)系下載所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率。通過下載轉(zhuǎn)化率可以引導(dǎo)用戶根據(jù)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率從多個(gè)第一應(yīng)用中選擇下載哪個(gè)應(yīng)用，從而提高第一應(yīng)用推薦下載的成功率。
【專利說明】一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法、系統(tǒng)及推薦服務(wù)器
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法、系統(tǒng)及推薦服務(wù)器。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著終端技術(shù)的不斷發(fā)展，例如智能手機(jī)、平板電腦等終端具有越來越強(qiáng)大的處理能力，用戶可以通過在終端上安裝各種應(yīng)用程序，來實(shí)現(xiàn)各種不同的功能。為了滿足用戶各種的需求，出現(xiàn)了越來越多的應(yīng)用程序，因此，一方面，
[0003]對(duì)于應(yīng)用程序來說，如何找到自己想要的應(yīng)用程序也成為需要解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法、系統(tǒng)及推薦服務(wù)器。
[0005]依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法，包括:
[0006]獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符；
[0007]統(tǒng)計(jì)所述第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)；
[0008]根據(jù)統(tǒng)計(jì)的所述第一應(yīng)用的下載次數(shù)和瀏覽次數(shù)，計(jì)算出根據(jù)第二應(yīng)用和第一應(yīng)用的推薦關(guān)系下載所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率。
[0009]可選地，在計(jì)算下載轉(zhuǎn)化率之前，所述方法還包括:
[0010]根據(jù)所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系，保存所述第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符與第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)。
[0011]可選地，所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系由基于物品的協(xié)同過濾算法生成。
[0012]可選地，所述方法還包括:
[0013]響應(yīng)于用戶瀏覽第一應(yīng)用的行為，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器的推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶當(dāng)前正在瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
[0014]可選地，所述方法還包括:
[0015]響應(yīng)于用戶下載所述第一應(yīng)用的行為，在所述網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器的推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶正在下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
[0016]可選地，所述獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的步驟之前，所述方法還包括:
[0017]逐條判斷所述網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器中的日志是否為推薦應(yīng)用的日志；
[0018]若是推薦應(yīng)用的日志，則進(jìn)入獲取用戶瀏覽過和下載過的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的步驟。
[0019]可選地，所述方法還包括:
[0020]響應(yīng)于用戶瀏覽或下載所述第二應(yīng)用的請(qǐng)求，在推薦服務(wù)器側(cè)生成應(yīng)用推薦頁(yè)面，所述應(yīng)用展示頁(yè)面包括:應(yīng)用下載區(qū)域和應(yīng)用推薦區(qū)域，其中應(yīng)用下載區(qū)域中包括--第二應(yīng)用的描述信息，應(yīng)用推薦區(qū)域包括:與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息，以及每個(gè)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率；
[0021]在所述推薦應(yīng)用服務(wù)器側(cè)將所述應(yīng)用展示頁(yè)面發(fā)送給終端設(shè)備，并在所述終端設(shè)備上顯示。
[0022]可選地，當(dāng)所述應(yīng)用展示頁(yè)面上有多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息時(shí)，所述多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息按照所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率的大小依次排列。
[0023]可選地，所述第一應(yīng)用的描述信息包括:第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第一應(yīng)用的圖標(biāo)、第一應(yīng)用的下載地址、第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和第一應(yīng)用的下載次數(shù)；
[0024]所述第二應(yīng)用的描述信息包括:第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第二應(yīng)用的圖標(biāo)和第二應(yīng)用的下載地址。
[0025]可選地，所述第一應(yīng)用的描述信息還包括:第一應(yīng)用的推薦理由。
[0026]依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供一種推薦服務(wù)器，包括:
[0027]獲取模塊，用于獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符；
[0028]統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)；
[0029]下載轉(zhuǎn)化率生成模塊，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的所述第一應(yīng)用的下載次數(shù)和瀏覽次數(shù)，計(jì)算出根據(jù)第二應(yīng)用和第一應(yīng)用的推薦關(guān)系下載所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率。
[0030]可選地，所述推薦服務(wù)器還包括:
[0031]保存模塊，用于根據(jù)所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系，保存所述第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符與第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)。
[0032]可選地，所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系由基于物品的協(xié)同過濾算法生成。
[0033]可選地，所述推薦服務(wù)器還包括:
[0034]日志分析模塊，用于判斷所述日志是否為推薦應(yīng)用的日志；若是推薦應(yīng)用的日志，則觸發(fā)所述獲取模塊。
[0035]可選地，所述推薦服務(wù)器還包括:
[0036]瀏覽記錄模塊，用于響應(yīng)于用戶瀏覽第一應(yīng)用的行為，在推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶當(dāng)前正在瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
[0037]可選地，所述推薦服務(wù)器還包括:
[0038]下載記錄模塊，用于響應(yīng)于用戶下載所述第一應(yīng)用的行為，在推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶正在下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
[0039]可選地，所述推薦服務(wù)器還包括:
[0040]應(yīng)用推薦頁(yè)面生成模塊，用于響應(yīng)于用戶瀏覽或下載所述第二應(yīng)用的請(qǐng)求，生成應(yīng)用推薦頁(yè)面，所述應(yīng)用展示頁(yè)面包括:應(yīng)用下載區(qū)域和應(yīng)用推薦區(qū)域，其中應(yīng)用下載區(qū)域中包括:第二應(yīng)用的描述信息，應(yīng)用推薦區(qū)域包括:與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息，以及每個(gè)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率；
[0041]應(yīng)用推薦頁(yè)面發(fā)送模塊，用于將所述應(yīng)用展示頁(yè)面發(fā)送給終端設(shè)備，并在所述終端設(shè)備上顯示。
[0042]可選地，在所述應(yīng)用展示頁(yè)面上包括多個(gè)所述第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，所述多個(gè)第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符按照所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率的大小依次排列。
[0043]可選地，所述第一應(yīng)用的描述信息包括:第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第一應(yīng)用的圖標(biāo)、第一應(yīng)用的下載地址、第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和第一應(yīng)用的下載次數(shù)；
[0044]所述第二應(yīng)用的描述信息包括:第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第二應(yīng)用的圖標(biāo)和第二應(yīng)用的下載地址。
[0045]可選地，所述第一應(yīng)用的描述信息還包括:第一應(yīng)用的推薦理由。
[0046]依據(jù)本發(fā)明的又一個(gè)方面，還提供了一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的系統(tǒng)，包括如上所述的推薦服務(wù)器。
[0047]由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明的實(shí)施例具有如下有益效果:響應(yīng)于用戶瀏覽第一應(yīng)用和下載第一應(yīng)用的行為，記錄瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)和記錄下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)，以及與該第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)，然后統(tǒng)計(jì)第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)，并根據(jù)第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)計(jì)算出第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率，該第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率可以反映出用戶在瀏覽第一應(yīng)用之后，成功下載第一應(yīng)用的概率，概率越大說明用戶越可能會(huì)下載第一應(yīng)用。當(dāng)用戶請(qǐng)求瀏覽或下載第二應(yīng)用時(shí)，響應(yīng)于用戶的請(qǐng)求，在推薦服務(wù)器側(cè)可以生成應(yīng)用展示頁(yè)面，該應(yīng)用展示頁(yè)面包括:應(yīng)用下載區(qū)域和應(yīng)用推薦區(qū)域，其中應(yīng)用下載區(qū)域中可以包括:第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第二應(yīng)用的圖標(biāo)和第二應(yīng)用的下載地址，應(yīng)用推薦區(qū)域中可以包括:與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、每個(gè)第一應(yīng)用的下載地址，以及每個(gè)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率，由于下載轉(zhuǎn)化率可以反映出用戶在瀏覽第一應(yīng)用之后，成功下載第一應(yīng)用的概率，從而引導(dǎo)用戶根據(jù)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率從推薦的多個(gè)第一應(yīng)用中選擇下載，例如選擇下載轉(zhuǎn)化率最大的第一應(yīng)用，從而提高第一應(yīng)用推薦下載的成功率，而且由于下載轉(zhuǎn)化率考慮到了每個(gè)用戶的瀏覽行為和下載行為，從而實(shí)現(xiàn)可以結(jié)合每個(gè)用戶的行為的差異，向該用戶精準(zhǔn)地推薦符合該用戶需求的應(yīng)用。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0048]通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中:
[0049]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法的流程圖之一；
[0050]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法的流程圖之二 ；
[0051]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中推薦服務(wù)器的框圖；
[0052]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中基于用戶行為推薦應(yīng)用的系統(tǒng)的框圖；以及
[0053]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中基于用戶行為推薦應(yīng)用的系統(tǒng)的框架示意圖?！揪唧w實(shí)施方式】
[0054]下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
[0055]目前，針對(duì)應(yīng)用，出現(xiàn)了與應(yīng)用相關(guān)的排行榜，例如:基于應(yīng)用評(píng)分的排行榜、或者根據(jù)廣告費(fèi)對(duì)應(yīng)用進(jìn)行人工編輯的排行榜。雖然，這些排行榜為用戶選擇應(yīng)用提供了一定的參考。但這種推薦應(yīng)用的方式針對(duì)所有用戶，由于沒有考慮到每個(gè)用戶的行為的差異，導(dǎo)致推薦的應(yīng)用不能較精準(zhǔn)地符合每個(gè)用戶的需求。
[0056]針對(duì)這一問題，本發(fā)明人發(fā)現(xiàn)可以響應(yīng)于用戶瀏覽第一應(yīng)用和下載第一應(yīng)用的行為，記錄瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)和記錄下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)，以及與該第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符(ID)，然后統(tǒng)計(jì)第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)，并根據(jù)第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)計(jì)算出第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率，該第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率可以反映出用戶在瀏覽第一應(yīng)用之后，成功下載第一應(yīng)用的概率，概率越大說明用戶越可能會(huì)下載第一應(yīng)用。當(dāng)用戶請(qǐng)求瀏覽或下載第二應(yīng)用時(shí)，響應(yīng)于用戶的請(qǐng)求，在推薦服務(wù)器側(cè)可以生成應(yīng)用展示頁(yè)面，該應(yīng)用展示頁(yè)面包括:應(yīng)用下載區(qū)域和應(yīng)用推薦區(qū)域，其中應(yīng)用下載區(qū)域中可以包括:第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第二應(yīng)用的圖標(biāo)和第二應(yīng)用的下載地址，應(yīng)用推薦區(qū)域中可以包括:與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、每個(gè)第一應(yīng)用的下載地址，以及每個(gè)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率，由于下載轉(zhuǎn)化率可以反映出用戶在瀏覽第一應(yīng)用之后，成功下載第一應(yīng)用的概率，從而引導(dǎo)用戶根據(jù)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率從推薦的多個(gè)第一應(yīng)用中選擇下載，例如選擇下載轉(zhuǎn)化率最大的第一應(yīng)用，從而提高第一應(yīng)用推薦下載的成功率，而且由于下載轉(zhuǎn)化率考慮到了每個(gè)用戶的瀏覽行為和下載行為，從而實(shí)現(xiàn)可以結(jié)合每個(gè)用戶的行為的差異，向該用戶精準(zhǔn)地推薦符合該用戶需求的應(yīng)用。
[0057]在介紹了本發(fā)明的基本原理之后，下面具體介紹本發(fā)明的各種非限制性實(shí)施方式。
[0058]如圖1所示，為本發(fā)明的實(shí)施例中基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法的流程圖之一，該方法的執(zhí)行主體為推薦服務(wù)器，該方法100包括:
[0059]步驟S101、獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
[0060]在本發(fā)明的實(shí)施例中，第一應(yīng)用和第二應(yīng)用是指擁有唯一的標(biāo)識(shí)符(例如數(shù)字序列號(hào))的軟件，該軟件可以包括適用于計(jì)算設(shè)備的軟件和適用于移動(dòng)設(shè)備的軟件。
[0061]在本發(fā)明的實(shí)施例，可以基于用戶的瀏覽第一應(yīng)用的瀏覽行為和下載第一應(yīng)用的下載行為，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器(例如日志服務(wù)器或者推薦服務(wù)器)中記錄用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。其中，用戶在終端設(shè)備上瀏覽第一應(yīng)用的應(yīng)用展示頁(yè)面的情形，可理解為用戶瀏覽該第一應(yīng)用，該應(yīng)用展示頁(yè)面上記錄有第一應(yīng)用的描述信息，該描述信息包括:第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符、第一應(yīng)用的圖標(biāo)、第一應(yīng)用的下載地址；用戶點(diǎn)擊下載第一應(yīng)用的下載按鈕的情形，可以理解為用戶下載該第一應(yīng)用，其中第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符可以是指應(yīng)用名稱，例如“360手機(jī)助手”、“360手機(jī)衛(wèi)士”，當(dāng)然也并不限于此。
[0062]在本發(fā)明的實(shí)施例中，第二應(yīng)用是指與第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的應(yīng)用，例如采用現(xiàn)有的推薦算法可以預(yù)先計(jì)算出與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的多個(gè)第一應(yīng)用，其中推薦算法是指現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)可以依據(jù)不同的維度(例如基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦等)，根據(jù)第二應(yīng)用為用戶推薦用戶可能喜歡的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用。
[0063]下面以基于協(xié)同過濾的推薦算法為例，描述如何建立第一應(yīng)用與第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系:
[0064]具體地，協(xié)同過濾的推薦流程包括:
[0065]步驟1、生成用戶評(píng)分矩陣:在基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)中，用戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)可以表示成一個(gè)mXn矩陣，m行表示m個(gè)用戶，η列表示η個(gè)資源項(xiàng)目(相當(dāng)于應(yīng)用)，矩陣元素Ri, j表示用戶Ui對(duì)項(xiàng)目L的評(píng)分。評(píng)分可以表示為0-1制，O表示不喜歡或未購(gòu)買(相當(dāng)于未安裝);1表示喜歡或已購(gòu)買(相當(dāng)于已安裝)；也可以表示為5分制，根據(jù)偏好程度從O到5表示。
[0066]步驟2、選擇相似性度量方法，計(jì)算用戶評(píng)分向量相似性。相似性計(jì)算公式有如下四種:
[0067]I)余弦相似性度量公式(Cosine-based Simlarity)
[0068]2)修正的余弦相似性度量公式(Adjusted Cosine-based Simlarity),即 Spear 相關(guān)系數(shù)
[0069]3)相關(guān)相似性度量公式(Correlation-based Simlarity),即 Pearson 相關(guān)系數(shù)
[0070]4) Jaccard相關(guān)系數(shù)度量公式
[0071]步驟3、獲取相似應(yīng)用。相似應(yīng)用的確定主要有兩種方法:閾值方法和Top-N最近鄰方法。閾值方法是為相似度設(shè)定一個(gè)閾值，相似度大于該閾值的應(yīng)用作為相似應(yīng)用。Top-N最近鄰方法是將相似度由大到小排列，選取相似度在前N個(gè)的應(yīng)用作為具有推薦關(guān)系的應(yīng)用。
[0072]可選地，在本發(fā)明的實(shí)施例中可以采用基于物品的協(xié)同過濾算法(I TEM-BASEDCF)，建立第一應(yīng)用與第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系。
[0073]例如，將多個(gè)用戶的應(yīng)用數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用的安裝情況的數(shù)據(jù)輸入到推薦引擎中，該推薦引擎可以采用基于物品的協(xié)同過濾算法(ITEM-BASED CF)進(jìn)行運(yùn)算，然后由該推薦引擎輸出應(yīng)用-應(yīng)用推薦列表。
[0074]為了提高推薦引擎的運(yùn)算速度，在本發(fā)明的實(shí)施例中可以對(duì)輸入到推薦引擎的應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中預(yù)處理包括:過濾處理和ID化處理，其中
[0075]過濾處理是指:過濾重復(fù)用戶或者過濾非重要用戶，其中，過濾重復(fù)用戶是指:判斷是否有重復(fù)用戶，如果有，則對(duì)重復(fù)用戶進(jìn)行過濾處理；過濾非重要用戶是指:獲取用戶的等級(jí)，如果用戶的等級(jí)低于等級(jí)閾值時(shí)，對(duì)該用戶進(jìn)行過濾處理。通過過濾處理可以有效降低數(shù)據(jù)量，避免重復(fù)運(yùn)算。
[0076]ID化處理是指:采用現(xiàn)有的字符串變換算法對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，例如MD5算法，將較復(fù)雜的應(yīng)用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為唯一的ID，以減少推薦引擎的運(yùn)算量。
[0077]例如:應(yīng)用數(shù)據(jù)包括:
[0078]IMEI包名11版本號(hào)，包名2 |版本號(hào)MID[0079]68a25668a774a67ecf2b32d581b83525com.tencent.qqgame.qqlordhvga I 20110，com.sec.android, app.phoneutil | I, com.sec.a ndroid, app.kieswifi11，，，，98016185542f69c0c0878d501flac5b5
[0080]經(jīng)過ID化處理后的數(shù)據(jù):
[0081]Soft_id imei:112268a25668a774a67ecf2b32d581b83525
[0082]如下表1所示，記錄了五位用戶應(yīng)用安裝的情況，其中用戶通過各自的MEI來區(qū)分；“1”表示該應(yīng)用用戶已安裝，“O”表示該應(yīng)用用戶未安裝。
[0083]如表1所示，“MEI1”的用戶安裝了 QQ、衛(wèi)士、助手；“MEI2”的用戶安裝了 QQ、衛(wèi)士、助手、旋風(fēng)跑跑、陌陌；“MEI3”的用戶安裝了 QQ、助手、網(wǎng)易新聞；“MEI4”的用戶安裝了助手、網(wǎng)易新聞；“MEI5”的用戶安裝了 QQ、衛(wèi)士。
【權(quán)利要求】
1.一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的方法，包括: 獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符； 統(tǒng)計(jì)所述第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)； 根據(jù)統(tǒng)計(jì)的所述第一應(yīng)用的下載次數(shù)和瀏覽次數(shù)，計(jì)算出根據(jù)第二應(yīng)用和第一應(yīng)用的推薦關(guān)系下載所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，在計(jì)算下載轉(zhuǎn)化率之前，所述方法還包括: 根據(jù)所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系，保存所述第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符與第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述第一應(yīng)用和第二應(yīng)用之間的推薦關(guān)系由基于物品的協(xié)同過濾算法生成。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括: 響應(yīng)于用戶瀏覽第一應(yīng)用的行為，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器的推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶當(dāng)前正在瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述方法還包括: 響應(yīng)于用戶下載所述第 一應(yīng)用的行為，在所述網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器的推薦應(yīng)用的日志中記錄用戶正在下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的步驟之前，所述方法還包括: 逐條判斷所述網(wǎng)絡(luò)側(cè)服務(wù)器中的日志是否為推薦應(yīng)用的日志； 若是推薦應(yīng)用的日志，則進(jìn)入獲取用戶瀏覽過和下載過的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符的步驟。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述方法還包括: 響應(yīng)于用戶瀏覽或下載所述第二應(yīng)用的請(qǐng)求，在推薦服務(wù)器側(cè)生成應(yīng)用推薦頁(yè)面，所述應(yīng)用展示頁(yè)面包括:應(yīng)用下載區(qū)域和應(yīng)用推薦區(qū)域，其中應(yīng)用下載區(qū)域中包括:第二應(yīng)用的描述信息，應(yīng)用推薦區(qū)域包括:與第二應(yīng)用具有推薦關(guān)系的一個(gè)或多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息，以及每個(gè)第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率； 在所述推薦應(yīng)用服務(wù)器側(cè)將所述應(yīng)用展示頁(yè)面發(fā)送給終端設(shè)備，并在所述終端設(shè)備上顯不O
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中，當(dāng)所述應(yīng)用展示頁(yè)面上有多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息時(shí)，所述多個(gè)第一應(yīng)用的描述信息按照所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率的大小依次排列。
9.一種推薦服務(wù)器,包括: 獲取模塊，用于獲取用戶瀏覽的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符和下載的第一應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符，以及與所述第一應(yīng)用具有推薦關(guān)系的第二應(yīng)用的標(biāo)識(shí)符； 統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述第一應(yīng)用的瀏覽次數(shù)和下載次數(shù)； 下載轉(zhuǎn)化率生成模塊，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的所述第一應(yīng)用的下載次數(shù)和瀏覽次數(shù)，計(jì)算出根據(jù)第二應(yīng)用和第一應(yīng)用的推薦關(guān)系下載所述第一應(yīng)用的下載轉(zhuǎn)化率。
10. 一種基于用戶行為推薦應(yīng)用的系統(tǒng)，包括如權(quán)利要求9所述的推薦服務(wù)器。
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK103763361SQ201410014009
【公開日】2014年4月30日 申請(qǐng)日期:2014年1月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月13日
【發(fā)明者】胡聰, 李恒 申請(qǐng)人:北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司