一种引导用户对应用程序评分的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种引导用户对应用程序评分的方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：客户端在目标应用程序使用结束关闭之前，获取当前用户使用所述目标应用程序的历史信息；根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标；将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分；判断所述预期评分是否达到预设评分阈值；若所述预期评分大于所述预设评分阈值，引导当前用户对所述目标应用程序进行评分。应用本发明专利技术实施例提供的方案，可以引导用户对应用程序进行客观评价。

Method, device and electronic device for guiding user to score application program

An embodiment of the invention provides a method, device and electronic device to guide a user to an application. The method includes: the client obtains the historical information that the current user uses the target application before the end of the target application is closed, and determines the current use according to the historical information. The user experiences a user experience index to the target application; input the user experience index of the current user to the target application into a preset classification model for the target application, obtain the expected score of the current user for the target application, determine whether the expected score is predefined. A scoring threshold is set; if the expected score is larger than the preset scoring threshold, the current user is guided to grade the target application. The scheme provided by the embodiment of the invention can guide users to objectively evaluate the application program.

【技术实现步骤摘要】
一种引导用户对应用程序评分的方法、装置及电子设备
本专利技术涉及网络应用
，特别是涉及一种引导用户对应用程序评分的方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着通信技术的发展，智能手机等电子设备已成为用户生活或工作中不可或缺的一部分。用户在使用电子设备时，会有从网络下载应用程序的需求，而应用程序的评分是用户决定是否下载该应用程序的重要参考因素。应用程序开发者为了使应用程序获得较高的评分，以达到较高的下载率，通常会在应用程序内部引导用户对应用程序评分，或引导用户将应用程序分享给好友。目前，应用程序开发者引导用户对应用程序评分一般采用的方法是，在用户第一次打开应用程序之后立刻弹出让用户评分的界面，或是在用户第一次使用该应用程序之后弹出让用户评分的界面。然而，专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：现有引导用户对应用程序评分的方法，基于用户第一次接触该应用程序之后就弹出让用户对其进行评分的界面。在用户对应用程序并未使用或并不熟悉的情况下，引导用户对应用程序进行评分，用户没有对该应用程序评价的依据，可能会出现用户第一次接触该应用程序体验不佳的情况，而导致直接给出的评分比较低，影响应用程序的客观评分。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种引导用户对应用程序评分的方法、装置及电子设备，以引导用户对应用程序进行客观评价。具体技术方案如下：为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种引导用户对应用程序评分的方法，应用于客户端，所述方法包括：在目标应用程序使用结束关闭之前，获取当前用户使用所述目标应用程序的历史信息；根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标；所述用户体验指标包括：所述目标应用程序的使用频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长；将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分；所述预设的针对所述目标应用程序的分类模型为：由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的所述目标应用程序的用户体验指标进行训练后获取并添加至所述客户端的；判断所述预期评分是否达到预设评分阈值；若所述预期评分大于所述预设评分阈值，引导当前用户对所述目标应用程序进行评分。可选地，所述历史信息包括：当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长；所述根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标的步骤，包括：根据所述当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长，计算当前用户使用所述目标应用程序的频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长。可选地，所述历史信息还包括：用户每次使用所述目标应用程序过程中的通信服务质量QoS信息；所述的用户体验指标，还包括：当前用户使用所述目标应用程序过程中的QoS指标；所述分类模型为，由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标进行训练后获取并添加至所述客户端的。可选地，所述用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息包括：传输码率、帧率、时延、丢包率、交互连接建立ICE耗时、及连通成功率；所述根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标的步骤，包括：根据所述当前用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息，计算所述QoS信息中每项信息的平均值，作为当前用户使用所述目标应用程序的QoS指标。可选地，所述将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分的步骤，包括：将所述用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标输入到所述目标应用程序的分类模型中；获得所述分类模型根据用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标，输出的当前用户针对所述目标应用程序的预期评分。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种引导用户对应用程序评分的装置，应用于客户端，所述装置包括：信息获取模块，用于在目标应用程序使用结束关闭之前，获取当前用户使用所述目标应用程序的历史信息；指标确定模块，用于根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标；所述用户体验指标包括：所述目标应用程序的使用频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长；预期评分获取模块，用于将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分；所述预设的针对所述目标应用程序的分类模型为：由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的所述目标应用程序的用户体验指标进行训练后获取并添加至所述客户端的；判断模块，用于判断所述预期评分是否达到预设评分阈值；引导评分模块，用于若所述预期评分大于所述预设评分阈值，引导当前用户对所述目标应用程序进行评分。可选地，所述信息获取模块所获取的历史信息包括：当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长；所述指标确定模块，具体用于：根据所述当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长，计算当前用户使用所述目标应用程序的频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长。可选地，所述信息获取模块所获取的历史信息还包括：用户每次使用所述目标应用程序过程中的通信服务质量QoS信息；所述的用户体验指标，还包括：当前用户使用所述目标应用程序过程中的通信服务质量QoS指标；所述分类模型为，由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标进行训练后获取并添加至所述客户端的。可选地，所述信息获取模块所获取的历史信息为，所述用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息，包括：传输码率、帧率、时延、丢包率、交互连接建立ICE耗时、及连通成功率；所述指标确定模块，具体用于：根据所述当前用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息，计算所述QoS信息中每项信息的平均值，作为当前用户使用所述目标应用程序的QoS指标。可选地，所述预期评分获取模块，具体用于：将所述用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标输入到所述目标应用程序的分类模型中；获得所述分类模型根据用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标，输出当前用户针对所述目标应用程序的预期评分。在本专利技术实施的又一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述目标方面所述的引导用户对应用程序评分的方法。在本专利技术实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种引导用户对应用程序评分的方法，其特征在于，应用于客户端，包括：在目标应用程序使用结束关闭之前，获取当前用户使用所述目标应用程序的历史信息；根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标；所述用户体验指标包括：所述目标应用程序的使用频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长；将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分；所述预设的针对所述目标应用程序的分类模型为：由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的所述目标应用程序的用户体验指标进行训练后获取并添加至所述客户端的；判断所述预期评分是否达到预设评分阈值；若所述预期评分大于所述预设评分阈值，引导当前用户对所述目标应用程序进行评分。

【技术特征摘要】
1.一种引导用户对应用程序评分的方法，其特征在于，应用于客户端，包括：在目标应用程序使用结束关闭之前，获取当前用户使用所述目标应用程序的历史信息；根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标；所述用户体验指标包括：所述目标应用程序的使用频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长；将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分；所述预设的针对所述目标应用程序的分类模型为：由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的所述目标应用程序的用户体验指标进行训练后获取并添加至所述客户端的；判断所述预期评分是否达到预设评分阈值；若所述预期评分大于所述预设评分阈值，引导当前用户对所述目标应用程序进行评分。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史信息包括：当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长；所述根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标的步骤，包括：根据所述当前用户使用所述目标应用程序的累计次数和每次使用的时长，计算当前用户使用所述目标应用程序的频率，及每次所述目标应用程序的平均使用时长。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史信息还包括：用户每次使用所述目标应用程序过程中的通信服务质量QoS信息；所述的用户体验指标，还包括：当前用户使用所述目标应用程序过程中的QoS指标；所述分类模型为，由服务器预先采用机器学习分类算法，对已获得的所述目标应用程序的评分，及客户端上传的用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标进行训练后获取并添加至所述客户端的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息包括：传输码率、帧率、时延、丢包率、交互连接建立ICE耗时、及连通成功率；所述根据所述历史信息，确定当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标的步骤，包括：根据所述当前用户每次使用所述目标应用程序过程中的QoS信息，计算所述QoS信息中每项信息的平均值，作为当前用户使用所述目标应用程序的QoS指标。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述当前用户对所述目标应用程序的用户体验指标输入到预设的针对所述目标应用程序的分类模型中，获取当前用户针对所述目标应用程序的预期评分的步骤，包括：将所述用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标输入到所述目标应用程序的分类模型中；获得所述分类模型根据用户使用所述目标应用程序的频率，每次所述目标应用程序的平均使用时长，及QoS指标，输出的当前用户针对所述目标应用程序的预期评分。6.一种引导用户对应用程序评分的装置，其特征在于，应用于客户端，包括：信息获取模块，用于在...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪振宇，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11