一种推荐应用软件的实现方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种推荐应用软件的实现方法及装置。其方法包括：从预定时间段内的上网数据中获取同一用户标识对应的搜索关键词和同一应用软件对应的搜索关键词；将所述用户标识对应的搜索关键词与所述应用软件对应的关键词进行匹配，确定所述用户标识与所述应用软件的匹配度；当所述匹配度满足预定条件时，向所述用户标识对应的终端发送应用软件推荐信息，所述应用软件推荐信息中携带与所述应用软件相同类型的应用软件的信息。由于搜索关键词是客户输入的，因此，相应的上网数据是客户的主动行为所产生的。本发明专利技术实施例提供的方法，基于搜索关键词进行匹配，匹配结果能够反映客户的真实偏好，应用软件的推荐精度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络通信
，尤其涉及一种推荐应用软件的实现方法及装置。
技术介绍
随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，运营商网络中的数据流量不断激 增；同时互联网与移动通信的结合也改变了原有通信行业的生态环境，通信网络中由手机 应用软件产生的流量比重也越来越高。究其原因，运营商的自有业务产品早已无法满足客 户的多样化需求。因此，运营商在营销自有业务之外，向客户推荐手机应用软件也就成为了 满足客户需求，提升客户满意度的重要补充手段。 向客户推荐应用软件的一种实现方式是按客户内容偏好推荐：首先将主流网站进 行分类整理，比如分为体育类、新闻类等；然后，统计客户访问这些主流网站的频次；按频 次的高低，确定客户的偏好，比如客户当月访问体育类网站最多，那么该客户就标记为体育 类偏好；最后，对每类偏好的客户推荐相应的软件。 按客户内容偏好推荐应用软件的方式，需要对大量的统一资源定位符（Uniform ResourceLocator，URL)进行解析和归类，需要消耗大量的运算资源，并且也无法覆盖每位 客户访问的网址。许多URL并非客户主动行为所产生，比方由脚本自动触发，因此，无法反 映客户的真实偏好。因此，现有的应用软件推荐方式存在推荐精度低的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种推荐应用软件的实现方法及装置，以解决现有的应用软 件推荐方式推荐精度低的问题。 本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： -种推荐应用软件的实现方法，包括： 从预定时间段内的上网数据中获取同一用户标识对应的搜索关键词和同一应用 软件对应的搜索关键词； 将用户标识对应的搜索关键词与应用软件对应的搜索关键词进行匹配，确定用户 标识与应用软件的匹配度； 当匹配度满足预定条件时，向用户标识对应的终端发送应用软件推荐信息，应用 软件推荐信息中携带与该应用软件相同类型的应用软件的信息。 可以预先设定匹配度阈值，当达到匹配度阈值时，则向相应的用户标识对应的终 端发送应用软件推荐信息。 其中，用户标识对应的终端可以通过上网数据分析确定。 其中，应用软件的类型可以通过人工分类得到。也可以通过匹配关键词得到。 由于搜索关键词是客户输入的，因此，相应的上网数据是客户的主动行为所产生 的。本专利技术实施例提供的方法，基于搜索关键词进行匹配，匹配结果能够反映客户的真实偏 好，应用软件的推荐精度高。 将用户标识对应的搜索关键词与应用软件对应的搜索关键词进行匹配，确定用户 标识与应用软件的匹配度的实现方式有多种。较佳地，根据用户标识对应的搜索关键词，确 定该用户标识对应的关键词向量，关键词向量包括用户标识对应的每个搜索关键词和每个 搜索关键词的出现频率；根据应用软件对应的搜索关键词，确定应用软件对应的关键词词 典，关键词词典包括应用软件对应的每个搜索关键词和每个搜索关键词的出现频率；根据 应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率，确定应用软件对应的关键词词 典中每个搜索关键词的权重；根据用户标识对应的关键词向量中每个搜索关键词的出现频 率和应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重，确定用户标识与应用软件的匹 配度。 较佳地，根据应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率，确定应 用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重，包括： 根据应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率和每个搜索关键 词与应用软件的相关度，确定应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重。 基于上述任意方法实施例，较佳地，该方法还包括：获取与用户标识存在通信关系 的第一用户标识和应用软件对应的传播因子，传播因子是通过统计对应的应用软件安装时 间晚于第一用户标识、且与第一用户标识存在通信关系的第二用户标识得到的；根据第一 用户标识和应用软件对应的传播因子，确定用户标识对应用软件的推荐度；向用户标识对 应的终端发送应用软件推荐信息的另一个条件是，用户标识对应用软件的推荐度满足预订 条件。 上述实施例针对应用软件的实际传播行为确定应用软件的传播因子，从而进行应 用软件的推荐。 较佳地，获取与用户标识存在通信关系的第一用户标识和应用软件对应的传播因 子的实现方式是：判断第一用户标识的类型；如果第一用户标识的类型为上网活跃类型， 确定第一用户标识和应用软件对应的跟随序列，跟随序列包括对应的应用软件安装时间晚 于第一用户标识、且与第一用户标识存在通信关系的第二用户标识；根据第一用户标识和 应用软件对应的跟随序列和应用软件的普及率，确定第一用户标识和应用软件对应的传播 因子；如果第一用户标识的类型为上网沉默类型或新入网类型，确定与第一用户标识存在 通信关系的第二用户标识和应用软件对应的跟随序列；根据第二用户标识和应用软件对应 的跟随序列和第一用户标识与第二用户标识的通信频率，确定第一用户标识和应用软件对 应的传播因子。 基于与方法同样的专利技术构思，本专利技术实施例还提供一种推荐应用软件的实现装 置，包括： 搜索关键词获取模块，用于从预定时间段内的上网数据中获取同一用户标识对应 的搜索关键词和同一应用软件对应的搜索关键词； 匹配度确定模块，用于将用户标识对应的搜索关键词与应用软件对应的搜索关键 词进行匹配，确定用户标识与应用软件的匹配度； 推荐信息发送模块，用于当匹配度满足预定条件时，向用户标识对应的终端发送 应用软件推荐信息，应用软件推荐信息中携带与应用软件相同类型的应用软件的信息。 由于搜索关键词是客户输入的，因此，相应的上网数据是客户的主动行为所产生 的。本专利技术实施例提供的装置，基于搜索关键词进行匹配，匹配结果能够反映客户的真实偏 好，应用软件的推荐精度高。 较佳地，匹配度确定模块具体用于：根据用户标识对应的搜索关键词，确定用户标 识对应的关键词向量，关键词向量包括用户标识对应的每个搜索关键词和每个搜索关键词 的出现频率；根据应用软件对应的搜索关键词，确定应用软件对应的关键词词典，关键词词 典包括应用软件对应的每个搜索关键词和每个搜索关键词的出现频率；根据应用软件对应 的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率，确定应用软件对应的关键词词典中每个搜索 关键词的权重；根据用户标识对应的关键词向量中每个搜索关键词的出现频率和应用软件 对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重，确定用户标识与应用软件的匹配度。 较佳地，根据应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率，确定应 用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重时，匹配度确定模块用于：根据应用软 件对应的关键词词典中每个搜索关键词的出现频率和每个搜索关键词与所述应用软件的 相关度，确定应用软件对应的关键词词典中每个搜索关键词的权重。 基于上述任意装置实施例，较佳地，还包括推荐度确定模块，用于：获取与用户标 识存在通信关系的第一用户标识和应用软件对应的传播因子，传播因子是通过统计对应的 应用软件安装时间晚于第一用户标识、且与第一用户标识存在通信关系的第二用户标识得 到的；根据第一用户标识和应用软件对应的传播因子，确定用户标识对应用软件的推荐度； 向用户标识对应的终端发送应用软件推荐信息的另一个条件是，用户标识对应用软件的推 荐度满足预订条件。 上述实施例针对应用软件的实际传播行为确定应用软件的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种推荐应用软件的实现方法，其特征在于，包括：从预定时间段内的上网数据中获取同一用户标识对应的搜索关键词和同一应用软件对应的搜索关键词；将所述用户标识对应的搜索关键词与所述应用软件对应的搜索关键词进行匹配，确定所述用户标识与所述应用软件的匹配度；当所述匹配度满足预定条件时，向所述用户标识对应的终端发送应用软件推荐信息，所述应用软件推荐信息中携带与所述应用软件相同类型的应用软件的信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨维嘉，
申请(专利权)人：中国移动通信集团上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31