一种应用推荐方法及装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息
，具体涉及一种应用推荐方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的飞速发展，移动终端上的各种应用APP(APPLITION手机软件应用)成为服务商为用户提供各种增值服务的主要渠道，苹果和谷歌的应用商店中，各种应用的总量都超过百万，并且一致保持快速增长的趋势。面对海量的应用，用户需要花费高昂的时间成本对应用进行筛选和试用后，才能找到自己真正感兴趣的应用。目前，电信运营商和服务提供商，会根据用户已经使用过的应用的统计，为其推荐相同类型的应用，也根据与其有相同使用兴趣的用户所使用的应用。但这种只根据是否使用作为是否向用户推荐的标准，所推荐的应用存在很大的不准确性，如推荐的应用的可用性不高。如推荐了大多数安装后的用户都很快的不再继续使用的应用，在这种情况下，其推荐的应用就是不准确的，所推荐的应用质量不高，或是无效的推荐。如何从根本上解决为用户准确推荐应用的问题，实现结合用户的使用兴趣的变化为用户推荐可用度高的应用，提高应用推荐的准确性，是信息
亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中所存在的上述缺陷，提供一种应用...
【技术保护点】
一种应用推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：根据预设的时长范围内各用户的上网记录，确定待推荐用户和相似用户，所述相似用户为与待推荐用户使用相同应用的用户；确定相似用户使用过但待推荐用户未使用过的应用k，计算相似用户对应用k的粘合度和新鲜度，所述粘合度为相似用户在所述预设时长内第一次使用应用k与最后一次使用应用k的时间差，所述新鲜度为相似用户在所述预设时长内最后一次使用应用k的时间与所述预设时长截止时间之间的时间差；根据相似用户对应用k的粘合度、新鲜度以及相似用户与待推荐用户之间的相关度，计算应用k的推荐指数；根据所述应用k的推荐指数和预设的第一阈值，确定是否为待推荐用户推荐所述应用k。
【技术特征摘要】
1.一种应用推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：根据预设的时长范围内各用户的上网记录，确定待推荐用户和相似用户，所述相似用户为与待推荐用户使用相同应用的用户；确定相似用户使用过但待推荐用户未使用过的应用k，计算相似用户对应用k的粘合度和新鲜度，所述粘合度为相似用户在所述预设时长内第一次使用应用k与最后一次使用应用k的时间差，所述新鲜度为相似用户在所述预设时长内最后一次使用应用k的时间与所述预设时长截止时间之间的时间差；根据相似用户对应用k的粘合度、新鲜度以及相似用户与待推荐用户之间的相关度，计算应用k的推荐指数；根据所述应用k的推荐指数和预设的第一阈值，确定是否为待推荐用户推荐所述应用k。2.如权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，所述确定待推荐用户和相似用户包括：将所述预设时长划分为至少两个统计时段，计算各用户在各统计时段内使用各应用所花费的流量；计算各用户对应各统计时段的时间权重系数；确定与所述待推荐用户使用相同应用j的各用户q，根据所述流量和时间权重系数，计算各用户q对各应用的兴趣得分；根据待推荐用户使用应用j的兴趣得分、待推荐用户使用各应用的平均兴趣得分、用户q使用应用j的兴趣得分、用户q使用各应用的平均兴趣得分，计算待推荐用户与用户q之间的相关度；根据所述待推荐用户与所述各用户q之间的相关度，确定待推荐用户的相似用户。3.如权利要求2所述的应用推荐方法，其特征在于，所述计算各用户对应各统计时段的时间权重系数中，所述时间权重系数fia(t)按照以下公式(1)计算： f i a ( t ) = e [ t i a t i A - 1 ] ; - - - ( 1 ) ]]>其中，i为待推荐用户为用户i；tiA为用户i划分的时间段的数量；tia为用户i在所述A个时间段内的第a个时段；即tia∈(1…tia…tiA)。4.如权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，所述计算相似用户对应用k的粘合度和新鲜度中，粘合度fvk(t)的计算公式为：fvk(t)＝etvk1； (2)其中，v为相似用户v；tvk1为相似用户v最后一次访问应用k的时间与第一次访问应用k的时间差。5.如权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于,所述计算相似用户对应用k的粘合度和新鲜度中，新鲜度gvk(t)的计算公式为： g v k ( t ) = log 1 2 t v k 2 ; - - - ( 3 ) ]]>其中，v为相似用户v；tvk2表示各相似用户v中最近一次访问应用k的时间差与当前时间的最小值。6.一种应用推荐装置，其特征在于，包括：相似用户模块，用于根据预设的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨宇，王志军，李希金，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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