应用的推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种应用的推荐方法及装置，该方法包括：获取目标应用的标签、标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，并根据标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，计算标签的权重；进一步地，根据标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定目标应用与待推荐应用之间的相似度；当目标应用与待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将待推荐应用推送给用户；可见，本发明专利技术中通过自动计算各个标签的权重，每个标签的权重的区分度较高，因此，提高了目标应用与待推荐应用之间的相似度的计算结果准确度，进而根据目标应用与待推荐应用之间的相似度的准确计算结果进行准确地推荐，提高了应用的推荐效果。

Recommendation method and device for application

The present invention provides a method and device for the recommended application, the method includes: obtaining the target application label, label corresponding to the application user behavior and the corresponding tag number, application number, and the number of labels based on user behavior corresponding to application times and label the corresponding application, the label weight calculation further, according to the label; the weight and weight to be recommended by the label, to determine the similarity between the target application and to be recommended; when the similarity between the target and the application of the recommended application meets the preset conditions, will be recommended to users; visible, automatic calculation of weights of the various tags by the invention the weight of each label, to distinguish between a higher degree, therefore, improves the application to compute the similarity between the target and the recommended application accuracy And then, according to the accurate calculation results of the similarity between the target application and the application to be recommended, the recommendation effect is improved.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及推荐
，尤其涉及一种应用的推荐方法及装置。
技术介绍
随着智能电视业务的发展，智能电视所能提供给我们的服务(例如：视频资源、应用软件等各种不同的应用)越来越多。为了便于用户快速找到所需求的应用，推荐技术应用而生。现有的基于标签的推荐技术中，通过预先定义好各个标签的权重(例如：所有标签的权重都为1，或者将所有标签进行分类，属于同一类别的标签的权重相同且属于不同类别的标签的权重各不相同等)；进一步地，根据目标应用分别与其它多个待推荐应用的共有标签的权重，计算出目标应用分别与每个待推荐应用的相似度，进而将多个待推荐应用中与目标应用的相似度较大的某几个待推荐应用推送给用户。但现有的基于标签的推荐技术中，各个标签的权重为人工预先定义好的并且每个标签的权重的区分度并不高，因此，会影响目标应用分别与每个待推荐应用的相似度的计算结果准确度，从而会影响应用的推荐效果。
技术实现思路
本专利技术提供一种应用的推荐方法及装置，提高了应用的推荐效果。第一方面，本专利技术实施例提供一种应用的推荐方法，包括：获取目标应用的标签、所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数；根据所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数，计算所述标签的权重；根据所述标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度；当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户。第二方面，本专利技术实施例提供一种应用的推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取目标应用的标签、所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数；第二获取模块，用于根据所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数，计算所述标签的权重；确定模块，用于根据所述标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度；推荐模块，用于当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户。本专利技术中，通过获取目标应用的标签、标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，并根据标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，计算标签的权重；进一步地，根据标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定目标应用与待推荐应用之间的相似度，当目标应用与待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将待推荐应用推送给用户；可见，由于本实施例中通过自动计算各个标签的权重(无需人工预定义标签的权重)，因此，每个标签的权重的区分度较高，提高了目标应用与待推荐应用之间的相似度的计算结果准确度，进而根据目标应用与待推荐应用之间的相似度的准确计算结果进行准确地推荐，提高了应用的推荐效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1A为本专利技术应用的推荐方法实施例一的流程示意图；图1B为本专利技术实施例中标签所对应应用的个数的分布示意图；图1C为本专利技术实施例中标签所对应应用的用户行为次数的分布示意图；图2为本专利技术应用的推荐装置实施例一的结构示意图；图3为本专利技术应用的推荐装置实施例二的结构示意图；图4为本专利技术应用的推荐装置实施例三的结构示意图；图5为本专利技术推荐服务器实施例的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。下面结合附图通过具体实施例对本专利技术实施例提供的应用的推荐方法及装置进行详细说明。图1A为本专利技术应用的推荐方法实施例一的流程示意图。本实施例的执行主体为配置在推荐服务器中的应用的推荐装置，该装置可以通过软件和/或硬件实现。本实施例的方案可提高应用的推荐效果。如图1A所示，本实施例的方法可以包括：S101、获取目标应用的标签、标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数。本专利技术实施例中，考虑到若标签A所对应应用的个数(即包含标签A的所有应用的个数)和标签B所对应应用的个数相同，标签A所对应应用的用户行为次数(即包含标签A的所有应用的用户行为次数，例如：应用被用户浏览的次数、和/或应用被用户下载的次数等)比标签B所对应应用的用户行为次数多，则表征标签A所对应应用越受欢迎，即标签A的权重比标签B的权重大(相当于标签的权重与标签所对应应用的用户行为次数成正向比例关系)；若标签A所对应应用的用户行为次数和标签B所对应应用的用户行为次数相同，标签A所对应应用的个数比标签B所对应应用的个数小，则表征标签A所对应应用越受欢迎，即标签A的权重比标签B的权重大(相当于标签的权重与标签所对应应用的个数成反向比例关系)。可选地，本申请所涉及的应用可以为视频资源、应用软件等各种不同的应用。本步骤中，为了后续计算目标应用的标签的权重，应用的推荐装置获取目标应用的标签、目标应用的标签所对应应用的用户行为次数、以及目标应用的标签所对应应用的个数；可选地，当目标应用的标签包含多个标签时，则应用的推荐装置获取目标应用的每个标签、每个标签所对应应用的用户行为次数、以及每个标签所对应应用的个数。可选地，应用的推荐装置根据用户行为日志统计目标应用的每个标签所对应应用的用户行为次数，和/或应用的推荐装置根据应用标签关联列表统计目标应用的每个标签所对应应用的个数，其中，用户行为日志中包含：用户行为信息(例如，当应用为应用软件时，用户信息为用户浏览应用软件的信息、用户下载应用软件的信息和/或用户运行应用软件的信息等；当应用为视频资源时，用户信息为用户观看视频资源的信息、用户下载视频资源的信息和/或用户收藏视频资源的信息等)，应用标签关联列表中包含：多个应用身份标识ID及每个应用对应的标签ID。当然，应用的推荐装置还可通过其它方式统计出目标应用的标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数等信息，本申请实施例中，对此并不作限制。S102、根据标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，计算标签的权重。本步骤中，考虑到标签的权重与标签所对应应用的用户行为次数成正向比例关系，以及标签的权重与标签所对应应用的个数成反向比例关系，应用的推荐装置根据标签所对应应用的用户行为次数、以及标签所对应应用的个数，计算标签的权重。图1B为本专利技术实施例中标签所对应应用的个数的分布示意图，图1C为本专利技术实施例中标签所对应应用的用户行为次数的分布示意图。可选地，在实际的智能电视业务中，如图1B和图1C所示，标签所对应应用的个数和标签所对应应用的用户行为次数都呈现长尾分布(或幂律分布)，为了便于描述标签的权重，需要将标签所对应应用的个数和标签所对应应用的用户行为次数都映射到类线性区间，例如应用的推荐装置可采用log函数(即对数函数)分别将目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标应用的标签、所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数；根据所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数，计算所述标签的权重；根据所述标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度；当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户。

【技术特征摘要】
1.一种应用的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标应用的标签、所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数；根据所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数，计算所述标签的权重；根据所述标签的权重、以及待推荐应用的标签的权重，确定所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度；当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标签所对应应用的用户行为次数、以及所述标签所对应应用的个数，计算所述标签的权重，包括：根据公式计算标签t的权重wt，其中，dt代表标签t所对应应用的用户行为次数，at代表标签t所对应应用的个数，p和q为预设参数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待推荐应用的标签所对应应用的用户行为次数、以及所述待推荐应用的标签所对应应用的个数；根据所述待推荐应用的标签所对应应用的用户行为次数、以及所述待推荐应用的标签所对应应用的个数，计算所述待推荐应用的标签的权重。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户，包括：当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度大于预设阈值时，将所述待推荐应用推送给用户。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述待推荐应用为多个待推荐应用时，所述当所述目标应用与所述待推荐应用之间的相似度满足预设条件时，将所述待推荐应用推送给用户，包括：将所述目标应用与多个待推荐应用的相似度从大到小进行排序；将所述相似度中从大...

【专利技术属性】
技术研发人员：程殿虎，刘鑫，于芝涛，
申请(专利权)人：青岛海信传媒网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37