一种应用推荐方法及终端技术

本发明专利技术实施例提出的一种应用推荐方法及终端，通过获取用户阈值时间内的在应用下载网站的浏览行为，根据所述浏览行为确定用户的兴趣标签，根据所述兴趣标签计算用于多应用下载网站中各应用的兴趣度，根据所述兴趣度向所述用户推荐应用，可以解决离线推荐引擎无法处理实时搜索行为的问题，作为搜索引擎的补充，可以更加准确、及时的计算用户兴趣标签，为用户提供实时个性化的推荐服务，提升用户体验，提高下载转化率。

【技术实现步骤摘要】
一种应用推荐方法及终端
本专利技术实施例涉及应用推荐
，具体涉及一种应用推荐方法及终端。
技术介绍
随着目前移动互联网技术的不断发展，网络信息不断增长，海量移动应用应运而生，网络或移动终端应用商店可以向消费者推荐各种应用。在已有技术中，应用推荐方法一般是收集用户的历史使用信息，然后利用数据挖掘技术获取用户的兴趣模型，然后根据用户的兴趣模型获取相应的应用推荐列表，这一般是离线的计算结果，无法准确估计用户当前的兴趣度去做实时推荐。用户点击搜索后，当前搜索结果只会展示与当前搜索词最匹配的应用，对于同一个搜索词，不同的人对不同的应用的兴趣度是不一样的，但目前的搜索引擎很难做到千人千面的搜索结果。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种应用推荐方法及终端。有鉴于此，第一方面，本专利技术实施例提供一种应用推荐方法，包括：根据获取的阈值时间内用户在应用下载网站的浏览行为，确定所述用户浏览的应用；根据所述应用对应的标签，得到所述用户的兴趣标签向量；根据所述兴趣标签向量，得到所述用户对所述应用下载网站中各应用的兴趣度；根据所述兴趣度由大到小的顺序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用推荐方法，其特征在于，包括：根据获取的阈值时间内用户在应用下载网站的浏览行为，确定所述用户浏览的应用；根据所述应用对应的标签，得到所述用户的兴趣标签向量；根据所述兴趣标签向量，得到所述用户对所述应用下载网站中各应用的兴趣度；根据所述兴趣度由大到小的顺序对所述应用下载网站中的应用进行排序，提取排在前N位的所述应用下载网站中的应用做为推荐结果，所述N为预设值；将所述推荐结果，推荐给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种应用推荐方法，其特征在于，包括：根据获取的阈值时间内用户在应用下载网站的浏览行为，确定所述用户浏览的应用；根据所述应用对应的标签，得到所述用户的兴趣标签向量；根据所述兴趣标签向量，得到所述用户对所述应用下载网站中各应用的兴趣度；根据所述兴趣度由大到小的顺序对所述应用下载网站中的应用进行排序，提取排在前N位的所述应用下载网站中的应用做为推荐结果，所述N为预设值；将所述推荐结果，推荐给所述用户。2.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，根据所述应用对应的标签，得到所述用户的兴趣标签向量，包括：确定所述应用对应的标签；确定所述用户浏览所述标签的时刻；以所述标签和与所述标签对应的时刻为元素，构建所述用户的兴趣标签向量。3.根据权利要求2所述的应用推荐方法，其特征在于，根据所述兴趣标签向量，得到所述用户对所述应用下载网站中各应用的兴趣度，包括：计算所述用户对所述兴趣标签向量中各标签的兴趣度；计算所述应用下载网站中下载量排在前n位的应用的标签度，所述n为预设值；根据所述用户对所述各标签的兴趣度和应用的标签度，计算所述用户对所述排在前n位的应用的兴趣度。4.根据权利要求3所述的应用推荐方法，其特征在于，按下式计算所述用户对所述兴趣标签向量中各标签的兴趣度：其中，nu,b表示用户u对标签b的兴趣度，T(u,b)表示用户u历史下载含有标签b的应用的时刻距离当前计算时刻的天数的集合，ek·d表示距离当前计算时刻d天的时刻下载含有标签b的应用，用户对标签b产生的兴趣度，k为常数。5.根据权利要求3所述的应用推荐方法，其特征在于，按下式计算所述应用的标签度：其中，nb,i表示应用i关于标签b的标签度值；ni,d表示应用i的下载次数，nb,d′表示含有标签b的应用的下载...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱孝童，
申请(专利权)人：努比亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44