【技术实现步骤摘要】
应用分类方法、装置以及相关设备
本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种应用分类方法、装置以及相关设备。
技术介绍
随着智能手机、平板电脑等终端设备的迅速普及，基于IOS操作系统、Android操作系统和Windows操作系统的各种应用(Application，App)已从社交、购物、交通、服务、医疗、通讯等各个领域深入到我们的生活中，应用的总数量呈爆发式增长。我国市场上检测到的应用数量为414万款，我国本土第三方应用商店应用数量超过231万款，苹果商店(中国区)应用数量超过183万款。通过对如此庞大数量的应用进行分类，可以了解互联网的发展，无论是对个人还是企业都具有指导性的作用。现有技术中，应用分类方法通常是，依据个人的主观意识去判断待分类应用的类别，然后对待分类应用进行归类，该做法主要依赖于人的主观意识，有可能造成不同时间或不同场景下对同一待分类应用的类别判断不同，从而影响应用分类的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种应用分类方法、装置以及相关设备，用于提高应用分类的客观性...
【技术保护点】
1.一种应用分类方法，其特征在于，包括：/n获取待分类应用的名称和描述信息；/n基于词向量库将所述名称和所述描述信息向量化，得到M个词向量，所述M为大于0的整数；/n基于所述M个词向量确定Q个第一卷积核；/n基于所述M个词向量和所述Q个第一卷积核确定Q个列向量，以及从所述Q个列向量中确定Q个第一数值，所述Q个列向量与所述Q个第一卷积核一一对应，所述Q个第一数值与所述Q个列向量一一对应，所述Q为大于0的整数；/n基于所述Q个第一数值确定所述待分类应用的第一应用类别。/n
【技术特征摘要】
1.一种应用分类方法，其特征在于，包括：
获取待分类应用的名称和描述信息；
基于词向量库将所述名称和所述描述信息向量化，得到M个词向量，所述M为大于0的整数；
基于所述M个词向量确定Q个第一卷积核；
基于所述M个词向量和所述Q个第一卷积核确定Q个列向量，以及从所述Q个列向量中确定Q个第一数值，所述Q个列向量与所述Q个第一卷积核一一对应，所述Q个第一数值与所述Q个列向量一一对应，所述Q为大于0的整数；
基于所述Q个第一数值确定所述待分类应用的第一应用类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于词向量库将所述名称和所述描述信息向量化，得到M个词向量，包括：
对所述名称和所述描述信息进行分词处理和过滤，得到M个关键词；
基于词向量库将所述M个关键词向量化，得到M个词向量，所述M个词向量与所述M个关键词一一对应，所述词向量库中包括关键词与词向量的对应关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述M个词向量确定Q个第一卷积核，包括：
基于所述M个词向量从R个预设卷积窗口中确定P个第一卷积窗口，所述P个第一卷积窗口包括S个预设卷积核，所述P为大于0的整数，所述R为大于或等于所述P的整数，所述S为大于或等于所述Q的整数；
从所述S个预设卷积核中确定Q个第一卷积核。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述M个词向量的维度为N，所述N为大于0的整数；所述基于所述M个词向量和所述Q个第一卷积核确定Q个列向量，包括：
将所述M个词向量按照预设规则排列，得到输入矩阵，所述输入矩阵的行数为所述M，所述输入矩阵的列数为所述N；
确定所述输入矩阵与所述Q个第一卷积核的卷积，得到Q个列向量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述输入矩阵与Q个第一卷积核的卷积，得到Q个列向量，包括：
在所述输入矩阵上按照预设移动方向和预设移动步长，移动所述P个第一卷积窗口，得到特征矩阵；
计算所述特征矩阵与所述Q个第一卷积核的内积，得到Q个列向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述Q个第一数值确定所述待分类应用的第一应用类别，包括：
确定所述Q个第一数值分别与W个预设特征信息的匹配度，所述W个预设特征信息为W个预设应用类别的特征信息，所述W个预设应用类别与所述W个预设特征信息一一对应，所述W为大于1的整数；
基于确定的W个匹配度确定所述待分类应用的第一应用类别。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取待分类应用的名称和描述信息，包括：
从应用市场爬取待分类应用的名称和描述信息；
和/或，从网站爬取待分类应用的名称和描述信息；
和/或，解析待分类应用的安装包，得到所述待分类应用的名称和描述信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述Q个第一数值确定所述待分类应用的第一应用类别之后，所述方法还包括：
基于所述第一应用类别绘制用户画像；
和/或，基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏丹丹，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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