APP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APP推荐方法及装置，方法包括：对用户的上网信令数据进行特征提取，以获取用户使用各APP的指标参数；根据指标参数，确定用户使用各APP的得分；根据用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别；对用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，检测到目标用户使用频繁项集中的APP时，将频繁项集中的其余APP推荐给与目标用户属于同一APP归属类别的其他用户。本发明专利技术基于用户上网信令数据，计算用户使用APP得分，能够准确的聚类出基于用户互联网行为的APP画像内容，构建以APP为切入点的用户群组之间的关联关系，有助于识别出APP潜在客户，提高APP的推广率、APP推荐的效率和准确度。推荐的效率和准确度。推荐的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
APP推荐方法及装置


[0001]本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种APP推荐方法及装置。

技术介绍

[0002]随着信息技术和互联网技术的迅猛发展，越来越多的不同类型的应用出现，如游戏类型的应用、通信类型的应用、购物类型的应用、图像处理类型应用、拍照类型的应用、视频播放类型的应用等，给人们的生活带来便捷。但是，随着在线业务规模的增大，各个应用平台的产品信息数量日益增能加，数量庞大且种类繁多的信息被提供，用户在面临海量的APP时，往往难以得到自己最需要的APP，运营商和开发商开始意识到用户的重要性，开始了从以产品为中心，以用户为主导的思维转变，着重研究用户喜好和用户需求等。为了能够吸引更多的新用户，同时留住老用户，增加收益，提高利润，基于用户的研究越来越重要了。
[0003]现有技术中，APP的推荐主要有两种，第一种是向用户推荐推广度比较高、比较热门的APP，第二种是根据用户的操作记录和下载记录进行推荐。
[0004]现有技术存在以下缺点：1、给用户推荐热度比较高的APP，并未考虑到用户的个体需求，推荐方式单一，大部分推荐结果不够准确，且推荐效率低。
[0005]2、根据推荐的应用的类别和功能都是和用户下载过的应用具有较高的相似性的APP，无法给用户更丰富的体验，不能提高APP的推广率。
[0006]因此，亟需提出一种APP推荐方法和装置，以便对用户有效的进行APP的推荐。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供的APP推荐方法及装置，用于解决现有技术存在的上述问题，基于用户上网信令数据，计算用户使用APP得分，能够准确的聚类出基于用户互联网行为的APP画像内容，构建以APP为切入点的用户群组之间的关联关系，有助于识别出APP潜在客户，提高APP的推广率、APP推荐的效率和准确度。本专利技术提供的一种APP推荐方法，包括：
[0008]对用户的上网信令数据进行特征提取，以获取用户使用各APP的指标参数；
[0009]根据所述指标参数，确定用户使用各APP的得分；
[0010]根据所述用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别；
[0011]基于数据挖掘算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，并在检测到目标用户使用所述频繁项集中的APP时，将所述频繁项集中的其余APP推荐给与所述目标用户属于同一所述APP归属类别的其他用户。
[0012]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述根据所述指标参数，确定用户使用各APP的得分，包括：
[0013]根据所述指标参数，基于熵值法确定所述用户使用各APP的得分。
[0014]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述根据所述指标参数，基于熵值法确定用户使用各APP的得分，包括：
[0015]根据所述指标参数，确定用户在指标参数下使用各APP的占比；
[0016]根据所述用户在指标参数下使用各APP的占比和预设熵值系数，确定指标参数的熵值；
[0017]根据所述指标参数的熵值，确定指标参数的信息熵冗余度；
[0018]根据所述指标参数的信息熵冗余度，确定指标参数的权重；
[0019]根据所述指标参数的权重，确定所述用户使用各APP的得分。
[0020]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述根据所述用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别，包括：
[0021]对所述用户使用各APP的得分进行聚类分析，确定使用相同APP且使用各APP的得分的差值在预设范围内的用户属于同一APP归属类别。
[0022]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述基于数据挖掘算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，包括：
[0023]基于Apriori算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，扫描数据集，累计所述数据集中各APP的个数，以确定前一候选频繁项集；
[0024]从所述前一候选频繁项集中去除支持度小于预设最小支持度的第一子数据集，确定当前频繁项集，并基于所述当前频繁项集连接生成当前候选频繁项集，以对所述前一候选频繁项集进行更新，直至所述当前频繁项集只包括一项时，停止更新；
[0025]根据所述当前频繁项集确定所述频繁项集；
[0026]其中，所述数据集由所述用户的上网信令数据确定。
[0027]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述根据所述当前频繁项集确定所述频繁项集，包括：
[0028]确定所述频繁项集中各APP的置信度，并去除所述置信度小于预设最小置信度的第二子数据集，以确定所述频繁项集。
[0029]根据本专利技术提供的一种APP推荐方法，所述各APP的指标参数至少包括如下数据：
[0030]各APP类别、各app日均访问次数、各app日均访问时长、各app月访问天数、各app日均使用流量、各app各时段下使用时长和各app开始使用时间。
[0031]本专利技术还提供一种APP推荐装置，包括：数据获取模块、计算得分模块、用户归属模块以及APP推荐模块；
[0032]所述数据获取模块，用于对用户的上网信令数据进行特征提取，以获取用户使用各APP的指标参数；
[0033]所述计算得分模块，用于根据所述指标参数，确定用户使用各APP的得分；
[0034]所述用户归属模块，用于根据所述用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别；
[0035]所述APP推荐模块，用于基于数据挖掘算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，并在检测到目标用户使用所述频繁项集中的APP时，将所述频繁项集中的其余APP推荐给与所述目标用户属于同一所述APP归属类别的其他用户。
[0036]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述APP推荐方法的步骤。
[0037]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算
机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述APP推荐方法的步骤。
[0038]本专利技术提供的APP推荐方法及装置，基于用户上网信令数据，计算用户使用APP得分，能够准确的聚类出基于用户互联网行为的APP画像内容，构建以APP为切入点的用户群组之间的关联关系，有助于识别出APP潜在客户，提高APP的推广率、APP推荐的效率和准确度。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是本专利技术提供的APP推荐方法的流程示意图；
[0041]图2是本专利技术提供的APP推荐装置的结构示意图；
[0042]图3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种APP推荐方法，其特征在于，包括：对用户的上网信令数据进行特征提取，以获取用户使用各APP的指标参数；根据所述指标参数，确定用户使用各APP的得分；根据所述用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别；基于数据挖掘算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，并在检测到目标用户使用所述频繁项集中的APP时，将所述频繁项集中的其余APP推荐给与所述目标用户属于同一所述APP归属类别的其他用户。2.根据权利要求1所述的APP推荐方法，其特征在于，所述根据所述指标参数，确定用户使用各APP的得分，包括：根据所述指标参数，基于熵值法确定所述用户使用各APP的得分。3.根据权利要求2所述的APP推荐方法，其特征在于，所述根据所述指标参数，基于熵值法确定用户使用各APP的得分，包括：根据所述指标参数，确定用户在指标参数下使用各APP的占比；根据所述用户在指标参数下使用各APP的占比和预设熵值系数，确定指标参数的熵值；根据所述指标参数的熵值，确定指标参数的信息熵冗余度；根据所述指标参数的信息熵冗余度，确定指标参数的权重；根据所述指标参数的权重，确定所述用户使用各APP的得分。4.根据权利要求1所述的APP推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户使用各APP的得分，确定用户对应的APP归属类别，包括：对所述用户使用各APP的得分进行聚类分析，确定使用相同APP且使用各APP的得分的差值在预设范围内的用户属于同一APP归属类别。5.根据权利要求1所述的APP推荐方法，其特征在于，所述基于数据挖掘算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，确定频繁项集，包括：基于Apriori算法对所述用户的上网信令数据进行数据挖掘，扫描数据集，累计所述数据集中各APP的个数，以确定前一候选频繁项集；从所述前一候选频繁项集中去除支持度小于预设最小支持度的第一子数据集，确定当前频繁项集，并基于所述当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋强，田国良，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：