应用程序推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种应用程序推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及人工智能技术领域。方法包括：获取用户所处的当前环境信息、用户的当前状态信息、用户的当前应用程序需求信息、以及多个待推荐的应用程序信息；基于当前环境信息、用户的当前应用程序需求信息、以及用户的当前状态信息，分析用户当前偏好的目标应用程序主题，并在各应用程序信息中，筛选目标应用程序主题对应的初始目标应用程序信息；基于各初始目标应用程序信息，建立应用程序推荐图网络，并基于应用程序推荐图网络，在目标应用程序主题对应的各初始目标应用程序信息中，推荐目标应用程序信息。采用本方法能够提升向用户推荐应用程序信息的精准度。法能够提升向用户推荐应用程序信息的精准度。法能够提升向用户推荐应用程序信息的精准度。

【技术实现步骤摘要】
应用程序推荐方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种应用程序推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着应用程序的多样化发展，出现了多种类别以及多种种类的应用程序，同一应用程序所属主题、以及所述类别多样，而用户由于所处的环境、本人状态的不同，对应用程序的需求也不同。因此如何向用户智能化推荐应用程序是当前的研究重点。
[0003]传统应用程序推荐方法是通过响应用户在客户端的个性化应用程序需求，结合该应用程序需求对应的各应用程序的文本信息中的上下文信息，从而向用户推荐应用程序。但是该方法仅考虑应用程序对应的文本信息，从而导致向用户应用程序推荐的精准度较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种应用程序推荐方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种应用程序推荐方法。所述方法包括：
[0006]获取用户所处的当前环境信息、所述用户的当前状态信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及多个待推荐的应用程序信息；
[0007]基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，分析所述用户当前偏好的目标应用程序主题，并在各所述应用程序信息中，筛选所述目标应用程序主题对应的初始目标应用程序信息；
[0008]基于各所述初始目标应用程序信息，建立应用程序推荐图网络，并基于所述应用程序推荐图网络，在所述目标应用程序主题对应的各所述初始目标应用程序信息中，推荐目标应用程序信息。
[0009]可选的，所述获取多个待推荐的应用程序信息，包括：
[0010]获取所述用户的历史应用程序信息；所述历史应用程序信息包括多个初始应用程序信息、以及每个初始应用程序信息的浏览频率；
[0011]筛选大于预设浏览频率阈值的浏览频率对应的初始应用程序信息，作为第一候选应用程序信息；
[0012]通过应用程序相似性识别策略，在应用程序信息数据库中筛选满足应用程序相似性条件的第一候选应用程序信息作为第二候选应用程序信息，并将各所述第一候选应用程序信息、以及各所述第二候选应用程序信息作为待推荐的应用程序信息。
[0013]可选的，所述基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，分析所述用户当前偏好的目标应用程序主题，包括：
[0014]基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当
前状态信息，通过状态分析策略，分析所述用户对应的当前应用程序状态，并基于所述用户对应的当前应用程序状态，确定目标应用程序主题。
[0015]可选的，所述基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，通过状态分析策略，分析所述用户对应的当前应用程序状态，包括：
[0016]分别提取所述当前环境信息的不同类别的环境因素信息，并识别每个类别的环境因素信息对应的第一应用程序状态因素值；
[0017]基于所述用户状态信息，识别所述用户的个人情绪状态、以及所述个人情绪状态的程度值，并在各历史应用程序状态因素中，筛选与所述用户的个人情绪状态对应的第二应用程序状态因素，基于所述个人情绪状态的程度值，确定各所述第二应用程序状态因素的第二应用程序状态因素值；
[0018]基于所述用户的当前应用程序需求信息，确定所述用户的第三应用程序状态因素值，并基于各所述第一应用程序状态因素值、各所述第二应用程序状态因素值、以及各所述第三应用程序状态因素值，确定所述用户对应的当前应用程序状态。
[0019]可选的，所述基于所述用户对应的当前应用程序状态，确定目标应用程序主题，包括：
[0020]获取多个应用程序主题的各应用程序状态因素、以及每个应用程序主题的综合应用程序状态因素值；
[0021]基于各所述应用程序主题的各应用程序状态因素，以及所述用户对应的当前应用程序状态的各应用程序状态因素，在各所述应用程序主题中，筛选与所述用户对应的当前应用程序状态中的各应用程序状态因素相同的应用程序主题，作为初始目标应用程序主题；
[0022]对所述用户对应的当前应用程序状态的各所述应用程序状态因素值进行加权求和处理，得到所述用户对应的当前应用程序状态对应的用户综合应用程序状态因素值，并分别计算所述用户综合应用程序状态因素值与各所述初始目标应用程序主题的综合应用程序状态因素值之间的因素差值；
[0023]筛选低于预设因素差值阈值的因素差值对应的初始目标应用程序主题，作为目标应用程序主题。
[0024]可选的，所述应用程序信息包括所属厂商信息、所属列表信息、以及所属种类信息，所述基于各所述初始目标应用程序信息，建立应用程序推荐图网络，包括：
[0025]针对每两个初始目标应用程序信息，基于两个初始目标应用程序信息的各所属厂商信息中的共同所属厂商信息的数目，确定所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素，并基于所述两个初始目标应用程序信息的相同所属种类信息的数目，确定所述两个初始目标应用程序信息的第二相似因素，基于所述两个初始目标应用程序的相同所属列表信息的数目，确定所述两个初始目标应用程序信息的第三相似因素；
[0026]对各所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素、各所述两个初始目标应用程序信息的第二相似因素、以及各所述两个初始目标应用程序信息的第三相似因素进行线性加权处理，得到各所述初始目标应用程序信息对应的应用程序推荐图网络。
[0027]可选的，所述对各所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素、各所述两个
初始目标应用程序信息的第二相似因素、以及各所述两个初始目标应用程序信息的第三相似因素进行线性加权处理之前，还包括：
[0028]获取各所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素的第一初始权重值、各所述两个初始目标应用程序信息的第二相似因素的第二初始权重值、以及各所述两个初始目标应用程序信息的第三相似因素的第三初始权重值，并获取所述目标应用程序主题的主题内容信息；
[0029]基于所述目标应用程序主题的主题内容信息，通过权重调整函数，分别调整所述第一初始权重值、所述第二初始权重值、以及所述第三初始权重值，得到各所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素的第一权重值、各所述两个初始目标应用程序信息的第二相似因素的第二权重值、以及各所述两个初始目标应用程序信息的第三相似因素的第三权重值。
[0030]可选的，所述基于所述应用程序推荐图网络，在所述目标应用程序主题对应的各所述初始目标应用程序信息中，推荐目标应用程序信息，包括：
[0031]将所述应用程序推荐图网络的各所述两个初始目标应用程序信息，基于所述第一权重值、所述第二权重值、以及所述第三权重值，对各所述两个初始目标应用程序信息的第一相似因素、各所述两个初始目标应用程序信息的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用程序推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户所处的当前环境信息、所述用户的当前状态信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及多个待推荐的应用程序信息；基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，分析所述用户当前偏好的目标应用程序主题，并在各所述应用程序信息中，筛选所述目标应用程序主题对应的初始目标应用程序信息；基于各所述初始目标应用程序信息，建立应用程序推荐图网络，并基于所述应用程序推荐图网络，在所述目标应用程序主题对应的各所述初始目标应用程序信息中，推荐目标应用程序信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个待推荐的应用程序信息，包括：获取所述用户的历史应用程序信息；所述历史应用程序信息包括多个初始应用程序信息、以及每个初始应用程序信息的浏览频率；筛选大于预设浏览频率阈值的浏览频率对应的初始应用程序信息，作为第一候选应用程序信息；通过应用程序相似性识别策略，在应用程序信息数据库中筛选满足应用程序相似性条件的第一候选应用程序信息作为第二候选应用程序信息，并将各所述第一候选应用程序信息、以及各所述第二候选应用程序信息作为待推荐的应用程序信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，分析所述用户当前偏好的目标应用程序主题，包括：基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，通过状态分析策略，分析所述用户对应的当前应用程序状态，并基于所述用户对应的当前应用程序状态，确定目标应用程序主题。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前环境信息、所述用户的当前应用程序需求信息、以及所述用户的当前状态信息，通过状态分析策略，分析所述用户对应的当前应用程序状态，包括：分别提取所述当前环境信息的不同类别的环境因素信息，并识别每个类别的环境因素信息对应的第一应用程序状态因素值；基于所述用户状态信息，识别所述用户的个人情绪状态、以及所述个人情绪状态的程度值，并在各历史应用程序状态因素中，筛选与所述用户的个人情绪状态对应的第二应用程序状态因素，基于所述个人情绪状态的程度值，确定各所述第二应用程序状态因素的第二应用程序状态因素值；基于所述用户的当前应用程序需求信息，确定所述用户的第三应用程序状态因素值，并基于各所述第一应用程序状态因素值、各所述第二应用程序状态因素值、以及各所述第三应用程序状态因素值，确定所述用户对应的当前应用程序状态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户对应的当前应用程序状态，确定目标应用程序主题，包括：获取多个应用程序主题的各应用程序状态因素、以及每个应用程序主题的综合应用程
序状态因素值；基于各所述应用程序主题的各应用程序状态因素，以及所述用户对应的当前应用程序状态的各应用程序状态因素，在各所述应用程序主题中，筛选与所述用户对应的当前应用程序状态中的各应用程序状态因素相同的应用程序主题，作为初始目标应用程序主题；对所述用户对应的当前应用程序状态的各所述应用程序状态因素值进行加权求和处理，得到所述用户对应的当前应用程序状态对应的用户综合应用程序状态因素值，并分别计算所述用户综合应用程序状态因素值与各所述初始目标应用程序主题的综合应用程序状态因素值之间的因素差值；筛选低于预设因素差值阈值的因素差值对应的初始目标应用程序主题，作为目标应用程序主题。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用程序信息包括所属厂商信息、所属列表信息、以及所属种类信息，所述基于各所述初始目标应用程序信息，建立应用程序推荐图网络，包括：针对每两个初始目标应用程序信息，基于两个初始目标应...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜锦阳，刘晏萁，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：