【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件管理，尤其涉及一种软件平台中的软件管理方法及软件平台。
技术介绍
1、在现代软件行业，软件管理平台扮演着至关重要的角色，它们提供了一个集中的环境，用户可以在其中发现、购买、下载、更新和管理软件。然而，随着软件数量的激增和用户需求的多样化，传统的软件管理平台面临着几个主要挑战：
2、用户体验不足：许多现有平台缺乏有效的个性化推荐和智能分类机制，导致用户在寻找合适软件时耗费大量时间，影响了用户体验。
3、更新管理不佳：软件更新策略往往是一刀切的，缺乏考虑用户的具体使用模式和反馈，导致频繁的无关更新干扰用户，降低用户对更新的接受度。
4、数据安全和隐私问题：在软件交易过程中，用户数据的安全性和隐私保护是一个持续的关注点。不够强大的加密措施和安全协议可能导致数据泄露和安全威胁。
5、综上所述，虽然现代软件管理平台在提供服务方面取得了一定成就，但在个性化推荐、更新管理、数据安全和用户反馈处理等方面仍存在显著的提升空间。本专利技术正是针对这些不足之处提出了一系列创新的解决方案。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种软件平台中的软件管理方法及软件平台。
2、一种软件平台中的软件管理方法，包括以下步骤：
3、s1：智能软件分类，利用机器学习技术，根据软件的使用数据、用户评价和开发者提供的信息自动分类软件；
4、s2：用户行为分析驱动的软件推荐，根据s1的分类结果和用户的历史使用模式
5、s3：使用加密技术和安全协议，保护软件购买和更新过程中的用户数据和交易安全；
6、s4：数据驱动的软件更新管理，基于用户反馈和使用数据，智能优化软件的更新频率和内容；
7、s5：引入基于交互式反馈机制，允许用户以自然语言提供反馈，解析反馈内容，并自动将其分类为不同的改进建议，提供给开发者和平台管理员。
8、进一步的，所述s1中的机器学习技术具体包括：
9、s11：数据预处理与特征提取，对收集到的软件使用数据、用户评价和开发者提供的信息进行预处理，包括文本的分词、去噪、标准化处理，从中提取关键特征，关键特征包括使用频率、用户满意度评分、软件功能关键词；
10、s12：使用卷积神经网络cnn进行特征学习，处理文本和数值数据，学习软件特征的深层表示；
11、s14：采用递归神经网络rnn处理序列数据，对于序列化文本数据，使用递归神经网络，来理解文本内容的时序关系和上下文；
12、s15：融合模型输出和决策层，将cnn和rnn的输出融合，使用全连接层对提取的特征进行综合判断，对软件的自动分类。
13、进一步的，所述s2具体包括：
14、s21：收集用户的历史使用数据，包括用户在软件平台上的浏览记录、下载历史、使用频率、留存时间、评分和评论，对历史使用数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和特征提取；
15、s22：基于内容推荐算法融合用户行为数据和之前s1中得到的软件分类结果，使用矩阵分解技术来发现用户偏好与软件属性之间的潜在关联；
16、s23：根据融合结果，生成个性化推荐列表，通过计算用户特征向量和软件特征向量之间的相似度来实现；
17、s24：反馈循环优化，基于反馈机制，根据用户对推荐结果的实际响应来不断调整和优化推荐算法；
18、s25：动态更新机制，当s1中的软件分类发生更新时，动态调整推荐策略，以确保推荐内容的时效性和准确性。
19、进一步的，所述s22中的基于内容推荐算法具体包括特征提取、相似度计算以及矩阵分解，其中，
20、特征提取：设有n个用户和m个软件，为每个用户和每个软件创建特征向量，对于软件，特征包括使用数据、类别、用户评分，
21、用户特征矩阵u∈rn×k；
22、软件特征矩阵s∈rm×k；
23、其中k是特征的数量；
24、相似度计算：使用余弦相似度计算用户和软件之间的相似度，对于用户u和软件s，相似度sim(u，s)计算为:其中，uu和se分别是用户u和软件s的特征向量；
25、矩阵分解：使用奇异值分解来发现用户偏好与软件属性之间的潜在关联，设用户软件评分矩阵r，其中rus表示用户u对软件s的评分，进行奇异值分解：r≈u∑vt，其中u和v是正交矩阵，表示用户和软件的潜在特征，∑是对角矩阵，包含奇异值。
26、进一步的，所述s23中的个性化推荐列表基于矩阵分解结果，预测用户u对软件s的评分
27、根据的值进行排序，排序结果即个性化推荐列表，选择排序第一的软件作为推荐。
28、进一步的，所述s25中的动态更新机制包括：
29、持续监测s1中智能软件分类的分类结果，及时捕捉任何软件分类的更新或变化；
30、检测到软件分类的变化后，更新相应软件的特征数据集，包括修改软件的分类标签、描述、使用数据特征；
31、使用更新后的软件特征数据集重新训练内容推荐算法，包括更新用户-软件相似度计算、矩阵分解参数以及权重和偏置调整；
32、基于重新训练的模型，快速调整当前用户的推荐列表，确保推荐内容反映最新的软件分类和用户偏好。
33、进一步的，所述s3具体包括：
34、s31：在用户数据传输过程中，采用tls和ssl协议；
35、s32：对于敏感交易数据，实施端到端加密，数据从用户端到服务器端的整个传输过程均被加密；
36、s33：在软件购买和更新时，引入多因素认证机制，包括密码、短信验证码、生物识别，增加安全性；
37、s34：在交易过程中使用一次性令牌或数字签名，以确保交易的授权性和非抵赖性。
38、进一步的，所述s4具体包括：
39、s41：收集用户关于软件的反馈，包括评分、评论、报告的问题和建议，使用自然语言处理技术分析文本评论，提取关键信息和用户的情感倾向，监测和分析用户的软件使用模式，包括使用频率、使用时长、功能使用情况；
40、s42：使用决策树算法，结合用户反馈和软件使用数据来决定软件的更新频率和内容，决策树算法构建过程，设一组特征x＝{x1，x2，…xn}和目标变量y；
41、选择最佳分裂特征：在每个节点，基于信息增益选择最佳分裂特征，对于特征xi，信息增益计算公式为：
42、ig(y，xi)＝h(y)-h(y∣xi)，其中，h(y)是目标变量的熵，h(y∣xi)是给定特征xi后目标变量的条件熵；
43、创建分支：根据选择的特征分裂节点，为每个可能的特征值创建一个分支；
44、递归构建树：在每个分支上递归重复该过程，直到满足停止条件；
45、剪枝:为防止过拟合，决策树构建完成后进行剪枝，删除部分分支以改善模型在未见数据上的表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S1中的机器学习技术具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S22中的基于内容推荐算法具体包括特征提取、相似度计算以及矩阵分解，其中，
5.根据权利要求4所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S23中的个性化推荐列表基于矩阵分解结果，预测用户u对软件s的评分根据的值进行排序，排序结果即个性化推荐列表，选择排序第一的软件作为推荐。
6.根据权利要求5所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S25中的动态更新机制包括：
7.根据权利要求6所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S3具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述S4具体包括：
9.根据权利要求8所
10.一种软件平台，用于执行如权利要求1-9任一项所述的软件管理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述s1中的机器学习技术具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述s22中的基于内容推荐算法具体包括特征提取、相似度计算以及矩阵分解，其中，
5.根据权利要求4所述的一种软件平台中的软件管理方法，其特征在于，所述s23中的个性化推荐列表基于矩阵分解结果，预测用户u对软件s的评分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张歌，
申请(专利权)人：江苏楠睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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