【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能推荐，更具体地，涉及一种应用程序序列预测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
1、随着移动互联网的普及和流行，移动应用程序越来越多地成为人们生活中不可或缺的一部分。通过分析、建模用户使用应用程序的行为，可以预测用户将要使用的应用程序。相关技术中，为了提升预测效果，可以使用神经网络模型部署在服务器端进行建模和预测，该方式能够使用大模型进行更复杂的计算，从而可以提升预测的准确度。然而，对于一些算力资源受限的边缘化设备，该方式存在较大的部署难题。
技术实现思路
1、本申请提出了一种应用程序序列预测方法、装置、电子设备以及存储介质，以改善上述问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种应用程序序列预测方法，可以应用于电子设备，所述方法包括：获取目标应用程序对应的历史使用行为序列，所述历史使用行为序列包括多个具有时间先后顺序的应用程序点击事件；基于所述历史使用行为序列建立一阶状态转移矩阵，所述一阶状态转移矩阵包括每个应用程序点击事件对应的状态转移概率；从所述历史使用...
【技术保护点】
1.一种应用程序序列预测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史使用行为序列确定参考应用程序序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述应用程序集合与所述参考应用程序序列进行拼接，得到目标应用程序集合，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标应用程序集合中确定第二数量个应用程序，作为应用程序序列预测结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种应用程序序列预测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史使用行为序列确定参考应用程序序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述应用程序集合与所述参考应用程序序列进行拼接，得到目标应用程序集合，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标应用程序集合中确定第二数量个应用程序，作为应用程序序列预测结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标应用程序集合与所述新的参考应用程序序列进...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄钢，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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