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    广西11选5彩经: 一种应用推荐方法及装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510267039.4

    申请日:

    2015.05.22

    公开号:

    CN104899266A

    公开日:

    2015.09.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20150522|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 广东欧珀移动通信有限公司
    发明人: 曾元清
    地址: 523860广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号
    优先权:
    专利代理机构: 广州三环专利代理有限公司44202 代理人: 郝传鑫; 熊永强
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510267039.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.10.24|||2015.10.07|||2015.09.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明实施例公开了一种应用推荐方法及装置,其中的方法可包括:记录用户所使用的各个应用的用户行为数据;根据所述用户行为数据计算用户对所述各个应用的兴趣度;根据用户对所述各个应用的兴趣度分别计算所述各个应用与目标应用的兴趣相似度;根据所述各个应用与所述目标应用各自的兴趣相似度输出所述目标应用的应用推荐信息。采用本发明,可以根据用户使用应用的用户行为数据,计算用户对任意应用的兴趣度,从而对任意两款应用进行兴趣相似度的计算,当用户使用某款应用时,可以向该用户推荐与所述某款应用兴趣相似度较高的其它应用。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种应用推荐方法,其特征在于,包括:
    记录用户所使用的各个应用的用户行为数据;
    根据所述用户行为数据计算用户对所述各个应用的兴趣度;
    根据用户对所述各个应用的兴趣度分别计算所述各个应用与目标应用的兴趣相似度;
    根据所述各个应用与所述目标应用各自的兴趣相似度输出所述目标应用的应用推荐信息。

    2.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户行为数据计算用户对所述各个应用的兴趣度,包括:
    根据所述用户行为数据计算所述各个应用的应用特征值,所述应用特征值包括平均应用评分、平均应用在线时间和平均应用消费金额中的一种或几种组合;
    根据所述用户行为数据以及所述各个应用的应用特征值计算用户对所述各个应用的归一化应用特征值;
    根据用户对所述各个应用的归一化应用特征值计算用户对所述各个应用的兴趣度。

    3.  如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述归一化应用特征值的计算公式为:
    ga=ga-gmingmax-gmin;]]>
    其中,所述各个应用包括第一应用,g′a为用户a对所述第一应用的归一化应用特征值,ga为用户a对应所述第一应用的第一应用特征值,gmax为与所述第一应用属于同类型的所有应用中所述第一应用特征值最大的那款应用的应用特征值,gmin为与所述第一应用属于同类型的所有应用中所述第一应用特征值最小的那款应用的应用特征值;
    所述兴趣度的计算公式为:
    ea=(α*g′a1+β*g′a2+…+γ*g′an);
    其中,ea为用户a对所述第一应用的兴趣度,g′a1为用户a的第一个归一化应用特征值,g′a2为用户a的第二个归一化应用特征值,g′an为用户a的第N个归一化应用特征值,α为第一权重因子,β为第二权重因子,γ为第三权重因子,α、β和γ为非负数,且α、β和γ的和为1,N为预设的正整数。

    4.  如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述各个应用包括第一应用,所述根据用户对所述各个应用的兴趣度分别计算所述各个应用与目标应用的兴趣相似度,包括:
    从所述用户行为数据中选取所述第一应用与所述目标应用共同对应的M个用户的用户行为数据,根据用户对所述各个应用的兴趣度及预设兴趣相似度算法对所述第一应用与所述目标应用的兴趣相似度进行计算,M为预设的正整数;
    所述预设兴趣相似度算法的计算公式为:
    sim(i,j)=cos1(i→,j→)=i→·j→||i→||2*||j→||2,]]>其中,为列向量ei1ei2...eim,]]>为列向量ej1ej2...ejm;]]>
    其中,ei1为第一个用户对所述第一应用的兴趣度,ei2为第二个用户对所述第一应用的兴趣度,eim为第M个用户对所述第一应用的兴趣度,ej1为第一个用户对所述目标应用的兴趣度,ej2为第二个用户对所述目标应用的兴趣度,ejm为第M个用户对所述目标应用的兴趣度。

    5.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述各个应用与所述目标应用各自的兴趣相似度输出所述目标应用的应用推荐信息,包括:
    当用户下载所述目标应用或者用户安装所述目标应用或者用户参与所述目标应用时,从所述各个应用中选取与所述目标应用的兴趣相似度最大的预设个数的应用进行推荐。

    6.  一种应用推荐装置,其特征在于,包括:
    记录???,用于记录用户所使用的各个应用的用户行为数据;
    第一计算???,用于根据所述用户行为数据计算用户对所述各个应用的兴 趣度;
    第二计算???,用于根据用户对所述各个应用的兴趣度分别计算所述各个应用与目标应用的兴趣相似度;
    输出???,用于根据所述各个应用与所述目标应用各自的兴趣相似度输出所述目标应用的应用推荐信息。

    7.  如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一计算??榘ǎ?BR>第一计算单元,用于根据所述用户行为数据计算所述各个应用的应用特征值,所述应用特征值包括平均应用评分、平均应用在线时间和平均应用消费金额中的一种或几种组合;
    第二计算单元,用于根据所述用户行为数据以及所述各个应用的应用特征值计算用户对所述各个应用的归一化应用特征值;
    第三计算单元,用于根据用户对所述各个应用的归一化应用特征值计算用户对所述各个应用的兴趣度。

    8.  如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述归一化应用特征值的计算公式为:
    ga=ga-gmingmax-gmin;]]>
    其中,所述各个应用包括第一应用,g′a为用户a对所述第一应用的归一化应用特征值,ga为用户a对应所述第一应用的第一应用特征值,gmax为与所述第一应用属于同类型的所有应用中所述第一应用特征值最大的那款应用的应用特征值,gmin为与所述第一应用属于同类型的所有应用中所述第一应用特征值最小的那款应用的应用特征值;
    所述兴趣度的计算公式为:
    ea=(α*g′a1+β*g′a2+…+γ*g′an);
    其中,ea为用户a对所述第一应用的兴趣度,g′a1为用户a的第一个归一化应用特征值,g′a2为用户a的第二个归一化应用特征值,g′an为用户a的第N个归一化应用特征值,α为第一权重因子,β为第二权重因子,γ为第三权重因子,α、β和γ为非负数,且α、β和γ的和为1,N为预设的正整数。

    9.  如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述各个应用包括第一应用,所述第二计算??榫咛逵糜诖铀鲇没形葜醒∪∷龅谝挥τ糜胨瞿勘暧τ霉餐杂Φ腗个用户的用户行为数据,根据用户对所述各个应用的兴趣度及预设兴趣相似度算法对所述第一应用与所述目标应用的兴趣相似度进行计算,M为预设的正整数;
    所述预设兴趣相似度算法的计算公式为:
    sim(i,j)=cos1(i→,j→)=i→·j→||i→||2*||j→||2,]]>其中,为列向量ei1ei2...eim,]]>为列向量ej1ej2...ejm;]]>
    其中,ei1为第一个用户对所述第一应用的兴趣度,ei2为第二个用户对所述第一应用的兴趣度,eim为第M个用户对所述第一应用的兴趣度,ej1为第一个用户对所述目标应用的兴趣度,ej2为第二个用户对所述目标应用的兴趣度,ejm为第M个用户对所述目标应用的兴趣度。

    10.  如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述输出??榫咛逵糜冢?BR>当用户下载所述目标应用或者用户安装所述目标应用或者用户参与所述目标应用时,从所述各个应用中选取与所述目标应用的兴趣相似度最大的预设个数的应用进行推荐。

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    一种 应用 推荐 方法 装置
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