應用軟件推薦方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例提供一種應用軟件推薦方法及裝置。該方法包括：獲取待推薦應用軟件；分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算待計算應用軟件的推薦值，并計算各待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和；若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶。本發(fā)明實施例通過多個推薦策略同時分別計算待推薦應用軟件的推薦值，若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶，即通過綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
【專利說明】應用軟件推薦方法及裝置

【技術領域】
[0001 ] 本發(fā)明實施例涉及通信【技術領域】，尤其涉及一種應用軟件推薦方法及裝置。

【背景技術】
[0002]隨著移動終端的飛速發(fā)展，安裝于移動終端的應用軟件得到了廣泛的發(fā)展，同時也出現(xiàn)了越來越多的應用軟件推薦方法。
[0003]現(xiàn)有技術采用以下方法中的一種向用戶推薦應用軟件:1)統(tǒng)計用戶的下載記錄，記錄下載數(shù)量最多的一類應用軟件，向用戶推薦該類應用軟件中除用戶已下載的其它應用軟件；2)查找與用戶具有相同興趣的其他用戶，并將其他用戶已下載的、不同于該用戶已下載的應用軟件推薦給該用戶；3)確定用戶已下載的應用軟件的提供商，將同一提供商提供的不同于用戶已下載的應用軟件推薦給該用戶。
[0004]現(xiàn)有技術中，由于用戶對應用軟件的選擇隨時變化，使得采用上述方法中的一種向用戶推薦的應用軟件并不符合用戶的期望，導致應用軟件推薦不精準。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實施例提供一種應用軟件推薦方法及裝置，以提高應用軟件推薦的精準度。
[0006]本發(fā)明實施例的一個方面是提供一種應用軟件推薦方法，包括:
[0007]獲取待推薦應用軟件；
[0008]分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和；
[0009]若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
[0010]本發(fā)明實施例的另一個方面是提供一種應用軟件推薦裝置，包括:
[0011]獲取模塊,用于獲取待推薦應用軟件；
[0012]計算模塊，用于分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和；
[0013]推送模塊，用于若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
[0014]本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦方法及裝置，通過多個推薦策略同時分別計算待推薦應用軟件的推薦值，若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶，即通過多個推薦策略同時分別檢測是否將待推薦應用軟件推薦給用戶，綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1為本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦方法流程圖；
[0016]圖2為本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦裝置的結(jié)構(gòu)圖；
[0017]圖3為本發(fā)明另一實施例提供的應用軟件推薦裝置的結(jié)構(gòu)圖。

【具體實施方式】
[0018]圖1為本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦方法流程圖。本發(fā)明實施例針對各類移動終端提供的應用軟件推薦方法具體步驟如下:
[0019]步驟S101、獲取待推薦應用軟件；
[0020]運營商或者第三方軟件服務商通過應用軟件推薦裝置，具體可以是服務器為用戶的移動終端推薦應用軟件之前先確定待推薦的應用軟件。
[0021]步驟S102、分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和；
[0022]應用軟件推薦裝置預先存儲有多個推薦策略，確定待推薦應用軟件后，依據(jù)多個推薦策略同時分別計算各個待推薦應用軟件對應的推薦值，該推薦值為推薦策略對該待推薦應用軟件的計算結(jié)果。
[0023]步驟S103、若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
[0024]將多個推薦策略同時分別計算的該待推薦應用軟件的推薦值進行相加，本發(fā)明實施例中多個推薦策略是通過用戶需求，以及用戶使用應用軟件的情況確定的，若該待推薦應用軟件對應的推薦值相加的結(jié)果大于設定的閾值，表示向用戶推薦該待推薦應用軟件時，用戶接受并安裝該待推薦應用軟件的可能性較大，因此，將該待推薦應用軟件推薦給用戶。
[0025]本發(fā)明實施例通過多個推薦策略同時分別計算待推薦應用軟件的推薦值，若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶，即通過多個推薦策略同時分別檢測是否將待推薦應用軟件推薦給用戶，綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
[0026]在上述實施例的基礎上，所述獲取待推薦應用軟件包括:對所述用戶已下載的所有應用軟件進行分類獲得多個類型；從所述多個類型中確定出N個類型，N大于或等于I ;分別以所述N個類型的每一個類型為參考類型，從應用軟件推薦庫中獲取與所述參考類型同類型且所述用戶未下載的應用軟件作為所述待推薦應用軟件。
[0027]所述從所述多個類型中確定出N個類型包括:統(tǒng)計所述多個類型中的每個類型分別對應的已下載應用軟件的數(shù)量；對所述多個類型依據(jù)所述數(shù)量由大到小的順序進行排序，并確定排在前N個的類型為所述N個類型。
[0028]應用軟件推薦裝置統(tǒng)計用戶下載的所有應用軟件，此處用戶下載的所有應用軟件具體為用戶通過移動終端從運營商或者第三方軟件服務商下載應用軟件的所有歷史記錄，對所有應用軟件進行分類獲得多個類型，例如用戶下載過微信、QQ、人人網(wǎng)、微博、土豆視頻、優(yōu)酷視頻、酷我音樂、酷狗音樂和天天動聽等軟件，則微信、QQ、人人網(wǎng)和微博屬于社交類軟件，土豆視頻和優(yōu)酷視頻屬于視頻類軟件，酷我音樂、酷狗音樂和天天動聽屬于音樂類軟件，本發(fā)明實施例不限定用戶下載的軟件個數(shù)以及軟件類型。
[0029]通過對用戶下載的所有應用軟件的統(tǒng)計，可知用戶下載的社交類軟件有4個，視頻類軟件有2個，音樂類軟件有3個，社交類軟件、視頻類軟件和音樂類軟件是用戶使用的所有類型的軟件，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出該用戶使用社交類軟件的個數(shù)最多(4個)，其次是音樂類軟件(3個)，視頻類軟件的個數(shù)最少(2個)，對用戶使用的所有類型依據(jù)用戶下載該類型的軟件個數(shù)由大到小的順序進行排序，排序結(jié)果為社交類軟件、音樂類軟件和視頻類軟件。
[0030]應用軟件推薦裝置可以選擇排在前3位的軟件類型，或者選擇排在前2位的軟件類型，還可以選擇排在第I為的軟件類型作為待推薦的軟件類型，即N可以是3，可以是2，可以是1，本發(fā)明實施例優(yōu)選N為1，即向用戶推薦社交類軟件，本發(fā)明實施例中應用軟件推薦庫存儲有大量的、各種類型的應用軟件，應用軟件推薦裝置先從應用軟件推薦庫中確定出社交類軟件，并從社交類軟件的排行榜中選擇出排名前10的該類型的應用軟件，若排名前10的應用軟件包括了用戶下載的微信、QQ、人人網(wǎng)和/或微博，則從排名前10的應用軟件中去除微信、QQ、人人網(wǎng)和/或微博后剩余的應用軟件作為待推薦應用軟件。另外，本發(fā)明實施例不限定從社交類軟件的排行榜中選擇出排名前10的該類型的應用軟件，也不限定選擇出的該類型的應用軟件的個數(shù)，可以從應用軟件推薦庫中隨機選擇一組社交類的應用軟件，也可以按照特定的算法選擇出一定數(shù)目的社交類的應用軟件。
[0031]若N選為2，即向用戶推薦社交類軟件和音樂類軟件，則應用軟件推薦裝置從應用軟件推薦庫中確定出社交類軟件和音樂類軟件，并從社交類軟件的排行榜中選擇出排名前10的應用軟件，從音樂類軟件的排行榜中選擇出排名前10的應用軟件，分別將社交類軟件和音樂類軟件排名前10的應用軟件中去除用戶已下載的應用軟件后剩余的應用軟件作為待推薦應用軟件。
[0032]若N選為3，則與N選為2或I的情形同理，此處不再贅述。
[0033]所述多個推薦策略至少包括:判斷所述待推薦應用軟件是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件；判斷所述待推薦應用軟件是否屬于同興趣用戶下載的應用軟件，所述同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例；判斷所述待推薦應用軟件的提供商是否屬于所述用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商。
[0034]每個推薦策略用于判斷待推薦應用軟件是否滿足一定的要求，本發(fā)明實施例采用多個推薦策略同時對待推薦應用軟件進行判斷，推薦策略A為判斷所述待推薦應用軟件是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件；推薦策略B為判斷所述待推薦應用軟件是否屬于同興趣用戶下載的應用軟件，所述同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例；推薦策略C為判斷所述待推薦應用軟件的提供商是否屬于所述用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商；例如開心網(wǎng)作為待推薦應用軟件，利用推薦策略A判斷開心網(wǎng)是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件，具體為推薦策略A判斷開心網(wǎng)是否是近期一個月內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件；推薦策略B判斷開心網(wǎng)是否是與該用戶具有共同興趣的用戶下載過的應用軟件，同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例，具體可以為60% ;推薦策略C判斷開心網(wǎng)的提供商是否是用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商中的任意一個提供商。
[0035]在本發(fā)明實施例基礎上，所述推薦值包括鍵值和數(shù)值，所述鍵值標識所述待推薦應用軟件，所述數(shù)值標識所述待推薦應用軟件是否符合所述推薦策略。
[0036]本發(fā)明實施例用K標識開心網(wǎng)，用I標識待推薦應用軟件符合所述推薦策略，用O標識待推薦應用軟件不符合所述推薦策略，若開心網(wǎng)是近期一個月內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件，則依據(jù)推薦策略A計算獲得開心網(wǎng)的推薦值為(K，I)，否則推薦值為(K，0);若開心網(wǎng)是與該用戶具有共同興趣的用戶下載過的應用軟件，則依據(jù)推薦策略B計算獲得開心網(wǎng)的推薦值為(K，I)，否則推薦值為(Κ，0);若開心網(wǎng)的提供商是用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商中的任意一個提供商，則依據(jù)推薦策略C計算獲得開心網(wǎng)的推薦值為(K，I)，否則推薦值為(Κ，0);合理假設開心網(wǎng)是近期一個月內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件，也是與該用戶具有共同興趣的用戶下載過的應用軟件，但開心網(wǎng)的提供商不是用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商中的任意一個提供商，則推薦策略Α、B、C同時分別計算獲得開心網(wǎng)的推薦值為(K，I)、(K，I)、(K，O)。
[0037]本發(fā)明實施例還可以用其他標識信息標識開心網(wǎng)，用O標識待推薦應用軟件符合所述推薦策略，用I標識待推薦應用軟件不符合所述推薦策略。
[0038]相應的，所述若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶包括:若同一鍵值對應的所有數(shù)值的和大于或等于所述閾值，則將所述鍵值標識的待推薦應用軟件推薦給所述用戶。
[0039]將K標識的開心網(wǎng)的所有推薦值的數(shù)值部分相加，獲得統(tǒng)計結(jié)果為(K，2)，若閾值為2，則將開心網(wǎng)推薦給該用戶。
[0040]若待推薦應用軟件不只開心網(wǎng)一個，同時有多個時，用不同的標識信息標識多個待推薦應用軟件，并依據(jù)上述方法可以很容易的確定出哪些待推薦應用軟件推薦給該用戶，哪些不推薦給該用戶。
[0041]本發(fā)明實施例具體提供了確定待推薦應用軟件的方法，以及如何確定將待推薦應用軟件推薦給用戶的方法，通過綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
[0042]圖2為本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦裝置的結(jié)構(gòu)圖。本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦裝置可以執(zhí)行應用軟件推薦方法實施例提供的處理流程，如圖2所示，應用軟件推薦裝置20包括程序獲取模塊21、計算模塊22和推送模塊23，其中，獲取模塊21用于獲取待推薦應用軟件；計算模塊22用于分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和；推送模塊23用于若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
[0043]本發(fā)明實施例通過多個推薦策略同時分別計算待推薦應用軟件的推薦值，若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶，即通過多個推薦策略同時分別檢測是否將待推薦應用軟件推薦給用戶，綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
[0044]圖3為本發(fā)明另一實施例提供的應用軟件推薦裝置的結(jié)構(gòu)圖。在圖2的基礎上，獲取模塊21包括統(tǒng)計分類單元211、類型確定單元212和待推薦應用軟件確定單元213，其中，統(tǒng)計分類單元211用于對所述用戶已下載的所有應用軟件進行分類獲得多個類型；類型確定單元212用于從所述多個類型中確定出N個類型，N大于或等于I ;待推薦應用軟件確定單元213用于分別以所述N個類型的每一個類型為參考類型，從應用軟件推薦庫中獲取與所述參考類型同類型且所述用戶未下載的應用軟件作為所述待推薦應用軟件。
[0045]類型確定單元212具體用于統(tǒng)計所述多個類型中的每個類型分別對應的已下載應用軟件的數(shù)量；對所述多個類型依據(jù)所述數(shù)量由大到小的順序進行排序，并確定排在前N個的類型為所述N個類型。
[0046]所述多個推薦策略至少包括:判斷所述待推薦應用軟件是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件；判斷所述待推薦應用軟件是否屬于同興趣用戶下載的應用軟件，所述同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例；判斷所述待推薦應用軟件的提供商是否屬于所述用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商。
[0047]所述推薦值包括鍵值和數(shù)值，所述鍵值標識所述待推薦應用軟件，所述數(shù)值標識所述待推薦應用軟件是否符合所述推薦策略；計算模塊22還用于計算同一鍵值對應的所有數(shù)值的和；推送模塊23具體用于若同一鍵值對應的所有數(shù)值的和大于或等于所述閾值，則將所述鍵值標識的待推薦應用軟件推薦給所述用戶。
[0048]本發(fā)明實施例提供的應用軟件推薦裝置可以具體用于執(zhí)行上述圖1所提供的方法實施例，具體功能此處不再贅述。
[0049]本發(fā)明實施例具體提供了確定待推薦應用軟件的方法，以及如何確定將待推薦應用軟件推薦給用戶的方法，通過綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
[0050]綜上所述，本發(fā)明實施例通過多個推薦策略同時分別計算待推薦應用軟件的推薦值，若待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將待推薦應用軟件推薦給用戶，即通過多個推薦策略同時分別檢測是否將待推薦應用軟件推薦給用戶，綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度；具體提供了確定待推薦應用軟件的方法，以及如何確定將待推薦應用軟件推薦給用戶的方法，通過綜合考慮多個推薦策略的檢測結(jié)果后再決定是否向用戶推薦該待推薦應用軟件，相比于采用單一推薦策略向用戶推薦應用軟件的方式，提高了應用軟件推薦的精準度。
[0051]在本發(fā)明所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
[0052]所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。
[0053]另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實現(xiàn)。
[0054]上述以軟件功能單元的形式實現(xiàn)的集成的單元，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。上述軟件功能單元存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括:U盤、移動硬盤、只讀存儲器(Read-Only Memory, ROM)、隨機存取存儲器(Random Access Memory, RAM)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0055]本領域技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，僅以上述各功能模塊的劃分進行舉例說明，實際應用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的裝置的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。
[0056]最后應說明的是:以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術方案的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種應用軟件推薦方法，其特征在于，包括: 獲取待推薦應用軟件； 分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和； 若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待推薦應用軟件包括: 對所述用戶已下載的所有應用軟件進行分類獲得多個類型； 從所述多個類型中確定出N個類型，N大于或等于I ; 分別以所述N個類型的每一個類型為參考類型，從應用軟件推薦庫中獲取與所述參考類型同類型且所述用戶未下載的應用軟件作為所述待推薦應用軟件。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述多個類型中確定出N個類型包括: 統(tǒng)計所述多個類型中的每個類型分別對應的已下載應用軟件的數(shù)量； 對所述多個類型依據(jù)所述數(shù)量由大到小的順序進行排序，并確定排在前N個的類型為所述N個類型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述多個推薦策略至少包括: 判斷所述待推薦應用軟件是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件； 判斷所述待推薦應用軟件是否屬于同興趣用戶下載的應用軟件，所述同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例； 判斷所述待推薦應用軟件的提供商是否屬于所述用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述推薦值包括鍵值和數(shù)值，所述鍵值標識所述待推薦應用軟件，所述數(shù)值標識所述待推薦應用軟件是否符合所述推薦策略； 相應的，所述若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶包括: 若同一鍵值對應的所有數(shù)值的和大于或等于所述閾值，則將所述鍵值標識的待推薦應用軟件推薦給所述用戶。
6.一種應用軟件推薦裝置，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取待推薦應用軟件； 計算模塊，用于分別以各待推薦應用軟件為待計算應用軟件，依據(jù)預設的至少兩個推薦策略同時分別計算所述待計算應用軟件的推薦值，并計算各所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和； 推送模塊，用于若所述待推薦應用軟件對應的所有推薦值的和大于或等于閾值，則將所述待推薦應用軟件推薦給用戶。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的應用軟件推薦裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括: 統(tǒng)計分類單元，用于對所述用戶已下載的所有應用軟件進行分類獲得多個類型； 類型確定單元，用于從所述多個類型中確定出N個類型，N大于或等于I ; 待推薦應用軟件確定單元，用于分別以所述N個類型的每一個類型為參考類型，從應用軟件推薦庫中獲取與所述參考類型同類型且所述用戶未下載的應用軟件作為所述待推薦應用軟件。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的應用軟件推薦裝置，其特征在于，所述類型確定單元具體用于統(tǒng)計所述多個類型中的每個類型分別對應的已下載應用軟件的數(shù)量；對所述多個類型依據(jù)所述數(shù)量由大到小的順序進行排序，并確定排在前N個的類型為所述N個類型。
9.根據(jù)權(quán)利要求6-8任一項所述的應用軟件推薦裝置，其特征在于，所述多個推薦策略至少包括: 判斷所述待推薦應用軟件是否為距離當前時刻預定時間內(nèi)出現(xiàn)的應用軟件； 判斷所述待推薦應用軟件是否屬于同興趣用戶下載的應用軟件，所述同興趣用戶下載的所有應用軟件與所述用戶下載的所有應用軟件的相同度超出預設比例； 判斷所述待推薦應用軟件的提供商是否屬于所述用戶下載的所有應用軟件分別對應的提供商。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的應用軟件推薦裝置，其特征在于，所述推薦值包括鍵值和數(shù)值，所述鍵值標識所述待推薦應用軟件，所述數(shù)值標識所述待推薦應用軟件是否符合所述推薦策略； 所述計算模塊還用于計算同一鍵值對應的所有數(shù)值的和； 所述推送模塊具體用于若同一鍵值對應的所有數(shù)值的和大于或等于所述閾值，則將所述鍵值標識的待推薦應用軟件推薦給所述用戶。
【文檔編號】G06Q30/02GK104408640SQ201410583936
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年10月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月27日
【發(fā)明者】劉馨靖, 杜杏蘭, 董慧 申請人:中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司