[发明专利]用于应用程序的信息推送方法和装置在审
申请号: | 201510926208.0 | 申请日: | 2015-12-14 |
公开(公告)号: | CN105391801A | 公开(公告)日: | 2016-03-09 |
发明(设计)人: | 张建杰;郝占峰 | 申请(专利权)人: | 新华瑞德(北京)网络科技有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 韩建伟;张永明 |
地址: | 100094 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 应用程序 信息 推送 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及应用程序领域,具体而言,涉及一种用于应用程序的信息推送方法和装置。
背景技术
随着android系统的不断进步,越来越多用户在使用它的时候都更关注于上面的应用程序,很多用户都随时随地在使用这些应用程序。针对用户的需求,应用程序商店也提供了各种信息的分类排名,但是现有的这种分类排名都只能对应用程序的种类或者下载次数进行分类排名,通过这种分类排名方式很难确认用户是否喜欢排列于排名中的应用程序,也无法更好的为用户推荐其喜欢的应用程序。
针对现有技术中的应用程序的排名方法不准确的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种用于应用程序的信息推送方法和装置,以至少解决现有技术中的应用程序的排名方法不准确的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种用于应用程序的信息推送方法,该信息推送方法包括:收集安装在多个客户端上各个应用程序的历史操作信息和账户信息;统计历史操作信息和账户信息得到多个客户端的应用程序统计结果;基于各个客户端的应用程序统计结果生成每个客户端的应用程序推送信息;将应用程序推送信息发送至对应的客户端。
进一步地,统计历史操作信息和账户信息得到多个客户端的应用程序统计结果包括:对历史操作信息和账户信息按预设的三维数据结构存储至数据仓库;对数据仓库中的历史操作信息和账户信息进行数据挖掘,得到各个客户端所属的客户端类型信息;读取客户端类型信息对应的应用程序统计结果,其中,应用程序统计结果至少包括:安装在客户端上应用程序的收费类型、应用程序的关联应用以及预测的客户端在未来时间段内需使用的应用的信息。
进一步地,对数据仓库中的历史操作信息和账户信息进行数据挖掘包括:将数据仓库中的历史操作信息和账户信息用三维特征向量表示,得到账户信息向量,其中,三维特征向量包括:地理位置信息、分辨率信息和操作时间,每维特征向量具有多个属性值;依次将三维特征向量中的地理位置信息、分辨率信息和操作时间作为基准向量,计算各个基准向量的多个属性值中各个属性值在账户信息向量中出现的基准概率;基于基准概率计算属于不同维向量的任意两个属性值在账户信息向量中出现的条件概率;将每个账户信息向量对应的各个条件概率的乘积作为账户信息向量的后验概率值;基于账户信息向量的后验概率值所属的数值范围对历史操作信息和账户信息进行分类处理,得到各个账户量信息对应客户端所属的客户端类型信息。
进一步地,收集安装在多个客户端上各个应用程序的历史操作信息和账户信息包括:定时通过服务器提供的接口将收集到的各个应用程序的历史操作信息和账户信息发送至服务器。
进一步地,将应用程序推送信息发送至对应的客户端包括:将应用程序推送信息显示在客户端的应用界面上。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种用于应用程序的信息推送装置,该信息推送装置包括:收集单元,用于收集安装在多个客户端上各个应用程序的历史操作信息和账户信息;统计单元,用于统计历史操作信息和账户信息得到多个客户端的应用程序统计结果;生成单元,用于基于各个客户端的应用程序统计结果生成每个客户端的应用程序推送信息;发送单元,用于将应用程序推送信息发送至对应的客户端。
进一步地,该统计单元包括:储存模块,用于对历史操作信息和账户信息按预设的三维数据结构存储至数据仓库;挖掘模块,用于对数据仓库中的历史操作信息和账户信息进行数据挖掘,得到各个客户端所属的客户端类型信息;读取模块,用于读取客户端类型信息对应的应用程序统计结果,其中,应用程序统计结果至少包括:安装在客户端上应用程序的收费类型、应用程序的关联应用以及预测的客户端在未来时间段内需使用的应用的信息。
进一步地,该挖掘模块包括:获取模块,用于将数据仓库中的历史操作信息和账户信息用三维特征向量表示,得到账户信息向量,其中,三维特征向量包括:地理位置信息、分辨率信息和操作时间,每维特征向量具有多个属性值;第一计算模块,用于依次将三维特征向量中的地理位置信息、分辨率信息和操作时间作为基准向量,计算各个基准向量的多个属性值中各个属性值在账户信息向量中出现的基准概率;第二计算模块,用于基于基准概率计算属于不同维向量的任意两个属性值在账户信息向量中出现的条件概率;第三计算模块,用于将每个账户信息向量对应的各个条件概率的乘积作为账户信息向量的后验概率值;分类模块,用于基于账户信息向量的后验概率值所属的数值范围对历史操作信息和账户信息进行分类处理,得到各个账户量信息对应客户端所属的客户端类型信息。
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