[发明专利]安卓应用的推荐方法

权利要求书

1.一种安卓应用的推荐方法，包括如下步骤：

S1.采用安卓应用自动执行工具执行所有需要推荐的安卓应用，并使用记录工具捕获需要推荐的安卓应用在执行过程中产生的网络流量数据；

S2.根据步骤S1获取的网络流量数据，从安卓应用总体流量情况、安卓应用网络流量开销成分和相同功能的其他安卓应用网络流量开销三个方面，对需要推荐的安卓应用进行统计；

S3.根据步骤S2得到的统计数据结果，构建安卓应用及其网络流量开销的二分图；

S4.使用规则化随机游走算法对安卓应用的网络流量开销进行评分；

S5.根据步骤S4得到的评分结果，采用基于变异系数的等级划分算法对每个安卓应用的网络流量开销进行等级划分；

S6.根据步骤S5得到的等级划分结果、安卓应用的流行度和安卓应用的网络流量开销对安卓应用进行排序；

S7.构造安卓应用哈希矩阵，并根据构造的安卓应用哈希矩阵和步骤S6的安卓应用排序结果，采用现代证券投资组合理论完成安卓系统网络应用的推荐。

2.根据权利要求1所述的安卓应用的推荐方法，其特征在于步骤S1所述的网络流量数据，包括四类：第一、安卓应用和自身服务器交换数据产生的流量；第二、安卓应用中嵌入的第三方库产生的网络流量；第三、安卓应用与CDN或者云服务器通信产生的网络流量；第四、安卓应用与其他类型服务器通信产生的网络流量。

3.根据权利要求1或2所述的安卓应用的推荐方法，其特征在于步骤S2所述的对需要推荐的安卓应用进行统计，具体包括：

1)统计每一类安卓应用的总体流量数据情况；

2)根据访问服务器的类型不同，统计安卓应用访问网络的数据类别和数据流量情况；

3)统计相同功能的其他安卓应用的网络流量数据情况。

4.根据权利要求1或2所述的安卓应用的推荐方法，其特征在于步骤S3所述的构建安卓应用及其网络流量开销的二分图，具体为：

设G＝{V,E,W}为二分图，其中V＝{V^a,V^h}表示结点集合，V^a＝{a₁,a₂,...,a_M}表示安卓应用集合，V^h＝{h₁,h₂,...,h_N}表示应用所访问的不同类型的主机集合；E表示边集合，当且仅当应用a_i在操作中和主机h_j建立连接，e_ij∈E才成立；W表示边的权重集合，w_ij∈W代表每条边的权重，同时也表示安卓应用a_i在运行过程中可能访问主机h_j的概率；权重的计算公式如下：

wij=fijΣeik∈Efik×P]]>

P=TrafficsizehjaiΣi=1NTrafficsizehjai,(j=1,...,M)]]>

其中，f_ij表示在应用类别c中访问主机h_j的安卓应用个数，参数P表示在应用类别c中每个安卓应用访问主机h_j所产生的网络流量大小占该应用类别中所有应用访问主机h_j所产生的网络流量大小的比例；

此外，分别对每个安卓应用和所访问的主机类型进行向量化，即和并通过余弦距离公式来计算两个应用之间潜在的相似度，计算公式如下：

sija=cos(a→i,a→j)=a→i·a→j||a→i||·||a→j||]]>

类似的，两个访问主机类型之间的潜在相似度可以定义为