[发明专利]一种基于目标应用推荐相关联应用的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体而言涉及一种基于目标应用推荐相关联应用的方法和装置。

背景技术

随着互联网技术和智能移动终端技术的快速发展，很多在计算机终端上实现的功能(例如购物、阅读)也都可以在智能移动终端上实现，例如使用智能手机或平板电脑等。另外，这些功能的实现需要在智能移动终端上安装相应的应用程序。例如，网上购物，需要安装例如淘宝客户端，听音乐需要安装音乐播放器客户端等。由此，很多软件公司提供了应用商店或应用市场，例如豌豆荚或者PP助手等。用户可以打开应用商店或者应用市场，从而能够快速搜索和下载所需要的各种应用程序，包括影音播放类、系统工具类、通讯社交类、网上购物类、阅读类等，当然还可以下载游戏等休闲娱乐类应用程序(APP)。

为了不断提升用户使用应用商店或者应用市场的良好体验感，目前开发商开发出很多便捷用户使用的功能，其中之一是推荐功能，即向用户推荐一些应用，以帮助用户发现更多感兴趣的应用。一种常见的推荐展示方式是根据用户当前点击的应用推荐相关联应用，例如图1A所示的“大家还下载”、图1B所示的“下载了***的人还会下载”。这类场景的推荐逻辑是根据当前应用给用户推荐一批相关联的应用。传统的推荐方法是采用标签协同过滤方法，即：首先限定推荐的应用在与目标应用有相同标签，然后通过用户的下载、浏览、已安装等行为数据建立各应用的用户行为空间向量，最后根据余弦系数(或杰卡德系数、皮尔森系数等)计算推荐应用与目标应用的相似度值，取相似度排名最前面的一批应用作为推荐候选应用。

但上述的推荐方法在应用关联应用推荐场景中存在不足在于：其主要思想是下载了目标应用的人还会下载哪些应用，考虑的重点是从用户的行为出发去发现哪些应用相关性更高，但缺乏对应用质量本身的考虑，这样推荐的应用可能是“金玉其外，败絮其中”，其原因是：有些质量不好的应用在包装上做得很好，很多用户因此被它吸引而产生点击行为，这会造成现有推荐方法认为这个应用很受用户欢迎而把它推荐出来，而实质上这些应用的体验感很差。简而言之，上述的现有推荐方法的缺点在于容易把体验感很差的应用推荐给用户，造成用户对其安装的应用商店或应用市场的体验感变差。

发明内容

本发明的目的在于一种基于目标应用推荐相关联应用的方法和装置，以改善上述问题。

本发明实施例提供了一种基于目标应用推荐相关联应用的方法，其包括：

根据标签来搜索与目标应用相关联的应用；

选择适当的1个或多个参数来确定所搜索的相关联应用对于所述目标应用的匹配度；

基于所述匹配度大小对所搜索的相关联应用降序排列并且顺序向用户推荐。

优选的，在根据标签来搜索与目标应用相关联的应用的步骤中，搜索出具有与目标应用的标签相同标签的应用。

本发明实施例还提供了一种基于目标应用推荐相关联应用的装置，其包括：

搜索单元，用于根据标签来搜索与目标应用相关联的应用；

匹配度确定单元，用于选择适当的1个或多个参数来确定所搜索的相关联应用对于所述目标应用的匹配度；

推荐单元，用于基于所述匹配度大小对所搜索的相关联应用降序排列并且顺序向用户推荐。

优选的，所述搜索单元用于搜索出具有与目标应用的标签相同标签的应用。

其中，所述1个或多个参数包括：所述相关联应用相对于目标应用的热度、评分质量、点击率和转化率之一、或任意2个参数组合、或任意3个参数组合、或该4个参数组合、或者其他参数。

其中，1)所述相关联应用相对于目标应用的热度计算如下：

其中hot(j)表示相关联应用j相对于目标应用的热度；

m表示检索出来的相关联应用的数量；

n表示已安装目标应用的用户的数量；

install(i,j)表示已安装目标应用的用户i是否安装了关联应用j，取值0或1，0表示未安装关联应用j，1表示安装了关联应用j；

2)所述相关联应用相对于目标应用的评分质量计算如下：

其中evl(j)表示相关联应用j相对于目标应用的评分质量；

m表示检索出来的相关联应用的数量；

n表示已安装目标应用的用户的数量；

evaluate(i,j)表示已安装目标应用的用户i对关联应用j的评价分数，其取值为-1或[0,5]之间的整数，当取值为-1时表示用户没有给出评价分数。

函数if()在变量evaluate(i,j)＝-1时为0，否则if()为1；