[发明专利]应用下载概率的获取方法、设备及可编程设备

权利要求书

1.一种应用下载概率的获取方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的历史下载信息、目标应用的下载比例以及所述目标用户对所述目标应用的应用偏好指标，以构建目标特征向量，

其中，所述目标用户对所述目标应用的应用偏好指标至少包括所述目标用户对所述目标应用的应用偏好度和所述目标用户对所述目标应用所属的应用分类的应用分类偏好度；

通过预先构建的下载概率预测模型处理所述目标特征向量，以获取所述目标用户对所述目标应用的下载概率；

获取一个用户对一个应用所属的应用分类的所述应用分类偏好度的步骤包括：

获取该用户安装属于该应用分类的应用安装数量和所有用户安装属于该应用分类的应用的平均应用安装数量；

根据所述应用安装数量和所述平均应用安装数量，获取该用户对该应用分类的所述应用分类偏好度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所有用户的与应用相关的历史行为数据，获取多个模型训练样本，其中，

每个所述模型训练样本，表征一个应用被向一个用户展示后是否被该用户下载；

对每个所述模型训练样本，获取对应的样本特征向量，

其中，所述样本特征向量包括对应的所述模型训练样本所对应的特定用户的历史下载信息、对应的所述模型训练样本所对应的特定应用的下载比例以及所述特定用户对所述特定应用的应用偏好指标，

所述特定用户对所述特定应用的应用偏好指标至少包括所述特定用户对所述特定应用的应用偏好度和所述特定用户对所述特定应用所属的应用分类的应用分类偏好度；

对所获取的多个所述样本特征向量，通过回归算法训练以构建所述下载概率预测模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述历史下载信息是对应的用户的应用平均下载数量；

所述下载比例是对应的应用的被下载总次数与被展示总次数之比。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

获取一个用户对一个应用的所述应用偏好度的步骤包括：

获取该用户的安装应用列表，

其中，所述安装应用列表中包括对应的用户已安装的所有应用；

根据所述安装应用列表和已获取的应用相似性矩阵，获取该用户对该应用的所述应用偏好度，

其中，所述应用相似性矩阵中包括每个应用与其他应用之间的相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

获取每个应用的用户安装向量，

其中，所述用户安装向量用于表征所有用户中每个用户是否安装对应的应用；

根据所获取的多个所述用户安装向量，分别计算每个应用与其他应用之间的相似度，以构建所述应用相似性矩阵。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述回归算法是逻辑斯蒂回归算法。

7.一种应用下载概率的获取设备，其特征在于，

目标特征构建单元，用于获取目标用户的历史下载信息、目标应用的下载比例以及所述目标用户对所述目标应用的应用偏好指标，以构建目标特征向量，

其中，所述目标用户对所述目标应用的应用偏好指标至少包括所述目标用户对所述目标应用的应用偏好度和所述目标用户对所述目标应用所属的应用分类的应用分类偏好度；

下载概率获取单元，用于通过预先构建的下载概率预测模型处理所述目标特征向量，以获取所述目标用户对所述目标应用的下载概率。