[发明专利]一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法

权利要求书

1.一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：包括数据获取模块、数据处理模块、数据存储模块、业务逻辑模块和显示模块；

所述数据获取模块，接收数据请求，获取用户手机上的应用信息并发送给所述数据处理模块；

所述数据处理模块，对所述数据获取模块传输来的用户手机上的应用信息进行归纳整理，再利用数据挖掘技术找到应用相对应的属性标签，得到每个用户的属性标签集，并用矩阵的形式表达，并发送到所述数据存储模块；

所述数据存储模块接收到所述数据处理模块发送来的属性标签集，分别存入用户应用数据库和应用属性数据库，并将所述用户应用数据库的数据发送到所述业务逻辑模块，将所述应用属性数据库的应用属性标签发送给所述显示模块；

所述业务逻辑模块先将获得的所述用户应用数据库中的数据进行用户属性分析，再根据随机游走算法对用户进行分类，学习用户初始化类别标签以及通过迭代推理获得用户稳定标签，利用手机应用间存在的关系网络信息把类别标签传播到其余未标签应用形成新标签或更新已有属性标签，最后发送给所述显示模块；

所述显示模块将所述业务逻辑模块发送的新标签或更新的已有属性标签与所述应用属性数据库发送的应用属性标签进行匹配，找到相对应的应用集合，最后对用户进行推荐。

2.根据权利要求1所述一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：所述业务逻辑模块对所述用户应用数据库发送来的数据进行用户属性分析前，需判断用户是否为新用户并进行相应操作，具体步骤如下：

S11：判断用户是否为新用户；

S12：若用户为新用户，则采取随机游走算法，对其进行属性概率分析，采取阈值法去除低概率属性；

S13：若用户为老用户，将根据用户的手机应用属性，在原有属性标签的基础上，采取随机游走算法，更新用户的属性标签。

3.根据权利要求1所述一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：所述数据获取模块获取用户手机上的应用信息，是根据用户手机上下载的应用得到，实时更新用户的应用信息。

4.一种多标签分类的手机应用推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取用户手机上的应用信息；

S2：先对S1得到的应用进行归纳整理，得到用户应用数据；再利用数据挖掘技术，找到应用相对应的属性标签，将得到的用户应用进行属性划分，得到每个用户的属性标签集，并用矩阵的形式表达；

S3：将得到的用户数据属性标签集存入到数据库中；每当用户新下载一个应用时，用户数据库中相应用户属性标签也会发生动态变化；

S4：分析用户的属性，根据随机游走算法对用户进行分类，学习用户初始化类别标签以及通过迭代推理获得用户稳定标签，利用手机应用间存在的关系网络信息把类别标签传播到其余未标签应用形成新标签或更新已有属性标签，

S5：根据S4所得到的新标签或更新的已有属性标签，匹配数据库中的应用属性标签，找到相对应的应用集合，最后对用户进行推荐。