[发明专利]应用潜力评估方法、系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种应用潜力评估方法、系统。

背景技术

目前，大部分的移动应用排名只会基于一个数据项，如DAU、渗透率、时长、频次等，进行排名统计。并且，大部分的移动应用排名只能反映应用当前数据的对比的高低情况，不能够分析应用程序的用户量增长趋势，无法预知哪个应用的未来用户量增长速度最快，在APP投资评估时，无法为投资商提供有效的信息支持。

如何快速、准确地评估每种应用程序的潜力，计算每种应用的用户量变化趋势，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种应用潜力评估方法、系统，能够快速、准确地评估每种应用程序的潜力，计算每种应用的用户量变化趋势。

第一方面，本发明提供一种应用潜力评估方法，该方法包括：

从移动应用列表中，对手机用户进行采样，计算每个应用的渗透率；

根据移动应用列表，获取指定用户数量的应用安装卸载状态，估计每个应用的用户新增数据；

根据运营商数据中的日活跃人数和总用户数，计算每个应用的日活跃数据；

根据所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据，计算每个应用的加权平均值；

对各个应用进行分类，针对每种类别的应用，将计算获取的该类型应用的加权平均值与该类型应用在指定时间的加权平均值对比，确定该类型应用在特定时间内的变化趋势。

进一步地，从移动应用列表中，对手机用户进行采样，计算每个应用的渗透率，具体包括：从移动应用列表中，通过分层采用方法对手机用户进行采样；

计算每层的层内渗透率；

将层内渗透率进行加权，获取每个应用的总渗透率；

根据所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据，计算每个应用的加权平均值，具体包括：

根据每个应用的总渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据，计算每个应用的加权平均值。

基于上述任意应用潜力评估方法实施例，进一步地，根据移动应用列表，获取指定用户数量的应用安装卸载状态，估计每个应用的用户新增数据，具体包括：

根据移动应用列表，获取指定用户数量的应用安装卸载状态和用户状态；

根据所述应用安装卸载状态和所述用户状态，估算SDK用户的应用新增数据；

采用神经网络预测算法，对SDK用户的应用新增数据进行训练，确定折算系数；

根据所述指定用户数量和折算系数，估计每个应用的用户新增数据。

基于上述任意应用潜力评估方法实施例，进一步地，根据所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据，计算每个应用的加权平均值，具体包括：

分别确定所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据的权重；

根据所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据和各个权重，计算每个应用的加权平均值。

基于上述任意应用潜力评估方法实施例，进一步地，确定该类型应用在特定时间内的变化趋势，具体包括：

确定该类型应用在特定时间内的增长幅度；

确定该类型应用在特定时间内的增长幅度之后，该方法还包括：

根据每种类型应用在特定时间内的增长幅度，对每种类型应用按照降序排列。

基于上述任意应用潜力评估方法实施例，进一步地，计算每个应用的加权平均值之后，该方法还包括：

将计算获取的每个应用的加权平均值与该应用在指定时间的加权平均值对比，确定该应用在特定时间内的变化趋势。

第二方面，本发明提供一种应用潜力评估系统，该系统包括渗透率计算模块、用户新增数据计算模块、日活跃数据计算模块、综合计算模块和应用评估模块，渗透率计算模块用于从移动应用列表中，对手机用户进行采样，计算每个应用的渗透率；用户新增数据计算模块用于根据移动应用列表，获取指定用户数量的应用安装卸载状态，估计每个应用的用户新增数据；日活跃数据计算模块用于根据运营商数据中的日活跃人数和总用户数，计算每个应用的日活跃数据；综合计算模块用于根据所述渗透率、所述用户新增数据和所述日活跃数据，计算每个应用的加权平均值；应用评估模块用于对各个应用进行分类，针对每种类别的应用，将计算获取的该类型应用的加权平均值与该类型应用在指定时间的加权平均值对比，确定该类型应用在特定时间内的变化趋势。