[发明专利]应用类特征生成方法、移动终端以及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种应用类特征生成方法、移动终端以及可读存储介质。所述应用类特征生成方法包括以下步骤：获取各单个用户端对目标应用进行预设操作行为的操作次数，根据预设操作行为的操作次数与预设操作行为对应的权重，计算各单个用户端对于目标应用的整体兴趣值；根据所述整体兴趣值，以预设建模模型进行分类建模，并根据分类建模得到目标应用的特征矩阵；根据应用在特征矩阵中不同特征分类的特征值，获取目标应用的类特征。本发明通过统计用户对于应用的操作行为，建立用户与应用的分类建模，并根据分类建模得到应用的类特征，生成过程无需人工进行主观判断，提高了应用特征的准确性。

技术领域

本发明涉及移动终端领域，尤其涉及一种应用类特征生成方法、移动终端以及可读存储介质。

背景技术

随着智能手机技术的日趋成熟，手机应用的数量也变得十分庞大，而如何对手机进行准确的分类则变成了一个难题。目前对于手机应用的分量主要依靠人工添加标签来进行分类，但是通过人工添加标签会因为个人喜好与判断等因素出现误差，而且部分应用的功能较多，因此需要多个标签来进行综合分类，此时人为添加标签的误差会更大，从而出现无法给出准确的标签以及权重，导致用户的搜索、推荐等服务受到影响。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种应用类特征生成方法，旨在解决获取应用特征与分类时，由于人工分类导致的主观性过高与人力成本过大的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种应用类特征生成方法，所述应用类特征生成方法包括以下步骤：

获取各单个用户端对目标应用进行预设操作行为的操作次数，根据预设操作行为的操作次数与预设操作行为对应的权重，计算各单个用户端对于目标应用的整体兴趣值；

根据所述整体兴趣值，以预设建模模型进行分类建模，并根据分类建模得到目标应用的特征矩阵；

根据应用在特征矩阵中不同特征分类的特征值，获取目标应用的类特征。

可选地，所述获取各单个用户端对目标应用进行预设操作行为的操作次数的步骤之前包括：

检测到智能终端发生预设操作行为时，获取预设操作行为的目标应用，并对目标应用的预设操作行的次数进行更新。

可选地，所述根据预设操作行为的操作次数与预设操作行为对应的权重，计算各单个用户端对于目标应用的整体兴趣值的步骤包括：

获取每个预设操作行为次数与权重的乘积，将所有预设操作行为次数与权重的乘积相加得到用户对于目标应用的整体兴趣值。

可选地，所述根据所述整体兴趣值，以预设建模模型进行分类建模，并根据分类建模得到应用的特征矩阵的步骤包括：

根据所述整体兴趣值，得到用户对目标应用的数据集；

使用预设潜在因子模型对数据集进行建模，得到包含目标应用的特征矩阵的数据模型。

可选地，所述使用使用预设潜在因子模型对数据集进行建模建模的步骤包括：

进行分类建模时，获取预设的分类数，根据分类数建立对应分特征分类数量的数据模型。

可选地，所述根据应用在特征矩阵中不同特征分类的特征值，获取目标应用的类特征的步骤包括：

根据所述特征值，以向量形式将特征值进行带入，生成目标应用类特征。

可选地，所述根据所述特征值，以向量形式将特征值进行带入，生成目标应用类特征的步骤之后包括：

生成目标应用类特征时，记录类特征的当前时间与当前预设操作行为的数量，并设为更新时间与预设操作行为的更新数量；

当检测到目标应用更新时间或者更新数量满足更新条件时，对目标应用的类特征进行更新。