[发明专利]隐私应用推荐方法和装置、存储介质、电子设备在审
申请号: | 201810317212.0 | 申请日: | 2018-04-10 |
公开(公告)号: | CN108491733A | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 张俊;张伟杰;谭春宏 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06F21/62 | 分类号: | G06F21/62 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 方高明 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 隐私 应用 电子设备 使用习惯 隐私信息 方法和装置 用户推荐 计算机可读存储介质 存储介质 手动添加 用户筛选 不一致 申请 | ||
1.一种隐私应用推荐方法,其特征在于,包括:
获取向用户推荐的初始隐私应用列表;
获取所述用户对电子设备上的应用进行使用所产生的与隐私信息相关的使用习惯数据;
根据所述初始隐私应用列表结合所述与隐私信息相关的使用习惯数据,得到向所述用户推荐的目标隐私应用列表。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取向用户推荐的初始隐私应用列表,包括:
从服务器中获取向用户推荐的初始隐私应用列表,所述初始隐私应用列表为服务器对所收集的不同用户在电子设备上设置的隐私应用,进行统计学分析而得出的。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述用户对电子设备上的应用进行使用所产生的与隐私信息相关的使用习惯数据,包括:
分别收集预设时间段内所述用户对电子设备上的每个应用进行使用所产生的使用数据;
从所述使用数据中获取与隐私信息相关的使用数据;
对所述与隐私信息相关的使用数据进行深度学习得到所述应用与隐私信息相关的使用习惯数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述与隐私信息相关的使用数据进行深度学习得到所述应用与隐私信息相关的使用习惯数据,包括:
获取所述与隐私信息相关的使用数据在所述使用数据中的出现概率及隐私等级;
将所述出现概率和所述隐私等级进行深度学习,得出所述应用的隐私性强弱。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述初始隐私应用列表结合所述与隐私信息相关的使用习惯数据,得到向所述用户推荐的目标隐私应用列表,包括:
判断所述应用的隐私性强弱是否超过设定阈值;
若是,则判断所述应用是否存在于所述初始隐私应用列表中;
若是,则将所述应用添加至向所述用户推荐的目标隐私应用列表中,生成目标隐私应用列表。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述初始隐私应用列表结合所述与隐私信息相关的使用习惯数据,得到向所述用户推荐的目标隐私应用列表之后,包括:
将所述目标隐私应用列表进行展示以供所述用户进行筛选;
接收所述用户从所述目标隐私应用列表中筛选出的隐私应用,对所述隐私应用进行隐藏。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在接收所述用户从所述目标隐私应用列表中筛选出的隐私应用,对所述隐私应用进行隐藏之后,包括:
将所述用户在电子设备上设置的隐私应用进行记录,并将所述记录上传至服务器进行保存。
8.一种隐私应用推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
初始隐私应用列表获取模块,用于获取向用户推荐的初始隐私应用列表;
使用习惯数据获取模块,用于获取所述用户对电子设备上的应用进行使用所产生的与隐私信息相关的使用习惯数据;
目标隐私应用列表得到模块,用于根据所述初始隐私应用列表结合所述与隐私信息相关的使用习惯数据,得到向所述用户推荐的目标隐私应用列表。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的隐私应用推荐方法的步骤。
10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的隐私应用推荐方法的步骤。
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