[发明专利]应用推荐方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种应用推荐方法，其特征在于，包括步骤：

获取用户已安装的应用，生成应用集合；

获取待推荐应用对应的应用主题的应用偏好矩阵，其中，所述应用主题为由多个相关应用组成的集合，所述应用偏好矩阵中的元素表征主题对应用的偏好度值，所述待推荐应用对应的应用主题的应用偏好矩阵，通过以下方式获得：

获取预设数量的样本用户的安装应用信息，生成应用安装矩阵，所述样本用户的安装应用信息包括样本用户安装所述待推荐应用的安装信息，

将所述应用安装矩阵输入主题偏好模型，得到待推荐应用对应的应用主题的应用偏好矩阵，其中，所述主题偏好模型用于表征应用安装矩阵与所述应用偏好矩阵的关联关系；

根据所述待推荐应用、所述应用集合以及所述应用偏好矩阵，得到所述用户对所述待推荐应用的偏好程度值；

根据所述偏好程度值向所述用户推荐应用。

2.根据权利要求1所述的应用推荐方法，其特征在于，所述根据所述偏好程度值向所述用户推荐应用，包括：

获取用户对应用资源库中所有待推荐应用的偏好程度值；

根据用户对所述应用资源库中每个待推荐应用的偏好程度值的大小，将所述所有待推荐应用从大到小排序；

向所述用户推送排序靠前的预设数量的待推荐应用。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待推荐应用、所述应用集合以及所述应用偏好矩阵，得到所述用户对所述待推荐应用的偏好程度值，包括：

从所述应用偏好矩阵中获取所述待推荐应用对不同主题的偏好值，生成待推荐应用的主题向量；

从所述应用偏好矩阵中获取所述应用集合中每个应用对不同主题的偏好值，生成每个应用对应的主题向量；

根据所述待推荐应用的主题向量和所述应用集合中每个应用对应的主题向量，以及所述应用集合，得到所述用户对所述待推荐应用的偏好程度值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待推荐应用的主题向量和所述应用集合中每个应用对应的主题向量，以及所述应用集合，得到所述用户对所述待推荐应用的偏好程度值，包括：根据以下公式获取所述用户对所述待推荐应用的偏好程度值：

其中，用户u的所述应用集合为S_u，|S_u|表示应用集合中已安装的应用的数量，待推荐应用为应用a，应用a的主题向量为B_a，j表示S_u中的一个应用，应用j的主题向量为B_j，like(u,a)表示用户u对应用a的偏好程度值，cos(B_j,B_a)表示求B_j与B_a的余弦值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主题偏好模型包括用户对主题偏好的主题偏好矩阵模型和主题对应用偏好的应用偏好矩阵模型；将所述应用安装矩阵输入主题偏好模型，得到待推荐应用对应的应用主题的应用偏好矩阵，包括：

将所述应用安装矩阵输入根据所述主题偏好模型预先构建的损失函数中；

通过预设算法求解所述损失函数的最小值，得到所述主题偏好矩阵模型对应的主题偏好矩阵和所述应用偏好矩阵模型对应的应用偏好矩阵，将所述应用偏好矩阵作为待推荐应用对应的应用主题的应用偏好矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设算法为梯度下降法。