[发明专利]基于CNN的应用程序行业分类方法、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种基于CNN的应用程序行业分类方法、存储介质及终端，其特征在于，其包括：获取各应用程序的主页面图片，并将获取到的主页面图片划分为第一主页面图片集和第二主页面图片集，其中，所述第一主页面图片集包含第一预设数量的主页面图片；通过预设的增强算法将获取到的第一主页面图片集扩大至第二预设数量的第三主页面图片集；根据深度学习算法和所述第三主页面图片集构建行业关系模型；根据所述行业关系模型对第二主页面图片集进行分类，以对第二主页面图片集中各主页面图片对应的应用程序进行行业分类。这样，通过深度学习，特别是深度学习里的卷积神经网络，可以对图片进行有效的分类，从而实现了对应用程序的行业分类。

技术领域

本发明涉及智能终端技术领域，特别涉及基于CNN的应用程序行业分类方法、存储介质及终端。

背景技术

目前APP（应用程序）市场上存在很多的APP，据不完全统计，APP的数据有接近500万款，在这些APP中，有些APP为关键行业APP，这些关键行业的APP里面包含着核心数据，有严格的行业以及国家标准要求，从国家层面有对其进行分行业监管的要求。要对APP进行监管，最基本的一个基础工作是要对APP应用市场上的APP进行行业分类，虽然各大APP应用市场上都对APP有一个分类，但存在分类与国家的行业分类不一致的问题，而应用商店的分类更偏向于功能分类，而不是行业分类。当前还需要人工一个个安装运行APP，然后再判定所属行业，效率极低。

因而现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供基于CNN的应用程序行业分类方法、存储介质及终端，以解决现有技术中仍需要人工安装运行各APP，然后再判定所属行业，效率低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于CNN的应用程序行业分类方法，其包括：

获取各应用程序的主页面图片，并将获取到的主页面图片划分为第一主页面图片集和第二主页面图片集，其中，所述第一主页面图片集包含第一预设数量的主页面图片；

通过预设的增强算法将获取到的第一主页面图片集扩大至第二预设数量的第三主页面图片集；

根据深度学习算法和所述第三主页面图片集构建行业关系模型；

根据所述行业关系模型对第二主页面图片集进行分类，以对第二主页面图片集中各主页面图片对应的应用程序进行行业分类。

所述基于CNN的应用程序行业分类方法，其中，所述第一主页面图片集包含第一预设数量的主页面图片具体包括：

选取第三预设数量的行业类型，并在各行业类型下选取第四预设数量的应用程序；

所述第三预设数量的行业类型下的第四预设数量的应用程序的主页面图片构成了第一主页面图片集。

所述基于CNN的应用程序行业分类方法，其中，所述预设的增强算法具体包括：

对图片进行旋转90度，旋转180度，旋转270度，镜像，平移，改变亮度，改变对比度，色彩调整，加入噪声中的一种或者多种。

所述基于CNN的应用程序行业分类方法，其中，所述根据深度学习算法和所述第三主页面图片集构建行业关系模型具体包括：

将第三主页面图片集按照预设的比例划分为训练集、测试集和验证集；

根据深度学习算法和划分后的训练集、测试集和验证集生成行业关系模型。

所述基于CNN的应用程序行业分类方法，其中，所述根据深度学习算法和划分后的训练集、测试集和验证集生成行业关系模型具体包括：