[發明專利]一種基于預估下載率進行應用排序的方法與設備

有效

• 申請號: 201110312241.6
• 申請日: 2011-10-14
• 公開（公告）號: CN103049452B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 劉少帥;蒲宇達
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京漢昊知識產權代理事務所(普通合伙)11370
• 代理人: 羅朋

1.一種計算機實現的用于進行應用排序的方法，其中，該方法包括以下步驟：

a.獲取待排序的多個應用；

b.根據所述多個應用，獲取分別與各應用相對應的一個或多個特征信息；

c.根據所述一個或多個特征信息，并基于預定預估模型，確定所述各應用的預估下載率，其中，所述預估下載率意指預測未來一段時間內該應用可能被下載的概率；

d.根據所述預估下載率，確定所述各應用的排序；

其中，所述步驟d包括：

-根據所述預估下載率，并結合所述各應用的歷史下載率，確定所述各應用的排序。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述特征信息包括以下至少任一項：

-所述應用的靜態特征信息；

-所述應用的動態特征信息。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，該方法還包括：

-根據用戶相關信息，對所述一個或多個特征信息進行后處理，以獲得一個或多個后處理特征信息；

其中，所述步驟c包括：

-根據所述一個或多個后處理特征信息，并基于所述預定預估模型，確定所述預估下載率。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述用戶相關信息包括以下至少任一項：

-用戶屬性；

-用戶歷史行為記錄。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，該方法還包括：

-獲取多個應用訓練樣本，所述應用訓練樣本包括與應用相對應的一個或多個特征信息，以及所述應用的歷史下載率；

X根據所述多個應用訓練樣本，按照預定訓練規則，獲得所述預定預估模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述預定訓練規則包括以下任一項：

-對所述多個應用訓練樣本進行邏輯回歸分析，以獲得所述預定預估模型；

-對所述多個應用訓練樣本進行線性回歸分析，以獲得所述預定預估模型。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其中，所述特征信息包括動態特征信息，其中，該方法還包括：

-獲取所述多個應用訓練樣本中動態特征信息的更新信息；

其中，所述步驟X包括：

-根據所述更新信息，按照所述預定訓練規則，更新所述預定預估模型。

8.根據權利要求7所述的方法，其中，所述步驟c包括：

-根據所述待排序的各應用所對應一個或多個特征信息，并基于更新后的所述預定預估模型，確定所述預估下載率。

9.根據權利要求1所述的方法，其中，所述步驟a包括：

a1獲取用戶通過用戶設備所提交的應用排序請求；

a2從所述應用排序請求中獲取所述待排序的多個應用；

其中，該方法還包括：

-將所述多個應用的排序結果提供給所述用戶設備。

10.一種用于進行應用排序的設備，其中，該設備包括：

應用獲取裝置，用于獲取待排序的多個應用；

特征信息獲取裝置，用于根據所述多個應用，獲取分別與各應用相對應的一個或多個特征信息；

下載率確定裝置，用于根據所述一個或多個特征信息，并基于預定預估模型，確定所述各應用的預估下載率，其中，所述預估下載率意指預測未來一段時間內該應用可能被下載的概率；

排序裝置，用于根據所述預估下載率，確定所述各應用的排序；

其中，所述排序裝置用于根據所述預估下載率，并結合所述各應用的歷史下載率，確定所述各應用的排序。

11.根據權利要求10所述的設備，其中，所述特征信息包括以下至少任一項：

-所述應用的靜態特征信息；

-所述應用的動態特征信息。

12.根據權利要求10或11所述的設備，其中，該設備還包括：

后處理裝置，用于根據用戶相關信息，對所述一個或多個特征信息進行后處理，以獲得一個或多個后處理特征信息；

其中，所述下載率確定裝置用于根據所述一個或多個后處理特征信息，并基于所述預定預估模型，確定所述預估下載率。

13.根據權利要求12所述的設備，其中，所述用戶相關信息包括以下至少任一項：

-用戶屬性；

-用戶歷史行為記錄。