[發明專利]應用排名優化方法

無效

• 申請號: 201310102095.3
• 申請日: 2013-03-27
• 公開（公告）號: CN103177109A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發明（設計）人: 王曉章;張美春;賈匯東
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124
• 代理人: 劉世平

技術領域

本發明涉及一種應用商店中應用排名優化方法。

背景技術

隨著技術的發展，智能電視、智能機頂盒、智能手機等智能化產品越來越受到消費者的青睞。相應的，應用商店中的軟件也如雨后春筍般快速地增長。如何將優質的應用通過排名準確地呈現給智能化產品的用戶，讓用戶花費最少的成本及時間選擇到適合自己的優質應用，成為維持應用商店健康發展的重點。目前采用單一下載量的方式對軟件進行排名，而其弊端已經逐步凸顯出來——第三方軟件公司經常采用惡意下載方式，以此提升該應用排名。因此，需要改進應用排名方式，防止粗制軟件占據榜單，以使得更好地保障應用商店的健康發展。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種應用排名優化方法，該方法能夠對軟件進行多項指標的綜合評定，以使應用排名更加合理。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：應用排名優化方法，包括以下步驟：

a系統讀取至少兩種參數，其中一種為下載量，其余參數為用戶評論量和/或應用激活量和/或應用卸載量；

b分別計算各參數的參量；

c將上述各參數的參量分別與其加權量相乘合并后得到優化排名。

具體的，步驟a中的下載量為排除重復下載量之后的值。

優選的，步驟b中各參數的參量計算方法分別為

下載量參量=今日下載量×8+昨日下載量×5+前日下載量×3+上前日下載量×2；

用戶評論量參量=（今日五星評論數×16×15%+今日四星評論數×16×15%×0.5+今日三星評論數-今日兩星評論數×16×15%-今日一星評論數×16×15%×2）+（昨日五星評論數×16×15%×80%+昨日四星評論數×16×15%×0.5×80%+昨日三星評論數×80%-昨日兩星評論數×16×15%×80%-昨日一星評論數×16×15%×2×80%）+（前日五星評論數×16×15%×60%+前日四星評論數×16×15%×0.5×60%+前日三星評論數×60%-前日兩星評論數×16×15%×60%-前日一星評論數×16×15%×2×60%）+（上前日五星評論數×16×15%×40%+上前日四星評論數×16×15%×0.5×40%+上前日三星評論數×40%-上前日兩星評論數×16×15%×40%-上前日一星評論數×16×15%×2×40%）；

應用激活量參量=今日應用激活數量×4+昨日應用激活數量×2.5+前日應用激活數量×1.5+上前日應用激活數量；

應用卸載量參量=今日應用卸載量×1.1。

進一步的，步驟c中下載量的加權量占50%，其余參數加權量的總和為50%。

作為上述方案的優選方案，步驟a中的其余參數還包括上架時間。

進一步的，對至少兩個擁有相同優化排名的應用，還包括以下步驟：

d根據其上架時間進行再排序，最近上架的應用，其排名靠前。

本發明的有益效果是：本方法簡單高效，能夠更加客觀公正地對應用進行排名，遏制粗制軟件的排名，維護應用商店的健康有序發展。本發明適用于應用商店中。

具體實施方式

下面結合實施例，詳細描述本發明的技術方案。

本發明的應用排名優化方法，改進以前單一利用下載量來對應用進行排名的方法，提出利用多項參數綜合評定應用排名。

實施例

基于本領域常用的用戶利用應用的方式及回饋方式，本發明中利用下載量、用戶評論量參數、應用激活量參數、應用卸載量參數及上架時間參數作為應用排名的評判參數，各個參數的說明如下：

下載量：表示一段時間內用戶下載該軟件的數量，需排除重復下載量。需綜合考慮多日的下載量，以免參數值過于局限和片面。

用戶評論量：業內將該參數劃分為5個等級，由用戶自身根據使用體驗進行選擇。第一等級為5星評論，表示該軟件品質為優質，作為同類軟件的標桿。第二等級為4星評論，表示該軟件品質為較好，其優于同類產品。第三等級為3星評論，表示該軟件品質為普通，與大部分同類軟件類似。第四等級為2星評論，表示該軟件品質為較差，其品質低于同類產品。第五等級為1星評論，表示該軟件品質為極差，其產品有品質遠遠低于同類產品或產品存在欺詐行為。用戶必須下載該軟件后才能進行評論，以免第三方公司惡意評論。需綜合考慮多日的用戶評論量，以免參數片面，有失公正。

應用激活量：該參數反應用戶對軟件的應用情況，及一段時間內開啟該軟件的用戶數量。考慮到部分用戶下載應用后并不會及時激活和安裝開啟該應用，因此考慮多日的激活量來進行評價。