[發明專利]應用推薦方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811147034.8
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN110968773B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 楊佳琦
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團終端有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/0282
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 彭瓊

本發明實施例公開了一種應用推薦方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：根據不同用戶針對不同應用的使用次數和使用時長，確定不同用戶針對不同應用的評分；根據評分，生成用戶與應用對應的第一評分矩陣；根據應用對應的多個應用標簽，確定用戶對應的多個用戶標簽；根據評分，確定每個用戶標簽對應的權重；根據第一評分矩陣、用戶標簽和權重，生成應用標簽與應用對應的第二評分矩陣；根據第二評分矩陣，計算應用間的相似度；根據相似度，預測第二評分矩陣中的未知評分，并利用未知評分對第二評分矩陣進行補充；根據第二評分矩陣，為不同用戶推薦應用。本發明實施例的應用推薦方法、裝置、設備及存儲介質，能夠降低運算量，提高推薦效率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種應用推薦方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

協同過濾推薦(Collaborative?Filtering?recommendation)技術是目前推薦系統中應用最為廣泛的技術之一。協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。

目前，協同過濾推薦算法主要分為基于應用的協同過濾推薦算法和基于用戶的協同過濾推薦算法。其中，基于應用的協同過濾推薦算法，通過相同用戶對不同的應用的評分來評測應用之間的相似性，基于應用之間的相似性做出推薦；基于用戶的協同過濾推薦算法，通過不同用戶對相同項目的評分來評測用戶之間的相似性，基于用戶之間的相似性做出推薦。

然而，用戶數量和應用數量均非常大，利用現有的協同過濾推薦算法運算量較大，會耗費大量的計算資源，推薦效率較低。

發明內容

本發明實施例提供一種應用推薦方法、裝置、設備及存儲介質，能夠降低運算量，減少計算資源的浪費，提高推薦效率。

一方面，本發明實施例提供了一種應用推薦方法，方法包括：

根據不同用戶針對不同應用的使用次數和使用時長，確定不同用戶針對不同應用的評分；

根據評分，生成用戶與應用對應的第一評分矩陣；

根據應用對應的多個應用標簽，確定用戶對應的多個用戶標簽；

根據評分，確定每個用戶標簽對應的權重；

根據第一評分矩陣、用戶標簽和權重，生成應用標簽與應用對應的第二評分矩陣；

根據第二評分矩陣，計算應用間的相似度；

根據相似度，預測第二評分矩陣中的未知評分，并利用未知評分對第二評分矩陣進行補充；

根據補充未知評分后的第二評分矩陣，為不同用戶推薦應用。

在本發明的一個實施例中，根據不同用戶針對不同應用的使用次數和使用時長，確定不同用戶針對不同應用的評分，包括：

獲得預設時間段內不同用戶針對不同應用的使用次數，確定使用次數對應的次數分值；

獲得預設時間段內不同用戶針對不同應用的使用時長，確定使用時長對應的時長分值；

根據次數分值和時長分值，確定不同用戶針對不同應用的評分。

在本發明的一個實施例中，根據應用對應的多個應用標簽，確定用戶對應的多個用戶標簽，包括：

將用戶所安裝的應用對應的應用標簽，均作為用戶對應的用戶標簽。

在本發明的一個實施例中，根據評分，確定每個用戶標簽對應的權重，包括：

針對一個用戶標簽，將用戶標簽對應的應用的評分之和，作為用戶標簽的權重。