[發明專利]一種融合多源可靠信息的移動應用推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202210574977.9
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114860918A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 胡陽雨;祝清意;張亮;余桀;毛美玲
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/35;G06F16/951;G06F16/9535
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 盧勝斌

1.一種融合多源可靠信息的移動應用推薦方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

獲取移動應用樣本及其對應的擴展數據；

提取應用各界面函數信息、權限信息和上下文文本信息，將信息輸入子功能分類器，子功能分類器的輸出為各個類型子功能名稱及對應的界面數量；

將子功能分類器的輸出與用戶使用該類應用的時間信息和位置信息作為輸入，得到用戶對于該應用的偏好值；

將流行度數據輸入可靠性分類器進行可靠性計算，并根據可靠性為數據分配可靠性權重；

根據應用的流行度數據以及其對應的可靠性權重，計算應用的流行度；

根據用戶對該應用的偏好值和應用的流行度綜合進行排序，將排序的前N個應用推薦給用戶。

2.根據權利要求1所述的一種融合多源可靠信息的移動應用推薦方法，其特征在于，子功能分類器的獲取過程包括：

對于不同類別的移動應用，分別選擇m個應用，人工試用每個應用并遍歷應用的所有界面，為每個界面的功能打上標簽；

獲取每個界面下使用的函數名以及申請的權限名，并根據系統組件使用的回調函數，定位每個界面的入口點，即入口組件的ID；

動態運行應用，遍歷應用的所有界面，并獲取各個界面的Activity名稱以及包含的文本信息作為上下文信息，并將入口組件的文本加入上下文信息；

將上下文文本進行預處理，并進行分詞和去停用詞后按照從上到下的順序進行排序，生成文本向量；

將每個子功能對應的界面的文本向量作為訓練集的正集，其他界面的文本信息作為訓練集的負集，對子功能分類器進行訓練，得到完成訓練的子功能分類器。

3.根據權利要求1所述的一種融合多源可靠信息的移動應用推薦方法，其特征在于，用戶對于應用a的偏好值表示為：

Prefer_a＝λ₁PR_time+λ₂PR_position+λ₃SIM_func，λ₁+λ₂+λ₃＝1

其中，Prefer_a代表用戶對于應用a的偏好值，PR_time為當前時間段用戶使用該類應用的概率，PR_position為當前地點用戶使用該類應用的概率，SIM_func為應用與用戶使用的同類型應用的功能相似度；λ₁、λ₂、λ₃分別為PR_time、PR_position、SIM_func的影響因子。

4.根據權利要求3所述的一種融合多源可靠信息的移動應用推薦方法，其特征在于，應用與用戶使用的同類型應用的功能相似度SIM_func表示為：

其中，n為用戶使用的同類型應用的數量，代表該應用a與用戶使用的某個同類型應用b_i的相同功能比率，為應用a與應用b_i相同子功能對應的界面的總數量，SUM_UI_a為應用a的界面的總數量。