一種基于預估下載率進行應用排序的方法與設備技術

本發明專利技術的目的是提供一種基于預估下載率進行應用排序的方法與設備。其中，排序設備獲取待排序的多個應用；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；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；根據所述預估下載率，確定所述各應用的排序。與現有技術相比，本發明專利技術根據應用的一個或多個特征信息，通過預定預估模型確定該應用的預估下載率，并將該預估下載率作為用戶對該應用喜歡程度的指標，以用于確定該等應用的排序，從而實現更加準確的應用排序。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及互聯網
，尤其涉及一種用于進行應用排序的技術。
技術介紹
現有手機商店對應用軟件進行排序時，僅考慮應用軟件的歷史下載量、用戶評分等因素，而該等信息單獨并未能準確反映出所有用戶對該等應用軟件的喜愛程度，例如，應用軟件的開發者可很容易模擬用戶多次下載該應用軟件，以提高該應用軟件的排列次序。因此，如何準確地對應用軟件進行排序，已成為本領域技術人員需要解決的問題。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種基于預估下載率進行應用排序的方法與設備。根據本專利技術的一個方面，提供了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；d.根據所述預估下載率，確定所述各應用的排序。根據本專利技術的另一方面，還提供了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；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。與現有技術相比，本專利技術根據應用的一個或多個特征信息，通過預定預估模型確定該應用的預估下載率，并將該預估下載率作為用戶對該應用喜歡程度的指標，以用于確定該等應用的排序，從而實現更加準確的應用排序。附圖說明通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本專利技術的其它特征、目的和優點將會變得更明顯圖1示出根據本專利技術一個方面的進行應用排序的設備示意圖；圖2示出根據本專利技術一個優選實施例的進行應用排序的設備示意圖；圖3示出根據本專利技術另一個優選實施例的進行應用排序的設備示意圖4示出根據本專利技術另一個方面的進行應用排序的方法流程圖；圖5示出根據本專利技術一個優選實施例的進行應用排序的方法流程；圖6示出根據本專利技術另一個優選實施例的進行應用排序的方法流程圖。附圖中相同或相似的附圖標記代表相同或相似的部件。具體實施例方式下面結合附圖對本專利技術作進一步詳細描述。圖1示出根據本專利技術一個方面的進行應用排序的設備示意圖。排序設備I包括應用獲取裝置11、特征信息獲取裝置12、下載率確定裝置13和排序裝置14。在此，排序設備I為網絡設備，其包括但不限于計算機、網絡主機、單個網絡服務器、多個網絡服務器集或多個服務器構成的云。在此，云由基于云計算(Cloud Computing)的大量計算機或網絡服務器構成，其中，云計算是分布式計算的一種，由一群松散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機。如圖1所示，首先，應用獲取裝置11獲取待排序的多個應用。其中，所述應用包括但不限于手機應用軟件、計算機應用軟件等。在此，獲取所述應用的方式包括但不限于I)應用獲取裝置11應事件觸發從應用庫中查詢獲得所有待排序的應用；例如，應該應用庫中添加新的應用的事件觸發，應用獲取裝置11在該應用庫中查詢獲得該等新應用，以用于對新應用進行排序。其中，所述應用庫存儲各應用的名稱、標識、價格、開發者等級等信息，其包括但不限于關系數據庫、Key-Value數據庫、文件系統等。2)應用獲取裝置11定期地通過約定的通信方式直接從第三方設備讀取待排序的多個應用；例如，應用獲取裝置11定期地通過調用設定的應用編程接口(API)向第三方設備發送獲取待排序應用的請求，并接收該第三方設備基于該請求返回的待排序的多個應用。再如，第三方設備主動向排序設備I發送所述待排序的多個應用，應用獲取裝置11通過實時監聽的方式接收該等應用。本領域技術人員應能理解上述獲取待排序應用的方式僅為舉例，其他現有的或今后可能出現的獲取待排序應用的方式如可適用于本專利技術，也應包含在本專利技術保護范圍以內，并以引用方式包含于此。接著，特征信息獲取裝置12根據應用獲取裝置11獲取的多個應用，獲取分別與各應用相對應的一個或多個特征信息。其中，所述特征信息包括但不限于特征的名稱、特征的標識、特征的度量值等；并且該特征信息的類型包括以下至少任一項-靜態特征信息；所述靜態特征信息意指無需用戶行為就能獲得的應用的特征信息，包括但不限于應用的審核評分、應用的開發者等級、應用的價格等。-動態特征信息；所述動態特征信息意指基于用戶反饋所積累的應用的特征信息，包括但不限于應用的下載量、下載量增長速度、安裝量、卸載量、使用頻率、評分以及分享次數等。具體地，特征信息獲取裝置12例如獲取預設的應用的特征列表，該特征列表包括該應用的所有特征項，當該特征項為靜態特征時，則特征信息獲取裝置12根據應用的名稱或標識，在應用庫中進行匹配查詢以獲得該應用的靜態特征信息。其中，所述應用庫存儲各應用的名稱、標識、價格、開發者等級等信息，其包括但不限于關系數據庫、Key-Value存儲系統、文件系統等。當該特征項為動態特征時，則特征信息獲取裝置12根據應用的名稱或標識，在用戶行為庫中進行匹配查詢以獲得所有用戶對該應用的歷史行為記錄，并據此進行統計分析，以獲得該應用的動態特征信息。其中，所述用戶行為庫存儲所有用戶對各應用的歷史行為記錄，包括但不限于瀏覽、下載、安裝、卸載、評分、分享等；該用戶行為庫包括但不限于關系數據庫、Key-Value存儲系統、文件系統等。在一示例中，應用獲取裝置11獲取3個待排序的應用A1、A2和A3，并且預設的應用的特征列表包括如下特征項fl應用的開發者等級；f2應用的價格；f3應用的下載量；f4應用的下載量增長速度；f5應用的安裝量；f6應用的卸載量。其中，特征fl和f2為靜態特征；f3_f6為動態特征。 若此，特征信息獲取裝置12根據各應用的名稱，在應用庫中進行匹配查詢，獲得該等應用的靜態特征H、f2的度量值如下表本文檔來自技高網...

【技術保護點】
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；d.根據所述預估下載率，確定所述各應用的排序。

【技術特征摘要】
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； d.根據所述預估下載率，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至4中任一項所述的方法，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。6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，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。7.根據權利要求6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。8.根據權利要求6或7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。9.根據權利要求8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。10.根據權利要求1至9中任一項所述的方法，其中，所述步驟a包括 al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。11.一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； ...

【專利技術屬性】
技術研發人員：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，
類型：發明
國別省市：