[发明专利]一种应用的评测方法和评测系统

权利要求书

1.一种应用的评测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待评测应用的同类别应用的第一历史数据，根据所述第一历史数据和预设的巴斯扩散模型确定注册函数的创新系数和模仿系数，所述第一历史数据包括所述同类别应用的最大注册用户总量和多个时间段的注册用户总量；

根据所述创新系数、所述模仿系数、与预定时间段相邻的前一时间段的注册用户总量、流失用户总量以及预设的所述待评测应用的最大注册用户总量，设置注册函数；

获取所述待评测应用的同类别应用的第二历史数据，根据所述第二历史数据和所述巴斯扩散模型确定流失函数的自发退出应用系数和被动退出应用系数，所述第二历史数据包括所述同类别应用的最大流失用户总量和多个时间段的流失用户总量，所述自发退出应用系数和所述被动退出应用系数分别对应于所述巴斯扩散模型的创新系数和模仿系数；

根据所述自发退出应用系数、所述被动退出应用系数、与所述预定时间段相邻的前一时间段的注册用户总量和流失用户总量，设置流失函数；

根据预设的所述待评测应用的初始数据，利用所述注册函数估算所述待评测应用在所述预定时间段的注册用户总量，所述初始数据包括所述待评测应用上线前的注册用户初始量和流失用户初始量；

根据所述初始数据，利用所述流失函数估算所述待评测应用在所述预定时间段的流失用户总量；

计算所述待评测应用在所述预定时间段的注册用户总量和流失用户总量之间的差值，得到所述待评测应用在所述预定时间段的活跃用户量；

其中，所述注册函数的表达式为R_t＝R_t-1+α₁×(M﹣R_t-1﹣Q_t-1)+α₂×(R_t-1/M)×(M﹣R_t-1﹣Q_t-1)，所述流失函数的表达式为Q_t＝Q_t-1+β₁×(R_t-1﹣Q_t-1)+β₂×(R_t-1/Q_t-1)×(R_t-1﹣Q_t-1)，其中，R_t表示所述待评测应用在所述预定时间段的注册用户总量，M为预设的所述待评测应用的最大注册用户总量，R_t-1表示所述待评测应用在与所述预定时间段相邻的前一时间段的注册用户总量，Q_t表示所述待评测应用在所述预定时间段的流失用户总量，Q_t-1表示所述待评测应用在与所述预定时间段相邻的前一时间段的流失用户总量，α₁为所述创新系数，α₂为所述模仿系数，β₁为所述自发退出应用系数，β₂为所述被动退出应用系数。

2.根据权利要求1所述的评测方法，其特征在于，所述根据所述第一历史数据和预设的巴斯扩散模型确定注册函数的创新系数和模仿系数，包括：

根据所述第一历史数据，通过预设的巴斯扩散模型确定多个创新子系数和多个模仿子系数；

根据所述多个创新子系数确定注册函数的创新系数的取值范围，以及根据所述多个模仿子系数确定注册函数的模仿系数的取值范围；

根据所述待评测应用的最大注册用户总量、以及预设的所述待评测应用达到所述最大注册用户总量的时间段，从创新系数的取值范围中选取其中一个作为注册函数的创新系数，以及从模仿系数的取值范围中选取其中一个作为注册函数的模仿系数；

其中，将所述待评测应用达到所述最大注册用户总量的时间段用T时间段表示，所选取的创新系数和模仿系数能够使得利用所述巴斯扩散模型计算得到的在所述T时间段的注册用户总量为所述待评测应用的最大注册用户总量。