[发明专利]一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐方法及装置

说明书

本发明提供一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐方法及装置，接收包含用户ID信息以及带推荐应用属性的目的指令；在常规应用推荐方法基础上计算获得应用推荐列表以及对应的原始推荐值；基于原始推荐值和预设的应用安全数据库，计算最终应用推荐值；将所述的应用推荐列表基于最终应用推荐值进行优先级重排。本发明在广泛使用的应用推荐方法基础上，引入用户选择偏好、用户对应用不良行为的敏感度和应用行为规范性相结合的属性，解决了因推荐具有用户不可接受敏感行为的不良应用而导致的用户安全和体验问题。

技术领域

本发明涉及互联网、计算机网络安全技术领域，具体涉及一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐方法及装置。

背景技术

近几年应用分发渠道商在利益驱使以及提高用户应用下载体验的目的下，衍生了较多的应用推荐方法，但是普遍都只围绕渠道运营诉求和用户应用类型等偏好进行推荐。然而当前应用分发渠道中存在不少行为不规范的应用，与用户的安全和体验诉求存在明显冲突，而将此类应用推荐给用户后，容易导致用户安全风险加剧、用户吐槽不断等问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐方法及装置，解决因推荐具有用户不可接受敏感行为的不良应用而导致的用户安全和体验问题。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐方法，其特征在于：它包括：

接收包含用户ID信息以及带推荐应用属性的目的指令；

在常规应用推荐方法基础上计算获得应用推荐列表以及对应的原始推荐值，所述的原始推荐值为应用推荐列表排序的依据，由常规应用推荐方法得到；

基于原始推荐值和预设的应用安全数据库，计算最终应用推荐值；

所述的应用安全数据库按以下方法获得：结合沙箱动态行为监控和静态代码检测技术，对应用行为的合规性进行细粒度分析检测，形成不同敏感行为对应的安全参数B₁、B₂、...、B_x；下标1到X是敏感行为的编号；

记录用户在应用分发渠道上对应用的选择和终端上用户的使用习惯，统计出不同用户对不同敏感行为的安全敏感参数A_idn-1、A_idn-2、...、A_idn-x；下标id1到idn是用户ID，作为用户的唯一识别编号；

用户ID、行为说明、安全参数和安全敏感参数，共同构成所述的应用安全数据库；

ID为n的用户对应用m的最终应用推荐值R_appm按以下公式计算：

R_appm=O_appm-(B₁+B₂+…+B_x)+( A_idn-1 + A_idn-2 +…+A_idn-x）

式中：O_appm为ID为n的用户对应的应用m的原始推荐值，由常规应用推荐方法计算获得；

将所述的应用推荐列表基于最终应用推荐值进行优先级重排。

按上述方法，所述的用户在应用分发渠道上对应用的选择指的是当应用分发渠道平台提示用户该应用的敏感行为后，用户是否进行下载的选择；所述的终端上用户的使用习惯包括是否安装、使用频率和是否卸载。

一种基于用户使用和选择偏好的安全应用推荐装置，其特征在于：它包括：