[发明专利]基于用户行为的应用列表动态推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户行为的应用列表动态推荐方法，其特征在于，包括：

终端设备获取用户行为数据，并发送至云端服务器，以向云端服务器请求推荐结果；

所述云端服务器存储所述用户行为数据，并对所述用户行为数据进行预处理，以去除无用的数据，再利用协同过滤算法分析用户行为数据，推断用户的兴趣倾向，产生未安装应用的第一推荐列表，随后，利用概率模型分析用户行为数据，推断用户下次启动各个移动设备的已安装应用启动的启动概率，以生成第二推荐列表，在获取所述第一推荐列表以及所述第二推荐列表后，基于预设的融合模型对所述第一推荐列表以及所述第二推荐列表中的应用进行融合分析，以生成推荐结果；其中，所述第一推荐列表包括至少一个待推荐的未安装的应用以及对应的推荐概率；其中，所述推荐结果包括推荐的应用以及其排列顺序；

所述终端设备根据所述推荐结果，更新应用列表内的应用；其中，所述应用列表内包括终端设备已安装应用的图标以及未安装应用的图标，且已安装应用具有预定的标识。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为的应用列表动态推荐方法，其特征在于，所述用户行为数据包括用户在预定时间段内启动的各个已安装应用的名称、频率、使用时长、启动时间段、在已安装应用的操作行为数据以及终端设备自身的设备状态数据。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为的应用列表动态推荐方法，其特征在于，所述云端服务器基于预设的融合模型对所述第一推荐列表以及所述第二推荐列表中的应用进行融合分析，以生成推荐结果具体包括：

所述云端服务器获取第一推荐列表内的各个未安装应用的类型以及终端设备当前已安装应用的类型；

所述云端服务器判断是否存在与第一推荐列表中的未安装应用的类型相同的已安装应用；

若存在，则进一步判断所述类型为互补类或者互斥类；

若为互补类，则将相应的未安装应用保留在第一推荐类别中；

若为互斥类，则获取未安装应用的用户评分与对应的同类型的已安装应用的用户评分；

当未安装应用的用户评分减去对应的同类型的已安装应用的用户评分大于预设的分差阈值时，将所述未安装应用保留在所述第一推荐列表中，否则在第一推荐列表中删除所述未安装应用；

根据所述第一推荐列表中剩余的未安装应用以及所述第二推荐列表中的已安装应用生成推荐结果；其中，推荐结果中的应用的排列顺序根据概率的大小进行排列。

4.根据权利要求3所述的基于用户行为的应用列表动态推荐方法，其特征在于，还包括：

终端设备通过系统接口获取本地已安装应用的信息，并发送给所述云端服务器；

所述云端服务器获取多个终端设备的已安装应用的信息，并通过分析每个终端设备的已安装应用确定应用的类型为互补型或者互斥型；其中，当统计终端设备同时安装有多个同类型的应用的比例大于预设的阈值时，则将该类型设置为互补型，否则将该类型设置为互斥型。

5.根据权利要求4所述的基于用户行为的应用列表动态推荐方法，其特征在于，还包括：

所述云端服务器根据所述比例获取每个类型的互斥度，其中，比例越小，则互斥度越大；

所述云端服务器根据所述互斥度设定所述分差阈值；其中，所述互斥度越大，所述分差阈值越大。