[发明专利]用户黏度评估方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户黏度评估方法，其特征在于，包括：

接收所选定的待分析APP应用程序，获取所述待分析APP应用程序对应所属的行业领域，及获取所述行业领域中所包括的APP应用程序集合；

获取预先设置的APP用户黏度指标集合中所包括的APP用户黏度指标，及指标个数；

根据所述APP用户黏度指标集合中所包括的每一APP用户黏度指标及预先设置的聚类目标数，将所述APP应用程序集合进行聚类，得到与每一APP用户黏度指标一一对应的聚类结果；

获取所述待分析APP应用程序在各聚类结果中所属的目标聚类簇，以获取所述待分析APP应用程序在各聚类结果中对应的评分值；以及

将所述待分析APP应用程序在每一聚类结果中对应的评分值分别乘以对应聚类结果预设的权重值并求和，得到与所述待分析APP应用程序对应的用户黏度评估指标值。

2.根据权利要求1所述的用户黏度评估方法，其特征在于，所述获取所述行业领域中所包括的APP应用程序集合，包括：

获取所述行业领域对应的多个APP应用程序，得到多个APP应用程序中下载量排名位于预设的第一排名值之前的APP应用程序，以组成APP应用程序集合。

3.根据权利要求1所述的用户黏度评估方法，其特征在于，所述APP用户黏度指标集合包括用户人均启动次数及用户人均使用时长；所述APP用户黏度指标为用户人均启动次数或用户人均使用时长；

所述根据所述APP用户黏度指标集合中所包括的每一APP用户黏度指标及预先设置的聚类目标数，将所述APP应用程序集合进行聚类，得到与每一APP用户黏度指标一一对应的聚类结果，包括：

在所述APP应用程序集合中选取与所述聚类目标数相同个数的APP应用程序，将所选取的APP应用程序作为每一簇的初始聚类中心；

根据所述APP应用程序集合中各APP应用程序对应的APP用户黏度指标与各初始聚类中心的APP用户黏度指标之间的相异值，将APP应用程序集合进行划分，得到初始聚类结果；

根据初始聚类结果，获取每一簇的调整后聚类中心；

根据调整后聚类中心，将所述APP应用程序集合进行划分，直至聚类结果保持相同的次数多于预设的次数，得到与所述聚类目标数的个数相对应的聚类簇，以组成聚类结果。

4.根据权利要求1所述的用户黏度评估方法，其特征在于，所述APP用户黏度指标集合包括用户人均启动次数及用户人均使用时长；所述APP用户黏度指标为用户人均启动次数或用户人均使用时长；

所述根据所述APP用户黏度指标集合中所包括的每一APP用户黏度指标及预先设置的聚类目标数，将所述APP应用程序集合进行聚类，得到与每一APP用户黏度指标一一对应的聚类结果，包括：

获取所输入的相似度矩阵和聚类目标数；

根据所述相似度矩阵构建与所述APP应用程序集合对应的各节点相应的相似矩阵；

根据所述相似矩阵构建邻接矩阵和对角矩阵，由所述对角矩阵与所述邻接矩阵之差得到拉普拉斯矩阵；

获取所述拉普拉斯矩阵中的多个特征值的排名，若判断特征值的排名位于预设的第二排名值之前，获取对应的特征向量以组成目标特征向量集合；

将目标特征向量集合中每一特征向量转置为列向量并依次组合，以得到目标向量矩阵；

通过k-means算法将目标向量矩阵中各行向量进行聚类，得到与所述聚类目标数相同的子团，以通过每一子团对应的聚类簇组成聚类结果。

5.根据权利要求1所述的用户黏度评估方法，其特征在于，所述获取所述待分析APP应用程序在各聚类结果中所属的目标聚类簇，以获取所述待分析APP应用程序在各聚类结果中对应的评分值之前，还包括：

获取与每一APP用户黏度指标一一对应的聚类结果各自对应的当前聚类中心，将与每一APP用户黏度指标一一对应的聚类结果按当前聚类中心的升序顺序设置评分值。