CN103699547B - 一种应用程序推荐方法及终端 - Google Patents

一种应用程序推荐方法及终端 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种应用程序推荐方法,该方法可以应用于终端,包括:根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足;在应用程序推荐条件满足时,向用户推荐相应的应用程序。本申请还公开了一种终端。应用本申请公开的技术方案,能够提高对终端操作的便捷性,并降低对终端显示屏和按键的磨损程度,延长终端显示屏和按键的使用寿命。

Description

一种应用程序推荐方法及终端
技术领域
本申请涉及移动通信技术领域,特别涉及实现一种应用程序推荐方法及终端。
背景技术
当前的终端上(包括各种移动终端和个人电子产品),应用程序的图标位置通常是用户自己定义的,用户若需要使用某一个应用程序,每次只能固定地到该位置上去点击图标,然后进行操作,图标的显示位置并不能根据当前的场景和用户的需求进行改变,使得终端的操作不够便捷,这不仅给用户带来较差的使用体验,并且,加剧了对终端显示屏和按键的磨损程度,导致终端显示屏和按键的使用寿命变短。
发明内容
本申请提供了一种应用程序推荐方法及终端,以提高对终端操作的便捷性,并降低对终端显示屏和按键的磨损程度,延长终端显示屏和按键的使用寿命。
本申请提供的一种应用程序推荐方法,应用于终端,包括:
根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足;
在应用程序推荐条件满足时,向用户推荐相应的应用程序。
该方法可以进一步包括:统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数,并对统计结果进行存储;
所述判断应用程序推荐条件是否满足为:采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
或者,所述判断应用程序推荐条件是否满足为:采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储的统计结果,将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
该方法可以进一步包括:分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数,对统计结果进行存储;
所述判断应用程序推荐条件是否满足为:对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
或者,所述判断应用程序推荐条件是否满足为:对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储的统计结果,将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
该方法可以进一步包括:如果用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储的统计结果中,情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序,向用户推荐娱乐类应用程序。
较佳地,所述判断应用程序推荐条件是否满足可以为:对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
对用户记录的备忘事件进行分析之后,可以进一步包括:对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
向用户推荐相应的应用程序的较佳方式包括:
将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
或者,改变应用程序的图标的排列顺序,将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标置于靠前的位置,并在推荐结束后,恢复应用程序的图标的排列顺序。
本申请提供的一种终端,用于进行应用程序推荐,包括:判断模块和推荐模块,其中:
判断模块,用于根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足,在满足时,通知推荐模块;
推荐模块,用于向用户推荐满足应用程序推荐条件的应用程序。
所述终端中可以进一步包括:统计模块和存储模块;
所述统计模块,用于统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储模块所存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,根据存储模块所存储的统计结果,将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
所述终端中可以进一步包括:统计模块和存储模块;
所述统计模块,用于分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,并统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储模块所存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,根据存储模块所存储的统计结果,将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
较佳地,在用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储模块所存储的统计结果中情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序的情况下,判断模块通知推荐模块向用户推荐娱乐类应用程序。
较佳地,所述判断模块,可以用于对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
所述判断模块可以进一步用于对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
较佳地所述推荐模块,可以用于将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,所述推荐模块,可以用于对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,所述推荐模块,可以用于在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
或者,所述推荐模块,可以用于改变应用程序的图标的排列顺序,将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标置于靠前的位置,并在推荐结束后,恢复应用程序的图标的排列顺序。
由上述技术方案可见,本申请提供的应用程序推荐方法和终端,根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件等信息判断应用程序推荐条件是否满足,并在满足时将相应的应用程序推荐给用户,从而实现了智能地将相关度较高的应用程序推荐给用户,方便了用户的操作,改善了用户的体验,并有效降低了对终端显示屏和按键的磨损程度,延长了终端显示屏和按键的使用寿命。
附图说明
图1为本申请一较佳应用程序推荐方法的流程示意图;
图2为本申请一较佳终端的组成结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举实施例,对本申请作进一步详细说明。
针对现有技术所存在的问题,本申请提出了一种应用程序推荐技术方案,该技术方案能够根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件等信息,智能地将相关度较高的应用程序推荐给用户,方便了用户的操作,改善了用户的体验,并有效降低了对终端显示屏和按键的磨损程度,延长了终端显示屏和按键的使用寿命。
图1为本申请一较佳应用程序推荐方法的流程示意图,该方法可应用于终端,包括以下步骤:
步骤101:根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足;
步骤102:在应用程序推荐条件满足时,向用户推荐相应的应用程序。
下面分别描述如何根据用户对终端的操作行为、用户的面部表情和用户记录的备忘事件,进行应用程序推荐。
第一种情况:根据用户对终端的操作行为进行应用程序推荐。
这种情况下,可以先统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数,并对统计结果进行存储;这样,在判断应用程序推荐条件是否满足时,可以先采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,然后根据存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。或者,在判断应用程序推荐条件是否满足时,可以先采集当前时间和/或不同位置和/或不同移动速度下,然后将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
在统计时,上述三个因素:时间因素、位置因素和移动速度因素,可以同时考虑,也可以仅考虑其中一个因素,还可以考虑其中任意两个因素的组合。
下面通过一个具体示例,对第一种情况的具体实施方式进行举例说明。
该示例中,终端通过检测用户的位置、移动速度等状态信息以及当前的时间,综合应用程序的历史使用信息,分析判断用户的行为和个性化特征,并选择当前场景下合适的应用程序推荐给用户。
具体步骤如下:
1)终端统计用户在不同时间、不同位置以及不同移动速度下对各个应用程序的操作次数,将统计结果存储在终端内部的用户特征数据库中。统计的时间范围可以是一周或者一个月等,该周期可以设定。
2)终端实时更新该用户特征数据库。
3)终端实时采集当前时间,以及用户的位置和移动速度信息。
4)终端利用第3)步所采集的信息作为用户特征数据库的检索条件进行检索。
5)将检索得到的操作次数最多的应用程序推荐给用户。
第二种情况:根据用户的面部表情进行应用程序推荐。
这种情况下,可以先分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数,并对统计结果进行存储;这样,在判断应用程序推荐条件是否满足时,可以先对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,然后根据存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,则判定应用程序推荐条件满足。或者,在判断应用程序推荐条件是否满足时,可以先对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,然后根据存储的统计结果将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
进一步地,如果用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储的统计结果中,情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序,可以直接向用户推荐娱乐类应用程序。娱乐类应用程序可以是:游戏、音乐、视频等。
下面通过一个具体示例,对第二种情况的具体实施方式进行举例说明。
该示例中,终端可以通过识别用户的面部表情来判断用户的心理状态,并根据用户在不同心理状态下对不同应用程序的操作次数来分析用户的行为方式,然后根据用户当前的心理状态选择合适的应用程序推荐给用户。除此之外,当检测到用户情绪比较低落时,可以直接推荐能改善其情绪状态的应用程序。
具体步骤如下:
1)终端统计用户在不同面部表情下对每个应用程序的操作次数,并将结果存储在终端内部的用户特征数据库中。统计的时间范围可以是一周或者一个月等,该周期可以设定。
2)终端实时更新该用户特征数据库。
3)终端采集用户的面部表情信息,并分析用户当前的心理状态。
4)终端利用第3)步得到的心理状态作为检索条件在用户特征数据库中进行检索。
5)若发现当前用户情绪比较低落,并且检索结果里没有操作次数比较多的应用程序,此时可以直接将游戏、音乐和视频等娱乐类应用程序推荐给用户,促使用户通过使用这些应用程序来调节自己的情绪;若检索结果里有操作次数比较多的应用程序,将该应用程序推荐给用户即可。应用程序的操作次数阈值可以设定。
6)在其他情绪下,直接选择操作次数最多的应用推荐即可。
第三种情况:根据用户记录的备忘事件进行应用程序推荐。
这种情况下,在判断应用程序推荐条件是否满足时,可以先对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,则判定应用程序推荐条件满足。
在对用户记录的备忘事件进行分析之后,可以进一步对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,则判定应用程序推荐条件满足。
下面通过一个具体示例,对第三种情况的具体实施方式进行举例说明。
该示例中,移动终端可以根据备忘录中记录的事件信息来分析用户在备忘事件发生时需要使用的应用程序,然后在备忘事件将要发生时,终端智能地将这些应用程序推荐给用户。
具体步骤如下:
1)终端检测备忘录中的事件信息。
2)对事件信息进行文本分析。
3)对分析的结果进行信息归类,例如出行、聚餐等等。类别可以设定。
4)根据归类的结果,向用户推荐合适的应用程序。
以上详细描述了如何根据用户对终端的操作行为、用户的面部表情和用户记录的备忘事件,确定待推荐的应用程序。在具体实施时,上述几种方式可以结合使用,以获得与当前场景相关度更高的待推荐的应用程序。
在确定了待推荐的应用程序之后,需要选择一种合适的推荐方式向用户推荐相应的应用程序,具体的方式包括:
将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
或者,改变应用程序的图标的排列顺序,将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标置于靠前的位置,并在推荐结束后,恢复应用程序的图标的排列顺序。
对应于上述应用程序推荐方法,本申请还提供了一种如图2所示的终端,该终端可用于进行应用程序推荐,至少包括:判断模块和推荐模块,其中:
判断模块,用于根据用户对终端的操作行为和/或用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足,在满足时,通知推荐模块;
推荐模块,用于向用户推荐满足应用程序推荐条件的应用程序。
对应于上述第一种情况,图2所示终端中可以进一步包括:统计模块和存储模块;
所述统计模块,用于统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储模块所存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,根据存储模块所存储的统计结果,将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
对应于上述第二种情况,图2所示终端中可以进一步包括:统计模块和存储模块;
所述统计模块,用于分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,并统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储模块所存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,根据存储模块所存储的统计结果,将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
在用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储模块所存储的统计结果中,情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序的情况下,判断模块可以通知推荐模块向用户推荐娱乐类应用程序。
对应于上述第三种情况,图2所示终端中的判断模块,可以用于对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
该判断模块还可以进一步用于对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
图2所示中的中的推荐模块,可以用于将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,可以用于对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,可以用于在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
或者,可以用于改变应用程序的图标的排列顺序,将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标置于靠前的位置,并在推荐结束后,恢复应用程序的图标的排列顺序。
下面通过几个典型的应用场景对本申请技术方案进行举例说明。
应用场景例一:假设用户大部分时间晚上10:00到10:30会在家里看优酷,移动终端经过统计分析时间和位置信息后,每当晚上这个时间段,用户在家里时,会智能地将优酷应用程序推荐给用户。
应用场景例二:假设用户大部分时间下午6点到7点在地铁上刷微博,移动终端经过统计分析时间、位置和移动速度信息后,每当当前时间处于“6点到7点”、当前位置处于“地铁”、当前移动速度符合“地铁的移动速度”这几个条件时,会智能地将微博应用程序推荐给用户。
应用场景例三:当移动终端检测到当前用户情绪比较低落时,终端可以智能地将游戏、音乐和视频等应用推荐给用户,来改善用户的心情状态。
应用场景例四:当移动终端检测备忘录,发现用户某个时间要出去聚餐时,在到达聚餐时间之前,终端可以自动地将地图应用程序和天气应用程序推荐给用户。
应用场景例五:对于如下的预设场景:当早晨起床的闹钟响起后,终端可以智能推荐天气应用程序和地图应用程序,或者直接弹出天气信息插件,告诉用户天气信息。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (16)

1.一种应用程序推荐方法,应用于终端,其特征在于,包括:
根据用户的面部表情和/或用户记录的备忘事件,判断应用程序推荐条件是否满足;其中:
对用户的面部表情的统计包括:分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数;
根据用户记录的备忘事件判断应用程序推荐条件是否满足为:对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
在应用程序推荐条件满足时,向用户推荐相应的应用程序。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
该方法还包括:根据用户对终端的操作行为,判断应用程序推荐条件是否满足。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:
该方法还包括:统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:
该方法进一步包括:对统计结果进行存储;
所述判断应用程序推荐条件是否满足为:采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
或者,所述判断应用程序推荐条件是否满足为:采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储的统计结果,将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
该方法进一步包括:对统计结果进行存储;
所述判断应用程序推荐条件是否满足为:对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
或者,所述判断应用程序推荐条件是否满足为:对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储的统计结果,将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:
该方法进一步包括:如果用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储的统计结果中,情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序,向用户推荐娱乐类应用程序。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
对用户记录的备忘事件进行分析之后,进一步包括:对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,向用户推荐相应的应用程序的方式包括:
将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
或者,改变应用程序的图标的排列顺序,将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标置于靠前的位置,并在推荐结束后,恢复应用程序的图标的排列顺序。
9.一种终端,用于进行应用程序推荐,其特征在于,包括:统计模块、判断模块和推荐模块,其中:
统计模块,用于分析用户不同的面部表情所对应的心理状态,统计用户在不同心理状态下对各个应用程序的操作次数;
判断模块,用于根据用户的面部表情,判断应用程序推荐条件是否满足,在满足时,通知推荐模块,和/或用于对用户记录的备忘事件进行分析,并根据分析结果判定是否存在相应的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;
推荐模块,用于向用户推荐满足应用程序推荐条件的应用程序。
10.根据权利要求9所述的终端,其特征在于:
所述判断模块,还用于根据用户对终端的操作行为,判断应用程序推荐条件是否满足,在满足时,通知推荐模块。
11.根据权利要求10所述的终端,其特征在于:
所述统计模块,还用于统计用户在不同时间段和/或不同位置和/或不同移动速度下对各个应用程序的操作次数。
12.根据权利要求10所述的终端,其特征在于,所述终端中进一步包括:存储模块;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储模块所存储的统计结果判断对应于所采集的信息是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,采集当前时间和/或用户当前的位置和/或用户当前的移动速度,并根据存储模块所存储的统计结果,将对应于所采集的信息的操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
13.根据权利要求9所述的终端,其特征在于,所述终端中进一步包括:存储模块;
所述存储模块,用于对统计结果进行存储;
所述判断模块,用于对用户当前的面部表情进行分析,确定对应的心理状态,并根据存储模块所存储的统计结果判断当前心理状态下是否存在操作次数超过预设阈值的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足;或者,根据存储模块所存储的统计结果,将当前心理状态下操作次数最多的应用程序作为满足应用程序推荐条件的应用程序。
14.根据权利要求13所述的终端,其特征在于:
在用户当前的心理状态为情绪低落,并且存储模块所存储的统计结果中情绪低落所对应的心理状态下不存在操作次数超过预设阈值的应用程序的情况下,判断模块通知推荐模块向用户推荐娱乐类应用程序。
15.根据权利要求9所述的终端,其特征在于:
所述判断模块进一步用于对分析结果进行分类,并判断是否存在同类的应用程序,如果存在,判定应用程序推荐条件满足。
16.根据权利要求9至15任一项所述的终端,其特征在于:
所述推荐模块,用于将满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式添加到终端的主屏上,并在推荐结束后,删除所述图标的快捷方式;
或者,所述推荐模块,用于对于存在插件的满足应用程序推荐条件的应用程序,在主屏上打开对应的插件,并在推荐结束后,关闭所述插件;
或者,所述推荐模块,用于在终端主屏上的固定区域内,实时显示满足应用程序推荐条件的应用程序的图标的快捷方式;
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