CN102902717A - 在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法、系统和装置 - Google Patents

在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法、系统和装置 Download PDF

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CN102902717A CN2012103068539A CN201210306853A CN102902717A CN 102902717 A CN102902717 A CN 102902717A CN 2012103068539 A CN2012103068539 A CN 2012103068539A CN 201210306853 A CN201210306853 A CN 201210306853A CN 102902717 A CN102902717 A CN 102902717A
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Abstract

本发明提出一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,包括:应用商店服务器接收用户通过客户端发送的账号信息;应用商店服务器根据账号信息获得用户的身份信息;应用商店服务器通过身份信息访问社交服务器,以获得用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;应用商店服务器根据社交关系信息对应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给客户端进行下载。本发明能够确保使用者的身份,通过好友信息进行保证了应用程序组织的质量,节省了用户的时间和精力。本发明还公开了一种应用商店中对多个应用程序进行组织的系统和一种应用商店服务器。

Description

在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法、系统和装置
技术领域
本发明计算机科学技术领域,特别涉及一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法、系统和装置。
背景技术
互联网的发展带来了形形色色的软件产品。如今,应用商店变得十分流行。应用商店提供了大量的软件产品,允许用户浏览和下载,内容覆盖了游戏,日历,翻译程序,图库,以及其它许多实用的软件。这些软件产品极大的丰富了用户客户端的功能。
然而,由于应用商店中提供了众多的产品,用户寻找真正想要的产品也随之变得困难。通常情况下,用户需要多次访问应用商店,并不断进行查找和搜索,花费大量的时间和精力才能够找到合适自己的应用。
综上所述,现有移动应用商店主要存在的问题有:
1、应用程序数量呈爆炸式增长,开发者的一个应用程序的发布如石沉大海,例如苹果商店有高达58万的应用程序,谷歌安卓应用程序高达40多万。
2、应用程序下载入口单一,用户难于查找真正想要的应用程序,需要进行大量检索才可能找到最终想要的应用程序。
3、大量作弊现象的存在,如地下刷榜、五毛好评、五毛恶评攻击等,使得一些软件的好评受到了质疑。
总结得出这些问题出现的原因根本有两个:
1、下载量排名制度不好,优秀的应用程序无法最好最先呈现给用户。
2、使用者身份真假难辨,难以证实是否是使用者真实的用户体验。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一。
为此,本发明的第一个目的在于提出在一种应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,该方法能够确保使用者的身份,通过好友信息进行保证了应用程序组织的质量,节省了用户的时间和精力。
本发明的第二个目的在于提出一种应用商店中对多个应用程序进行组织的系统。
本发明的第三个目的在于提出一种应用商店服务器。
为达到上述目的,本发明第一方面的实施例公开了一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,包括以下步骤:应用商店服务器接收用户通过客户端发送的账号信息;所述应用商店服务器根据所述账号信息获得所述用户的身份信息;所述应用商店服务器通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;所述应用商店服务器根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端进行下载。
在本发明的实施例中,通过用户在社交网络中的社交关系获得用户好友,以用户好友社交关系信息为依据对应用程序进行聚合并排序,帮助用户在海量应用软件中进行推荐,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,同时可以将优秀的应用程序及时呈献给用户。通过好友的方式对应用程序使用者身份进行了鉴别,保证了排序的质量。本方法中对应用程序进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的时间和精力,并且减少了网络流量。
在本发明的一个实施例中,还包括:所述应用商店服务器将使用过应用程序的所述社交网络中好友信息提供至所述客户端。
在本发明的一个实施例中,所述应用商店服务器根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序进一步包括:所述应用商店服务器获得所述社交关系信息中所述用户的多个好友所下载的多个应用程序;所述应用商店服务器对所述多个应用程序进行排序,并根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供所述客户端进行下载。
在本发明的一个实施例中,还包括:获得所述多个好友与所述用户之间的联系紧密度信息,并根据所述联系紧密度信息对所述多个应用程序进行排序。
在本发明的一个实施例中,还包括:获得所述用户所在的社交圈子对所述多个应用程序的下载次数,并根据所述下载次数对所述多个应用程序进行排序。
在本发明的一个实施例中,还包括:获得所述多个好友对所述多个应用程序的好评度信息,并根据所述好评度信息对所述多个应用程序进行排序。
本发明第二方面的实施例公开了一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,包括客户端和应用服务器:所述客户端用于向所述应用商店服务器发送的账号信息,并对所述应用商店服务器提供的所述聚合并排序之后的结果进行下载;所述应用商店服务器用于接收用户通过客户端发送的账号信息,根据所述账号信息获得所述用户的身份信息,并通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息,和根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端。
在本发明的实施例中,应用商店中对多个应用程序进行组织的系统通过用户在社交网络中的社交关系获得用户好友,以用户好友社交关系信息为依据对应用程序进行聚合并排序,帮助用户在海量应用软件中进行推荐,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,同时可以将优秀的应用程序及时呈献给用户。系统通过好友的方式对应用程序使用者身份进行了鉴别,保证了排序的质量。本系统中对应用程序进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的时间和精力,并且减少了网络流量。
本发明第三方面的实施例公开了一种应用商店服务器,包括信息接收模块、用户身份信息获取模块、社交关系信息获取模块和聚合并排序模块,所述信息接收模块用于接收用户通过客户端发送的账号信息;所述用户身份信息获取模块用于根据所述账号信息获得所述用户的身份信息;所述社交关系信息获取模块用于通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;所述聚合并排序模块用于根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端进行下载。
在本发明的实施例中,应用商店服务器通过社交关系信息获取模块在社交网络中的社交关系获得用户好友,聚合并排序模块以用户好友社交关系信息为依据对应用程序进行聚合并排序,帮助用户在海量应用软件中进行推荐,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,同时可以将优秀的应用程序及时呈献给用户。应用商店服务器通过好友的方式对应用程序使用者身份进行了鉴别,保证了排序的质量。本方法中对应用程序进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的时间和精力,并且减少了网络流量。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为根据本发明实施例的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法的流程图;
图2为根据本发明实施例的好友信息展现方式的结构示意图;
图3为根据本发明实施例的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统的结构示意图;和
图4为根据本发明实施例的应用商店服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
下面参考图1描述根据本发明实施例的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,包括以下步骤
步骤S110:应用商店服务器接收用户通过客户端发送的账号信息。客户端收集用户的账号信息并将其发送至服务器,供服务器接收。
步骤S120:应用商店服务器根据账号信息获得用户的身份信息。
步骤S130:应用商店服务器通过身份信息访问社交服务器,以获得用户在至少一个社交网络中的社交关系信息。
例如,应用商店服务器通过用户身份信息访问社交服务器,并且根据用户身份信息在用户的社交关系数据库中进行搜索,找到关联的其它用户,获得社交关系信息。
应用商店服务器将使用过应用程序的社交网络中好友信息提供至客户端。
例如,好友信息可以以图2的方式在客户端展现。如图2所示,在每个应用程序上包含一个好友信息列表的链接,该连接提供的列表包含所有使用过该应用程序的好友和好友对应的应用程序安装时间。可以理解的是,上述好友信息展现方式仅出于示例目的,本发明的实施例不限于此。
步骤S140:应用商店服务器根据社交关系信息对应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给客户端进行下载。
其中,应用商店服务器根据社交关系信息对应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序进一步包括:
步骤S141:应用商店服务器获得社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序。
具体地,例如,社交关系信息中包括其它用户的应用程序下载记录信息,应用商店服务器将用户应用程序的下载记录信息集合与所有应用程序的集合进行交集处理,得到用户的基于社交关系的应用程序集合,即为社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序。
步骤S142:应用商店服务器对多个应用程序进行排序,并根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供客户端进行下载。
其中,排序可以根据多个因素进行,例如,排序因素可以包括:
(1)与用户之间的联系紧密度信息,表示好友与用户在社交关系的远近,通过获得多个好友与用户之间的联系紧密度信息,并根据联系紧密度信息对多个应用程序进行排序。
(2)应用程序在用户社交圈的下载次数,通过获得用户所在的社交圈子对多个应用程序的下载次数,并根据下载次数对多个应用程序进行排序。
(3)应用程序的好评度信息,通过获得多个好友对多个应用程序的好评度信息,并根据好评度信息对多个应用程序进行排序。
可以理解的是,上述排序因素仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
在本发明的一个实施例中,一种排序过程如下:
应用程序的关系权重值R应与下载使用该应用程序的好友与用户的关系远近有关。关系权重值R应由靠近用户的方向到远离用户的方向逐渐下降。其中,下降的关系可以为线性的或者指数的,可以根据实情情况设计。将同一应用程序在不同好友上的最紧密关系权值的和作为该应用程序最终的关系权重值。应用程序j最终的关系权重值R用公式表达为:
Figure BDA00002056201000071
其中i为安装了该应用程序的好友的数量,数值范围为从1到N,关系权重系数Ri可以为常量,如1,也可以为该应用程序使用时长的统计数值。最终排序算法由以下公式决定:
Figure BDA00002056201000072
其中,因素度i可以为常量或者变量,并且因素至少包含上述(1)、(2)、(3)三种,但是本发明实施例不限于上述三种。最终的排序与所有因素的最紧密权值来从大到小排列。
可以理解的是,上述排序过程仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
排序完成之后,根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包,例如,将排序之后前20个应用程序聚合为一个下载包,供客户端进行下载。
根据本发明实施例的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法以用户在社交关系中的信息为依据,为用户在海量应用软件中进行推荐。根据用户好友信息对应用程序进行排序能够保障信息来源的真实和可靠性,从而确保了排序结果的质量,可以将优秀的应用程序优先呈献给用户。将排序后的软件取部分排名靠前的进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,并且减少了网络流量。
下面参考图3描述根据本发明实施例的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统100,包括客户端110和应用商店服务器120。其中,客户端110用于向应用商店服务器120发送的账号信息,并对应用商店服务器120提供的聚合并排序之后的结果进行下载;应用商店服务器120用于接收用户通过客户端110发送的账号信息,根据账号信息获得用户的身份信息,并通过身份信息访问社交服务器,以获得用户在至少一个社交网络中的社交关系信息,和根据社交关系信息对应用商店服务器120中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给客户端。
在本发明的一个实施例中,应用商店服务器120将使用过应用程序的社交网络中好友信息提供至客户端。例如,好友信息可以以图2的方式在客户端展现。如图2所示,在每个应用程序上包含一个好友信息列表的链接,该连接提供的列表包含所有使用过该应用程序的好友和好友对应的应用程序安装时间。可以理解的是,上述好友信息展现方式仅出于示例目的,本发明的实施例不限于此。
在本发明的一个实施例中,应用商店服务器120根据社交关系信息对应用商店服务器120中的多个应用程序进行聚合并排序进一步包括:
(1)、应用商店服务器120获得社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序;
(2)、应用商店服务器120对多个应用程序进行排序,并根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供客户端进行下载。
例如,客户端收集用户的账号信息并将其发送至服务器,以供服务器接收。应用商店服务器120通过用户身份信息访问社交服务器,并且根据用户身份信息在用户的社交关系数据库中进行搜索,找到关联的其它用户,获得社交关系信息。社交关系信息中包括其它用户的应用程序下载记录信息,应用商店服务器120将用户应用程序的下载记录信息集合与所有应用程序的集合进行交集处理,得到用户的基于社交关系的应用程序集合,即为社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序。应用商店服务对多个应用程序进行可以根据多个因素进行排序,例如,排序因素可以包括:
(1)、与用户之间的联系紧密度信息,应用商店服务获得多个好友与用户之间的联系紧密度信息,并根据联系紧密度信息对多个应用程序进行排序。
(2)、应用程序在用户社交圈的下载次数,应用商店服务器获得用户所在的社交圈子对多个应用程序的下载次数,并根据下载次数对多个应用程序进行排序。
(3)、应用程序的好评度信息,应用商店服务器获得多个好友对多个应用程序的好评度信息,并根据好评度信息对多个应用程序进行排序。
可以理解的是,上述排序因素仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
在本发明的一个实施例中,应用商店服务器的一种排序过程如下:
应用程序的关系权重值R应与下载使用该应用程序的好友与用户的关系远近有关。关系权重值R应由靠近用户的方向到远离用户的方向逐渐下降。其中,下降的关系可以为线性的或者指数的,可以根据实情情况设计。将同一应用程序在不同好友上的最紧密权值的和作为该应用程序最终的关系权重值。应用程序j最终的关系权重值R用公式表达为:
Figure BDA00002056201000101
其中i为安装了该应用程序的好友的数量,数值范围为从1到N,关系权重系数Ri可以为常量,如1,也可以为该应用程序使用时长的统计数值。最终排序算法由以下公式决定:
Figure BDA00002056201000102
其中,因素度i可以为常量或者变量,并且因素至少包含上述(1)、(2)、(3)三种,但是本发明实施例不限于上述三种。最终的排序与所有因素的最紧密权值来从大到小排列。
可以理解的是,上述排序过程仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
应用商店服务器排序完成之后,根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包,例如,将排序之后前20个应用程序聚合为一个下载包,供客户端进行下载。
根据本发明实施例的应用商店中对多个应用程序进行组织的系统以用户在社交关系中的信息为依据,为用户在海量应用软件中进行推荐。应用商店服务器根据用户好友信息对应用程序进行排序能够保障信息来源的真实和可靠性,从而确保了排序结果的质量,可以将优秀的应用程序优先呈献给用户。应用商店中对多个应用程序进行组织的系统将排序后的软件取部分排名靠前的进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,并且减少了网络流量。
下面参考图4描述根据本发明实施例的应用商店服务器200,包括信息接收模块210、用户身份信息获取模块220、社交关系信息获取模块230和聚合并排序模块240。其中:信息接收模块用于接收用户通过客户端发送的账号信息;用户身份信息获取模块用于根据账号信息获得用户的身份信息;社交关系信息获取模块用于通过身份信息访问社交服务器,以获得用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;聚合并排序模块用于根据社交关系信息对应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给客户端进行下载。
在本发明的一个实施例中,应用商店服务器200还包括好友信息提供模块250,好友信息提供模块250用于将使用过应用程序的社交网络中好友信息提供至客户端。例如,好友信息可以以图2的方式在客户端展现。如图2所示,在每个应用程序上包含一个好友信息列表的链接,该连接提供的列表包含所有使用过该应用程序的好友和好友对应的应用程序安装时间。可以理解的是,上述好友信息展现方式仅出于示例目的,本发明的实施例不限于此。
聚合并排序模块240根据社交关系信息对应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序进一步包括:
(1)、聚合并排序模块240获得社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序。
(2)、聚合并排序模块240对多个应用程序进行排序,并根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供客户端进行下载。
聚合并排序模块240可以根据多个因素进行排序,例如,排序因素可以包括:
(1)、与用户之间的联系紧密度信息,应用商店服务获得多个好友与用户之间的联系紧密度信息,并根据联系紧密度信息对多个应用程序进行排序。
(2)、应用程序在用户社交圈的下载次数,应用商店服务器获得用户所在的社交圈子对多个应用程序的下载次数,并根据下载次数对多个应用程序进行排序。
(3)、应用程序的好评度信息,应用商店服务器获得多个好友对多个应用程序的好评度信息,并根据好评度信息对多个应用程序进行排序。
可以理解的是,上述排序因素仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
例如,客户端收集用户的账号信息并将其发送至信息接收模块210,以供服务器接收。社交关系信息获取模块230通过用户身份信息获取模块220获取的用户身份信息访问社交服务器,并且根据用户身份信息在用户的社交关系数据库中进行搜索,找到关联的其它用户,获得社交关系信息。社交关系信息中包括其它用户的应用程序下载记录信息,社交关系信息获取模块230将用户应用程序的下载记录信息集合与所有应用程序的集合进行交集处理,得到用户的基于社交关系的应用程序集合,即为社交关系信息中用户的多个好友所下载的多个应用程序。
在本发明的一个实施例中,聚合并排序模块240的一种排序过程如下:
应用程序的关系权重值R应与下载使用该应用程序的好友与用户的关系远近有关。关系权重值R应由靠近用户的方向到远离用户的方向逐渐下降。其中,下降的关系可以为线性的或者指数的,可以根据实情情况设计。将同一应用程序在不同好友上的最紧密权值的和作为该应用程序最终的关系权重值。应用程序j最终的关系权重值R用公式表达为:
Figure BDA00002056201000121
其中i为安装了该应用程序的好友的数量,数值范围为从1到N,关系权重系数Ri可以为常量,如1,也可以为该应用程序使用时长的统计数值。最终排序算法由以下公式决定:
Figure BDA00002056201000122
其中,因素度i可以为常量或者变量,并且因素至少包含上述(1)、(2)、(3)三种,但是本发明实施例不限于上述三种。最终的排序与所有因素的最紧密权值来从大到小排列。
可以理解的是,上述聚合并排序模块240的排序过程仅出于示例目的,本发明实施例不限于此。
聚合并排序模块240排序完成之后,根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包,例如,将排序之后前20个应用程序聚合为一个下载包,供客户端进行下载。
在本发明的一个实施例中,聚合并排序模块240包括密度信息排序子模块241,密度信息排序子模块241用于获得所述多个好友与所述用户之间的联系紧密度信息,并根据所述联系紧密度信息对所述多个应用程序进行排序。
在本发明的另一个实施例中,聚合并排序模块240包括下载次数排序子模块242,下载次数排序子模块242用于获得所述用户所在的社交圈子对所述多个应用程序的下载次数,并根据所述下载次数对所述多个应用程序进行排序。
在本发明的再一个实施例中,聚合并排序模块240包括好评度排序子模块243,好评度排序子模块243用于获得所述多个好友对所述多个应用程序的好评度信息,并根据所述好评度信息对所述多个应用程序进行排序。
根据本发明实施例的应用商店服务器以用户在社交关系中的信息为依据,为用户在海量应用软件中进行推荐。应用商店服务器根据用户好友信息对应用程序进行排序能够保障信息来源的真实和可靠性,从而确保了排序结果的质量,可以将优秀的应用程序优先呈献给用户。应用商店中对多个应用程序进行组织的系统将排序后的软件取部分排名靠前的进行打包,避免用户多次访问应用商店进行查找,节省了用户的搜索和比较时间,自动化的推荐提高了效率,并且减少了网络流量。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在本发明中,术语“多个”是指两个或两个以上。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (18)

1.一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,包括以下步骤:
应用商店服务器接收用户通过客户端发送的账号信息;
所述应用商店服务器根据所述账号信息获得所述用户的身份信息;
所述应用商店服务器通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;以及
所述应用商店服务器根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端进行下载。
2.如权利要求1所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,还包括:
所述应用商店服务器将使用过应用程序的所述社交网络中好友信息提供至所述客户端。
3.如权利要求1或2所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,所述应用商店服务器根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序进一步包括:
所述应用商店服务器获得所述社交关系信息中所述用户的多个好友所下载的多个应用程序;
所述应用商店服务器对所述多个应用程序进行排序,并根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供所述客户端进行下载。
4.如权利要求1-3任一项所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,还包括:
获得所述多个好友与所述用户之间的联系紧密度信息,并根据所述联系紧密度信息对所述多个应用程序进行排序。
5.如权利要求1-3任一项所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,还包括:
获得所述用户所在的社交圈子对所述多个应用程序的下载次数,并根据所述下载次数对所述多个应用程序进行排序。
6.如权利要求1-3任一项所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的方法,其特征在于,还包括:
获得所述多个好友对所述多个应用程序的好评度信息,并根据所述好评度信息对所述多个应用程序进行排序。
7.一种在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,包括客户端和应用服务器,其中,
所述客户端,用于向所述应用商店服务器发送的账号信息,并对所述应用商店服务器提供的所述聚合并排序之后的结果进行下载;
所述应用商店服务器,用于接收用户通过客户端发送的账号信息,根据所述账号信息获得所述用户的身份信息,并通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息,和根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端。
8.如权利要求7所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,所述应用商店服务器还用于将使用过应用程序的所述社交网络中好友信息提供至所述客户端。
9.如权利要求7或8所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,所述应用商店服务器获得所述社交关系信息中所述用户的多个好友所下载的多个应用程序,并对所述多个应用程序进行排序,以及根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供所述客户端进行下载。
10.如权利要求7或8所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,所述应用商店服务器还用于获得所述多个好友与所述用户之间的联系紧密度信息,并根据所述联系紧密度信息对所述多个应用程序进行排序。
11.如权利要求7或8所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,所述应用商店服务器还用于获得所述用户所在的社交圈子对所述多个应用程序的下载次数,并根据所述下载次数对所述多个应用程序进行排序。
12.如权利要7或8所述的在应用商店中对多个应用程序进行组织的系统,其特征在于,所述应用商店服务器还用于获得所述多个好友对所述多个应用程序的好评度信息,并根据所述好评度信息对所述多个应用程序进行排序。
13.一种应用商店服务器,其特征在于,包括信息接收模块、用户身份信息获取模块、社交关系信息获取模块和聚合并排序模块,其中:
所述信息接收模块,用于接收用户通过客户端发送的账号信息;
所述用户身份信息获取模块,用于根据所述账号信息获得所述用户的身份信息;
所述社交关系信息获取模块,用于通过所述身份信息访问社交服务器,以获得所述用户在至少一个社交网络中的社交关系信息;以及
所述聚合并排序模块,用于根据所述社交关系信息对所述应用商店服务器中的多个应用程序进行聚合并排序,并将聚合并排序之后的结果提供给所述客户端进行下载。
14.如权利要求13所述的应用商店服务器,其特征在于,还包括好友信息提供模块,所述好友信息提供模块用于将使用过应用程序的所述社交网络中好友信息提供至所述客户端。
15.如权利要求13或14所述的应用商店服务器,其特征在于,所述聚合并排序模块获得所述社交关系信息中所述用户的多个好友所下载的多个应用程序,并对所述多个应用程序进行排序,以及根据预设要求将排序之后的多个应用程序中的部分聚合为一个下载包以供所述客户端进行下载。
16.如权利要求13或14所述的应用商店服务器,其特征在于,聚合并排序模块包括密度信息排序子模块,所述密度信息排序子模块用于获得所述多个好友与所述用户之间的联系紧密度信息,并根据所述联系紧密度信息对所述多个应用程序进行排序。
17.如权利要求13或14所述的应用商店服务器,其特征在于,聚合并排序模块包括下载次数排序子模块,所述下载次数排序子模块用于获得所述用户所在的社交圈子对所述多个应用程序的下载次数,并根据所述下载次数对所述多个应用程序进行排序。
18.如权利要求13或14所述的应用商店服务器,其特征在于,聚合并排序模块包括好评度排序子模块,所述好评度排序子模块用于获得所述多个好友对所述多个应用程序的好评度信息,并根据所述好评度信息对所述多个应用程序进行排序。
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