CN103677863A - 软件升级推荐的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种软件升级推荐的方法及装置。该方法可包括:获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。本发明可通过对用户终端使用本地软件的频率、通过软件管理客户端更新软件的频率等来判断用户终端对不同软件升级意愿的强弱,从而更精准、智能地向用户终端主动推荐可升级的软件。
Description
技术领域
本发明涉及到电数据处理领域,特别涉及到一种软件升级推荐的方法及装置。
背景技术
现在技术中的软件升级推荐,是通过后台服务器记录用户终端本地软件的版本号,在软件版本号发生变化时,由客户端通过比对版本号来判断用户终端电脑上有哪些软件需要升级,从而提示用户终端进行升级的业务。
参照图1,上述通常所采用的方式是通过每周统计软件管理客户端所有软件的升级下载量,再由高到低筛选前面若干名(比如top20)软件组成一个白名单,并将白名单与不同GUID(Globally Unique Identifier,全球唯一标识符)对应的本地软件库比对,从而得到针对不同GUID对应的待升级软件列表。
上述方法建立的白名单,是整个软件管理下载量的排名,无法捕捉用户终端的个性化软件升级习惯,推荐的精准度较低。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种软件升级推荐的方法,提升了软件升级推荐的智能化及准确度。
本发明提出一种软件升级推荐的方法,包括:
获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;
根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;
将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
优选地,所述根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表的步骤之后还包括:
通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
优选地,所述将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表的步骤包括:
将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
优选地,所述软件使用频率通过查找数据库记录的本地软件启动文件最后一次启动的时间,将所述时间与本地当前时间作对比获取。
优选地,所述软件升级频率通过查找后台服务器针对用户终端升级软件的记录获得。
本发明还提出一种软件升级推荐的装置,包括:
数据获取模块,用于获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;
第一列表生成模块,用于根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;
第二列表生成模块,用于将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
优选地,所述装置还包括:
重排序模块,用于通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
优选地,所述第二列表生成模块还用于:
将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
优选地,所述软件使用频率通过查找数据库记录的本地软件启动文件最后一次启动的时间,将所述时间与本地当前时间作对比获取。
优选地,所述软件升级频率通过查找后台服务器针对用户终端升级软件的记录获得。
本发明可通过对用户终端使用本地软件的频率、通过软件管理客户端更新软件的频率等来判断用户终端对不同软件升级意愿的强弱,从而更精准、智能地向用户终端主动推荐可升级的软件。
附图说明
图1 是现有技术中推荐列表生成过程的示意图;
图2 是本发明软件升级推荐的方法一实施例的步骤流程示意图;
图3 是本发明软件升级推荐的方法另一实施例的步骤流程示意图;
图4 是本发明实施例中推荐列表生成过程的示意图;
图5 是本发明软件升级推荐的装置一实施例的结构示意图;
图6 是本发明软件升级推荐的装置另一实施例的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图2,提出一种软件升级推荐的方法一实施例。该方法可包括:
步骤S11、获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;
步骤S12、根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;
步骤S13、将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
为了解决目前软件升级时,软件管理客户端向用户终端主动推荐的可升级软件不够精准、过于笼统的问题,本实施例中提出了一种软件升级推荐的方法,可利用软件管理客户端及后台数据上报机制,实现将用户终端的软件使用频率、升级频率等数据综合考虑,再通过一定算法计算后得到向用户终端推荐可升级软件列表。
参照图3,在本发明另一实施例中,上述步骤S12之后还可包括:
步骤S120、通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
参照图4,本实施例中可通过软件管理客户端收集而来的软件使用频率、后台服务器所记录的软件升级频率以及统计的升级量白名单top20(排名前20)三方的数据,综合生成一个GUID对应的待升级软件列表;再通过一定算法将该列表重新排序,并与GUID本地软件库比对,生成向用户推荐软件升级的软件升级推荐列表。
GUID本地软件的使用频率:通过数据库(比如sqlite,一种轻型的数据库)记录本地软件启动文件(exe文件)最后运行的时间,计算使用频率时可从sqlite的数据库里找到该软件安装目录下最后一次启动的时间,将这个时间与本地当前时间作对比:
如果与本地时间差小于3天,定义为经常使用的软件;若与本地时间小于7天,定义为有时使用的软件;若与本地时间差小于30天,定义为很少使用的软件;若与本地时间差大于30天,定义为从未使用的软件。最后将所有定义为经常使用的软件列入待升级软件列表,如果数量较多则可进一步挑选,比如可挑选经常使用的前5名(top10)列入待升级软件列表。
GUID软件升级频率:通过后台服务器,记录每一个GUID上用户终端升级软件的记录。当用户通过软件管理客户端升级了一款软件,后台服务器就会记录该软件被升级过1次,如果下一次用户再通过软件管理客户端对该软件进行了升级,后台服务器会记录该软件被升级过2次;未被升级过的软件,升级记录为0。每周从升级记录列表中挑选升级次数名次靠前(比如tops10)的软件,放入待升级软件列表。
升级量白名单:将软件管理中,升级量靠前(比如top10)的软件加入待升级软件列表。
将待升级软件列表通过一定算法,如:傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法等,将列表中的所有软件条目重新排序;将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
如本实施例的一具体实例中可采用权重算法重新排序:将列表中的所有软件条目,按照升级频率、使用频率和下载量排行三个属性,分别赋予不同的权重;然后将所有的软件条目按照权值比例计算后重新排序,得到新的列表;再将该列表与用户终端的本地软件库比对,将不在本地软件库的软件条目删除后,最后按照列表中剩余软件条目从前往后的优先级,向用户终端主动推荐可升级的软件。
上述软件升级推荐的方法,可通过对用户终端使用本地软件的频率、通过软件管理客户端更新软件的频率等来判断用户终端对不同软件升级意愿的强弱,从而更精准、智能地向用户终端主动推荐可升级的软件。
参照图5,本发明还提出一种软件升级推荐的装置一实施例。该装置还可包括:数据获取模块、第一列表生成模块以及第二列表生成模块;该数据获取模块,用于获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;该第一列表生成模块,用于根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;该第二列表生成模块,用于将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
为了解决目前软件升级时,软件管理客户端向用户终端主动推荐的可升级软件不够精准、过于笼统的问题,本实施例中提出了一种软件升级推荐的装置,可利用软件管理客户端及后台数据上报机制,实现将用户终端的软件使用频率、升级频率等数据综合考虑,再通过一定算法计算后得到向用户终端推荐可升级软件列表。
参照图6,在本发明另一实施例中,上述装置还可包括:重排序模块,用于通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
参照图4,本实施例中可通过软件管理客户端收集而来的软件使用频率、后台服务器所记录的软件升级频率以及统计的升级量白名单top20三方的数据,综合生成一个GUID对应的待升级软件列表;再通过一定算法将该列表重新排序,并与GUID本地软件库比对,生成向用户推荐软件升级的软件升级推荐列表。
GUID本地软件的使用频率:通过数据库(比如sqlite,一种轻型的数据库)记录本地软件启动文件(exe文件)最后运行的时间,计算使用频率时可从sqlite的数据库里找到该软件安装目录下最后一次启动的时间,将这个时间与本地当前时间作对比:
如果与本地时间差小于3天,定义为经常使用的软件;若与本地时间小于7天,定义为有时使用的软件;若与本地时间差小于30天,定义为很少使用的软件;若与本地时间差大于30天,定义为从未使用的软件。最后将所有定义为经常使用的软件列入待升级软件列表,如果数量较多则可进一步挑选,比如可挑选经常使用的前5名(top10)列入待升级软件列表。
GUID软件升级频率:通过后台服务器,记录每一个GUID上用户终端升级软件的记录。当用户通过软件管理客户端升级了一款软件,后台服务器就会记录该软件被升级过1次,如果下一次用户再通过软件管理客户端对该软件进行了升级,后台服务器会记录该软件被升级过2次;未被升级过的软件,升级记录为0。每周从升级记录列表中挑选升级次数名次靠前(比如tops10)的软件,放入待升级软件列表。
升级量白名单:将软件管理中,升级量靠前(比如top10)的软件加入待升级软件列表。
将待升级软件列表通过一定算法,如:傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法等,将列表中的所有软件条目重新排序;将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
如本实施例的一具体实例中可采用权重算法重新排序:将列表中的所有软件条目,按照升级频率、使用频率和下载量排行三个属性,分别赋予不同的权重;然后将所有的软件条目按照权值比例计算后重新排序,得到新的列表;再将该列表与用户终端的本地软件库比对,将不在本地软件库的软件条目删除后,最后按照列表中剩余软件条目从前往后的优先级,向用户终端主动推荐可升级的软件。
上述软件升级推荐的装置,可通过对用户终端使用本地软件的频率、通过软件管理客户端更新软件的频率等来判断用户终端对不同软件升级意愿的强弱,从而更精准、智能地向用户终端主动推荐可升级的软件。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种软件升级推荐的方法,其特征在于,包括:
获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;
根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;
将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
2.根据权利要求1所述的软件升级推荐的方法,其特征在于,所述根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表的步骤之后还包括:
通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
3.根据权利要求2所述的软件升级推荐的方法,其特征在于,所述将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表的步骤包括:
将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的软件升级推荐的方法,其特征在于,所述软件使用频率通过查找数据库记录的本地软件启动文件最后一次启动的时间,将所述时间与本地当前时间作对比获取。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的软件升级推荐的方法,其特征在于,所述软件升级频率通过查找后台服务器针对用户终端升级软件的记录获得。
6.一种软件升级推荐的装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取用户终端中软件的使用参数和/或升级量白名单;所述使用参数包括:软件使用频率和/或软件升级频率;
第一列表生成模块,用于根据所述使用参数和/或升级量白名单生成待升级软件列表;
第二列表生成模块,用于将所述待升级软件列表与本地软件库匹配,生成用户终端的软件升级推荐列表。
7.根据权利要求6所述的软件升级推荐的装置,其特征在于,所述装置还包括:
重排序模块,用于通过傅里叶算法、贝叶斯算法或者权重算法对所述待升级软件列表进行重新排序。
8.根据权利要求7所述的软件升级推荐的装置,其特征在于,所述第二列表生成模块还用于:
将重新排序后的待升级软件列表与用户终端的本地软件库比对,删除所述待升级软件列表中不在本地软件库的软件条目,按照待升级软件列表中剩余软件条目从前往后的优先级重新生成软件升级推荐列表,向用户终端主动推荐可升级的软件。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的软件升级推荐的装置,其特征在于,所述软件使用频率通过查找数据库记录的本地软件启动文件最后一次启动的时间,将所述时间与本地当前时间作对比获取。
10.根据权利要求6至8中任一项所述的软件升级推荐的装置,其特征在于,所述软件升级频率通过查找后台服务器针对用户终端升级软件的记录获得。
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