CN103853604B - 应用程序管理方法及应用程序推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一应用程序管理方法和应用程序推荐方法，一种应用程序管理方法，包括：接收与安装在用户的设备上的多个应用程序有关的辅助信息；基于多个预定的规则，分析该辅助信息，且为每一个应用程序产生至少一个分析结果；根据该应用程序的分析结果，对在用户设备上安装的应用程序自动执行应用程序管理。该应用程序及应用程序推荐方法可以改善用户体验。

Description

应用程序管理方法及应用程序推荐方法
交叉引用
本发明要求于2012年11月23日递交的美国临时申请61/729,420的优先权。
技术领域
本发明涉及应用程序的管理和推荐，更具体地说，用于自动管理已安装的应用程序，并基于辅助信息和有关的计算机可读介质确定一个应用程序的推荐结果的一种方法。
背景技术
随着时代的发展，智能手机和平板电脑的应用程序(即，应用软件的数量)，会大大增加。智能手机/平板电脑内安装的应用程序可能不少。然而，并非所有的已安装的应用程序都是用户经常使用的。例如，一些应用程序是很长一段时间前安装的，但用户现在并不再使用，这将占用智能手机/平板电脑更大的内存空间，并有大量的更新通知。此外，在特定的时间或特定的位置，用户可能需要使用特定的应用程序。由于智能手机/平板具有大量的安装在其中的应用程序，为用户从已安装的应用程序中搜索特定的应用程序不是一项容易的任务。
因此，需要一种自动应用管理和推荐方案，以改善使用其中安装了许多应用的智能手机/平板电脑的用户体验。
发明内容
根据本发明的应用程序自动管理方法及基于附加信息决定的推荐结果，可解决上述改善用户体验的问题。
根据本发明的第一方面，一种应用程序管理方法，包括：接收与安装在用户的设备上的多个应用程序有关的辅助信息；基于多个预定的规则，分析该辅助信息，且为每一个应用程序产生至少一个分析结果；根据该应用程序的分析结果，对在用户设备上安装的应用程序自动执行应用程序管理。
根据本发明的第二方面，一种应用程序推荐方法，包括接收辅助信息；
基于多个预定的规则，分析该辅助信息，且为每一个候选的应用程序产生至少一个分析结果；自动确定被推荐的应用程序的推荐结果，该被推荐的应用程序是参考该候选的应用程序的分析结果从该候选的应用程序中选择。
本发明通过优选实施例和附图中示出的装置通过以下详细描述后，本领域中的一般技术人员依据本发明的发明精神实现本发明。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施方式的应用程序管理模块的方框示意图。
图2是图1所示的应用程序的APP认识模块的示范性实现的方框示意图。
图3是根据本发明的一个实施例应用程序推荐模块的方框示意图。
图4是图3所示的应用程序的APP认识模块示范性实现的方框示意图。
图5是表示用户设备的显示屏幕上显示的应用程序的热点区域的示意图。
图6是示出根据本发明的一个实施例的电子装置的示意图。
具体实施方式
在说明书及后续的申请专利范围当中使用了某些词汇來指称特定的元件。本领域一般技术人员应可理解，制造商可能会用不同的名词來称呼同样的元件。本说明书及后续的申请专利范围并不以名称的视差来作为区别元件的方式，而是以元件在功能上的视差来作为区别的基准。在通篇说明书及后续的请求项当中所提及的“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电气连接手段。因此， 若文中描述一第一装置电性连接于一第二装置，则代表该第一装置可直接连接于该第二装置，或透过其他装置或连接手段间接地连接至该第二装置。
图1是根据本发明的一个实施方式的应用程序管理模块的方框示意图。应用程序管理模块100被设置为自动管理安装在用户设备(例如，智能手机或平板)112的应用程序APP1-APPN，其中每个应用程序APP1-APPN从服务器设备114下载到用户的用户设备112，且然后安装在该用户设备112中。如图1所示，该应用程序管理模块100包括一个应用程序(APP)认识模块102、APP更新模块104和APP卸载模块106。该APP认识模块102被设置为接收安装在该用户设备112上与APP1-APPN有关的辅助信息INFAUX，且基于多个预定的规则分析该辅助信息INFAUX。因此，该APP认识模块102将基于至少一个预定的规则，为每个应用程序APP1-APPN产生至少一个分析结果。获得该应用程序APP1-APPN的分析结果后，该APP认识模块102参考分析结果以指示APP更新模块104或APP卸载模块106自动管理应用程序APP1-APPN的每一个。具体地，当该APP更新模块104被该APP认识模块102指示，一已安装的应用程序将自动更新成该服务器设备114上可用的最新版本；当该APP卸载模块106被该APP认识模块102指示，一已安装的应用程序会被自动卸载或删除，以释放占用的存储空间。简单地说，该应用程序管理模块100能够根据相应的分析结果，自动管理应用程序APP1-APPN中的每一个。以这种方式，该用户设备112的有限的系统资源的使用可以进行优化。该APP认识模块102进一步详情说明如下。
图2是图1所示的该APP认识模块102示例性实施方式的方框图。该APP认识模块102包括用户配置文件分析模块(user profile analysis module)202、服务器配置文件分析模块(server profile analysis module)204、设备配置文件分析模块(device profileanalysis module)206、APP决策模块208及用户反馈模块210。通过举例的方式，但不限制，上述提及的该辅助信息INFAUX可包括用户配置文件数据(user profile data)INF_U、服务器配置文件数据 (server profile data)INF_S和/或设备配置文件数据(device profiledata)INF_D。在一个优选的实施方案中，由该APP认识模块102分析的辅助信息INFAUX包括不同的配置文件数据。具体来说，所有用户配置文件数据INF_U、服务器配置文件数据INF_S和设备配置文件数据INF_D可被该APP认识模块102处理以获得更好的应用管理性能。然而，这并不意味着是对本发明的限制。
该用户配置文件数据INF_U由该用户设备112保持和提供，并包括用户使用安装在该用户设备112的应用程序APP1-APPN的行为信息。例如，对于每个应用程序APP1-APPN，该用户配置文件数据INF_U可能表示应用程序的最后使用时间，应用程序已被使用的位置，是否将该应用程序设置成一个最喜欢的应用程序等。该服务器配置文件数据INF_S由该服务器设备114维护和提供，并且可包括安装在该用户设备112的应用程序APP1-APPN的应用程序信息。例如，对于每个应用程序APP1-APPN，该服务器配置文件数据INF_S可能表示应用程序的最新版本、应用程序的用户平均评价，该应用程序是否在同一类别中是最好的、该应用程序的大小等。该设备配置文件数据INF_D由该用户设备112维护和提供，并包括与执行安装在该用户设备112的应用程序APP1-APPN有关的设备能力信息。例如，该设备配置文件数据INF_D可表示中央处理单元(central processing unit，CPU)的时钟频率，图形处理单元(graphics processing unit，GPU)的时钟频率，面板分辨率，无线连接速度等。换句话说，该设备配置文件数据INF_D包括表示该应用程序是否可以顺利运行在用户设备112上的资源信息。
如上文所述，该APP认识模块102基于许多预设规则分析该辅助信息INFAUX，为每个已安装的应用程序来生成分析结果。在本实施例中，用户配置文件分析模块202被配置为包括定义在其中的预设规则RU1-RUn，该服务器配置文件分析模块204被配置为包括定义在其中的预设规则RS1-RSm，该设备配置文件分析模块206被配置为包括定义在其中的预定规则RD1-RDp。应该指出的是，在各配置文件分析模块中定义的预设规则的数量，可以根据实际的设计要求/考虑调整。
对于每一个应用程序APP1-APPN，基于用户个性化数据INF_U，用户配置文件分析模块202通过检查该预设规则RU1-RUn，产生分析结果U1-Un。基于服务器配置文件数据INF_S,该服务器配置文件分析模块204通过检查该预设规则RS1-RSm，产生分析结果S1-Sm。基于设备配置文件数据INF_D,该设备配置文件分析模块206通过检查该预设规则RD1-RDp，产生分析结果D1-Dp。在一范例性设计中，该用户配置文件分析模块202、该服务器配置文件分析模块204及该设备配置文件分析模块206可分别执行。以下给出几个实施例。然而，这些实施例并非对本发明的限制。在另一示范性设计中，该用户配置文件分析模块202、该服务器配置文件分析模块204及该设备配置文件分析模块206可互相交换信息。因此，当一个分析模块检查是否符合一预定规则时，其他分析模块提供的附加信息也可被参考用于做出决定。
关于该用户配置文件分析模块202，一预设规则RU1可检查是否用户最后一次使用一应用程序是6个月以前。当满足该预设规则RU1，该分析结果U1被设置成一第一逻辑值(如0)以表示该应用程序可以被卸载/删除。否则，该分析结果U1被设置成一第二逻辑值(如：1)以表示该应用程序可以被更新。另一预设规则RU2可检查是否用户设备112所在的一当前位置是否是该应用程序被使用过的同一位置。当满足该预设规则RU2，该分析结果U2被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果U2被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。另预设规则RU3可检查是否该应用程序被用户设置成一喜爱应用程序。当满足该第三预设规则RU3，该分析结果U3被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果U3被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。
关于该服务器配置文件分析模块204，一预设规则RS1可检查该应用程序的最近一版本是否是一新版本。当满足该预设规则RS1，该分析结果S1被设 置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果S1被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。另一预设规则RS2可检查是否该应用程序的用户平均评价值高于一临界值(如3星级)。当满足该预设规则RS2，该分析结果S2被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果S2被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。另一预设规则RS3可检查该应用程序是否是同类型中最好的，当满足该预设规则RS3，该分析结果S3被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果S3被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。另一预设规则RS4可检查该应用程序的大小是否大于一临界值(如：100M比特)，当满足该预设规则RS4，该分析结果S4被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。否则，该分析结果S4被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。
关于设备配置文件分析模块206，一预设规则RD1可检查该应用程序在被更新后，是否可以在该用户设备112上平稳地运行。当满足该预设规则RD1，该分析结果D1被设置成该第二逻辑值(即：1)，以指示该应用程序可以被更新。否则，该分析结果D1被设置成该第一逻辑值(即：0)，以指示该应用程序可以被卸载或者删除。
在接收为每一已安装的应用程序产生的该分析结果U1-Un、S1-Sm，D1-Dp后，该APP决策模块208基于相应的分析结果U1-Un、S1-Sm，D1-Dp，为每一已安装的应用程序计算一最后的分数。因此，该APP决策模块208相应于应用程序APP1-APPN分别获得最后分数SC1-SCN。作为范例但不作为限制，每一最后分数SC1-SCN可使用如下公式进行计算。
SCORE(用户)＝U1+U2+U3+…+Un (1)
SCORE(服务器)＝S1+S2+S3+…+Sm (2)
SCORE(设备)＝U1+U2+U3+…+Up (3)
SCORE(最终)＝SCORE(用户)+SCORE(服务器)+SCORE(设备)(4)
如上所述，当决定该应用程序需要被卸载/删除，一分析结果被设置成该第一逻辑值(即，0)；当它确定该应用程序需要被更新，该分析结果被设置成该第二逻辑值(即，1)。因此，如果SCORE(用户)≥(n/2)，用户配置同意更新该应用程序的动作，如果SCORE(用户)<(n/2)，用户配置同意卸载/删除该应用程序的动作。同样地，如果SCORE(服务器)≥(m/2)时，服务器配置同意更新应用程序的动作，以及，如果SCORE(服务器)<(m/2)时，服务器配置同意卸载/删除该应用程序的动作。如果SCORE(设备)≥(p/2)，用户配置同意更新应用程序的动作，如果SCORE(设备)<(p/2)，设备配置同意卸载/删除应用程序的动作。在多数决定规则的情况下，只有当SCORE(最终)≥2，才进行更新应用程序的动作。换言之，该APP决策模块208确定该应用程序应该被更新时，该应用程序的最后得分是不小于2，并且确定应用程序的最终得分为小于2时，该应用程序被卸载/删除。应该指出的是，采用多数决定的规则来确定应用程序是否应更新或卸载，仅供说明之用。使用不同的判断规则作出决定也是可行的。
在另一种设计中，SCORE(用户)、SCORE(服务器)和SCORE(设备)中的每一个可被设置成一分析结果的加权总和。
SCORE(user)＝WU1*U1+WU2*U2+WU3*U3+…+WUn*Un (5)
SCORE(server)＝WS1*S1+WS2*S2+WS3*S3+…+WSm*Sm (6)
SCORE(device)＝WD1*U1+WD2*U2+WD3*U3+…+WDp*Up (7)
该权重因子WU1-WUn、WS1-WSm和WD1-WDp可基于分析结果的意义(significance ofthe analysis results)(例如，预设规则的意义)被配置。为每个已安装的应用程序得到最终得分的相同的目标被实现。
在本实施例中，该应用程序管理模块100还包括用户反馈模块210可以 检查一个用户偏好设置，以验证该APP决策模块208的决定。考虑该APP决策模块208决定是否应卸载/删除一个特定的应用程序的情况。当用户偏好设置表示该特定的应用程序是一个由用户设定的最喜爱的应用程序，该用户反馈模块210的操作来改变该APP决策模块208的决定，用于防止在特定的应用程序被错误地卸载/删除。
此外，用户反馈模块210可以进一步分析用户反馈来进行规则调整。例如，根据当前设置的预定规则，在应用程序管理模块100的控制下，一个特定的应用程序可能被自动卸载/删除。然而，在该特定的应用程序被的卸载/删除后，该用户反馈模块210发现，用户手动重新的安装该特定的应用程序，这意味着，自动卸载/删除该特定的应用程序的动作并没有满足用户的要求且当前设置的预定规则使得该APP决策模块208误判该特定的应用程序应被卸载/删除。因此，根据用户的反馈，该用户反馈模块210可以调整用户配置文件分析模块202，服务器配置文件分析模块204和设备配置文件分析模块206中定义的预定规则的至少一个。
另一个例子是，根据当前设置的预定规则，一个特定的应用程序可能会在该应用程序管理模块100的控制下被自动更新的。然而，更新该特定的应用程序后，该用户反馈模块210发现，用户手动卸载的特定的应用程序，这意味着，自动更新该特定的应用程序的动作并没有满足用户的要求，且目前所规定的规则使得该APP决策模块208误判该特定的应用程序应该被更新。因此，根据用户的反馈，该用户反馈模块210可以调整用户配置文件的分析模块202，服务器配置文件分析模块204和设备配置文件分析模块206中的预定规则中的至少一个。
简而言之，该应用程序管理模块100能够根据用户反馈微调预定的规则，提高应用程序管理的精度。以这种方式，该应用程序管理模块100有较少的用户干预，可以充分的管理已安装的应用程序，从而改善用户使用用户设备112的体验。
上述提到的判断原则用于应用程序管理，包括应用程序的更新和应用程序的删除和卸载，也可用于应用程序的推荐。请参照图3，是本发明一实施方式的应用程序推荐模块的方块示意图。该应用程序推荐模块300被配置用于自动确定一推荐结果ARR。举例来说，该推荐结果被用户设备(如智能手机或平板电脑)312参考以在该用户设备312显示屏上显示应用程序热点区(application hot zone)。其中，该应用程序热点区显示推荐结果ARR所指示的被推荐的应用程序的图标。如果该被推荐的应用程序还未被安装在该用户设备312中，可以从该服务器设备314上下载该被推荐的应用程序至该用户设备312，然后安装在该用户设备312上。如果一被推荐的应用程序已经安装在该用户设备312，该被推荐的应用程序能被该用户设备312直接选择和执行。
如图3所示，该应用程序推荐模块300包括事件分析模块302及APP认识模块304.该事件分析模块302被配置成侦测及分析事件，及据此产生事件分析结果EA，其中该事件分析结果EA被该APP认识模块304参考以决定一应用程序推荐范围AR。该事件可被地点和时间触发。举例来说，该用户设备312可配置全球定位系统(global positioning system，GPS)接收器。因此，该用户设备312的位置可被该事件分析模块302追踪。当该事件分析模块302侦测到该用户设备312移动了一段长的距离，该事件分析模块302可产生一事件分析结果EA表示一旅行事件。因此，该应用程序推荐范围AR被指向旅行相关的应用程序，如地图应用程序、餐馆应用程序、城市定位应用程序、WiFi搜寻应用程序等。此外，该用户设备312的当地日期及当地时间也可被该事件分析模块302追踪。当该事件分析模块302侦测到今天是一假期，该事件分析模块302可产生该事件分析结果EA指示一假期事件。因此，该应用程序推荐范围AR指向与假期相关的应用程序，如：游戏应用程序。
一般来说，该服务器设备314具有各种应用程序。该应用程序推荐范围AR被使用，以缩小搜索范围。更具体地，该APP认识模块304根据应用程序推荐范围AR，确定多个候选应用APP'1-APP'N，然后从该候选的应用程序 APP'1-APP'N中选择被推荐的应用程序。该应用程序推荐范围AR可以定义一个类别(例如，一个游戏类别)或多个类别的组合(例如，一个游戏类和体育类)。此外，该应用程序的推荐范围AR可以定义单一选择规则，也可以定义多个选择的组合规则。总之，适当设置的应用程序推荐范围AR，可以缓解应用程序推荐模块300的搜索负担。此外，应注意的该一个或多个候选应用程序APP'1-APP'N可以已被安装在用户设备312或尚未'安装在该用户设备312。
该APP认识模块304被配置用于接收辅助信息INFAUX'，并根据多个预设规则分析所述辅助信息INFAUX'。因此中，该APP认识模块304基于至少一个预设规则，为每个候选应用程序生成至少一个分析结果。在获得各候选应用APP'1-APP'N的分析结果后，该APP认识模块304参考该候选应用APP'1-APP'N的分析结果，自动确定从候选应用APP'1-APP'N选择被推荐的该应用程序的推荐结果ARR。该APP认识模块304进一步详情说明如下。
图4是图3所示的该APP认识模块304一示范性实施的一个方框图。该APP认识模块304包括用户配置文件分析模块402、服务器配置文件分析模块404、设备配置文件分析模块406、APP选择模块408、用户反馈模块410，以及一范围决定模块412。该范围决定模块412被用于为决定候选的应用程序APP'1-APP'N来确定一应用程序推荐范围AR。在本实施例中，该范围决定模块412可通过参考至少一个的事件分析结果EA和一个该移动设备312的用户所属的用户组Guser来确定应用程序推荐范围AR。例如，不同的用户可能被分类为不同的用户组，因为不同的用户可能有不同的最喜爱的应用程序。因此，根据用户设备312所属的用户组Guser推荐的应用程序，可以收窄搜索范围以实现更好的应用程序推荐的性能。
上述辅助信息INFAUX'可包括用户配置文件数据INF_U'、服务器配置文件数据INF_S'和/或设备配置文件数据INF_D'。在一个优选的实施方案中，该APP认识模块304要分析该辅助信息INFAUX包括的不同的配置文件数据。 具体而言，所有的用户配置文件数据INF_U'、服务器配置文件数据INF_S'和设备配置文件数据INF_D'可被该APP认识模块304处理以获得更好的应用程序推荐性能。然而，这并不意味着是对本发明的限制。
用户配置文件数据INF_U'由该用户设备312维护和提供，且包括用户偏好信息。例如，用户配置文件数据INF_U'可表示一个用户定义的推荐类别、用户设备312的当前位置、用户的喜好的应用程序(即，用户喜爱的免费应用程序或付费应用程序)等。服务器配置文件数据INF_S'由服务器设备314保持和提供，且包括候选应用APP'1-APP'N的应用程序信息。例如，对于每一个候选应用程序APP'1-APP'N，服务器配置文件数据INF_S'可能表示候选应用程序的下载次数，候选应用程序的用户的平均评价，候选应用程序的大小、候选应用程序的价格等。该设备配置文件INF_D'由用户设备312保持和提供，并包括有关设备执行候选应用APP'1-APP'N的能力信息。例如，该设备配置文件数据INF_D'可表示CPU的时钟频率、GPU的时钟速率、面板分辨率及无线连接的速度等等。换句话说，该设备配置文件数据INF_D'包括资源信息，它指示是否候选应用程序可以顺利地在用户设备312上运行。
如上文所述，应用程序推荐模块300基于许多预设规则分析所述辅助信息INFAUX'，为每个候选应用程序生成的分析结果。因此，该用户配置文件分析模块402定义了预设规则RU'1-RU'n在其中，该服务器配置文件分析模块404被配置为包括预定的规则RS'1-RS'm定义在其中，该设备配置文件分析模块406被配置为包括预设规则RD'1-RD'p定义在其中。对于每个候选应用APP'1-APP'N，该用户配置文件分析模块402通过检查基于用户配置文件数据INF_U'的预定规则RU'1-RU'n，生成分析结果U'1-U'n。服务器配置文件分析模块404通过检查基于用户配置文件数据INF_S'的预定规则RS'1-RS'm，生成分析结果S'1-S'm。该设备配置文件分析模块406通过检查基于用户配置文件数据INF_D'的预定规则RD1'-RD'p，生成分析结果D'1-D'P。应该指出的是，定义在各分析模块中的预设规则的数量，可根据实际的设计要求/考量调整。此外， 应用程序推荐采用的规则与应用程序管理采用的规则是不一样的。
在一个示范性的设计，该用户配置文件分析模块402、该服务器配置文件分析模块404和该设备配置文件分析模块406可以单独操作。下面给出几个例子。然而，这并不意味着是对本发明的限制。在另一个示例性的设计，该用户配置文件分析模块402、该服务器配置文件分析模块404和该设备配置文件分析模块406可以彼此交换信息。因此，当一个分析模块检查是否符合一预定规则时，其他分析模块提供的附加信息也可被参考用于做出决定。
关于该用户配置文件分析模块402，一个预设规则RU'1可检查该候选的应用程序是否属于用户定义的推荐类别。当满足预设规则RU'1，设置分析结果U'1为第一逻辑值(即，1)，表明该候选应用程序应该被推荐的，否则，分析结果U'1为第二逻辑值(即，0)表示不应该推荐该候选应用程序。另一种预定的规则RU'2可检查该候选应用程序是否是适合用户设备112的当前位置。当满足该预设规则RU'2，分析结果U'2设置为该第一逻辑值(即，1)，表明应该推荐该候选应用程序，否则，该分析结果U'2为该第二逻辑值(即，0)，表示不应该被推荐的候选应用程序。另一个预定的规则RU'3可以检查该候选的应用程序是否是用户所需的应用程序(即，当用户青睐免费应用程序时为一个免费的应用程序，或当用户青睐付费应用程序为付费应用程序)。当满足预定的规则RU'3，该分析结果U'3设置为该第一逻辑值(即，1)，表示应该推荐该候选应用程序，否则，该分析结果U'3设置为第二逻辑值(即，0)，以指示不应该推荐该候选应用程序。
关于服务器配置文件分析模块404，一个预定规则RS'1可检查是否数字下载次数大于阈值(例如，100K)。当满足预定的规则RS'1，分析结果S'1设置为所述第一逻辑值(即，1)，表示应该推荐候选应用程序，否则，该分析结果S'1是所述第二逻辑值(即，0)来表示不应该推荐该候选应用程序。另一个预定的规则RS'2可能会检查，用户的平均评价是否高于一个阈值(例如，4星级)。当满足预定的规则RS'2，该分析结果S'2设置为所述第一逻辑值(即， 1)，表示应该推荐该候选应用程序，否则，该分析结果S'2为第二逻辑值(即，0)来表示，不应该推荐该候选应用程序。另一种预定的规则RS'3可能检查应用程序的大小是否小于一个阈值(例如，50M字节)。当满足预定的规则RS'3，分析结果S'2被设置为所述第一逻辑值(即，1)，表示应该推荐候选应用程序，否则，该分析结果S'2被设置为所述第二逻辑值的(即，0)，表示不应该推荐候选应用程序。另一个预定的规则RS'4可能会检查，该应用程序的价格是低于阈值(如$2.99)。当满足预定的规则RS'4，分析结果S'4设置为所述第一逻辑值(即，1)，表示应该推荐候选应用程序，否则，该分析结果S'4是所述第二逻辑值(即，0)，以指示不应该推荐该候选应用程序。
关于该设备配置文件分析模块406，一个预设规则RD'1可能会检查该候选应用程序是否可以流畅运行在用户设备312上。当满足预设规则RD'1，该分析结果D'1被设置为所述第一逻辑值(即，1)，表示应该推荐该候选应用程序，否则，该分析结果D'1为所述第二逻辑值(即，0)，以指示不应该推荐该候选应用程序。
在接收为每一候选应用程序产生的分析结果U'1-U'n,S'1-S'm,D'1-D'p后，该APP选择模块408基于相应的分析结果U'1-U'n,S'1-S'm,D'1-D'p为每个候选应用程序计算的最后得分。因此，该APP选择模块408获取对应的候选应用APP'1-APP'N的最后得分SC'1-SC'N。在一个示例性的设计中，每一个的最后得分SC'1-SC'N使用下面的公式，可以计算出。
SCORE(用户)＝U'1+U'2+U'3+…+U'n (8)
SCORE(服务器)＝S'1+S'2+S'3+…+S'm (9)
SCORE(设备)＝D'1+D'2+D'3+…+D'p (10)
SCORE(最终)＝SCORE(用户)+SCORE(服务器)+SCORE(设备) (11)
在另一种设计中，每一个SCORE(用户)、SCORE(服务器)和SCORE(设备)可以被设置成一分析结果的加权总和。
SCORE(用户)＝WU'1*U'1+WU'2*U'2+WU'3*U'3+…+WU'n*U'n
(12)
SCORE(服务器)＝WS'1*S'1+WS'2*S'2+WS'3*S'3+…+WS'm*S'm (13)
SCORE(设备)＝WD'1*D'1+WD'2*D'2+WD'3*D'3+…+WD'p*D'p (14)
加权因子WU'1-WU'n,WS'1-WS'm及WD'1-WD'p可基于分析结果的意义(例如，预设规则的意义)被配置。为每个候选应用程序获得最后的比分的相同目标被实现。
如上所述，当确定需要推荐候选应用程序，一分析结果被设置成所述第一逻辑值(即，1)，当确定不需要推荐该候选应用程序时，该分析结果设置为所述第二逻辑值(例如，0)。因此，该候选应用程序的最后得分SCORE(最终)越大，作为被推荐的候选应用程序的优先级就越高。因此，该APP选择模块408选择为用户设备312推荐的候选应用程序中候选应用程序的最后得分大于其余的候选应用程序的N个候选应用程序，且因此确定相应的推荐结果ARR。N值可以是任何整数，取决于实际设计要求/考虑。
基于该推荐结果ARR，在用户的移动设备312的用户界面(user interface，UI)显示应用程序的热点区。请参考图5，是在用户设备312的显示屏幕上显示的应用程序热点区的一个例子。在此示例中，该APP选择模块408通过选择9个候选应用程序，确定推荐结果ARR，每个最后得分大于剩余的候选应用程序的最后得分的候选应用程序作为被推荐的应用程序。该被推荐的应用程序的图标C1-C9显示在用户设备312的显示屏幕502。在一个示例性的设计中，该图标为C1-C3的应用程序已经安装在用户设备312上为非透明的图标，而没有安装在用户设备312的应用程序的图标C4-C9是透明的图标。当用户点击一个非透明图标的C1-C3，选择一个相应的安装在该用户设备312上的应用程序，然后执行。当用户点击一个透明的图标C4-C9，相应的被推荐应用程序的安装过程将被激活。
在本实施例中，该APP认识模块304还包括用户反馈模块410可以分析用户的反馈进行规则调整。例如，根据当前设置的预设规则，一个特定的应 用程序可能会在应用程序推荐模块300的控制下自动被推荐。然而，当该特定的应用程序被推荐后，该用户反馈模块410发现，用户在很长一段时间并没有选择和使用被推荐的该特定应用程序，这意味着，自动推荐该具体的应用的动作并没有满足用户的要求，且当前设置的预设规则使得APP选择模块408错误地判断，应该推荐该特定的候选应用程序。因此，根据用户的反馈，该用户反馈模块410可以调整定义在用户配置文件分析模块402、服务器配置文件分析模块404和设备配置文件分析模块406中的至少一个预设规则。
再例如，根据当前设置的预定规则，在应用程序推荐模块300的控制下一个特定的应用程序不会自动被推荐。然而，在该应用程序的推荐结果ARR被确定后，该用户反馈模块410发现用户手动选择并使用并不是被推荐的该特定的应用程序。这意味着，自动推荐的应用程序的动作不能满足用户的要求，且当前设置的预定规则使APP选择模块408错误地判断，不应该推荐的该特定的应用。因此，根据用户的反馈，用户反馈模块410可以调整定义在用户配置文件的分析模块402、服务器配置文件分析模块404和设备配置文件分析模块406中的至少一个预设规则。
简而言之，该应用程序推荐模块300能够不同的地点，不同的日期和/或不同时间，自动推荐用户不同的应用程序，增强了使用用户设备312的用户体验。
上述应用程序管理模块100和应用程序推荐模块300可使用软件来执行。请参考图6，它是根据本发明的一个实施例的电子装置。通过举例的方式，但不限定，该电子装置600可以是用户设备312/112的一部分。该电子装置600包括处理器602和计算机可读介质604。例如，计算机可读介质604可以是非易失性存储器。该计算机可读介质604存储有具有第一应用程序代码PROG1和/或第二应用程序代码PROG2。当由处理器602执行第一应用程序代码PROG1，该第一应用程序代码PROG1指示该处理器602来执行应用程序管理，从而实现上述应用程序管理模块100。当由处理器602执行的第二应用程序代 码PROG2，该第二应用程序代码PROG2指示该处理器602来执行应用程序推荐，从而实现上述建议的应用程序模块300的。
在前面的详细描述，本发明已经参照特定的示例性实施例进行描述。但是很明显在不脱离本发明的精神和范围，如所附权利要求中所述设置的情况下，可以对其进行各种修改。因此，上述详细描述被认为是说明性的意义，而不是限制性的详细说明和附图。

Claims (16)

1.一种应用程序管理方法，其特征在于，包括：
接收与安装在用户的设备上的多个应用程序有关的辅助信息；
基于至少一个预定的规则，分析该辅助信息，且为至少一个应用程序产生至少一个分析结果；
根据该应用程序的分析结果，对在用户设备上安装的该应用程序自动执行应用程序管理，包括：
基于相应于特定的应用程序的至少一个分析结果，计算安装在该用户设备上的该特定的应用程序的最终得分；
依据该最终得分，有选择地执行应用程序管理于该特定的应用程序上。
2.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该应用程序管理包括应用程序更新。
3.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该应用程序管理包括应用程序卸载或删除。
4.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该辅助信息包括用户配置文件数据，该用户配置文件数据包括使用该应用程序的用户行为信息。
5.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该辅助信息包括服务器配置文件数据，该配置文件数据包括该应用程序的应用信息，且保留在服务器设备上。
6.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该辅助信息包括设备配置文件数据，该设备配置文件数据包括与执行该应用程序相关的设备能力信息。
7.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该辅助信息包括多个不同的配置文件数据，包括用户配置文件数据、服务器配置文件数据和设备配置文件数据中的至少两个，其中该用户配置文件数据包括使用该应用程序的用户行为的信息，该服务器配置文件数据包括保持在服务器设备上的应用程序的应用信息，该设备配置文件数据包括执行该应用程序有关的设备能力信息。
8.如权利要求1所述的应用程序管理方法，其特征在于，该应用程序管理方法进一步包括：
接收用户反馈；及
分析该用户反馈，以调整该预设规则的至少一个。
9.一种应用程序推荐方法，包括：
接收辅助信息；
基于至少一个预设规则，分析该辅助信息，且为至少一个候选的应用程序产生至少一个分析结果；
自动确定被推荐的应用程序的推荐结果，该被推荐的应用程序是参考该候选的应用程序的分析结果从该候选的应用程序中选择的，其中该自动确定被推荐的应用程序的推荐结果的步骤包括：
基于相应于该候选的应用程序的该至少一个分析结果，计算该每一个候选的应用程序的最终得分；
比较该多个候选的应用程序的最终得分，以确定该推荐结果。
10.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该辅助信息包括用户配置文件数据，该用户配置文件数据包括用户喜好信息。
11.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该辅助信息包括服务器配置文件数据，该服务器配置文件数据包括该候选的应用程序的应用信息，且保留在服务器设备上。
12.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该辅助信息包括设备配置文件数据，该设备配置文件数据包括与执行该应用程序相关的设备能力信息。
13.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该辅助信息包括多个不同的配置文件数据，包括用户配置文件数据、服务器配置文件数据和设备配置文件数据中的至少两个，其中该用户配置文件数据包括使用该候选的应用程序的用户行为的信息，该服务器配置文件数据包括保持在服务器设备上的该候选的应用程序的应用信息，该设备配置文件数据包括执行该候选的应用程序有关的设备能力信息。
14.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该应用程序推荐方法进一步包括：
接收用户反馈；及
分析该用户反馈，以调整该预设规则的至少一个。
15.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该应用程序推荐方法进一步包括：
依据至少一事件，确定应用程序推荐范围；
依据该应用程序推荐范围，确定该候选的应用程序。
16.如权利要求9所述的应用程序推荐方法，其特征在于，该方法进一步包括：
基于使用用户设备的用户属于的至少一用户组，确定应用程序推荐范围；
基于该应用程序推荐范围，确定该候选的应用程序。
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