CN104704522A - 推荐原生应用 - Google Patents
推荐原生应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104704522A CN104704522A CN201380052735.2A CN201380052735A CN104704522A CN 104704522 A CN104704522 A CN 104704522A CN 201380052735 A CN201380052735 A CN 201380052735A CN 104704522 A CN104704522 A CN 104704522A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- native applications
- user
- computing device
- mobile computing
- computer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
- G06F16/9562—Bookmark management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/60—Software deployment
- G06F8/61—Installation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/34—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications involving the movement of software or configuration parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
在一个实施方式中,一种计算机实现的方法包括通过计算机系统从与特定用户相关联的一个或者多个计算设备访问描述特定用户对一个或者多个基于计算机的服务的使用的信息;标识与一个或者多个服务相关联的一个或者多个原生应用,其中一个或者多个原生应用被配置为由一种或者多种类型的移动计算设备安装和执行;基于该信息和一个或者多个基于计算机的服务的使用的一个或者多个阈值水平确定是否推荐一个或者多个原生应用;以及基于该确定提供与特定用户相关联的并且标识一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2012年8月17日提交的名称为“RECOMMENDINGNATIVE APPLICATIONS”的第13/588,824号美国申请的优先权,其公开通过引用并入本文。
技术领域
本公开涉及相关移动应用软件的标识和向移动计算设备的通知/分配。
背景技术
移动计算设备,诸如智能电话,最近几年在成熟度上已经大大地提高。很多移动设备现在可以具有从第三方加载到它们上的应用,诸如允许用户阅读特定报纸、玩游戏并且执行各种商业功能的应用。
移动应用可以被分类为至少两组或者类型:原生应用和网络应用。网络应用通常作为单独地加载到计算设备上的浏览器的一部分运行,其中原生应用可以脱离web浏览器执行。web浏览器可以容易编码并使用,而原生应用可以提供不由HTML编码的限制或者可以被加载在设备上的特定浏览器约束的更加丰富的体验。
发明内容
本文档讨论用于标识用户有可能感兴趣的原生应用并且向用户提供获取在他们的移动计算设备上的标识的原生应用的机会的系统和技术。例如,计算机系统可以基于可以指示用户对一个或者多个原生应用感兴趣的各种信息标识特定移动设备用户的兴趣,这些信息诸如是标识用户使用基于网络的服务(针对其可能存在相关联的原生应用)、用户的web浏览历史、用户设置的浏览器书签、和/或特定用户的熟人(例如,社交网络朋友)使用的原生应用的信息。针对用户标识的使用兴趣、标识与用户的标识的兴趣相一致的特定原生应用的信息可以以各种方式被提供给用户,诸如通过显示在移动计算设备上的推送通知、移动计算设备上的特定原生应用的自动安装、和/或在提供应用推荐的应用商店的部分中的特定原生应用的标识。
在一个实施方式中,一种计算机实现的方法通过计算机系统从与特定用户相关联的一个或者多个计算设备访问描述特定用户对一个或者多个基于计算机的服务的使用的信息;通过计算机系统标识与一个或者多个服务相关联的一个或者多个原生应用,其中一个或者多个原生应用被配置为由一种或者多种类型的移动计算设备安装并且执行;通过计算机系统基于信息和一个或者多个基于计算机的服务的使用的一个或者多个阈值水平确定是否推荐一个或者多个原生应用;以及基于该确定通过计算机系统提供与特定用户相关联并且标识用于安装在与特定用户相关联的特定移动计算设备上的一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
在另一实施方式中,一种计算机实现的方法包括通过计算机系统访问标识与特定用户在一个或者多个社交网络上至少具有阈值熟人关系的多个用户的社交网络信息;通过计算机系统标识(i)安装在与多个用户相关联的移动计算设备上的和(ii)未安装在与特定用户相关联的特定移动计算设备上的一个或者多个原生应用;基于在与多个用户相关联的移动计算设备上的一个或者多个原生应用的安装或者使用的频率确定是否推荐一个或者多个原生应用;以及基于该确定通过计算机系统提供与特定用户相关联并且标识用于安装在特定移动计算设备上的一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
在另一实施方式中,一种用于提供对原生移动应用的推荐的计算机系统包括:编程以从与特定用户相关联的一个或者多个计算设备访问描述特定用户对一个或者多个基于计算机的服务的使用的信息的数据采集系统;编程以标识与一个或者多个服务相关联的一个或者多个原生应用的原生应用发现系统,其中一个或者多个原生应用被配置有一种或者多种类型的移动计算设备安装并且执行;编程以基于信息和一个或者多个基于计算机的服务的使用的一个或者多个阈值水平确定是否推荐一个或者多个原生应用的原生应用选择系统;以及编程以基于原生通过应用选择系统的确定提供与特定用户相关联的并且标识用于安装在与特定用户相关联的特定移动计算设备上的一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐的推荐单元。
在某些实施方式中,这样的系统和技术可以提供一种或者多种好处。例如,已经使用特定网络服务的用户可以被标识,并且然后可以被呈现下载与网络服务相关联的原生应用的机会。网络服务提供者可以从改善的或者更频繁的用户访问中受益。这样的好处可以被实现,而提供者不必服务原生应用本身;相反,原生应用市场可以被参考并且可以处理这样的处理(包括处理原生应用的存储、与应用开发者的交互、用于下载应用的带宽以及关于应用购买的财务交易的处理)。
用户可以通过意识到他们感兴趣并且否则可能不知道的原生应用而从改善的体验中受益。例如,用户可以在他/她的台式计算机上使用网络服务,而不知道用于该网络服务的原生应用对于用户的移动计算设备是可用的。通过意识到这样的原生应用,用户可以在他/她的移动计算设备上安装并且运行原生应用,这可以允许用户访问由移动计算设备上的原生应用提供的附加的特征(例如,基于运动和/或基于位置的传感器的特征)。用户也可以通过不用搜索其中他们可能具有特定兴趣的原生应用而节省时间。
广告商也可以从向用户提供原生用户建议中受益。例如,通过增加使用原生应用的用户的数目,广告商可以能够在原生应用中提供比通过网络应用提供的广告更丰富的广告体验。在另一示例中,广告商可以能够定位有可能对特定原生应用感兴趣的用户并且向这样的用户提供折扣的定价,这可以提高由广告商提供的广告的效果。
在附图和以下描述中阐述一个或者多个实施方式的细节。从描述和附图中,并且从权利要求书中,其他特征和优点将显而易见。
附图说明
图1A至图1B描绘了用于确定并且向移动计算设备的用户提供原生移动应用的示例系统的概念图。
图2描绘了用于确定并且向移动计算设备提供对原生移动应用的推荐的示例系统。
图3A至图3B描绘了用于提供原生应用推荐的示例技术的流程图。
图4是用于向移动计算设备提供对原生移动应用的推荐的示例技术的流程图。
图5是示例计算设备的框图。
在附图中,同样的附图标记通篇指类似的元件。
具体实施方式
原生移动应用(也可以被称为“app”)的数目近些年来已经增加。对于很多可用的网络服务,像通过银行网站提供的银行服务和通过电子邮件网站提供的电子邮件服务,存在用于多个不同的移动计算设备平台的可用的原生应用。然而,很多用户没有意识到原生应用对于用户使用的网络服务是可用的。例如,更复杂的网络服务的用户可能假设网络服务的特征在移动计算设备上是不可用的并且因此,可能不会调查对应的原生应用是否可用。在另一示例中,让移动用户设备用户从通过应用市场可用的所有原生应用之间标识特定原生应用可以是困难的。本文档描述了用于标识用户可能感兴趣的原生应用并且用于通知这样的原生应用的用户以便改善原生应用发现的计算机系统和技术。
图1A描绘了用于确定并且向特定移动设备用户推荐有关原生移动应用的示例系统100的概念图。总体上讲,系统100提供了机制,通过该机制用户可以基于web浏览活动和指示用户可能对获得特定原生应用感兴趣的其他信息被通知原生应用的存在。
示例系统100包括与特定用户相关联的计算设备102、104、106。计算设备102、104和106可以是各种合适的计算设备中的任何计算设备,诸如台式计算机(例如,102)、膝上型计算机(例如,106)、移动计算设备(例如,104)(例如,智能电话、蜂窝电话、个人数字助手(PDA))和/或平板计算设备。
示例系统100还包括通过一个或者多个网络(例如,因特网、3G/4G网络)向在客户端/服务器配置中的用户提供基于网络的服务的服务提供者计算机系统110和114。服务提供者计算机系统110和114可以是各种合适的计算机系统中的任何计算机系统,诸如基于云的分布式计算系统。服务提供者计算机系统110和114均可以提供各种计算机服务中的任何计算机服务,诸如财务管理服务、电子邮件服务、新闻摘要服务、社交网络服务、线上合作服务、日历管理服务、音频和视频会议服务以及购物服务。
系统100还可以包括应用市场计算机系统112,即实现允许用户浏览移动应用并且将移动应用下载到诸如图1A中描绘的移动设备104之类的兼容的计算设备等的在线软件商店的商业系统。应用市场计算机系统112可以是各种合适的计算系统中的任何计算系统,诸如基于云的分布式计算机系统。计算设备102、104和104以及计算机系统110、112、114可以通过诸如因特网、LAN、广域网(WAN)、虚拟私人网络(VPN)、无线网络、蜂窝网络、3G/4G网络、光纤网络或其任何组合之类的一个或者多个网络与彼此通信。
在该示例中,移动设备104是可以诸如web浏览器应用之类的包括安装在其上的若干应用的手持计算设备(例如,智能电话)。这样的web浏览器被配置使得用户能够访问与由诸如服务提供者110和114之类的服务器托管的网站相关联的资源,以及由应用市场系统112提供的软件。例如,并且在该示例中假定服务提供者110托管像纽约时报(New York Times)的在线报纸网站,用户可以与移动设备104上的浏览器交互以请求访问由服务提供者110管理的网页http://nytimes.com。作为响应,服务提供者110可以向用户设备104返回与网络相关联的内容“HTML/JScript/等等”。然而,移动设备104上的浏览器可能不是用于诸如阅读纽约时报之类的一些任务的最优软件应用。相反,向用户提供与浏览器相比改善的体验质量的原生移动应用可以是可用的。
如在下文中更详细地讨论的,用户对原生应用的兴趣可以从计算设备上而不是用户的移动计算设备上的用户活动中标识。例如,由台式计算设备102和膝上型计算设备106上的服务提供者系统110和114提供的网络服务的使用可以指示计算设备102-106的用户有可能对在移动计算设备104上安装特定原生应用感兴趣。在其他计算设备上的这样的活动由示例步骤A和B表示。例如,台式计算设备102通过经过计算机网络发送请求120(步骤A)访问由基于网络的应用服务提供者110提供的服务,并且服务提供者110通过向台式计算设备102提供所请求的服务122(步骤B)而进行响应。
计算设备102和/或服务提供者110可以被配置为向应用市场系统112提供使用信息124(步骤C)。如果用户已经通过用户的计算设备102和/或通过诸如服务提供者计算机系统100之类的其他计算设备提供对共享这样的信息的许可,使用信息124可以仅向应用市场112提供。例如,提供使用信息124可以基于通过选择加入特性的用户许可。使用信息124可以是各种类型的信息。例如,通过用户许可,可以提供涉及用户web浏览历史的信息。这可以包括用户在一个时间段访问特定网站的次数,和/或标识用户与特定网站交互所花费的持续时间的信息。可以在步骤C中向应用市场系统112提供的使用信息124的另一示例可以是用户的书签网站。进一步地,使用信息124可以基于用户的接收到的电子邮件消息或者电子邮件订阅。
在本文档中所描述的技术在合适的情况下可以允许用户概括或者以其他方式匿名化向中央计算机服务提供的个人信息,诸如向应用市场系统112和/或向服务提供者系统110和114。例如,在合适的地方,用户可以被提供有可能需要获得特定信息以便正常工作的个性化服务的选择加入或者选择退出的选择。此外,可以诸如通过根据诸如邮政编码之类的相对大的地理度量标准报告或者保存用户的位置来概括用户的位置或者其他信息。此外,服务可以限制其中这样的信息可以被使用或者共享的方式,和/或信息可以被存储的时间长度。这样的因素可以告知用户,该用户在合适的情况下可能选择提供或多或少的信息,诸如在步骤C和C’(124和130)中提供的使用信息,同时认识到随着所获得的信息的水平的降低,可能降低向他们提供的服务的水平。
来自用户的计算设备中的一个以上的用户设备的使用信息可以被聚合用于特定用户。例如,也可以基于膝上型计算设备106上的用户活动提供使用信息。例如,用户可以操作膝上型计算设备106经由一个或者多个网络访问如图1A所描绘的其他服务提供者114的计算机系统。以与针对计算机102的早先描述类似的方式,膝上型计算机106在步骤A’中向其他服务提供者系统114发送请求126。作为响应,其他服务提供者系统114在步骤B’中向膝上型计算机106提供服务128。与上文所描述的步骤C类似,使用信息130可以通过膝上型计算机106和/或它已经访问的计算机系统(例如,其他服务提供者114)提供给应用市场系统112(步骤C’)。再进一步,移动设备104或者它已经访问的计算机系统也可以向应用市场系统112提供类似的使用信息。该示例说明,对于单个用户,多个源和多种类型的使用信息可以向诸如应用市场系统112之类的计算机系统提供以便构建用户的计算兴趣的完整轮廓。
应用市场系统112被配置为接收、存储和处理由计算设备102和106和/或服务提供者计算机系统110和114提供的使用信息124和130。特定用户的使用信息可以来自与用户相关联的多个计算设备,并且可以是如前文所描述的各种类型的信息(例如,书签、浏览历史、电子邮件、电子邮件订阅等)。应用市场系统112可以聚合与特定用户相关联的使用信息的全部。换言之,应用市场系统112可以汇集从与特定用户相关联的多个计算设备(例如,在示例系统100中的102、104和106)接收的信息。示例系统100的应用市场系统112聚合特定用户的使用信息124和130,如步骤D(132)所描绘的。
在步骤E中,应用市场系统112可以处理和分析所聚合的使用信息以标识用户兴趣(134)。可以提供用户的兴趣的排序的和/或加权的集合。可以以各种方式指出用户兴趣,诸如对特定主题、网站、特定基于网络的服务、关键字、网站类型(例如,新网站、社交网络网站)的兴趣。例如,如果用户以至少阈值频率使用由服务提供者110和114提供的基于网络的服务和/或在一段时间内使用该服务至少阈值持续时间,则用户可以由应用市场112标识为对这些基于网络的服务感兴趣。
使用在步骤E(134)中所标识的兴趣,应用市场系统112可以标识用户可能有兴趣在移动计算设备104上安装的原生应用,如由步骤F(136)指出。例如,涉及特定基于网络的服务的用户兴趣可以用于标识对应于基于网络的服务的原生应用。在基于网络的服务与原生应用之间的这样的关联可以以各种合适的方式中的任何方式标识,诸如通过访问由各种移动应用商店存储的标识对应于为销售提供的特定原生应用的基于网络的服务的和/或由移动应用商店下载的信息、解析提供有基于网络的服务的标识对应的原生应用的信息(例如,元标签数据)(例如,唯一地标识由一个或者多个应用商店提供的对应的原生应用的信息)、和/或执行自动化网络抓取以发现提供在网站上的原生应用。应用市场系统112至少可以使用在步骤E(134)中标识的用户兴趣信息和关联原生应用与基于网络的服务的信息以标识其中用户可能感兴趣的一个或者多个原生应用。例如,如果用户使用由服务提供者110和114提供的基于网络的服务,并且存在与由服务提供者110提供的基于网络的服务而不是由服务提供者114提供的基于网络的服务相关联的原生应用,则应用市场112可以推荐与由服务提供者110提供的服务相关联的原生应用。
其他信息也可以用于标识向移动计算设备104推荐的原生应用。例如,指示哪个原生应用先前已经被安装在移动计算设备104上的信息可以用于提供原生应用推荐。例如,如果用户已经安装特定类型的原生应用,诸如游戏和生产力应用(例如,文字处理应用、电子数据表应用),这样的安装可以指明用户有兴趣在移动计算设备104上运行和安装特定类型的应用。应用市场112可以使用用户对特定类型的应用的兴趣以标识推荐安装在移动计算设备104上的原生应用。在另一示例中,如果特定应用先前被安装在移动计算设备104上并且然后被卸载,则应用市场112在提供原生应用推荐时可以将该特定应用从推荐中排除。
在步骤G(138)中,应用市场系统112可以向用户的移动计算设备104发送关于在步骤F(136)中标识被推荐的原生应用的推荐。推荐可以以各种合适方式中的任何方式提供给移动计算设备104,诸如提供关于所标识的原生应用的信息用于在移动计算设备104上向用户展示(例如,提供将由移动计算设备104显示的文本和/或图像推荐)和/或向移动计算设备104提供所标识的原生应用用于安装/使用。响应于来自移动计算设备104的请求(未绘出),原生应用推荐可以通过应用市场系统112向移动计算设备104提供。例如,移动计算设备104可以被配置以周期性地请求对来自应用市场系统112的原生应用的推荐。在另一示例中,来自移动计算设备104的这样的请求可以包括对来自应用市场系统112的其他内容的请求,诸如来自原生应用的对移动计算设备104上的应用市场的请求和/或来自运行在移动计算设备104上的web浏览器的对用于应用市场的网页的请求。响应于来自移动计算设备104的这些其他请求,应用推荐可以被提供,并且可以利用由移动计算设备104请求的来自应用市场系统112的其他内容向用户展示。
在另一示例中,应用市场系统112可以被配置以向移动计算设备104推送推荐而不接收对这样的推荐的显式(例如,对原生应用推荐的请求)或者隐式请求(例如,对来自应用市场系统112的其他内容的请求)。这样的向移动计算设备104推送请求的机制可以由应用市场系统112基于对于这样的特性选择加入的移动计算设备104的用户提供。当新的原生应用和/或已经被标识用于向用户推荐的原生应用的新的版本变得可用时,和/或当移动计算设备104的用户被标识为至少具有对向用户推荐的特定原生应用感兴趣和/或购买向用户推荐的特定原生应用的阈值可能性时,原生应用推荐可以通过应用市场系统112在各种合适的时间中的任何时间向移动计算设备104提供,诸如周期性地(例如,一周一次、一月一次、一季度一次)。
在一些实施方式中,所推荐的原生应用可以被自动下载并且在一些情况下安装在移动计算设备104上,如由步骤H(140)指示。例如,移动计算设备104可以被配置为,响应于从应用市场系统112接收原生应用推荐,自动地下载并且在一些情况下安装来自应用市场系统112的和/或来自提供原生应用的另一计算机系统的所推荐的原生应用。这样的自动下载可以被延迟直到合适的时间,诸如当移动计算设备104闲置(例如,在夜里)时、当特定网络连接可用时(例如,可用的wifi连接、至少最小数据传输率、至少最小剩余容量在用于移动计算设备104的周转数据计划上)、和/或当满足特定设备条件时(例如,连接到外部电源、至少最小电池电量)。在另一示例中,所推荐的原生应用可以通过与应用推荐相关联的应用市场系统112向移动计算设备104推送。用户可以选择加入移动计算设备104以自动地下载和/或安装所推荐的原生应用。
关于所推荐的原生应用的通知可以被提供在移动计算设备104上,如步骤I(142)指出。这样的通知可以以各种合适的方式中的任何方式提供,诸如通过提供将输出在移动计算设备104上的通知(例如,在移动计算设备104上提供推送通知)和/或通过在移动计算设备104上的一个或者多个特定位置处放置用于所推荐的原生应用的条目(例如,在移动计算设备104上的特定文件夹中放置自动下载/安装的原生应用、在移动计算设备104的桌面上的指定区域中放置用于自动下载/安装的原生应用的图标、向用于用户的推荐的列表添加标识所推荐的原生应用的信息)。在一些实施方式中,移动计算设备104的用户可以备选地和/或附加地选择通过与用户相关联的一个或者多个通信账户(例如,电子邮件、文本消息、语音邮件、社交网络站点上的通知)接收移动原生应用推荐。在这样的实施方式中,向移动计算设备104提供的通知可以通过一个或者多个指定的通信账户(例如,电子邮件、文本消息)向移动计算设备104提供并且可以使用诸如电子邮件应用和/或文本消息应用之类的与通信信道相关联的一个或者多个应用展现在移动计算设备104上。
示例用户接口144描绘了可以在移动计算设备104上提供的用于自动安装在移动计算设备104上的所推荐的原生应用的示例通知。在所描绘的示例中,原生应用Y被自动地安装在移动计算设备104上。可视化通知145(例如,推送通知)被展现在指示应用Y已经被安装在移动计算设备104上的用户接口144中。诸如音频通知之类的其他类型的通知也是可能的。
关于应用Y的另一通知通过在用户接口144的指定用于新推荐、下载和/或安装的原生应用的特定区域146中放置用于应用Y的图标147。用于应用Y的图标147的位置与用于应用W的另一图标148的位置形成对比,应用W是先前安装在移动计算设备104上的应用(不是新推荐的原生应用)。区域146可以允许用户轻易地标识移动计算设备104上的新推荐和/或安装的原生应用,使得它们不在用户接口144中的更大的图标池之中丢失。用户可以通过提供指示保留所推荐的原生应用的用户意向将所推荐的原生应用从指定区域146中转移出来并且放到移动计算设备104上的原生应用的通用池中(例如,诸如与图标148相关联的原生应用“W”),诸如通过选择图标147、通过将图标147从区域146中拖出、通过安装原生应用Y(如果原生应用Y也未被自动安装)、和/或通过发布和运行与图标147相关联的原生应用Y。如果用户在阈值时间段(例如,一天、一周、一月)内未将应用Y从区域146中转移出来,则移动计算设备104可以从移动计算设备104中卸载和/或删除原生应用Y。
在移动计算设备104上安装原生应用之后,原生应用可以提供与由web浏览器接口提供的特性相比增强的特性或者改善的性能。例如,原生应用可以包括特定于在移动计算设备104上可用的附加的类型的输入的特性,诸如基于运动的控制(例如,倾斜移动计算设备104、摇晃移动计算设备104)、基于触摸屏的控制(例如,叩击和/或划过触摸屏)和/或基于位置的特性(例如,提供基于移动计算设备104的当前位置的特定内容)。
作为系统100的说明性示例,服务提供者系统110可以提供计算设备102的用户可以访问的用于管理财务(例如,银行账户、退休账户、股票账户)的基于网络的服务。与来自移动计算设备104的访问相反,如由步骤A(120)和步骤B(122)指出的由服务提供者110提供的服务来自计算设备102的使用,可以指出用户未意识到针对该服务的原生应用和/或可以在原生应用上可用的附加的特性(例如,在基于浏览器的特性之外的可以通过从移动计算设备104上的web浏览器应用访问由服务提供者110提供的服务所提供的特性)。基于指示用户已经访问由服务提供者110提供的财务服务的使用信息,应用市场系统112可以提供向移动计算设备104安装用于财务服务的原生应用的推荐,如上文关于步骤D-I(132-142)所描述的。
图1B是用于确定原生应用并且向移动计算设备104的用户推荐原生移动应用的示例系统150的概念图。总体上讲,系统150至少部分地基于原生应用在一个或者多个社交网络上的用户的熟人之中的使用标识原生应用并且向示例移动计算设备104的用户推荐原生应用。另外,这样的原生应用推荐可以基于上文关于应用市场系统112所讨论的因素由系统150提供。
示例系统150包括应用市场计算机系统112和社交网络计算机系统152。社交网络计算机系统152可以包括提供诸如GOOGLE+之类的社交网络服务的一个或者多个计算设备(例如,计算机服务器、云计算系统、台式计算机的网络)。例如,社交网络计算机系统152可以向计算设备提供社交网络内容(例如,帖子、评论、图片、链接、个人资料页面)用于向社交网络的用户展示。社交网络计算机系统152可以维护包括表示社交网络的用户的节点和表示用户之间的连接的链接的社交图166,该连接诸如是熟人关系(例如,朋友、朋友的朋友、同事)、社交网络的用户之间的交互(例如,个人资料页面查看、用户之间的消息传递)和/或指定关注其他用户(例如,关注人指定、粉丝指定)。来自社交图166的信息可以通过社交网络计算机系统152向应用市场计算机系统112提供以针对特定用户标识特定用户连接到的其他用户的应用使用,以便标识特定用户可能感兴趣但是尚不了解的新的原生应用。
示例社交图166是描绘移动计算设备104的用户被直接连接到用户Alice(“A”)、Bob(“B”)和Carl(“C”)的简化社交图。进一步地,社交图166描绘连接B与C以及A和C与另一订阅者D的这些附加的连接,D与移动计算设备104的用户或者B不具有直接关系。由社交网络系统限定的用于也是移动设备用户的订阅者的这样的关系可以用于标识如下文所描述的用于移动设备用户的可能有关的原生移动应用。
像与移动计算设备104相关联的用户一样,这些其他用户中的每个用户被指示为与移动计算设备160-164相关联。虽然描绘了用户与移动计算设备之间的一对一关系,但是用户可以与一个以上的移动计算设备相关联(例如,多个用户使用相同的平板计算设备)。移动计算设备160-164可以是各种合适的计算设备中的任何计算设备,诸如智能电话、蜂窝电话、PDA和/或平板计算设备。移动计算设备160-164被示出为具有安装在它们上的一个或者多个原生应用,如由显示在设备160-164上的应用图标W、X、Y和Z所指示的。
在步骤A(170)中,社交图信息由社交计算机系统152通过一个或者多个网络(因特网、LAN、WAN、VPN、无线网络、蜂窝网络、3G/4G网络、光纤网络或其组合)向市场计算机系统152提供。向应用市场计算机系统112提供的信息可以包括关于用户和社交网络上的用户之间的连接的各种细节,诸如标识用户之间关系类型的信息(例如,朋友、家庭、同事、同学、朋友的朋友、新朋友、长期朋友)、群体关系(例如,群体的成员、群体的支持者)和/或指示用户之间关系的强度的信息(例如,用户在查看彼此的用户资料上花费的时间、用户之间发送的消息的数目、用户之间关系的类型)。
市场计算机系统112可以接收社交图信息并且可以使用社交图信息为移动计算设备104的用户标识移动计算设备104的用户连接到的社交网络的其他用户(Alice、Bob和Carl)使用的原生应用,如由步骤B(172)指出。例如,标识由个人使用的原生应用的信息可以驻留在诸如原生应用安装和使用仓库156之类的可以由市场计算机系统112维护和访问的数据仓库中。社交网络信息可以与存储在仓库156中的原生应用安装和使用信息相关联以标识安装在移动计算设备160-164上的与Alice、Bob和Carl相关联的原生应用。用户可以选择加入以允许社交网络计算机系统152和应用市场计算机系统112使用关于他们的社交网络连接和原生应用安装/使用的信息以向其他用户提供原生应用推荐。
使用示例社交图166图示关于移动计算设备104的用户的步骤B(172),市场计算机系统112可以首先标识至少具有到移动计算设备104的用户的阈值连接(例如,直接连接、最小的关系强度、连接类型)的其他用户,并且使用这些标识的用户(在该示例中,Alice、Bob和Carl),可以查询原生应用安装和使用信息仓库156以获得关于由Alice、Bob和Carl使用的原生应用的信息。作为响应,市场计算机系统112可以接收指示Alice已经在她的相关联的移动计算设备160上安装原生应用Y;Bob已经在他的相关联的移动计算设备162上安装原生应用W、X和Y;以及Carl已经在他的相关联的移动计算设备164上安装原生应用W、X、Y和Z的信息。市场计算机系统112可以确定聚合安装信息,例如应用Y已经由三个与移动计算设备104的用户有直接关系联系的个人安装,以及应用Z已经仅由一个这样的个人安装。
步骤B(172)也可以包括进一步限定关于所安装的原生应用的使用信息的处理数据。例如,诸如在一个时间段内特定用户花费在与原生应用交互的时间量(例如,每天的分钟数)和/或在一个时间段内特定用户访问原生应用的次数(例如,每周的访问数)之类的使用信息可以由市场计算机系统112在步骤B(172)中标识。利用这样的信息,市场计算机系统112可以标识由社交网络上的连接到移动计算设备104的用户的那些用户最常使用的原生应用。使用和安装信息可以被结合(例如,安装情况可以通过使用加权)并且应用市场计算机系统112可以推断在与社交网络上的用户的熟人相关联的移动计算设备之间安装和使用特定原生应用越频繁,用户越可能对特定原生应用感兴趣。
在步骤C(174)中,市场计算机系统112可以将用于移动计算设备160-164上的原生应用的安装和使用信息与来自社交图信息的社交网络关系(例如,连接的类型、交互的频率)的强度的先前所描述的指标进行结合(加权)。例如,假定移动计算设备104的用户与Carl具有最强的关系(例如,他们在社交网络上被指定为朋友并且在社交网络上与彼此频繁交互)并且与Bob具有最弱的关系(例如,他们是朋友的朋友并且交互不频繁)。因此,Carl在移动计算设备164上安装和使用原生应用W-Z可以比Bob通过应用市场计算机系统112在移动计算设备162上安装和使用原生应用W-Y权重更重-意味着用户比他/她不那么紧密连接的其他用户(诸如Bob)更可能与他/她的亲密朋友(诸如Carl)共享共同的兴趣。用于社交网络的其他用户(例如,Alice、Bob和Carl)的该加权的安装和使用信息可以由应用市场计算机系统112使用以选择推荐安装在移动计算设备104上的原生应用。
在步骤D(176)中,市场计算机系统112可以选择一个或者多个原生应用推荐安装在移动计算设备104上。选择可以基于如在步骤C(174)中确定的用于其他用户(Alice、Bob和Carl)的加权的安装和使用信息。作为说明性示例,应用市场计算机系统112可以至少部分地基于原生应用Y已经在移动计算设备160-162中的每个移动计算设备之中共同安装来选择应用Y。基于移动计算设备的用户和用户Alice、Bob和Carl之间的关系的强度和/或基于原生应用由移动计算设备160-162上的那些用户使用的频率,其他结果也是可能的。例如,如果Carl与移动计算设备104的用户具有最强关系并且频繁地使用应用Z,则分别根据与用户Alice和Bob的关系的相对强度,以及他们对安装在他们的移动计算设备160和162上的应用的使用,应用市场计算机系统112可以推荐应用Z,即使它仅被安装在Carl的移动计算设备164上。
在步骤E(178)中,市场计算机系统112可以向移动计算设备104提供一个或者多个原生应用的推荐。步骤E(178)中的原生应用推荐可以以各种方式中的任何方式向移动计算设备的用户展示,与上文关于步骤I(142)的讨论类似(例如,通过推送通知、自动下载和安装、自动下载通过用户命令安装、和/或通过文摘类型电子邮件通知)。用户可以能够选择他们想要他们的移动计算设备104接收的推荐的类型。用于移动计算设备104的示例用户接口180提供了利用推送通知182和相关联的优惠信息184向用户展示推荐的示例。例如,原生应用的发布者和/或应用市场计算机系统112可以向用户提供优惠率用于购买和安装所推荐的原生应用。可以提供通知182和/或优惠信息184使得用户可以轻易地选择通知182和/或优惠信息184以更多地了解相关联的原生应用(例如,链接到用于原生应用的产品页面)、预览和/或购买相关联的原生应用。
也可以与推荐一起向用户展示各种类型的附加信息。例如,如图所示,推送通知182可以包括关于推荐特定原生应用的基础的信息(例如,标识所推荐的原生应用由Alice、Bob和Carl使用的信息)。
图2描绘了用于确定和向移动计算设备104提供对原生移动应用的推荐的示例系统200。系统200可以类似于并且提供关于上文所描述的并且在图1A至图1B中描绘的系统100和150所描述的特性。
示例系统200包括计算设备102(例如,台式计算设备)、移动计算设备104(例如,智能电话、平板计算设备、PDA、蜂窝电话)、服务提供者计算机系统110(向客户端计算设备提供基于网络的服务和/或内容的示例系统)、应用市场计算机系统112(例如,GOOGLEPLAY)和社交网络计算机系统152(例如,GOOGLE+)。示例系统200还包括一个或者多个网络,通过所述网络,计算设备102、移动计算设备104、服务提供者计算机系统110、应用市场计算机系统112和/或社交网络计算机系统152可以通信。网络202可以是各种合适的网络中的任何网络,通过所述网络可以在设备/系统之间传输数据,诸如互联网、LAN、WAN、VPN、无线网络、蜂窝网络、3G/4G网络、光纤网络或其任何组合。
在一个示例场景中,计算设备102或者移动计算设备104的用户可以通过以客户端/服务器布置的网络202与服务提供者计算机系统110交互以请求诸如财务管理服务之类的基于网络的服务。服务提供者计算机系统110可以包括管理通过网络202与客户端交互并且向客户端递送所请求的内容的前端204。服务提供者计算机系统110还可以包括存储可以作为由服务提供者计算机系统110提供的服务的一部分访问的内容(例如,用于动态生成内容的网页、模板、图像、视频、数据、代码)的内容仓库206。服务提供者计算机系统110的前端204可以从计算设备102接收对访问的请求、可以查询内容仓库206并且可以通过网络202向计算设备传输所请求的内容(例如,HTML/Jscript/等等)。
服务提供者计算机系统110和/或计算设备102/104可以通过网络202向应用市场计算机系统112发送例如涉及用户与服务提供者110交互的使用信息。应用市场计算机系统112的数据采集系统216可以接收使用信息并且将其存储在数据库中,诸如作为应用市场计算机系统112的一部分维持的应用安装和使用数据仓库210。应用安装和使用数据仓库210可以存储标识基于网络的服务和/或原生应用的使用和安装的各种信息。应用安装和使用数据仓库210也可以存储关于应用使用的统计数字,诸如应用被使用的次数和/或使用频率。
在另一示例场景中,计算设备102和/或移动计算设备104可以与由社交网络系统152提供的社交网络服务的用户相关联。社交网络系统152的前端224可以接收用户对社交网络内容(例如,个人资料页面、新闻摘要的新内容)的请求、可以查询存储关于用户和社交网络上的用户之间的联系的信息的社交图信息仓库226和/或存储作为社交网络的一部分提供的内容(例如,评论、链接、图像、视频)的社交网络内容仓库(未绘出)并且可以向用户的计算设备102/104返回所请求的内容。另外,社交网络系统152可以提供网络202向应用市场服务器112发送社交图信息。应用市场服务器112的数据采集系统216可以收集社交图信息并且可以将社交图信息与在应用安装和使用数据仓库210中所标识的用户相关联(例如,将用户的应用安装和使用与用户的到社交网络上的其他用户的连接匹配)。这样的关联信息可以被存储在应用安装和使用数据仓库210中。
应用市场计算机系统112可以被配置为以各种合适的方式中的任何方式向移动设备104的用户推荐原生移动应用,诸如上文关于系统100和150所描述的那些方式。数据采集系统216可以获得、处理并且存储关于基于网络的应用/服务的使用、原生应用在移动计算设备上的安装和使用和/或社交图信息的信息。数据采集系统216可以从计算设备102/104和/或从诸如服务提供者系统110和社交网络系统152之类的系统接收传输,和/或数据采集系统216可以为了相关信息周期性地轮询这样的设备和系统。应用安装和使用数据仓库210可以另外包含关于使用应用市场计算机系统112购买、下载和安装的原生移动应用的信息。
原生应用发现系统218被配置为标识存在并且向用户推荐可用的原生应用。由原生应用发现系统218获得的信息可以用于标识与由诸如服务提供者110之类的服务提供者提供的基于网络的服务相关联的原生应用。原生应用发现系统218可以使用各种合适的技术中的任何技术来标识原生应用,诸如通过访问标识在各种移动应用商店处可获得的原生应用的信息、通过解析提供有基于网络的服务的标识对应于基于网络的服务的原生应用的信息(例如,元标签数据)(例如,唯一地标识由一个或者多个应用商店提供的对应的原生应用的信息)和/或通过执行可获得的基于网络的内容的自动抓取以发现在各种网站上提供的原生应用。原生应用发现系统218可以存储标识在应用可获得仓库211中可获得的原生应用的信息。
应用市场计算机系统112可以在应用代码仓库212中存储可利用在由市场计算机系统112的前端208提供的应用市场服务上的原生移动应用。原生应用选择系统220可以处理包含在仓库中的信息(例如,使用信息、社交图信息、原生应用可获得性、先前推荐的原生应用)以做出推荐一个或者多个原生应用的决定。原生应用选择系统220可以使用上文关于系统100和150所描述的一种或者多种技术来选择向用户推荐的应用。原生应用选择系统220可以标识可能推荐的应用(例如,在应用市场计算机系统112上活跃度低时)并且可以在推荐仓库214中存储推荐。在下一次出现向特定用户提供对原生应用的推荐的机会时(例如,移动计算设备104请求推荐、移动计算设备104访问应用市场112、用于向特定用户周期性地提供推荐的时间间隔期满),所存储的推荐可以从用于特定用户的推荐仓库214中获取并且向与特定用户相关联的移动计算设备(例如,移动计算设备104)提供。备选地和/或附加地,原生应用选择系统220可以标识按照要求推荐的原生应用(例如,响应于对原生应用推荐的请求)。
推荐单元222可以管理已经有原生应用选择系统220确定的原生应用推荐的递送。推荐单元222可以在推荐仓库214中存储推荐并且以各种合适的方式中的任何方式(例如,推送通知、提供原生应用)向移动计算设备104提供推荐,如上文关于系统100和150所描述的。推荐仓库214也可以存储标识向用户提供的先前推荐的信息和指示用户是否对推荐采取行动的信息(例如,下载、安装和/购买所推荐的应用)。标识在推荐仓库214中的先前的推荐和推荐转换(用户做出推荐)的这样的信息可以另外由原生应用选择系统220使用以标识向用户推荐的原生应用。例如,使用用户先前安装的和未安装的所推荐的原生应用的类型的历史,原生应用选择系统220可以得到对于用户通常最相关的原生应用的类型的指示。
图3A至图3B描绘了用于提供原生应用推荐的示例系统300和350的流程图。技术300和350可以通过各种合适的计算设备和/或系统中的任何计算设备/系统执行,诸如应用市场计算机系统112。
参考图3A,可以访问(302)描述特定用户利用基于计算机的服务的信息。可以以各种方式访问这样的信息,诸如通过从客户端设备(例如,计算设备102和106)接收标识在这些设备上访问的基于网络的服务的信息、从服务提供者接收关于服务使用的信息、和/或通过向客户端设备和/或其他系统周期性地查询关于基于网络的服务的使用的信息。被访问的信息可以包括各种类型的信息,诸如特定用户使用特定基于网络的服务、其他web浏览信息、标识用户已经收藏的网站的信息和/或电子邮件订阅。信息可以针对特定用户被聚合以便创建用户的计算机使用和兴趣的轮廓。
在304处,原生应用可以被标识为与特定用户已经访问的基于网络的服务相关联。例如,应用市场计算机系统112可以标识由基于网络的应用服务提供者提供的由特定用户作为向该特定用户推荐的候选而使用的原生应用。应用市场计算机系统112也可以标识与由特定用户的其他类型的计算机使用相关联的原生应用。例如,如果用户收藏了网站并且网站提供移动应用,则应用市场计算机系统112可以将网站的移动应用标识为向用户推荐的候选。
在一些实施方式中,可以在台式计算机或者膝上型计算机上的特定基于计算机的服务由特定用户的使用和与用户相关联的移动计算设备上的相同服务的访问之间做出比较(306)。例如,应用市场计算机系统112可以比较特定用户在台式计算设备/膝上型计算设备和移动计算设备上访问基于网络的应用的使用信息(例如,使用时间、使用频率)以确定是否推荐与基于网络的应用相关联的原生应用。例如,在用户已经从台式计算机比从移动计算设备更加频繁地访问对应的基于网络的服务的情况下,应用市场计算机系统112可以推荐特定原生应用,而在相反是真实的情况下(用户从移动计算设备比从台式计算机更加频繁地访问对应的基于网络的服务),可以推荐其他原生应用。在台式计算机/膝上型计算机上的更多的访问可以指示用户查看基于网络的服务不适合和/或很难在移动计算设备上使用,这是原生移动应用可以通过移动设备特定特性(例如,针对移动计算设备的不同的用户接口控制)可以解决的问题。
在308处,做出关于是否推荐已经被标识用于用户已经被标识为使用的基于计算机的服务的原生应用的决定。例如,应用市场计算机系统112可以基于各种因素确定是否向移动计算设备104的用户推荐特定原生应用,诸如基于网络的服务在计算设备102和106上的使用、web浏览器书签、对特定内容摘要的订阅(例如,新闻摘要、电子邮件订阅、社交网络摘要)、原生应用通过用户在一个或者多个社交网络上的朋友的安装和使用、和/或用户响应于先前原生应用推荐所采取的行动。
在310处,对一个或者多个原生移动应用的推荐可以基于关于是否推荐特定原生移动应用的确定向用户的移动计算设备提供。该推荐可以以各种方式提供到并且展示在移动计算设备上,并且用户可以选择他们的递送和展示方式。例如,如在示例系统100中描绘的,所推荐的原生应用可以被自动下载和安装到用户的移动计算设备104上,并且原生应用被安装的消息可以向移动计算设备104上的用户提供。用户可以备选地选择接受各种其他类型的推荐展示,诸如推送通知、电子邮件、在应用商店网站上的通知、和/或SMS消息。
参考图3B,可以访问(352)描述特定用户的熟人关系的信息。例如,应用市场计算机系统112可以以各种方式访问社交网络信息,诸如通过从一个或者多个社交网络系统接收传输。
可以标识(354)由一个或者多个社交网络上的特定用户的熟人安装和/或使用的一个或者多个原生移动应用。例如,应用市场计算机系统112可以将所访问的社交网络信息与标识原生移动应用通过用户的安装和使用的信息相互关联以标识已经由一个或者多个社交网络上的特定用户的熟人安装和/或使用的原生移动应用。
可以至少部分基于原生应用通过一个或者多个社交网络上的特定用户的熟人使用和/或安装的频率做出关于是否推荐一个或者多个原生应用的决定(356)。例如,如上文关于图1A至图1B和图2所描述的,应用市场计算机系统112可以基于各种合适的因素中的任何因素做出这样的决定,诸如已经安装原生移动应用的用户的熟人的数目、这样的熟人已经使用原生应用的频率、这样的熟人在一段时间内已经使用原生移动应用的持续时间、和/或标识原生应用通过熟人的卸载的信息。这样的因素可以另外由特定用户与一个或者多个社交网络上的特定用户的熟人中的每个熟人之间的关系的强度加权,如由所访问的社交网络信息所指出。通过与特定用户具有较强关系的熟人的原生移动应用安装、使用和卸载可以比通过与特定用户具有较弱关系的熟人的这样的活动在标识向特定用户推荐的一个或者多个原生应用上更多地加权。
对一个或者多个原生应用的推荐可以向与特定用户相关联的移动计算设备提供(358)。例如,应用市场计算机系统112可以向移动计算设备104展示将在用户的移动计算设备上安装的原生应用的推荐。这样的推荐可以以各种方式中的任何方式展示,如上文关于图1A至图1B、图2和图3A所描述的。
图4是用于向移动计算设备104提供对原生移动应用的推荐的示例技术400的流程图。如在图4中所指出的,示例技术400的部分由计算设备102和/或106的用户、应用市场计算机系统112、服务提供者计算机系统110和/或移动计算设备104执行。然而,这里示出的步骤可以视情况在不同类型的系统上被补充、重新布置并且执行。
技术400被描绘为包括请求访问由服务提供者计算机系统110提供的基于计算机的服务(402)的计算设备102和/或106。如上文所描述的,服务提供者计算机系统110可以提供各种网络可访问服务中的任何服务,诸如财务管理服务、电子邮件服务、新闻摘要服务、社交网络服务、在线合作服务、日历管理服务、音频和视频会议服务和购物服务。作为响应,服务提供者计算机系统110可以向计算设备102和/或106传输向用户提供服务的内容(例如,网页、文本、图像、代码)(404)。
用户的计算设备102和/或106可以向应用市场计算机系统112提供标识通过计算设备102和/或106的网络服务使用的信息(406)。同样地,标识基于网络的服务通过用户的使用的信息也可以通过服务提供者计算机系统110(未绘出)和/或移动计算设备104向应用市场计算机系统112提供(408)。向应用市场计算机系统112提供的使用信息中的信息的使用可以包括例如用户的使用基于网络的应用服务的历史、web浏览历史、网站书签和/或接收到的电子邮件。这样的信息仅可以在现有用户同意的情况下提供(例如,与应用市场计算机系统112共享使用信息的选择的用户选择)。
应用市场计算机系统112可以聚合用于特定用户的使用信息(410)。如上文所描述的,用于特定用户的使用信息可以从与特定用户相关联的多个源(例如,用户的台式计算设备、用户的膝上型计算设备、用户的各种移动计算设备)提供。使用所聚合的使用信息,应用市场计算机系统112可以标识将向用户推荐的原生移动应用(412)。推荐的原生移动应用的标识可以基于各种因素,如上文关于图1A至图1B、图2和图3A至图3B所讨论的。应用市场计算机系统112可以向移动计算设备104推荐所标识的一个或者多个原生应用用于下载、使用和/或安装(414)。用于提供推荐的计时(例如,响应于来自移动计算设备104的请求,作为包括在用于应用市场的用户接口中的内容)和推荐的形式(例如,推送通知、所推荐的应用的自动安装)可以以各种方式中的任何方式提供,如上文关于图1A至图1B、图2和图3A至图3B所讨论的。
移动计算设备104可以接收和处理来自应用市场计算机系统112的推荐(416),并且可以继续在移动计算设备104上提供关于推荐的通知(418)和/或在移动计算设备104上自动下载和/或安装推荐原生应用(420)。例如,移动计算设备104可以提供通知145、可以自动安装所推荐的原生应用并且将用于应用的图标147放置在用于新的推荐应用的指定区域147中、和/或可以提供与优惠报价184相关联的通知182。
图5是可以用于实现在本文档中所描述的系统和方法的作为客户端或者一个或者多个服务器的示例计算设备500、550的框图。计算设备500旨在表示各种形式的数字计算机,诸如膝上型计算机、台式计算机、工作站、个人数字助手、服务器、刀片服务器、大型机和其他合适的计算机。计算设备550旨在表示各种形式的移动设备,诸如个人数字助手、蜂窝电话、智能电话和其他类似的计算设备。另外,计算设备500或者550可以包括通用串行总线(USB)闪存驱动器。USB闪存驱动器可以存储操作系统和其他应用。USB闪存驱动器可以包括输入/输出部件,诸如可以查到另一计算设备的USB端口中的无线传输器或者USB连接器。这里示出的部件、它们的连接和关系以及它们的功能意在仅为示例,并且并不意在限制在本文档中所描述和/或所要求权利的实施方式。
计算设备500包括处理器502、存储器504、存储设备506、连接到存储器504和高速扩展端口510的高速接口508以及连接到低速总线514和存储设备506的低速接口512。部件502、504、506、508、510和512中的每个部件使用各种总线互连,并且可以被安装在公共母板上或者视情况以其他方式。处理器502可以处理用于在计算设备500内执行的指令,包括存储在存储器504中或者存储设备506上的指令以将用于GUI的图像信息显示在外部输入/输出设备上,诸如耦合到高速接口508的显示器516。在其他实施方式中,可以视情况使用多个处理器和/或多个总线,与多个存储器和存储器的类型一起。此外,多个计算设备500可以被连接,其中每个设备提供必要操作的部分(例如,作为服务器库、刀片服务器组或者多个处理器系统)。
存储器504在计算设备500内存储信息。在一个实施方式中,存储器504是一个或者多个易失性存储器单元。在另一实施方式中,存储器504是一个或者多个非易失性存储器单元。存储器504也可以是另一形式的计算机可读介质,诸如磁盘或者光学盘。
存储设备506能够提供用于计算设备500的大容量存储。在一个实施方式中,存储设备506可以是或者可以包含计算机可读介质,诸如软盘设备、硬盘设备、光盘设备、或者磁带设备、闪存或者其他类似的固态存储器设备、或者设备的阵列,包括已存储器区域网络或者其他配置的设备。计算机程序产品可以有形地实施在信息载体中。计算机程序产品也可以包含指令,当执行时,所述指令执行诸如上文所描述的那些之类的一种或者多种方法。信息载体是计算机或者机器可读介质,诸如存储器504、存储设备506或者处理器502上的存储器。
高速控制器508管理用于计算设备500的带宽密集型的操作,而低速控制器512管理较低的带宽密集型的操作。这样的功能分配仅仅是示例。在一个实施方式中,高速控制器508被耦合到存储器504、显示器516(例如,通过图像处理器或者加速器)、并且耦合到可以接受各种扩展卡(未示出)的高速扩展端口510。在该实施方式中,低速控制器512被耦合到存储设备506和低速扩展端口514。可以包括各种通信端口(例如,USB、蓝牙、以太网、无线以太网)的低速扩展端口可以例如通过网络适配器被耦合到一个或者多个输入/输出设备,诸如键盘、定点设备、扫描仪、或者诸如交换机或者路由器之类的网络设备。
计算设备500可以以如图所示的若干不同形式实现。例如,它可以被实现为标准服务器520,或者在这样的服务器的组中实现多次。它也可以被实现为机架服务器系统524的一部分。另外,它可以被实现在诸如膝上型计算机522之类的个人计算机中。备选地,来自计算设备500的部件可以与诸如设备550之类的移动设备中的其他部件(未示出)组合。这样的设备中的每个设备可以包含一个或者多个计算设备500、550,并且整个系统可以由彼此通信的多个计算设备500、550构成。
计算设备550包括处理器552、存储器564、诸如显示器554之类的输入/输出设备、通信接口566以及收发器568等部件。设备550也可以提供有诸如微驱动器之类的存储设备或者其他设备以提供附加的存储。部件550、552、564、554、566和568中的每个部件使用各种总线互连,并且这些部件中的一些部件可以被安装在公共母板上或者视情况以其他方式安装。
处理器552可以在计算设备550内执行指令,包括存储在存储器564中的指令。处理器可以被实现为包括单独的多个模拟和数字处理器的芯片的芯片集。另外,处理器可以使用若干架构中的任何架构实现。例如,处理器552可以是CISC(复杂指令集计算机)处理器、RISC(精简指令集计算机)处理器或者MISC(最小指令集计算机)处理器。处理器可以提供例如设备550的其他部件的协调,诸如用户接口、由设备550运行的应用以及通过设备550的无线通信的控制。
处理器552可以通过控制接口558和耦合到显示器554的显示器接口556与用户通信。显示器554可以是例如TFT(薄膜晶体管液晶显示器)显示器或者OLED(有机发光二极管)显示器或者其他合适的显示器技术。显示器接口556可以包括用于驱动显示器554向用户呈现图形和其他信息的合适的电路系统。控制接口558可以从用户接收命令并且将它们转换用于向处理器552提交。另外,外部接口562可以被提供与处理器552通信,以便使得设备550能够与其他设备近区域通信。外部接口562可以在一些实施方式中提供例如有线连接,或者在其他实施方式中提供无线连接,并且也可以使用多个接口。
存储器564在计算设备550内存储信息。存储器564可以被实现为一个或者多个计算机可读介质、一个或者多个易失性存储器单元或者一个或者多个非易失性存储器单元。扩展存储器574也可以被提供并且通过扩展接口572连接到设备550,扩展接口572可以包括例如SIMM(单边接触存储器模块)卡接口。这样的扩展存储器574可以为设备550提供额外的存储空间,或者也可以为设备550存储应用或者其他信息。具体地,扩展存储器574可以包括实现或者补充上文所描述的过程的指令,并且也可以包括安全信息。因此,例如,扩展存储器574可以被提供为用于设备550的安全模块,并且可以被编程有允许设备550的安全使用的指令。另外,安全应用可以连同附加的信息一起经由SIMM卡提供,诸如以不可破解的方式将标识信息放置在SIMM卡上。
存储器可以包括例如闪存和/或NVRAM存储器,如下文所讨论的。在一个实施方式中,计算机程序产品被有形地实施在信息载体中。计算机程序产品包含指令,当执行时,所述指令执行诸如下文所描述的方法之类的一种或者多种方法。信息载体是计算机或者机器可读介质,诸如存储器564、扩展存储器574或者可以通过收发器568或者外部接口562接收的处理器552上的存储器。
设备550可以通过通信接口566进行无线通信,如果必要,通信接口566可以包括数字信号处理电路系统。通信接口566可以提供在各种模式或者协议下的通信,诸如GSM语音呼叫、SMS、EMS或者MMS消息传递、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或者GPRS等。这样的通信可以通过射频收发器568发生。另外,短程通信可以诸如使用蓝牙、WiFi或者其他这样的收发器(未示出)发生。另外,GPS(全球定位系统)接收器模块570可以向设备550提供附加的关于导航和位置的无线数据,所述数据可以事情情况由运行在设备550上的应用使用。
设备550也可以使用音频编解码器560进行音频通信,音频编解码器560可以从用户接收口头信息并且将其转换为可用的数字信息。音频编解码器560可以诸如通过例如设备550的手机中的扬声器同样地生成用于用户的可听见的声音。这样的声音可以包括来自语言电话呼叫的声音,可以包括录制的声音(例如,语音消息、音乐文件等)并且还可以包括由操作在设备550上的应用生成的声音。
计算设备550可以以如图所示的若干不同形式实现。例如,它可以被实现为蜂窝电话580。它也可以被实现为智能电话582、个人数字助手、或者其他类似的移动设备的一部分。
这里所描述的系统和技术的各种实施方式可以被实现在数字电子电路系统、集成电路系统、特别设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或其组合中。这些各种实施方式可以包括在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上可执行和/或可解释的一个或者多个计算机程序中的实施方式,可编程处理器可以是专用或者通用的,被耦合以从存储系统、至少一个输入设备和至少一个输出设备接收数据和指令并且向其传输数据和指令。
这些计算机程序(也称为程序、软件、软件应用或者代码)包括用于可编程处理器的机器指令,并且可以以高水平程序和/或面向对象的编程语言和/或以汇编/机器语言实现。如本文所使用的,术语“机器可读介质”“计算机可读介质”指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、装置和/或设备(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑设备(PLD)),包括接收机器指令作为机器可读信号的机器可读介质。术语“机器可读信号”指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。
为提供与用户的交互,这里所描述的系统和技术可以被实现在具有用于向用户显示信息的显示器设备(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)显示器)以及用户通过其可以向计算机提供输入的键盘和定点设备(例如,鼠标或者轨迹球)的计算机上。其他类型的设备也可以用于提供与用户的交互;例如,向用户提供的反馈可以是任何形式的感官反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且来自用户的输入可以以各种形式接收,包括听觉、语音或者触觉输入。
本文所描述的系统和技术可以被实现在包括后端部件(例如,作为数据服务器)或者包括中间部件(例如,应用服务器)或者包括前端部件(例如,具有用户通过其可以与本文所描述的系统和技术的实施方式交互的图形用户接口或者web浏览器的客户端计算机)或者这样的后端、中间或者前端部件的任何组合的计算系统中。系统的部件可以通过数字数据通信的任何形式或者介质(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)、点对点网络(具有临时或者静态成员)、网格计算基础设施以及因特网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此相隔很远并且通常通过通信网络交互。客户端和服务器的关系借助于运行在相应的计算机上并且与彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序呈现。
虽然上文已经详细地描述了几个实施方式,但是其他修改是可能的。此外,也可以使用用于提供原生移动应用推荐的其他机制。另外,在图中所描绘的流程图不要求示出的特定次序或者顺序次序以实现期望的结果。可以提供其他步骤,或者可以从所描述的流程中除去步骤,并且可以向所描述的系统添加其他部件,或者从所描述的系统去除其他部件。因此,其他实施方式在以下权利要求书的范围内。
Claims (20)
1.一种计算机实现的方法,包括:
通过计算机系统,从与特定用户相关联的一个或者多个计算设备访问描述所述特定用户对一个或者多个基于计算机的服务的使用的信息;
通过所述计算机系统,标识与所述一个或者多个服务相关联的一个或者多个原生应用,其中所述一个或者多个原生应用被配置为由一种或者多种类型的移动计算设备安装和执行;
通过所述计算机系统,基于所述信息和所述一个或者多个基于计算机的服务的一个或者多个阈值水平确定是否推荐所述一个或者多个原生应用;以及
基于所述确定通过所述计算机系统,提供与所述特定用户相关联的并且标识用于安装在与所述特定用户相关联的特定移动计算设备上的所述一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述信息包括标识所述一个或者多个计算设备上的一个或者多个web浏览器书签的信息。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述信息包括指示用于所述一个或者多个计算设备上的所述特定用户的web浏览历史的信息。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述信息包括标识使用所述一个或者多个计算设备接收或者发送的电子邮件消息的信息。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述信息包括标识所述一个或者多个计算设备的一个或者多个地理位置的信息。
6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中基于所述一个或者多个计算设备中的每个计算设备访问用于所述一个或者多个计算设备中的每个计算设备的所述信息,所述一个或者多个计算设备是台式计算设备或者膝上型计算设备。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法,进一步包括:
使用所述信息,将i)所述特定用户对来自所述一个或者多个基于计算机的服务的特定基于计算机的服务在所述一个或者多个计算设备上的第一使用与ii)所述特定用户对所述特定基于计算机的服务在所述特定移动计算设备或者其他移动计算设备上的第二使用进行比较;
其中,当所述第一使用被确定超过所述第二使用至少阈值量时,来自所述一个或者多个原生应用的对应于所述特定基于计算机的服务的特定原生应用被确定推荐安装在所述特定移动计算设备上。
8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述一个或者多个计算设备不包括所述特定移动计算设备。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中使用的所述一个或者多个阈值水平包括在一段时间内从所述一个或者多个计算设备访问所述一个或者多个基于计算机的服务的阈值频率。
10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中使用的所述一个或者多个阈值水平包括在一段时间内使用所述一个或者多个基于计算机的服务的阈值持续时间。
11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述推荐向所述特定移动计算设备提供。
12.根据权利要求11所述的计算机实现的方法,其中所述推荐使得所述特定移动计算设备自动地安装所述一个或者多个原生应用中的所述至少一个原生应用。
13.根据权利要求11所述的计算机实现的方法,其中所述推荐使得所述特定移动计算设备提供标识用于安装在所述特定移动计算设备上的所述一个或者多个原生应用中的所述至少一个原生应用的通知。
14.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述推荐向提供应用商店服务的另一计算机系统提供;并且
其中所述推荐使得所述一个或者多个原生应用中的所述至少一个原生应用作为所述应用商店服务的一部分通过所述其他计算机系统向所述特定用户推荐。
15.一种计算机实现的方法,包括:
通过计算机系统,访问标识在一个或者多个社交网络上与特定用户至少具有阈值熟人关系的多个用户的社交网络信息;
通过所述计算机系统,标识i)安装在与所述多个用户相关联的移动计算设备上的和ii)未安装在与所述特定用户相关联的特定移动计算设备上的一个或者多个原生应用;
基于所述一个或者多个原生应用在与所述多个用户相关联的所述移动计算设备上的安装或者使用的频率确定是否推荐所述一个或者多个原生应用;以及
基于所述确定通过所述计算机系统,提供与所述特定用户相关联的并且标识用于安装在所述特定移动计算设备上的所述一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
16.根据权利要求15所述的计算机实现的方法,其中所述安装或者使用的频率对应于所述一个或者多个原生应用i)被安装在至少阈值数目的与所述多个用户相关联的所述移动计算设备上或者ii)在一段时间内由与所述多个用户相关联的所述移动计算设备使用至少阈值次数。
17.根据权利要求15所述的计算机实现的方法,进一步包括确定所述特定用户与所述多个用户之间的关系的强度;
其中通过所述多个用户中的每个用户的所述安装或者使用的频率基于所确定的关系的强度加权以产生安装或者使用的加权频率;并且
其中是否推荐所述一个或者多个原生应用的所述确定使用所述安装或者使用的加权频率执行。
18.一种用于提供对原生移动应用的推荐的计算机系统,所述系统包括:
数据采集系统,被编程以从与特定用户相关联的一个或者多个计算设备访问描述所述特定用户对一个或者多个基于计算机的服务的使用的信息;
原生应用发现系统,被编程以标识与所述一个或者多个服务相关联的一个或者多个原生应用,其中所述一个或者多个原生应用被配置为由一种或者多种类型的移动计算设备安装和执行;
原生应用选择系统,被编程以基于所述信息和所述一个或者多个基于计算机的服务的一个或者多个阈值水平确定是否推荐所述一个或者多个原生应用;以及
推荐单元,被编程以基于通过所述原生应用选择系统的所述确定提供与所述特定用户相关联的并且标识用于安装在与所述特定用户相关联的特定移动计算设备上的所述一个或者多个原生应用中的至少一个原生应用的推荐。
19.根据权利要求18所述的计算机系统,其中基于所述一个或者多个计算设备中的每个计算设备访问用于所述一个或者多个计算设备中的每个计算设备的所述信息,所述一个或者多个计算设备是台式计算设备或者膝上型计算设备。
20.根据权利要求19所述的计算机系统,其中所述原生应用选择系统被进一步配置为:
使用所述信息,将i)所述特定用户对来自所述一个或者多个基于计算机的服务的特定基于计算机的服务在所述一个或者多个计算设备上的第一使用与ii)所述特定用户对所述特定基于计算机的服务在所述特定移动计算设备或者其他移动计算设备上的第二使用进行比较;以及
当所述第一使用被确定超过所述第二使用至少阈值量时,从所述一个或者多个原生应用中选择用于向所述特定移动计算设备推荐的特定原生应用。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/588,824 | 2012-08-17 | ||
US13/588,824 US9280789B2 (en) | 2012-08-17 | 2012-08-17 | Recommending native applications |
PCT/US2013/054922 WO2014028606A1 (en) | 2012-08-17 | 2013-08-14 | Recommending native applications |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104704522A true CN104704522A (zh) | 2015-06-10 |
CN104704522B CN104704522B (zh) | 2018-09-14 |
Family
ID=49004071
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201380052735.2A Active CN104704522B (zh) | 2012-08-17 | 2013-08-14 | 推荐原生应用 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US9280789B2 (zh) |
EP (1) | EP2885754B1 (zh) |
CN (1) | CN104704522B (zh) |
WO (1) | WO2014028606A1 (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106257407A (zh) * | 2015-06-18 | 2016-12-28 | 株式会社理光 | 信息处理系统和信息处理方法 |
CN107248980A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-10-13 | 西安电子科技大学 | 云服务下具有隐私保护功能的移动应用推荐系统及方法 |
CN110799946A (zh) * | 2017-06-30 | 2020-02-14 | 微软技术许可有限责任公司 | 多应用用户兴趣存储器管理 |
CN111149339A (zh) * | 2017-09-27 | 2020-05-12 | 谷歌有限责任公司 | 智能高级内容检索 |
Families Citing this family (92)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9733934B2 (en) | 2011-03-08 | 2017-08-15 | Google Inc. | Detecting application similarity |
US9369514B2 (en) * | 2012-06-08 | 2016-06-14 | Spotify Ab | Systems and methods of selecting content items |
US9280789B2 (en) | 2012-08-17 | 2016-03-08 | Google Inc. | Recommending native applications |
US20140089410A1 (en) * | 2012-09-22 | 2014-03-27 | Syed Umair Ahmed | Social Networking System and Method for Machines and Devices |
US9032045B1 (en) * | 2012-09-25 | 2015-05-12 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for using a uniform resource locator to call for different types of content |
US9208041B2 (en) | 2012-10-05 | 2015-12-08 | International Business Machines Corporation | Dynamic protection of a master operating system image |
US9286051B2 (en) | 2012-10-05 | 2016-03-15 | International Business Machines Corporation | Dynamic protection of one or more deployed copies of a master operating system image |
US9311070B2 (en) * | 2012-10-05 | 2016-04-12 | International Business Machines Corporation | Dynamically recommending configuration changes to an operating system image |
EP2720146A1 (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-16 | Thomson Licensing | Distributed application life-cycle management |
US8990772B2 (en) | 2012-10-16 | 2015-03-24 | International Business Machines Corporation | Dynamically recommending changes to an association between an operating system image and an update group |
US9591339B1 (en) | 2012-11-27 | 2017-03-07 | Apple Inc. | Agnostic media delivery system |
US9712600B2 (en) * | 2012-12-06 | 2017-07-18 | Facebook, Inc. | Transmission of notifications for retrieving an application on a mobile client device |
US9774917B1 (en) | 2012-12-10 | 2017-09-26 | Apple Inc. | Channel bar user interface |
US10187481B2 (en) * | 2012-12-12 | 2019-01-22 | Facebook, Inc. | Organizing application-reported information |
US10200761B1 (en) | 2012-12-13 | 2019-02-05 | Apple Inc. | TV side bar user interface |
CN103020845B (zh) * | 2012-12-14 | 2018-08-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种移动应用的推送方法及系统 |
US9762698B2 (en) | 2012-12-14 | 2017-09-12 | Google Inc. | Computer application promotion |
US9532111B1 (en) | 2012-12-18 | 2016-12-27 | Apple Inc. | Devices and method for providing remote control hints on a display |
US10521188B1 (en) | 2012-12-31 | 2019-12-31 | Apple Inc. | Multi-user TV user interface |
US9959360B2 (en) | 2013-03-01 | 2018-05-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Generating search results containing state links to applications |
EP3518168A1 (en) * | 2013-03-06 | 2019-07-31 | Arthur J. Zito, Jr. | Multi-media presentation system |
US20140280131A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Motorola Mobility Llc | Recommendations for Applications Based on Device Context |
US20140359519A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | Microsoft Corporation | Determination of Intended Navigation Destination Based on User-Generated and Analysis-Based Information |
US9588635B2 (en) * | 2013-12-12 | 2017-03-07 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Multi-modal content consumption model |
US9720672B2 (en) | 2014-01-06 | 2017-08-01 | Quixey, Inc. | Searching and accessing application functionality |
US20150242421A1 (en) | 2014-02-21 | 2015-08-27 | Quixey, Inc. | Location-Based Searching |
US10332182B2 (en) * | 2014-02-28 | 2019-06-25 | Vmware, Inc. | Automatic application layer suggestion |
WO2015139232A1 (zh) * | 2014-03-19 | 2015-09-24 | 华为技术有限公司 | 一种应用的推荐方法、系统及服务器 |
US11004139B2 (en) | 2014-03-31 | 2021-05-11 | Monticello Enterprises LLC | System and method for providing simplified in store purchases and in-app purchases using a use-interface-based payment API |
US20240013283A1 (en) * | 2014-03-31 | 2024-01-11 | Monticello Enterprises LLC | System and method for providing a social media shopping experience |
US11080777B2 (en) * | 2014-03-31 | 2021-08-03 | Monticello Enterprises LLC | System and method for providing a social media shopping experience |
US10068277B2 (en) | 2014-06-17 | 2018-09-04 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Modes, control and applications of recommendations auto-consumption |
EP3126953A1 (en) | 2014-06-24 | 2017-02-08 | Apple Inc. | Column interface for navigating in a user interface |
EP3161596A4 (en) | 2014-06-30 | 2018-01-24 | Reliance JIO Infocomm USA, Inc. | System and method for providing a user-controlled overlay for user interface |
US20160012401A1 (en) * | 2014-07-08 | 2016-01-14 | Navico Holding As | Methods for Discovering and Purchasing Content for Marine Electronics Device |
US10291740B2 (en) * | 2014-09-03 | 2019-05-14 | Lenovo (Beijing) Co., Ltd. | Method and apparatus for determining application to be recommended |
US9626443B2 (en) | 2014-10-23 | 2017-04-18 | Quixey, Inc. | Searching and accessing application functionality |
US10277709B2 (en) * | 2014-11-03 | 2019-04-30 | At&T Mobility Ii Llc | Determining a visitation profile for a user |
US10296641B2 (en) * | 2014-12-23 | 2019-05-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Techniques for efficient access of software application functionality in search |
US10349205B2 (en) * | 2014-12-31 | 2019-07-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Location-based application search |
US10496717B2 (en) * | 2014-12-31 | 2019-12-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Storing predicted search results on a user device based on software application use |
US10423691B1 (en) * | 2015-03-16 | 2019-09-24 | Amazon Technologies, Inc. | Rule and filter-based deeplinking between applications |
EP3285164B1 (en) * | 2015-04-14 | 2020-12-02 | Sony Corporation | Information processing device, information processing method, computer program, and server device |
US10447644B2 (en) * | 2015-04-23 | 2019-10-15 | Facebook, Inc. | Sending notifications as a service |
US20170024086A1 (en) * | 2015-06-23 | 2017-01-26 | Jamdeo Canada Ltd. | System and methods for detection and handling of focus elements |
US10380146B2 (en) * | 2015-08-17 | 2019-08-13 | Oath Inc. | Locale of interest identification |
US9946766B2 (en) * | 2015-08-20 | 2018-04-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Search result relevance based on content associated with software applications |
US10157210B2 (en) * | 2015-12-11 | 2018-12-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Searching and accessing software application functionality using application connections |
FR3046270B1 (fr) * | 2015-12-24 | 2018-11-16 | Worldline | Systeme de suggestion, de lancement et de telechargement automatique ou semi-automatique d'applications pour objet mobile intelligent |
US9858063B2 (en) | 2016-02-10 | 2018-01-02 | Vignet Incorporated | Publishing customized application modules |
US9928230B1 (en) | 2016-09-29 | 2018-03-27 | Vignet Incorporated | Variable and dynamic adjustments to electronic forms |
DK201670581A1 (en) | 2016-06-12 | 2018-01-08 | Apple Inc | Device-level authorization for viewing content |
DK201670582A1 (en) | 2016-06-12 | 2018-01-02 | Apple Inc | Identifying applications on which content is available |
US9942691B2 (en) * | 2016-06-24 | 2018-04-10 | Paypal, Inc. | System configurations to determine user data associated with mobile applications |
US10241772B1 (en) | 2016-07-07 | 2019-03-26 | Google Llc | Recommending substitute applications |
US11211168B2 (en) * | 2016-07-19 | 2021-12-28 | Northwestern University | Systems and methods for identifying content based on user interactions |
US9947037B2 (en) * | 2016-09-14 | 2018-04-17 | International Business Machines Corporation | Software recommendation services for targeted user groups |
US11966560B2 (en) | 2016-10-26 | 2024-04-23 | Apple Inc. | User interfaces for browsing content from multiple content applications on an electronic device |
DE102016224411A1 (de) * | 2016-12-07 | 2018-06-21 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Vorrichtung, Fortbewegungsmittel und Verfahren zur Unterstützung eines Anwenders eines Fortbewegungsmittels |
US10353686B1 (en) * | 2016-12-28 | 2019-07-16 | Facebook, Inc. | Application installation system |
US10101984B1 (en) | 2017-04-25 | 2018-10-16 | International Business Machines Corporation | Cognitive mobile app device recommendation engine |
CN108874821B (zh) * | 2017-05-11 | 2021-06-15 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种应用推荐方法、装置及服务器 |
US10262265B2 (en) | 2017-05-24 | 2019-04-16 | Google Llc | Systems and methods for generating and communicating application recommendations at uninstall time |
US20180349950A1 (en) * | 2017-05-31 | 2018-12-06 | Facebook, Inc. | Determining long-term value to a publishing user for presenting content to users of an online system |
CN107612981B (zh) * | 2017-08-30 | 2019-07-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 应用程序推送方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
CN108073437B (zh) * | 2017-12-20 | 2021-06-08 | 维沃移动通信有限公司 | 一种应用推荐方法及移动终端 |
US11171825B2 (en) | 2018-05-08 | 2021-11-09 | International Business Machines Corporation | Context-based resource allocation with extended user concepts |
DK201870354A1 (en) | 2018-06-03 | 2019-12-20 | Apple Inc. | SETUP PROCEDURES FOR AN ELECTRONIC DEVICE |
US10775974B2 (en) | 2018-08-10 | 2020-09-15 | Vignet Incorporated | User responsive dynamic architecture |
CN109766104B (zh) * | 2018-12-07 | 2020-10-30 | 北京数字联盟网络科技有限公司 | 应用程序的下载系统、安装类型的确定方法以及存储介质 |
CN109684524A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-26 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 应用推荐方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN113711169A (zh) | 2019-03-24 | 2021-11-26 | 苹果公司 | 包括内容项的可选表示的用户界面 |
US11962836B2 (en) | 2019-03-24 | 2024-04-16 | Apple Inc. | User interfaces for a media browsing application |
EP3928526A1 (en) | 2019-03-24 | 2021-12-29 | Apple Inc. | User interfaces for viewing and accessing content on an electronic device |
US11683565B2 (en) | 2019-03-24 | 2023-06-20 | Apple Inc. | User interfaces for interacting with channels that provide content that plays in a media browsing application |
US11863837B2 (en) | 2019-05-31 | 2024-01-02 | Apple Inc. | Notification of augmented reality content on an electronic device |
EP3977245A1 (en) | 2019-05-31 | 2022-04-06 | Apple Inc. | User interfaces for a podcast browsing and playback application |
US11843838B2 (en) | 2020-03-24 | 2023-12-12 | Apple Inc. | User interfaces for accessing episodes of a content series |
US11899895B2 (en) | 2020-06-21 | 2024-02-13 | Apple Inc. | User interfaces for setting up an electronic device |
US11954162B2 (en) * | 2020-09-30 | 2024-04-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Recommending information to present to users without server-side collection of user data for those users |
US11763919B1 (en) | 2020-10-13 | 2023-09-19 | Vignet Incorporated | Platform to increase patient engagement in clinical trials through surveys presented on mobile devices |
US11720229B2 (en) | 2020-12-07 | 2023-08-08 | Apple Inc. | User interfaces for browsing and presenting content |
US11417418B1 (en) | 2021-01-11 | 2022-08-16 | Vignet Incorporated | Recruiting for clinical trial cohorts to achieve high participant compliance and retention |
US11934640B2 (en) | 2021-01-29 | 2024-03-19 | Apple Inc. | User interfaces for record labels |
US11240329B1 (en) | 2021-01-29 | 2022-02-01 | Vignet Incorporated | Personalizing selection of digital programs for patients in decentralized clinical trials and other health research |
US11636500B1 (en) | 2021-04-07 | 2023-04-25 | Vignet Incorporated | Adaptive server architecture for controlling allocation of programs among networked devices |
US11928451B2 (en) * | 2021-10-13 | 2024-03-12 | International Business Machines Corporation | Dynamic management of application uninstallation |
US11705230B1 (en) | 2021-11-30 | 2023-07-18 | Vignet Incorporated | Assessing health risks using genetic, epigenetic, and phenotypic data sources |
US11901083B1 (en) | 2021-11-30 | 2024-02-13 | Vignet Incorporated | Using genetic and phenotypic data sets for drug discovery clinical trials |
JP2023137727A (ja) * | 2022-03-18 | 2023-09-29 | 株式会社リコー | 推奨管理装置、推奨管理システム、推奨管理方法及びプログラム |
JP2023139498A (ja) * | 2022-03-22 | 2023-10-04 | 株式会社リコー | 推奨管理装置、推奨管理システム、推奨管理方法及びプログラム |
WO2024089488A1 (en) * | 2022-10-24 | 2024-05-02 | Ricoh Company, Ltd. | Management apparatus, management system, management method, and recording medium |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070028266A1 (en) * | 2002-12-04 | 2007-02-01 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. Groenewoudseweg 1 | Recommendation of video content based on the user profile of users with similar viewing habits |
US20110077951A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-03-31 | John Tullis | Mobile Device Including Mobile Application |
CN102289461A (zh) * | 2010-07-07 | 2011-12-21 | 微软公司 | 基于引导请求活动和数据的推荐和有针对性的广告 |
CN102521754A (zh) * | 2010-10-18 | 2012-06-27 | 微软公司 | 基于能力的应用推荐 |
US8230016B1 (en) * | 2011-10-11 | 2012-07-24 | Google Inc. | Determining intent of a recommendation on a mobile application |
Family Cites Families (32)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020062247A1 (en) | 2000-08-29 | 2002-05-23 | Allen Bradley P. | Selecting web site content to be displayed to a web site visitor based upon a probability distribution |
US6968334B2 (en) | 2001-05-15 | 2005-11-22 | Nokia Corporation | Method and business process to maintain privacy in distributed recommendation systems |
US7570943B2 (en) | 2002-08-29 | 2009-08-04 | Nokia Corporation | System and method for providing context sensitive recommendations to digital services |
WO2005059843A2 (en) | 2003-12-12 | 2005-06-30 | Gfi Group, Inc. | Electronic marketplace for trading credit default swaps and other financial instruments, including a trade management service system |
EP1873657A1 (en) | 2006-06-29 | 2008-01-02 | France Télécom | User-profile based web page recommendation system and method |
US20080154738A1 (en) | 2006-12-22 | 2008-06-26 | Microsoft Corporation | Interactive marketplace infrastructure |
US8175989B1 (en) | 2007-01-04 | 2012-05-08 | Choicestream, Inc. | Music recommendation system using a personalized choice set |
US8065675B2 (en) | 2007-03-21 | 2011-11-22 | Yahoo! Inc. | In-page installer |
US7881984B2 (en) | 2007-03-30 | 2011-02-01 | Amazon Technologies, Inc. | Service for providing item recommendations |
US20090018894A1 (en) | 2007-07-09 | 2009-01-15 | Reply! Inc. | Lead Marketplace System and Method with Ratings System |
US20090163183A1 (en) | 2007-10-04 | 2009-06-25 | O'donoghue Hugh | Recommendation generation systems, apparatus and methods |
KR101020206B1 (ko) | 2008-06-16 | 2011-03-08 | 성균관대학교산학협력단 | 사용자 추천 방법 및 이를 위한 프로그램이 기록된 기록매체 |
US20110208801A1 (en) | 2010-02-19 | 2011-08-25 | Nokia Corporation | Method and apparatus for suggesting alternate actions to access service content |
US8285840B2 (en) | 2010-03-15 | 2012-10-09 | Cellco Partnership | Using social networking to help users purchase mobile applications and devices |
US9405848B2 (en) * | 2010-09-15 | 2016-08-02 | Vcvc Iii Llc | Recommending mobile device activities |
US20120072312A1 (en) | 2010-09-22 | 2012-03-22 | Microsoft Corporation | Curated Application Store |
US20120124028A1 (en) | 2010-11-12 | 2012-05-17 | Microsoft Corporation | Unified Application Discovery across Application Stores |
US8694457B2 (en) | 2011-03-29 | 2014-04-08 | Manyworlds, Inc. | Adaptive expertise clustering system and method |
US20120316955A1 (en) | 2011-04-06 | 2012-12-13 | Yahoo! Inc. | System and Method for Mobile Application Search |
US8762360B2 (en) | 2011-05-06 | 2014-06-24 | Microsoft Corporation | Integrating applications within search results |
US8688726B2 (en) | 2011-05-06 | 2014-04-01 | Microsoft Corporation | Location-aware application searching |
WO2012154838A2 (en) | 2011-05-09 | 2012-11-15 | Google Inc. | Generating application recommendations based on user installed applications |
WO2012154843A1 (en) | 2011-05-09 | 2012-11-15 | Google Inc. | Identifying applications of interest based on application market log data |
US9781540B2 (en) * | 2011-07-07 | 2017-10-03 | Qualcomm Incorporated | Application relevance determination based on social context |
WO2013050649A1 (en) | 2011-10-04 | 2013-04-11 | Nokia Corporation | Method and apparatus for providing an application marketplace |
US8239918B1 (en) | 2011-10-11 | 2012-08-07 | Google Inc. | Application marketplace administrative controls |
KR102066125B1 (ko) | 2011-11-29 | 2020-01-14 | 스포티파이 에이비 | 멀티 디바이스의 보안 애플리케이션 통합을 갖춘 컨텐츠 공급자 |
US8856168B2 (en) * | 2012-04-30 | 2014-10-07 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Contextual application recommendations |
US9280789B2 (en) | 2012-08-17 | 2016-03-08 | Google Inc. | Recommending native applications |
FI126426B (en) | 2012-08-23 | 2016-11-30 | Teknologian Tutkimuskeskus Vtt Oy | Procedure and apparatus for a token exchange recommendation system |
US9762698B2 (en) | 2012-12-14 | 2017-09-12 | Google Inc. | Computer application promotion |
US20140250105A1 (en) | 2013-03-04 | 2014-09-04 | Google Inc. | Reliable content recommendations |
-
2012
- 2012-08-17 US US13/588,824 patent/US9280789B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2013
- 2013-08-14 EP EP13751065.7A patent/EP2885754B1/en active Active
- 2013-08-14 CN CN201380052735.2A patent/CN104704522B/zh active Active
- 2013-08-14 WO PCT/US2013/054922 patent/WO2014028606A1/en active Application Filing
-
2016
- 2016-02-08 US US15/017,819 patent/US9619220B2/en active Active
-
2017
- 2017-02-28 US US15/444,923 patent/US20170169343A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070028266A1 (en) * | 2002-12-04 | 2007-02-01 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. Groenewoudseweg 1 | Recommendation of video content based on the user profile of users with similar viewing habits |
US20110077951A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-03-31 | John Tullis | Mobile Device Including Mobile Application |
CN102289461A (zh) * | 2010-07-07 | 2011-12-21 | 微软公司 | 基于引导请求活动和数据的推荐和有针对性的广告 |
CN102521754A (zh) * | 2010-10-18 | 2012-06-27 | 微软公司 | 基于能力的应用推荐 |
US8230016B1 (en) * | 2011-10-11 | 2012-07-24 | Google Inc. | Determining intent of a recommendation on a mobile application |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106257407A (zh) * | 2015-06-18 | 2016-12-28 | 株式会社理光 | 信息处理系统和信息处理方法 |
CN106257407B (zh) * | 2015-06-18 | 2020-03-27 | 株式会社理光 | 信息处理系统和信息处理方法 |
CN107248980A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-10-13 | 西安电子科技大学 | 云服务下具有隐私保护功能的移动应用推荐系统及方法 |
CN107248980B (zh) * | 2017-06-01 | 2020-06-02 | 西安电子科技大学 | 云服务下具有隐私保护功能的移动应用推荐系统及方法 |
CN110799946A (zh) * | 2017-06-30 | 2020-02-14 | 微软技术许可有限责任公司 | 多应用用户兴趣存储器管理 |
CN110799946B (zh) * | 2017-06-30 | 2023-10-13 | 微软技术许可有限责任公司 | 多应用用户兴趣存储器管理 |
CN111149339A (zh) * | 2017-09-27 | 2020-05-12 | 谷歌有限责任公司 | 智能高级内容检索 |
CN111149339B (zh) * | 2017-09-27 | 2022-10-14 | 谷歌有限责任公司 | 智能高级内容检索 |
US11494631B2 (en) | 2017-09-27 | 2022-11-08 | Google Llc | Smart advanced content retrieval |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20140052683A1 (en) | 2014-02-20 |
EP2885754A1 (en) | 2015-06-24 |
EP2885754B1 (en) | 2020-10-07 |
US9619220B2 (en) | 2017-04-11 |
US20160154641A1 (en) | 2016-06-02 |
US20170169343A1 (en) | 2017-06-15 |
US9280789B2 (en) | 2016-03-08 |
WO2014028606A1 (en) | 2014-02-20 |
CN104704522B (zh) | 2018-09-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104704522A (zh) | 推荐原生应用 | |
CN109522483B (zh) | 用于推送信息的方法和装置 | |
US10320885B2 (en) | Method for single workflow for multi-platform mobile application creation and delivery | |
US10963293B2 (en) | Interactions with contextual and task-based computing environments | |
US8977642B2 (en) | Recommending relevant and personalized content accessing keywords for users of a text messaging service based global textsite platform | |
CN105009070A (zh) | 计算机应用促进 | |
US11132413B2 (en) | Providing travel or promotion based recommendation associated with social graph | |
KR20100120668A (ko) | 공동체 기반 표적 광고 | |
KR101986758B1 (ko) | 사용자를 소셜 데이터에 매칭하기 위한 시스템 및 방법 | |
CA2896819A1 (en) | Identifying business type using public information | |
US11151618B2 (en) | Retrieving reviews based on user profile information | |
US20170149708A1 (en) | Methods, systems and apparatus for automated service requests and/or database building | |
US10769732B2 (en) | Expertise determination based on shared social media content | |
CN108959450B (zh) | 一种热门评论确定系统、方法、装置和可读介质 | |
CN107735785A (zh) | 自动信息检索 | |
US20130085973A1 (en) | Library intelligence gathering and reporting | |
CN104391844A (zh) | 数据管理系统和工具 | |
US20190392531A1 (en) | Social connection recommendation based on similar life events | |
CN108139900B (zh) | 传送关于应用的更新的信息 | |
US20180285911A1 (en) | Optimizing profitability in fulfilling website-based order | |
US11017438B2 (en) | Method and systems for automatic management of sponsorship of a user's contact information | |
US20160055551A1 (en) | System and method for providing web-based user feedback | |
US20150099489A1 (en) | Sending an online social network message using a textsite application via a text message | |
KR20130126559A (ko) | 구매정보 제공방법 및 그 시스템 | |
CN116911913B (zh) | 一种交互结果的预测方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: American California Applicant after: Google limited liability company Address before: American California Applicant before: Google Inc. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |