CN105373887B - 一种终端应用的质量评估方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种终端应用的质量评估方法和系统；由上可知，本实施例采用在接收到终端应用的质量评估请求后，根据质量评估请求中携带的应用标识分别获取终端应用的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分，并根据基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后结合该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值；该方案可以大大提高评估结果的准确性，从而给予用户正确的引导信息，使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

Description

一种终端应用的质量评估方法和系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种终端应用的质量评估方法和系统。

背景技术

随着通信技术的发展，以及智能终端的普及，终端应用(APP，Application)的种类也越来越为丰富。面对玲琅满目的终端应用，用户一般都会基于终端应用的质量评估，比如评分来进行选择。

在现有技术中，一般都会采用由下载用户进行评分的方式，来对终端应用质量进行评估，如星级打分、或直接评分等等，这些评分类似于终端应用的信用分值，以此来引导用户进行下载。

在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，现有的质量评估方案所得出的评估结果准确性较低，比如，终端应用在推出初期，分数一般较低，或者一些终端应用的提供商可能会雇佣水军刷高评分，等等，从而错误引导用户，导致用户下载到垃圾应用，影响用户终端使用，甚至危害到用户终端的信息安全。

发明内容

本发明实施例提供一种终端应用的质量评估方法和系统，可以提高评估结果的准确性，以给予用户正确的引导信息，从而使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

本发明实施例提供一种终端应用的质量评估方法，包括：

接收终端应用的质量评估请求，所述质量评估请求携带所述终端应用的应用标识；

根据所述应用标识获取终端应用的基础信用分和用户得分；

根据所述基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分；

根据所述应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分；

基于所述初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值。

相应的，本发明实施例还提供一种终端应用的质量评估系统，包括：

接收单元，用于接收终端应用的质量评估请求，所述质量评估请求携带所述终端应用的应用标识；

第一获取单元，用于根据所述应用标识获取终端应用的基础信用分和用户得分；

初评单元，用于根据所述基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分；

第二获取单元，用于根据所述应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分；

评估单元，用于基于所述初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值。

本发明实施例采用在接收到终端应用的质量评估请求后，根据质量评估请求中携带的应用标识分别获取终端应用的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分，并根据基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后结合该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值；由于该方案在进行质量评估时，可以将厂商的信用、用户评论、以及舆论信息等因素进行综合考虑，因此，所得到的评估结果更为客观，可以大大提高评估结果的准确性，从而以给予用户正确的引导信息，使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1a是本发明实施例提供的终端应用的质量评估系统的场景示意图；

图1b是本发明实施例提供的终端应用的质量评估方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的终端应用的质量评估方法的另一流程图；

图3是本发明实施例提供的终端应用的质量评估系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种终端应用的质量评估方法和系统。

参见图1a，该终端应用的质量评估系统可以集成在服务器中，在需要对终端应用进行质量评估时，该质量评估系统可以获取与该终端应用质量相关的各方面信息，比如，该终端应用的厂商信用信息、用户评论信息、以及舆论信息(比如各互联网站点上对该终端应用的点评信息等)等，从而得到相应的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分等，然后，基于这些基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分进行综合计算，得到一个较为客观的质量评估值，比如，可以根据该基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后，再基于该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值，等等。

以下将分别进行详细说明。

实施例一、

在本实施例将从该终端应用的质量评估系统的角度进行描述，该终端应用的质量评估系统具体可以集成在服务器等设备中。

一种终端应用的质量评估方法，包括：接收终端应用的质量评估请求，其中，该质量评估请求携带该终端应用的应用标识；根据该应用标识获取终端应用的基础信用分和用户得分；根据该基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分；根据该应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分；基于该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值。

如图1b所示，该终端应用的质量评估方法的具体流程可以如下：

101、接收终端应用的质量评估请求，其中，该质量评估请求携带该终端应用的应用标识等信息。

其中，该应用标识可以是终端应用的名称和/或版本号等信息。

102、根据该应用标识获取终端应用的基础信用分和用户得分。

其中，获取终端应用的基础信用分和用户得分的方式可以有多种，例如，具体可以如下：

(1)根据该应用标识获取相应的厂商信息，根据该厂商信息确定该终端应用的基础信用分。

例如，可以根据该厂商信息确定厂商，并获取该厂商在过去预设期间内所发布的终端应用的质量评估值，得到历史终端应用的质量评估值，然后计算该历史终端应用的质量评估值的平均值，得到该终端应用的基础信用分。

比如，以历史终端应用为A、B……N为例，则基础信用分用公式表示为：

(2)根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，根据该终端应用在各个应用商店中的用户评分计算该终端应用的用户得分。

例如，可以计算该终端应用在各个应用商店中的用户评分的平均值，得到该终端应用的用户得分，等等。

其中，获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分的方式可以有多种，比如，可以通过配置爬虫，在各个应用商店中获取该应用标识对应的终端应用的用户评分，从而得到该终端应用在各个应用商店中的用户评分，等等。

由于各个应用商店的参考价值不同，因此，为了提高质量评估的准确性，还可以为不同的应用商店设置不同的折算率，然后在考量某个应用商店的用户评分时，便可以将该应用商店的用户评分乘以该应用商店所对应的折算率，以得到更具有参考价值的用户评分，即折算后评分。也就是说，步骤“根据该终端应用在各个应用商店中的用户评分计算该终端应用的用户得分”可以包括：

获取各个应用商店对应的折算率，将终端应用在各个应用商店中的用户评分分别乘以相应的折算率，得到终端应用在各个应用商店中的折算后评分，计算该折算后评分的平均值，得到该终端应用的用户得分。

比如，以某终端应用在商店A的用户评分为“商店A得分”，在商店B的用户评分为“商店B得分”，……，在商店N的用户评分为“商店N得分”为例进行说明，则该终端应用的用户得分用公式表示可以为：

用户得分＝(商店A得分*商店A的折算率+商店B得分

*商店B的折算率......+商店N得分*商店N的折算率)/N

其中，该折算率大于等于0，小于等于1。需说明的是，折算率的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置本应用商店的折算率为1，而其他应用商店的折算率则小于1，等等。

103、根据该基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分。

例如，可以将该基础信用分和用户得分分别乘以预置的权重后进行相加，得到初始得分，如下：

初始得分＝基础信用分*x％+用户得分*y％

其中，x和y的和为100，x和y的具体取值可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。

104、根据该应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分。

其中，获取的方式可以有多种，例如，具体可以如下：

(1)根据该应用标识获取各互联网站点对该终端应用的评论信息，对该评论信息进行分析和计算，得到舆情得分。

例如，可以通过配置爬虫抓取用户在各相关互联网站点对该终端应用的评论信息，然后进行消歧，比如将广告等非对该终端应用的评价内容进行剔除，然后再分析余下的评价内容的正负面，比如可以根据评论内容的主观性文本进行分析、推理识别，分析出评论者的态度是倾向正面，中性、还是反面，并按照预设算法进行计算，以得到舆情得分，比如，具体可以如下：

从该评论信息中提取出符合预置条件的内容，得到提取后评论信息；

将该提取后评论信息按照预设规则划分为正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分；

分别获取该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分对应的预设分值；

分别计算该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分与提取后评论信息的比例；

将该预设分值分别乘以对应的比例后进行相加，得到舆情得分。

其中，预置条件、预设规则和预设分值可以根据实际应用的需求进行设置，例如，预置条件可以设置为“将不是对该终端应用的评价内容进行剔除”，比如剔除广告之类的内容；而预设规则则可以文本识别上进行设置，比如，若出现“好”和/或“赞”等词语，则表示是正面评论，若出现“差”等词则表示是负面评论，而若出现“一般般”等词则表示中立评论，等等，然后，可以分别赋予正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分相应的预设分值，比如，X、Y和Z，等等，在此不再赘述。

若正面评论部分与提取后评论信息的比例为“正面舆情比例”，中立评论部分与提取后评论信息的比例为“中立舆情比例”，负面评论部分与提取后评论信息的比例为“负面舆情比例”，且正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分的预设分值分别为X、Y和Z，则舆情得分用公式表示可以为：

舆情得分＝正面舆情比例*X+中立舆情比例*Y+负面舆情比例*Z

(2)根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，确定评分的用户的用户类型，根据该用户类型对该终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分。

其中，用户类型可以根据实际应用的需求而定，比如，可以设置为核心用户和普通用户，其中，核心用户指的是在网站下载了比较多的应用，或者贡献了比较多的评价的用户，而普通用户则是则除核心用户之外的其他用户。当然，也可以划分为更多层次的用户类型，比如最高级别的为钻石用户、次之的为金牌用户、然后是银牌用户、铜牌用户、铁牌用户和入门用户等等，在此不再赘述。

例如，以用户类型划分为核心用户和普通用户为例，则可以对核心用户和普通用户的评分分别进行计算，然后将核心用户的分值进行一定程度的加成，以显示此类用户在评分方面的权威性，最终再将该核心用户加权和普通用户加权计算一个均值，从而得到用户真实得分。即步骤“根据该用户类型对该终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分”可以包括：

可以将用户类型为核心用户的用户所对应的用户评分乘以第一加权，得到核心用户得分；将用户类型为普通用户的用户所对应的用户评分乘以第二加权，得到普通用户得分，根据该核心用户得分和普通用户得分计算用户真实得分，用公式表示即为：

用户真实得分＝

{(核心用户A得分+核心用户B得分......+核心用户N得分)*

第一加权+(普通用户A得分+普通用户B得分......+普通用户M得分)*

第二加权}/(N*第一加权+M*第二加权)

其中，该第一加权大于第二加权，该第一加权和第二加权可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置第一加权大于1，第二加权等于1，等等。

需说明的是，由于众多的用户中，难免会存在有一些恶意刷分的用户或水军，因此，需要使用反作弊技术将网站作弊用户的打分去除，如刷分的用户，因此，此时计算出来的“用户真实得分”更为客观，准确性更高，与步骤102中“用户得分”具有一定的差别。

此外，还需说明的是，在根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分时，可以直接沿用步骤102中所获取的用户评分，也可以重新根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，具体实现可以根据实际应用的需求而定，在此不再赘述。

105、基于该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值。例如，具体可以如下：

分别获取该初始得分、舆情得分和用户真实得分对应的权重，将该初始得分、舆情得分和用户真实得分分别乘以相应的权重后进行相加，得到质量评估值。

比如，以初始得分、舆情得分和用户真实得分的权重分别为a、b和c为例，则用公式表示即为：

质量评估值＝初始得分*a+舆情得分*b+用户真实得分*c

由上可知，本实施例采用在接收到终端应用的质量评估请求后，根据质量评估请求中携带的应用标识分别获取终端应用的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分，并根据基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后结合该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值；由于该方案在进行质量评估时，可以将厂商的信用、用户评论、以及舆论信息等因素进行综合考虑，因此，所得到的评估结果更为客观，可以大大提高评估结果的准确性，从而以给予用户正确的引导信息，使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

实施例二、

根据实施例一所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。为了描述方便，在本发明实施例中，将终端应用的质量评估系统简称为质量评估系统。

如图2所示，一种终端应用的质量评估方法，具体流程可以如下：

201、质量评估系统接收终端应用的质量评估请求，其中，该质量评估请求携带该终端应用的应用标识等信息。

其中，该应用标识可以是终端应用的名称和/或版本号等信息。

202、质量评估系统根据该应用标识获取相应的厂商信息，根据该厂商信息确定该终端应用的基础信用分。

例如，可以根据该厂商信息，如厂商名称或代码等确定厂商(既开发或发行该终端应用的一方，如提供商)，并获取该厂商在过去预设期间内所发布的终端应用的质量评估值，得到历史终端应用的质量评估值，然后计算该历史终端应用的质量评估值的平均值，得到该终端应用的基础信用分。

其中，该预设期间可以根据实际应用的需求而定，比如，可以设置为过去一年内，等等，在此不再赘述。

比如，以该预设期间为一年为例，则若某厂商在过去一年内开发了三款终端应用，如终端应用A、终端应用B和终端应用C，且终端应用A的质量评估值为8分(满分为10分)，终端应用B的质量评估值为8.5分，终端应用C的质量评估值为9.5分，那么，该基础信用分用公式表示为：

即该终端应用的基础信用分为8.67分。

203、质量评估系统根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，比如，可以通过配置爬虫，在各个应用商店中获取该应用标识对应的终端应用的用户评分，从而得到该终端应用在各个应用商店中的用户评分，然后根据该终端应用在各个应用商店中的用户评分计算该终端应用的用户得分。

例如，可以计算该终端应用在各个应用商店中的用户评分的平均值，得到该终端应用的用户得分，等等。

可选的，由于各个应用商店的参考价值不同，因此，为了提高质量评估的准确性，还可以为不同的应用商店设置不同的折算率，然后在考量某个应用商店的用户评分时，便可以将该应用商店的用户评分乘以该应用商店所对应的折算率，以得到更具有参考价值的用户评分，即折算后评分。也就是说，步骤“根据该终端应用在各个应用商店中的用户评分计算该终端应用的用户得分”可以包括：

获取各个应用商店对应的折算率，将终端应用在各个应用商店中的用户评分分别乘以相应的折算率，得到终端应用在各个应用商店中的折算后评分，计算该折算后评分的平均值，得到该终端应用的用户得分。

其中，该折算率大于等于0，小于等于1。需说明的是，折算率的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置本应用商店的折算率为1，而其他应用商店的折算率则小于1，等等。

比如，以某终端应用在本商店如商店A的用户评分为8.5分，在其他商店，如商店B和商店C的用户评分分别为9分和10分，且商店A的折算率为1，商店B的折算率为0.9，商店C的折算率为0.75，则该终端应用的用户得分为：

即该终端应用的用户得分为8.03分。

204、质量评估系统将该基础信用分和用户得分分别乘以预置的权重后进行相加，得到初始得分，如下：

初始得分＝基础信用分*x％+用户得分*y％

其中，x和y的和为100，x和y的具体取值可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。

比如，以x为40，y为60，且基础信用分为8.67分，用户得分为8.03分为例，则此时：

初始得分＝8.67*40％+8.03*60％≈8.29

即该终端应用的初始得分为8.29分。

205、质量评估系统根据该应用标识获取各互联网站点对该终端应用的评论信息，对该评论信息进行分析和计算，得到舆情得分。

例如，可以通过配置爬虫抓取用户在各相关互联网站点对该终端应用的评论信息，从该评论信息中提取出符合预置条件的内容，得到提取后评论信息；将该提取后评论信息按照预设规则划分为正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分；分别获取该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分对应的预设分值；分别计算该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分与提取后评论信息的比例；将该预设分值分别乘以对应的比例后进行相加，得到舆情得分。

其中，预置条件、预设规则和预设分值可以根据实际应用的需求进行设置，例如，预置条件可以设置为“将不是对该终端应用的评价内容进行剔除”，比如剔除广告之类的内容；而预设规则则可以文本识别上进行设置，比如，若出现“好”和/或“赞”等词语，则表示是正面评论，若出现“差”等词则表示是负面评论，而若出现“一般般”等词则表示中立评论，等等，然后，可以分别赋予正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分相应的预设分值，比如，X、Y和Z，等等，在此不再赘述。

若正面评论部分与提取后评论信息的比例为80％，中立评论部分与提取后评论信息的比例为10％，负面评论部分与提取后评论信息的比例为10％，且正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分的预设分值分别为10分、5分和0分，则舆情得分用公式表示可以为：

舆情得分＝80％*10+10％*5+10％*0＝8.5

即该终端应用的舆情得分为8.5分。

206、质量评估系统根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，确定评分的用户的用户类型，根据该用户类型对该终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分。

其中，用户类型可以根据实际应用的需求而定，比如，可以设置为核心用户和普通用户。当然，也可以划分为更多层次的用户类型，比如最高级别的为钻石用户、次之的为金牌用户、然后是银牌用户、铜牌用户、铁牌用户和入门用户等等，在此不再赘述。

例如，以用户类型划分为核心用户和普通用户为例，则步骤“根据该用户类型对该终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分”可以包括：

可以将用户类型为核心用户的用户所对应的用户评分乘以第一加权，得到核心用户得分；将用户类型为普通用户的用户所对应的用户评分乘以第二加权，得到普通用户得分，计算该核心用户得分和普通用户得分的均值，得到用户真实得分。

比如，以该终端应用有100条评论，其中40条为核心用户的评论，60条为普通用户的评论为例，则若第一加权为1.5，第二加权为1，60个核心用户的总评分为480，40个普通用户的总评分为280，则：

即该终端应用的用户真实得分为7.69分。

需说明的是，由于众多的用户中，难免会存在有一些恶意刷分的用户或水军，因此，需要使用反作弊技术将网站作弊用户的打分去除，如刷分的用户，因此，此时计算出来的“用户真实得分”更为客观，准确性更高，与步骤203中“用户得分”具有一定的差别。

此外，还需说明的是，在根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分时，可以直接沿用步骤203中所获取的用户评分，也可以重新根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，具体实现可以根据实际应用的需求而定，在此不再赘述。

207、质量评估系统分别获取该初始得分、舆情得分和用户真实得分对应的权重，将该初始得分、舆情得分和用户真实得分分别乘以相应的权重后进行相加，得到质量评估值。

比如，以初始得分、舆情得分和用户真实得分的权重分别为0.3、0.3和0.4，且初始得分为8.29分，舆情得分为8.5分，以及用户真实得分为7.69分(详见前面的步骤)为例，则用公式表示即为：

质量评估值＝初始得分*0.3+舆情得分*0.3+用户真实得分*0.4

＝8.29*0.3+8.5*0.3+7.69*0.4＝8.113

可知，该终端应用的质量评分值，即最终得分为8.113分。

需说明的是，随着终端应用推出市场的时间的增加，以及用户评论的增加，可以适当对初始得分、舆情得分和用户真实得分的权重进行调整，比如，可以降低初始得分的权重，并提高用户真实得分的权重，等等，具体可根据实际应用的需求而定，在此不再赘述。

由上可知，本实施例采用在接收到终端应用的质量评估请求后，根据质量评估请求中携带的应用标识分别获取终端应用的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分，并根据基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后结合该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值；由于该方案在进行质量评估时，可以将厂商的信用、用户评论、以及舆论信息等因素进行综合考虑，因此，所得到的评估结果更为客观，可以大大提高评估结果的准确性，从而以给予用户正确的引导信息，使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

实施例三、

为了更好地实施以上方法，本发明实施例还提供一种终端应用的质量评估系统，如图3所示，该终端应用的质量评估系统包括接收单元301、第一获取单元302、初评单元303、第二获取单元304和评估单元305，如下：

(1)接收单元301；

接收单元301，用于接收终端应用的质量评估请求，该质量评估请求携带该终端应用的应用标识。

其中，该应用标识可以是终端应用的名称和/或版本号等信息。

(2)第一获取单元302；

第一获取单元302，用于根据该应用标识获取终端应用的基础信用分和用户得分。

其中，获取终端应用的基础信用分和用户得分的方式可以有多种，例如，该第一获取单元302可以包括信用计算子单元和第一用户计算子单元，如下：

a)该信用计算子单元；

该信用计算子单元，用于根据该应用标识获取相应的厂商信息，根据该厂商信息确定该终端应用的基础信用分。

例如，该信用计算子单元，具体可以用于根据该厂商信息确定厂商，并获取该厂商在过去预设期间内所发布的终端应用的质量评估值，得到历史终端应用的质量评估值；计算该历史终端应用的质量评估值的平均值，得到该终端应用的基础信用分。

比如，以历史终端应用为A、B……N为例，则基础信用分用公式表示为：

b)第一用户计算子单元；

该第一用户计算子单元，用于根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，根据该终端应用在各个应用商店中的用户评分计算该终端应用的用户得分。

例如，该第一用户计算子单元，具体可以用于通过配置爬虫，在各个应用商店中获取该应用标识对应的终端应用的用户评分，得到该终端应用在各个应用商店中的用户评分；获取各个应用商店对应的折算率；将终端应用在各个应用商店中的用户评分分别乘以相应的折算率，得到终端应用在各个应用商店中的折算后评分；计算该折算后评分的平均值，得到该终端应用的用户得分。

比如，以某终端应用在商店A的用户评分为“商店A得分”，在商店B的用户评分为“商店B得分”，……，在商店N的用户评分为“商店N得分”为例进行说明，则该终端应用的用户得分用公式表示可以为：

用户得分＝(商店A得分*商店A的折算率+商店B得分

*商店B的折算率......+商店N得分*商店N的折算率)/N

其中，该折算率大于等于0，小于等于1。需说明的是，折算率的大小可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置本应用商店的折算率为1，而其他应用商店的折算率则小于1，等等。

(3)初评单元303；

初评单元303，用于根据该基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分。

例如，该初评单元303，具体可以用于将该基础信用分和用户得分分别乘以预置的权重后进行相加，得到初始得分。如下：

初始得分＝基础信用分*x％+用户得分*y％

其中，x和y的和为100，x和y的具体取值可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。

(4)第二获取单元304、

第二获取单元304，用于根据该应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分。

其中，获取的方式可以有多种，例如，该第二获取单元包括舆情计算子单元和第二用户计算子单元，如下：

a)舆情计算子单元；

舆情计算子单元，用于根据该应用标识获取各互联网站点对该终端应用的评论信息，对该评论信息进行分析和计算，得到舆情得分。

比如，该舆情计算子单元，具体可以用于从该评论信息中提取出符合预置条件的内容，得到提取后评论信息；将该提取后评论信息按照预设规则划分为正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分；分别获取该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分对应的预设分值；分别计算该正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分与提取后评论信息的比例；将该预设分值分别乘以对应的比例后进行相加，得到舆情得分。

其中，预置条件、预设规则和预设分值可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。

b)第二用户计算子单元；

第二用户计算子单元，用于根据该应用标识获取该终端应用在各个应用商店中的用户评分，确定评分的用户的用户类型，根据该用户类型对该终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分。

其中，用户类型可以根据实际应用的需求而定，比如，可以设置为核心用户和普通用户，其中，核心用户指的是在网站下载了比较多的应用，或者贡献了比较多的评价的用户，而普通用户则是则除核心用户之外的其他用户。当然，也可以划分为更多层次的用户类型，比如最高级别的为钻石用户、次之的为金牌用户、然后是银牌用户、铜牌用户、铁牌用户和入门用户等等，在此不再赘述。

例如，以用户类型划分为核心用户和普通用户为例，则：

该第二用户计算子单元，具体可以用于将用户类型为核心用户的用户所对应的用户评分乘以第一加权，得到核心用户得分；将用户类型为普通用户的用户所对应的用户评分乘以第二加权，得到普通用户得分，该第一加权大于第二加权；根据该核心用户得分和普通用户得分计算用户真实得分，比如，可以如下：

用户真实得分＝

{(核心用户A得分+核心用户B得分......+核心用户N得分)*

第一加权+(普通用户A得分+普通用户B得分......+普通用户M得分)*

第二加权}/(N*第一加权+M*第二加权)

其中，该第一加权大于第二加权，该第一加权和第二加权可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以设置第一加权大于1，第二加权等于1，等等。

(5)评估单元305；

评估单元305，用于基于该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值。

该评估单元，具体可以用于分别获取该初始得分、舆情得分和用户真实得分对应的权重，将该初始得分、舆情得分和用户真实得分分别乘以相应的权重后进行相加，得到质量评估值。

比如，以初始得分、舆情得分和用户真实得分的权重分别为a、b和c为例，则用公式表示即为：

质量评估值＝初始得分*a+舆情得分*b+用户真实得分*c

具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现。以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

该终端应用的质量评估系统具体可以集成在服务器等设备中。

由上可知，本实施例的质量评估系统在接收到终端应用的质量评估请求后，可以由第一获取单元302和第二获取单元304根据质量评估请求中携带的应用标识分别获取终端应用的基础信用分、用户得分、舆情得分和用户真实得分，并由初评单元303根据基础信用分和用户得分进行初始质量评估，得到初始得分，然后由评估单元305结合该初始得分、舆情得分和用户真实得分进行质量评估，得到质量评估值；由于该方案在进行质量评估时，可以将厂商的信用、用户评论、以及舆论信息等因素进行综合考虑，因此，所得到的评估结果更为客观，可以大大提高评估结果的准确性，从而以给予用户正确的引导信息，使得用户可以下载到合适的终端应用，以及保障用户终端信息安全。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的一种终端应用的质量评估方法和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上该，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (13)

1.一种终端应用的质量评估方法，其特征在于，包括：

接收终端应用的质量评估请求，所述质量评估请求携带所述终端应用的应用标识；

根据所述应用标识获取相应的厂商信息，根据所述厂商信息确定所述终端应用的基础信用分；

根据所述应用标识获取所述终端应用在各个应用商店中的用户评分，获取各个应用商店对应的折算率，将终端应用在各个应用商店中的用户评分分别乘以相应的折算率，得到终端应用在各个应用商店中的折算后评分，计算所述折算后评分的平均值，得到所述终端应用的用户得分；

将所述基础信用分和用户得分分别乘以预置的权重后进行相加，得到初始得分；

根据所述应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分，其中，所述舆情得分为对所述终端应用的评论信息进行消岐和分析后得到的得分，所述用户真实得分为对所述终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整后的得分，所述用户评分为将网站作弊用户的打分去除后的用户评分；

分别获取所述初始得分、舆情得分和用户真实得分对应的权重，并将所述初始得分、舆情得分和用户真实得分分别乘以相应的权重后进行相加，得到质量评估值，其中，所述权重根据终端应用推出市场的时间、以及用户评论的变化进行调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述厂商信息确定所述终端应用的基础信用分，包括：

根据所述厂商信息确定厂商，并获取所述厂商在过去预设期间内所发布的终端应用的质量评估值，得到历史终端应用的质量评估值；

计算所述历史终端应用的质量评估值的平均值，得到所述终端应用的基础信用分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述应用标识获取所述终端应用在各个应用商店中的用户评分，包括：

通过配置爬虫，在各个应用商店中获取所述应用标识对应的终端应用的用户评分，得到所述终端应用在各个应用商店中的用户评分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分，包括：

根据所述应用标识获取各互联网站点对所述终端应用的评论信息，对所述评论信息进行分析和计算，得到舆情得分；

根据所述应用标识获取所述终端应用在各个应用商店中的用户评分，确定评分的用户的用户类型，根据所述用户类型对所述终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述评论信息进行分析和计算，得到舆情得分，包括：

从所述评论信息中提取出符合预置条件的内容，得到提取后评论信息；

将所述提取后评论信息按照预设规则划分为正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分；

分别获取所述正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分对应的预设分值；

分别计算所述正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分与提取后评论信息的比例；

将所述预设分值分别乘以对应的比例后进行相加，得到舆情得分。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户类型包括核心用户和普通用户，则根据所述用户类型对所述终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分，包括：

将用户类型为核心用户的用户所对应的用户评分乘以第一加权，得到核心用户得分；

将用户类型为普通用户的用户所对应的用户评分乘以第二加权，得到普通用户得分，所述第一加权大于第二加权；

根据所述核心用户得分和普通用户得分计算用户真实得分。

7.一种终端应用的质量评估系统，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收终端应用的质量评估请求，所述质量评估请求携带所述终端应用的应用标识；

第一获取单元包括信用计算子单元和第一用户计算子单元；

所述信用计算子单元，用于根据所述应用标识获取相应的厂商信息，根据所述厂商信息确定所述终端应用的基础信用分；

所述第一用户计算子单元，用于根据所述应用标识获取所述终端应用在各个应用商店中的用户评分，获取各个应用商店对应的折算率，将终端应用在各个应用商店中的用户评分分别乘以相应的折算率，得到终端应用在各个应用商店中的折算后评分，计算所述折算后评分的平均值，得到所述终端应用的用户得分；

初评单元，用于将所述基础信用分和用户得分分别乘以预置的权重后进行相加，得到初始得分；

第二获取单元，用于根据所述应用标识获取终端应用的舆情得分和用户真实得分，其中，所述舆情得分为对所述终端应用的评论信息进行消岐和分析后得到的得分，所述用户真实得分为对所述终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整后的得分，所述用户评分为将网站作弊用户的打分去除后的用户评分；

评估单元，用于分别获取所述初始得分、舆情得分和用户真实得分对应的权重，并将所述初始得分、舆情得分和用户真实得分分别乘以相应的权重后进行相加，得到质量评估值，其中，所述权重根据终端应用推出市场的时间、以及用户评论的变化进行调整。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述信用计算子单元，具体用于：

根据所述厂商信息确定厂商，并获取所述厂商在过去预设期间内所发布的终端应用的质量评估值，得到历史终端应用的质量评估值；

计算所述历史终端应用的质量评估值的平均值，得到所述终端应用的基础信用分。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一用户计算子单元，具体用于：

通过配置爬虫，在各个应用商店中获取所述应用标识对应的终端应用的用户评分，得到所述终端应用在各个应用商店中的用户评分。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二获取单元包括舆情计算子单元和第二用户计算子单元；

舆情计算子单元，用于根据所述应用标识获取各互联网站点对所述终端应用的评论信息，对所述评论信息进行分析和计算，得到舆情得分；

第二用户计算子单元，用于根据所述应用标识获取所述终端应用在各个应用商店中的用户评分，确定评分的用户的用户类型，根据所述用户类型对所述终端应用在各个应用商店中的用户评分进行调整，得到用户真实得分。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述舆情计算子单元，具体用于：

从所述评论信息中提取出符合预置条件的内容，得到提取后评论信息；

将所述提取后评论信息按照预设规则划分为正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分；

分别获取所述正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分对应的预设分值；

分别计算所述正面评论部分、中立评论部分和负面评论部分与提取后评论信息的比例；

将所述预设分值分别乘以对应的比例后进行相加，得到舆情得分。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第二用户计算子单元，具体用于：

将用户类型为核心用户的用户所对应的用户评分乘以第一加权，得到核心用户得分；

将用户类型为普通用户的用户所对应的用户评分乘以第二加权，得到普通用户得分，所述第一加权大于第二加权；

根据所述核心用户得分和普通用户得分计算用户真实得分。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至6中任一项所述的终端应用的质量评估方法中的步骤。

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