CN106846064B - 基于共现关系的软件潜力排序方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于共现关系的软件的潜力排序方法，实现软件商场中软件的未来发展潜力趋势的动态排序，为软件商场的软件推荐、移动软件投资商提供借鉴。本发明通过采集软件商城数据获得各软件的装机状态数据库，通过分析单机的软件装载情况计算同机软件的共现分布，并建立共生关系图数据，通过对共生关系图的关系网络分析得到各软件的短时分布规律，并计算同比增长线性表现，最后通过一个梯度排序算法给出软件的发展潜力。

Description

基于共现关系的软件潜力排序方法
技术领域
本发明涉及手机软件潜力的排序方法，特别涉及基于手机软件之间共现关系的软件潜力分析及预测方法。
背景技术
每一种商业模式的出现都是基于现实生活的一种延伸，无论是情感上还是地域上的，它都是在让现实的一种生活得到最大的延伸用来满足人们日常生活中正在消失的每一种感性的认知。
越来越多的企业以及网站开始步入APP（应用软件）时代，都在用最快的速度抢占移动领域。遭遇了苹果商店的封杀下载APP刷榜后，APP的突围之路显得更加迷离了，APP打榜的算法开始向搜索引擎的优化算法一样成为APP突围的首要突破口。因为一个APP一旦上线，如果挤不到总榜单的前200名或者分榜单的前20名，基本上陷入了暗无天日半死不活的局面，因为没有展示就意味着没有下载，没有下载和活跃度，基本上就宣告了一个APP的末日来临。
目前来说通过App推荐冲击榜单排名，瞬间爆发容易，持续维持稳定难度系数加大，APP推广基本上属于无底洞式，一旦推广资金断链，APP的排名就开始陷入持续下滑直至没有排名，因为每天都有不同的APP在做着各种各样的推广。
而一味的依靠App推广带来的将会是某些网络科技公司通过下载软件持续下载推广App，导致服务器统计数据以及计算模型失效。而实际下载后的普遍存在僵尸用户，无效点击等诸多问题。
综上所述，简单的通过App下载、App点击使用以及App用户活跃度等，已经无法有效的评估某个App的真实价值。App平台以及移动产品投资商需要一个更加可信可靠的评价体系来衡量当前App的未来市场价值。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于手机软件之间共现关系分析手机软件未来发展潜力的方法，解决了目前仅以用户装机量、用户点击率作为核心指标导致的刷机现象，从装机软件之间的关系变化分析某一新软件的装机潜力，为手机软件开发团队以及风险投资提供更加科学的参考依据。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于共现关系的软件潜力排序方法，包括以下步骤：
步骤1、对软件市场后台数据库进行预处理，得到用户的软件装机状态矩阵；
步骤2、统计所有用户的软件装机状态并构建一个全局软件装机的共现矩阵；
步骤3、给出一个共生贡献计算函数，对步骤2中的共现矩阵进行迭代计算得到每个软件之间的相关性权重；
步骤4、定义一个观测时间窗，对软件市场数据集进行时间切片，得到的每个时间片内数据，执行步骤1-3的运算，得到一个软件共现重要性序列；
步骤5、对所有软件的共现重要性序列进行排序，从重要性序列中筛选出所需的指定软件潜力序列或潜力值排行；
步骤6、输出结果。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：
1．本发明目通过基于手机软件之间共现关系分析手机软件未来发展潜力的方法，解决了目前仅以用户装机量、用户点击率作为核心指标导致的刷机现象，从装机软件之间的关系变化分析某一新软件的装机潜力，为手机软件开发团队以及风险投资提供更加科学的参考依据。
附图说明
图1为本发明实施例一流程框图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
实施例一：
参见图1所示，一种基于共现关系的软件潜力排序方法，包括以下步骤：
步骤1、从用户的软件装机状态数据库中读取每个用户的软件装机状态，设软件库中一共有n个软件，用户x安装了其中部分软件，则该用户的软件装机状态用以为数组表示为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，当用户x安装了软件i，则
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，否则
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤2、统计所有用户的软件装机状态，根据式（1）计算出软件i和软件j之间的共现关系：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
式（1）
式（1）中，0≤i≤n-1，0≤j≤n-1，且i≠j；
其中M代表统计的用户数量，u代表当前用户，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
表示用户u安装了软件i的状态，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
表示用户同时安装了软件i和j的状态，当用户同时安装了软件i和软件j，则
Figure 617581DEST_PATH_IMAGE012
=1，若用户只安装了软件i和软件j中的一者或者两者均未安装，则
Figure 472404DEST_PATH_IMAGE012
=0；
以此得到一个软件之间共现关系的方阵M，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤3、 假设每个软件的初始权重r=1，可得到一个N维的以为矩阵；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
将矩阵M乘上R得到一个新的矩阵R’,即
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
将R’乘M，得到的矩阵作为新的矩阵R，反复计算，直至得到一个收敛的相关性权重矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
从相关性权重序列中筛选出所需的指定软件潜力序列或相关性权重排行；
其中，ri表示第i个软件的相关性权重；
步骤4、通过一段时间的迭代并记录其中每个时间段的共现重要性矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
，其中t代表时间窗标签；以此得到两个历史时间之间的相对增长百分比
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
；
步骤5、采用排序算法，对
Figure 563726DEST_PATH_IMAGE026
中每个软件的增长比进行正序或倒序的排序，并按照输入的参数进行截断；
步骤6、输出系统排序后的结果。
通过
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
筛选某个软件装机率的爆发性增长。
通过
Figure DEST_PATH_IMAGE030
筛选K段时间内装机率稳定增长的软件。

Claims (1)

1.一种基于共现关系的软件潜力排序方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、对软件市场后台数据库进行预处理，得到用户的软件装机状态矩阵；
设软件库中一共有n个软件，用户x安装了其中部分软件，则该用户的软件装机状态用以为数组表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，当用户x安装了软件i，则
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，否则
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤2、统计所有用户的软件装机状态并构建一个全局软件装机的共现矩阵；
根据式（1）计算出软件i和软件j之间的共现关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
式（1）；式（1）中，0≤i≤n-1，0≤j≤n-1，且i≠j；
其中M代表统计的用户数量，u代表当前用户，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示用户u安装了软件i的状态，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示用户同时安装了软件i和j的状态，当用户同时安装了软件i和软件j，则
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
=1，若用户只安装了软件i和软件j中的一者或者两者均未安装，则
Figure DEST_PATH_IMAGE012AA
=0；以此得到一个软件之间共现关系的方阵M，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
步骤3、对步骤2中的共现矩阵进行迭代计算得到每个软件之间的相关性权重；
假设每个软件的初始权重r=1，可得到一个N维的一维矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
将矩阵M乘上R得到一个新的矩阵R’，即
Figure DEST_PATH_IMAGE020
将R’乘M，得到的矩阵作为新的矩阵R，反复计算，直至得到一个收敛的相关性权重矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE022
；
Figure DEST_PATH_IMAGE024
从相关性权重矩阵中筛选出所需的指定软件潜力序列或相关性权重排行；
其中，ri表示第i个软件的相关性权重；
步骤4、定义一个观测时间窗，对软件市场数据集进行时间切片，得到的每个时间片内数据，执行步骤1-3的运算，得到一个软件共现重要性序列；
步骤5、对所有软件的共现重要性序列进行排序；
步骤6、输出结果：
通过
Figure DEST_PATH_IMAGE026
筛选某个软件装机率的爆发性增长；通过
Figure DEST_PATH_IMAGE028
筛选K段时间内装机率稳定增长的软件。
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