CN109857402B - 一种app归类整理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种APP归类整理方法，所述APP归类整理方法包括以下步骤：S100：基于Android系统源代码进行修改，即修改桌面APP合并时Folder命名的部分代码；S200:建立语料库，对语料库的应用名进行分词，并同时计算分词对象在此类别的重要度；语料库包括词语数据库，将计算的重要度数据发送至词语数据库中进行保存；S300：在Android系统的桌面启动器中添加自动整理功能，该自动整理功能对手机中APP进行遍历，并对APP所对应的名称进行分词。本发明高效地解决了手机桌面上APP的自动整理问题。
Description
技术领域
本发明涉及手机桌面技术领域，尤其涉及一种APP归类整理方法及系统。
背景技术
随着移动通信动技术的不断发展，手机的功能日益增多，其通信能力更是从3G进化到4G，无线接入的带宽有了持续、长足的进步。与此同时，智能手机的处理能力近年来也得到了飞速的发展，处理器从单核、双核到10核只经历了3年多的时间。除了最基本的通信功能，数以百万计基于智能手机平台开发的移动应用更是让智能手机的硬件能力得到了充分的发挥，其功能从最初阶段的语音通话发展成为学习、购物、娱乐等集一体的智能应用。
目前，互联网协助着人类的日常活动，其更是在与手机的功能使用上紧密不分，包括通过互联网下载至手机中的各种APP，APP使用范围涉及到人类生活的方方面面，并通过其智能化的快捷服务提高了人们的生活效率。
但是，APP在文字处理、办公应用上有较大的局限。例如用户手机上下载有较多APP时，桌面上APP图标的布置会显得繁杂，不仅不方便查找其中的APP，还会因为其繁琐的查找过程消耗时间，影响心情。针对上述问题，现有技术中出现了通过长按图标与另一个图标重叠，进而将两个APP融入一个Folder文件夹里，但是这种操作方式需要一个一个手动拖拽，浪费时间，操作也不方便；并且文件夹是根据APP所属类别进行命名，因为手动推拽的随意性，所以文件夹的分类命名也不完全合理。若所融APP为不同所属类别，则根据其中一个APP所属类别进行命名，或者将文件夹命名为未命名文件夹，以及用默认分类名“实用工具”进行命名。上述整理方式最终还是未能达到对桌面APP进行智能归类的目的，不能高效解决手机桌面上的自动整理。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种APP归类整理方法及系统，高效地解决了手机桌面上APP的自动整理问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种APP归类整理方法，所述APP归类整理方法包括以下步骤：
S100：基于Android系统源代码进行修改，即在桌面启动器中添加“自动整理”菜单，添加自定义桌面APP合并时Folder命名的部分代码；
S200：建立语料库，对语料库的应用名进行分词，并同时计算分词对象在此类别的重要度；语料库包括词语数据库，将计算的重要度数据发送至词语数据库中进行保存；
S300：在Android系统的桌面启动器中添加自动整理功能，该自动整理功能对手机中APP进行遍历，并对APP所对应的名称进行分词，将分词后的数据通过步骤步骤S200所建立的词语数据库进行APP的分类计算，最后根据APP所属类别，将其中同属类别的APP归类于同一个Folder文件夹中。
进一步地，所述步骤S200包括建立词语数据库，建立词语数据库的过程包括以下步骤：
S201：从手机APP市场中爬取APP信息，获取其应用名称和所属类别，并根据其应用名称建立应用数据信息库；
S202：在应用数据信息库中提取词干，即使用python开源中文分词工具进行中文分词；
S203：统计每个词在各个分类中的出现频率及其在分类中的逆文档频率；
S204：根据各个词出现在各个所属类别的频率及逆文档频率，通过TF-IDF综合结果进行重要度排序；
S205：将上一步骤排序得出的结果保存至词语数据库中。
进一步地，所述步骤S202中的应用数据信息库包括数据表，数据表包括：与ID号对应的INTEGER数据类型；与应用名对应的varchar(20)数据类型；与应用类别对应的varchar(20)数据类型。
进一步地，所述步骤S204包括根据步骤S201所建立的应用数据信息库中的词，计算该词在各个所属类别的频率，即对词频的计算，计算公式为：
再根据该词在所述步骤S201中建立的应用信息数据库的所属类别计算逆文档概率，计算公式为：
最后根据TF-IDF统计方法计算该词在该应用类别中的重要度，计算公式为：TF-IDF＝词频(TF)*逆文档概率(IDF)
进一步地，所述步骤S205包括在所述数据表中添加数据类型，即与重要度对应的DOUBLE数据类型。
进一步地，所述步骤S300对APP进行自动归类过程包括以下步骤：
S301：遍历应用，获取应用名；
S302：对应用名进行分词，并计算出与之匹配的类别；
S303：根据类别统计应用数，若属同一类别的应用数≥2，则将其应用合并入一个Folder文件夹里；
S304：根据类别名称对Folder文件夹进行命名；
S305：按照拼音顺序对Folder文件夹进行排序，并根据排序顺序在手机桌面上进行放置。
进一步地，所述步骤S302包括计算应用A在应用分类B中的系数，计算公式为：
其中，WBi为字/词i在语料库中应用名分类B中的重要度，即WBi指代TF-IDF，Ni为该字/词在应用名中的个数。
进一步地，一种APP归类整理系统，包括应用信息爬取模块1、应用信息数据库2、词干提取模块3、词语数据库4、Android应用分类模块5以及Android桌面应用整理模块6：信息爬取模块1与应用信息数据库2相连接；应用信息数据库2与词干提取模块3相连接；词语数据库4与词干提取模块3相连接；Android应用分类模块5与词语数据库4相连接；Android桌面应用整理模块6与Android应用分类模块5相连接。
本发明的有益效果在于：与现有技术相比，本发明不仅能够通过用户触发，自动地对手机桌面上的APP进行归类整理，而且更加智能化地对每一个APP类别进行归类甄别，以保证同一文件夹里APP所属类别的统一性以及准确性，省去了用户自已对APP逐一归类的烦恼，节约了时间，方便了用户的操作，提高了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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附图：
图1是本发明实施例中APP归类方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例中APP归类方法的进一步步骤流程图；
图3是本发明实施例中APP归类方法的进一步步骤流程图；
图4是本发明实施例中APP归类系统的模块结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
在实施例1中，如图1、2、3及4所示，一种APP归类整理方法及系统，所述APP归类整理方法包括以下步骤：
S100：基于Android系统源代码进行修改，即修改桌面APP合并时以Folder命名的部分代码；
S200：建立语料库，对语料库的应用名进行分词，并同时计算分词对象在此类别的重要度；语料库包括词语数据库，将计算的重要度数据发送至词语数据库中进行保存；
S300：在Android系统的桌面启动器中添加自动整理功能，该自动整理功能对手机中APP进行遍历，并对APP所对应的名称进行分词，将分词后的数据通过步骤S200所建立的词语数据库进行APP的分类计算，最后根据APP所属类别，将其中同属类别的APP归类于同一个Folder文件夹中。
具体地，对于步骤S100,是针对现有技术中手机Android系统中的Launcher源代码进行修改。添加“整理桌面”菜单，点击“整理桌面”菜单，会调用自定义的Folder生成函数，函数会根据S200得到的词语数据库和S300的归类结果，生成并命名Folder文件夹。
在本实施例中，发明人通过在android系统的Launcher应用的源代码中修改中修改Folder的生成代码，例如修改Laucher3源代码中与Folder相关的文件如\packages\apps\Launcher3\src\com\android\launcher3\Folder\目录下的文件以及FolderInfo.java，LauncherProvider.java等。
具体地，对于步骤S200，建立语言类库即以APP名称为语言数据的原始语料库，在本实施例中："APP"对应“手机应用”或“应用”；“应用名”对应“APP名称”；“语言类库”对应“原始语料库”或“语料库”；语料库包括应用信息数据库2、词干提取统计模块3以及词语数据库4。步骤S200依次按照步骤S201、步骤S202、步骤S203、步骤S204以及步骤S205执行。
其中，对于步骤S201，从手机APP市场中爬取APP信息，获取其应用名称和所属类别，并根据其应用名称建立应用数据信息库。在现有技术中，用于爬取网络数据的爬虫工具非常多，开发者可任意选择，其爬取程序亦是本领域技术人员能够轻易实现的，故本申请在此不做详细说明。基于Android系统的APP，发明人在此以华为应用市场为例，通过HTTP协议进入http://app.hicloud.com，获取应用名称及其所属类别，建立应用名原始语料库。并通过数据表的建立将爬取数据分类，分类内容为：以INTEGER数据类型表示所爬取APP的ID号；以varchar(20)数据类型表示所爬取APP的应用名；以varchar(20)数据类型表示所爬取APP的所属类别。ID号为用户APP的ID号，例如“抖音”APP，根据实际应用市场爬取情况，其应用名为抖音，其所属类别为拍摄美化和影音编辑；再例如“绝地求生刺激战场”，根据实际应用市场爬取情况，其应用名为绝地求生刺激战场，其所属类别为竞技游戏、动作射击、射击、大逃杀、第一人称射击和实时对战。将上述数据归入数据表中，以方便步骤S202中所进行的分词。
具体地，对于步骤S202，在应用数据信息库中提取词干，即使用开源python中文分词开发工具进行中文分词。在对语料库数据表中的应用名使用开源中文分词系统进行分词的过程中，包括下载安装开源python中文分词组件，通过github开源平台下载jieba分词库，将所下载内容加压到目录，接着打开cmd命令行窗口并切换到jieba目录下，而后运行python setup.py install完成安装，最后使用import jieba使用jieba分词库。其中，本实施例是通过代码pip install jieba/pip3 install jieba进行全自动安装，并在分词过程中使用基于汉字成词能力的HMM模型。在此分词过程中使用默认精确模式，并使用HMM模型：jieba.cut(seg_list,HMM＝False)，其中seg_list为应用名字符串。分词组件安装完成后，考虑到jieba分词库具有新词识别功能，但是为提高分词正确率，还是需要根据系统的使用情况，添加自定义词典，在此发明人提供以下添加格式：jieba.load_userdict(file_name)#file_name为文件类对象或自定义词典的路径；词典格式和`dict.txt`一样，一个词占一行，每一行分三部分，所述三部分包括词语、词频、词性，并用空格将上述三者隔开，顺序不得颠倒；需要注意的是，若`file_name`为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为UTF-8编码。
具体地，对于步骤S203，统计每个词在各个分类中的出现频率及其在分类中的逆文档频率。统计每个词在各个类别中的出现频率，设定出现频率的下界，当某个词的出现频率小于设定的下界时，则这个字或词不属于此类别。其中，频率的临界值根据统计的结果判定，即根据统计词的增多而调高，反之调低。
具体地，对于步骤S204，根据各个词出现在各个所属类别的频率及逆文档频率，通过TF-IDF综合结果进行重要度排序。TF-IDF统计方法其用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，其在本申请中用于表示APP与其相应分类类别的重要程度。发明人在本实施例中通过分词过程中得到各个词出现在各个所属类别的频率，并参考TF-IDF统计方法进行重要度的排名。例如名为“钱贷宝”的APP分词出来的字为“钱”、“贷”以及“宝”，上述三者在金融理财类的重要度较高。
其中，根据步骤S201所建立的应用数据信息库，将预进行重要度排名词的所属分类查询出来：首先计算该词在所属类别中出现的频率，即词频TF，计算公式如下：
而后根据步骤S201所建立的应用数据信息库计算逆文档概率IDF，计算公式如下：
TF-IDF＝词频(TF)*逆文档概率(IDF)。
具体地，对于步骤S205，将上一步骤排序得出的结果保存至词语数据库中。根据上一步骤得出的重要度，将其添加至所述词语数据库中，并在词语数据库的数据表中添加DOUBLE数据类型以表示重要度。
在本实施例中，所述步骤S300对APP进行自动归类过程包括以下步骤：
S301：遍历应用，获取应用名；
S302：对应用名进行分词，并计算出与之匹配的类别；
S303：根据类别统计应用数，若属同一类别的应用数≥2，则将其应用合并入一个Folder文件夹里；
S304：根据类别名称对Folder文件夹进行命名；
S305：按照拼音顺序对Folder文件夹进行排序，并根据排序顺序在手机桌面上进行放置。
在桌面启动器Launcher应用添加的”整理桌面”功能，整理桌面时将根据APP名称中出现的词和已有的语言类库建立的类别模型，在桌面上创建Folder自动归类并命名。其中，Android部分基于Android系统原生Launcher3代码。
具体地，对于步骤S301。遍历归类手机上的APP，并获取其应用名，发明人将遍历代码提供如下：
其中，name为应用名称，packageName为包名，cls为入口类名。
具体地，对于步骤S302，所述步骤S302包括计算应用A在应用分类B中的系数，计算公式为：
其中，WBi为字/词i在语料库中应用名分类B中的重要度，即WBi指代重要度TF-IDF，例如APP“钱袋宝”中的“钱袋”属于金融理财类，“钱”属于金融理财类，“袋”属于金融理财类或者生活物品类，“宝”属于金融理财类、电商交易类或母婴文化类，由此得出金融理财类所占量最多，则按照步骤S204计算“钱袋宝”中每个字以及每个字之间的任意组合在语料库中金融理财类中的重要度。Ni为该字/词在应用名中的个数，即例如“钱袋宝”中每个字以及每个字之间的任意组合在“钱袋宝”中的个数均为1。根据此公式计算A某一APP所有词相对的所有分类对应的系数，并根据系数进行排序，如出现金融理财类的系数>其他类别的系数，那么认为这个应用归类为金融理财类。
具体地，对于步骤S303，根据类别统计应用数，即统计同属一个类别的APP数量。应用数>＝2的，合并成文件夹，例如“王者荣耀”APP、“绝地求生刺激战场”APP以及“QQ飞车”APP同属游戏类APP，则将其合并入一个文件夹中。另外，为使手机桌面整洁美观，在同一类别应用数>9的情况下，在Folder代码中扩展文件夹的应用容纳数目，即增加静态滑动翻页，在滑动后的界面上放置第10个及其之后的APP。
具体地，对于步骤S304，将所述步骤202所分词后的类别名称赋于Folder文件夹名上，即作为Folder文件夹名。发明人提供的对Folder目录代码进行修改的代码为：
具体地，对于步骤S305，对归类好的文件夹按照拼音顺序进行排序，发明人提供的排序代码为：
Collator cmp＝Collator.getInstance(java.util.Locale.CHINA)；
Arrays.sort(titleList,cmp)；
其中，titleList为文件夹名称列表。
在本实施例中，一种APP归类整理系统，包括应用信息爬取模块1、应用信息数据库2、词干提取模块3、词语数据库4、Android应用分类模块5以及Android桌面应用整理模块6：信息爬取模块1用于执行所述步骤S201，并与应用信息数据库2相连接；应用信息数据库2与词干提取模块3相连接，并相互配合执行所述步骤S202、所述步骤S203以及所述步骤S204；词语数据库4用于执行所述步骤S205，并与词干提取模块3相连接；Android应用分类模块5用于执行所述步骤S100，并与词语数据库4相连接；Android桌面应用整理模块6与Android应用分类模块5相连接，并相互配合执行所述步骤S300。
其中，应用信息爬取模块将从APP市场中爬取到的APP数据发送至应用信息数据库中进行存储；应用信息数据库将APP数据整理并归入其数据表中，数据表信息将被打包发送至词干提取统计模块中；词干提取统计模块对所传数据进行分词归类，并做出统计及相关计算，而后将数据整理发送至词语数据库中进行保存；Android应用分类模块与Android桌面应用整理模块为前端用户处理模块，用户进行APP归类时，Android应用分类模块会将APP数据发送至词语数据库中进行查询归类，而后词语数据库将归类情况反馈回Android应用分类模块，Android应用分类模块根据所传归类情况对用户手机上的APP进行归类并组合进文件夹，Android桌面应用整理模块将文件夹按照拼音顺序排序放置于手机桌面上。
Claims (5)
1.一种APP归类整理方法，其特征在于，所述APP归类整理方法包括以下步骤：
S100：基于Android系统源代码进行修改，即修改桌面菜单项代码和添加自定义桌面APP合并时Folder命名的部分代码；
S200：建立语料库，对语料库的应用名进行分词，并同时计算分词对象在此类别的重要度；语料库包括词语数据库，将计算的重要度数据发送至词语数据库中进行保存；
S300：在Android系统的桌面启动器中添加自动整理功能，该自动整理功能对手机中APP进行遍历，并对APP所对应的名称进行分词，将分词后的数据通过步骤S200所建立的词语数据库进行APP的分类计算，最后根据APP所属类别，将其中同属类别的APP归类于同一个Folder文件夹中并以类别名称为文件夹命名；
建立词语数据库的过程包括以下步骤：
S201：从手机APP市场中爬取APP信息，获取其应用名称和所属类别，并根据其应用名称建立应用数据信息库；
S202：在应用数据信息库中提取词干，即使用开源python中文分词开发工具进行中文分词；
S203：统计每个词在各个分类中的出现频率及其在分类中的逆文档频率；
S204：根据各个词出现在各个所属类别的频率及逆文档频率，通过TF-IDF综合结果进行重要度排序；
S205：将上一步骤排序得出的结果保存至词语数据库中；
所述步骤S202中的应用数据信息库包括数据表，数据表包括：与ID号对应的INTEGER数据类型；与应用名对应的varchar(20)数据类型；与应用类别对应的varchar(20)数据类型；
所述步骤S204包括根据步骤S201所建立的应用数据信息库中的词，计算该词在各个所属类别的频率，即对词频的计算，计算公式为：
再根据该词在所述步骤S201中建立的应用信息数据库的所属类别计算逆文档概率，计算公式为：
最后根据TF-IDF统计方法计算该词在该应用类别中的重要度，计算公式为：TF-IDF＝词频(TF)*逆文档概率(IDF)
其中，TF-IDF为重要度。
2.根据权利要求1所述的APP归类整理方法，其特征在于，所述步骤S205包括在所述数据表中添加数据类型，即与重要度对应的DOUBLE数据类型。
3.根据权利要求1所述的APP归类整理方法，其特征在于，所述步骤S300对APP进行自动归类过程包括以下步骤：
S301：遍历应用，获取应用名；
S302：对应用名进行分词，并计算出与之匹配的类别；
S303：根据类别统计应用数，若属同一类别的应用数≥2，则将其应用合并入一个Folder文件夹里；
S304：根据类别名称对Folder文件夹进行命名；
S305：按照拼音顺序对Folder文件夹进行排序，并根据排序顺序在手机桌面上进行放置。
4.根据权利要求3所述的APP归类整理方法，其特征在于，所述步骤S302包括计算应用A在应用分类B中的系数，计算公式为：
其中，WBi为字/词i在语料库中应用名分类B中的重要度，即WBi指代字/词i在分类B的TF-IDF，Ni为该字/词在应用名中的个数。
5.一种APP归类整理系统，其特征在于，包括应用信息爬取模块(1)、应用信息数据库(2)、词干提取模块(3)、词语数据库(4)、Android应用分类模块(5)以及Android桌面应用整理模块(6)：信息爬取模块(1)与应用信息数据库(2)相连接；应用信息数据库(2)与词干提取模块(3)相连接；词语数据库(4)与词干提取模块(3)相连接；Android应用分类模块(5)与词语数据库(4)相连接；Android桌面应用整理模块(6)与Android应用分类模块(5)相连接；
建立词语数据库(4)的过程包括以下步骤：
S201：从手机APP市场中爬取APP信息，获取其应用名称和所属类别，并根据其应用名称建立应用数据信息库；
S202：在应用数据信息库中提取词干，即使用开源python中文分词开发工具进行中文分词；
S203：统计每个词在各个分类中的出现频率及其在分类中的逆文档频率；
S204：根据各个词出现在各个所属类别的频率及逆文档频率，通过TF-IDF综合结果进行重要度排序；
S205：将上一步骤排序得出的结果保存至词语数据库中；
所述步骤S202中的应用数据信息库包括数据表，数据表包括：与ID号对应的INTEGER数据类型；与应用名对应的varchar(20)数据类型；与应用类别对应的varchar(20)数据类型；
所述步骤S204包括根据步骤S201所建立的应用数据信息库中的词，计算该词在各个所属类别的频率，即对词频的计算，计算公式为：
再根据该词在所述步骤S201中建立的应用信息数据库的所属类别计算逆文档概率，计算公式为：
最后根据TF-IDF统计方法计算该词在该应用类别中的重要度，计算公式为：TF-IDF＝词频(TF)*逆文档概率(IDF)
其中，TF-IDF为重要度；
信息爬取模块(1)用于执行所述步骤S201；
应用信息数据库(2)与词干提取模块(3)相互配合执行所述步骤S202、所述步骤S203以及所述步骤S204；
词语数据库(4)用于执行所述步骤S205；
Android应用分类模块(5)用于执行步骤S100，步骤S100为：基于Android系统源代码进行修改，即修改桌面菜单项代码和添加自定义桌面APP合并时Folder命名的部分代码；
Android桌面应用整理模块(6)与Android应用分类模块(5)相互配合执行步骤S300，步骤S300为：在Android系统的桌面启动器中添加自动整理功能，该自动整理功能对手机中APP进行遍历，并对APP所对应的名称进行分词，将分词后的数据通过步骤S200所建立的词语数据库进行APP的分类计算，最后根据APP所属类别，将其中同属类别的APP归类于同一个Folder文件夹中并以类别名称为文件夹命名，步骤S200为：建立语料库，对语料库的应用名进行分词，并同时计算分词对象在此类别的重要度；语料库包括词语数据库，将计算的重要度数据发送至词语数据库中进行保存。
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| "AndroClass: An Effective Method to Classify Android Applications by Applying Deep Neural Networks to Comprehensive Features";Masoud Reyhani Hamedani等;《Wireless Communications and Mobile Computing》;20180910;第2018卷;第1-21页 * |
| "Wise Mobile Icons Organization: Apps Taxonomy Classification Using Functionality Mining to Ease Apps Finding";David Lavid等;《Mobile Information Systems》;20160106;第2016卷;第1-22页 * |
| "一种基于多视图协同学习的App分类方法";陈铁明 等;《浙江工业大学学报》;20181205;第46卷(第06期);第591-597页 * |
| "图像特征和语义分析方法的研究";李小翠;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》;20180215(第02期);I138-1369 * |
| David Lavid等."Wise Mobile Icons Organization: Apps Taxonomy Classification Using Functionality Mining to Ease Apps Finding".《Mobile Information Systems》.2016,第2016卷 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109857402A (zh) | 2019-06-07 |
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