CN112507192A - 一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备，方法包括：通过匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用；所述匹配模型包括文字匹配模型和图形匹配模型；所述应用数据包括文字数据和图标；所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息。本发明为应用用户群体、应用开发者和应用推广人员提供一种第三方数据或者技术方案，通过对比不同系统的应用，判断是否属于同一产品不同系统的客户端。

Description

一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备

技术领域

本发明涉及一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备。

背景技术

随着移动互联网的不断发展，iOS设备和Android设备的用户群体越来越多，相应的应用数量也越来越大，而应用开发者为了覆盖更多的用户群体，会开发出兼容不同系统平台的相同应用，例如手机应用《微信》分别包括有iOS、Android等版本，虽然不同版本之间的程序代码不是同一套，但是功能内容基本相同，两个版本的客户端属于同一款产品。但是应用开发者或者应用市场平台没有同时对各系统客户端进行登记记录，所以无法通过现有的信息直接匹配同一产品的不同系统的客户端。现在市面上也没有第三方数据或者技术方案来匹配同一产品在iOS和Android系统下的应用数据。

为了便于应用开发者分析竞争产品应用的信息，需要将竞争产品的iOS和Android的相同应用进行对比匹配，一同将iOS平台和Android平台内的相同应用和相关信息展示给开发者，所以iOS应用和Android应用的匹配方法就显得尤为重要。

发明内容

本发明实施例提供一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备，可以对比不同系统或者不同应用平台的应用，匹配出同一产品不同系统的客户端。

第一方面，发明实施例提供了一种应用对比匹配方法，包括：

通过匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用；所述匹配模型包括文字匹配模型和图形匹配模型；所述应用数据包括文字数据和图标；所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息、应用介绍等。

本发明为应用用户群体、应用开发者和应用推广人员提供一种第三方数据或者技术方案，通过对比不同系统的应用，判断是否属于同一产品不同系统的客户端。

进一步的，选取不同系统的应用数据，计算出应用之间的相似度，再将计算出的相似度数据和应用数据作为训练集数据，由机器学习进行训练，获得机器训练模型。

进一步的，根据训练模型给出不同系统间应用的相似度，由人工审核验证所述训练模型，优化训练模型，获得匹配模型。

进一步的，获取系统中一个指定应用覆盖的每一个关键词，形成关键词集，将所述关键词集输入另一个系统应用平台以获取搜索结果，搜索结果包括至少一个相似应用，通过所述匹配模型，获得每个相似应用与所述指定应用的相似度。

进一步的，将相似度最高的相似应用判断为相同应用，或者，给出前N个相似度最高的相似应用，以供挑选，同时，根据挑选结果，优化所述匹配模型。

进一步的，当给出的所述相同应用的结果或者相似应用的挑选结果不符合人工审核时，获取所述搜索结果的相似应用覆盖的每一个关键词，形成第二关键词集，将所述第二关键词集输入系统应用平台以获取第二搜索结果，所述第二搜索结果包括至少一个第二层相似应用，通过所述匹配模型，获得每个第二层相似应用与所述指定应用的相似度；将相似度最高的第二层相似应用判断为相同应用，或者，给出前N个相似度最高的第二层相似应用，以供挑选，同时，根据挑选结果，优化所述匹配模型。

进一步的，当给出的相同应用的结果或者相似应用的挑选结果仍不符合人工审核时，重复上述步骤，直到获得符合人工审核的相同应用，或者，重复上述步骤预设次数后，判断为所述指定应用不存在相同应用。

第二方面，发明实施例提供了一种应用下载量预估系统，数据采集模块，被配置为用于采集应用的应用数据；所述应用数据包括：文字数据和图标；所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息；

数据存储模块，为数据库，存储所述数据采集模块采集的数据；

数据处理模块，应用匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用。

第三方面，发明实施例提供了一种应用下载量预估设备，其中，包括：存储器、处理器；所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如第一方面的应用对比匹配方法。

第四方面，发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的应用对比匹配方法。

在本发明实施例中，给出了一种应用对比匹配方法、介质、系统和设备，具备以下优点：

1、为应用用户群体、应用开发者和应用推广人员提供一种第三方数据或者技术方案，通过对比不同系统的应用，判断是否属于同一产品不同系统的客户端；

2、能够通过关键词检索，匹配到不同系统的相似应用，再通过对比匹配到相同应用；

3、解决用户群体在不同系统应用平台无法搜索到对应应用的问题。

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种应用对比匹配方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种系统的模块图；

图3本本发明一实施例提供的一种介质的结构示意图；

图4为本发明一实施例提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

为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，本领域普通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。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

随着移动互联网的不断发展，iOS设备和Android设备的用户群体越来越多，相应的应用数量也越来越大，而应用开发者为了覆盖更多的用户群体，会开发出兼容不同系统平台的相同应用，例如手机应用《微信》分别包括有iOS、Android等版本，虽然不同版本之间的程序代码不是同一套，但是功能内容基本相同，两个版本的客户端属于同一款产品。由于应用开发者或者应用市场平台没有同时对各系统客户端进行登记记录，所以无法通过现有的信息直接匹配同一产品的不同系统的客户端。现在市面上也没有第三方数据或者技术方案来匹配同一产品在iOS和Android系统下的应用数据。为了便于应用开发者分析竞争产品应用的信息，需要将竞争产品的iOS和Android的相同应用进行对比匹配，一同将iOS平台和Android平台内的相同应用和相关信息展示给开发者，所以iOS应用和Android应用的匹配方法就显得尤为重要。

针对上述问题，本发明提供的方法能够为应用用户群体、应用开发者和应用推广人员提供一种第三方数据或者技术方案，通过匹配模型对比不同系统的应用的应用数据，判断是否属于同一产品不同系统的客户端；能够通过关键词检索，匹配到不同系统的相似应用，再通过对比匹配到相同应用；能够解决用户群体在不同系统应用平台无法搜索到对应应用的问题。

本发明提供的方法、系统、设备和介质的实现原理相似，此处不再赘述。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

本发明实施例可以应用于各种系统的应用对比、匹配和识别，尤其是苹果应用市场和安卓应用市场，需要注意的是，本发明提供的实施例仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何系统。

请参阅图1，本发明实施例提供了一种应用对比匹配方法，包括：

S10：获取应用数据：通过苹果应用市场的接口和安卓应用市场的接口，分别获取苹果应用的应用数据和安卓应用的应用数据，所述应用数据包括文字数据和图标数据，所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息。

S20：获得匹配模型：收集尽可能多的两系统间相同的应用及其应用数据，计算两个应用的应用名的相似度、包名的相似度、发行商信息的相似度和图标的相似度(比重)，将上述的相似度数据和应用数据作为训练集，由机器学习进行训练，获得机器训练模型。对上述机器训练模型实验，输入不同系统间相同或不相同的应用，根据训练模型给出应用的相似度，由人工审核验证，通过验证结果优化训练模型，获得匹配模型。

S30：匹配对比，给出判断：通过匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用。

本实施例中，两个应用可以是使用者输入，例如，使用者将应用A和应用B输入匹配模型，匹配模型通过对比两个应用的应用数据，给出两个应用的相似度，当两个应用的相似度达到预设值时，判断为不同系统的同一应用。

在其它实施例中，也可以是：使用者将苹果应用A输入匹配模型，匹配模型获取一个或多个安卓应用B，这些安卓应用B是苹果应用A的相似应用，匹配模型进一步对比两个应用的应用数据，判断哪一个安卓应用B与苹果应用A属于不同系统的同一应用。

进一步的，该匹配模型能够获取系统中苹果应用A覆盖的每一个关键词，形成关键词集，将所述关键词集输入另一个安卓系统应用平台以获取搜索结果，搜索结果包括至少一个相似应用，即至少一个安卓应用B，通过所述匹配模型，获得每个安卓应用B与苹果应用A的相似度；再将相似度最高的安卓应用B判断为相同应用，或者，给出前10个相似度最高的安卓应用B，以供使用者人工对比挑选，同时，根据挑选结果，进一步优化所述匹配模型。

当然，会存在给出的安卓应用B不符使用者预想，需要再次给出匹配结果：获取所述搜索结果的相似应用覆盖的每一个关键词，形成第二关键词集，将所述第二关键词集输入安卓系统应用平台以获取第二搜索结果，所述第二搜索结果包括至少一个第二层相似应用，即更多的安卓应用B，通过所述匹配模型，获得每个第二层相似应用与苹果应用A的相似度；将相似度最高的第二层相似应用判断为相同应用，或者，给出前10个相似度最高的第二层相似应用，以供挑选，同时，根据挑选结果，优化所述匹配模型。

在其他实施例中，匹配模型获取和应用过程可如下：

1、取iOS应用的包名/应用名与Android应用的包名/应用名，将包名/应用名先转成小写，然后通过文本分词，再以词为单位通过Jaccard相似度算法计算得到相似度，相似度分值区间为0到100，可取相似度为95，判断为相似文本。杰卡德相似度，指的是文本A与文本B中交集的字数除以并集的字数，公式为：

2、取iOS应用的发行商或开发商信息与Android应用包签名主题信息，将上述信息先转成小写，然后通过文本分词，再以词为单位通过Jaccard相似度算法计算得到相似度，相似度分值区间为0到100，可取相似度为95，判断为相似文本，获得的相似度为X。

3、取iOS应用的图标与Android应用的图标，将两个图标图片缩小到相同尺寸，再使用由opencv实现的直方图相关性比较算法计算出两个图标的相似度，相似度分值区间为0到100，可取相似度为95，判断为相似文本。

直方图相关性比较算法公式：

其中，

先选取尽可能多的样本数据作为训练集按照以上方式计算出三个相似度，再将计算出来的三个相似度数据利用余弦定理公式计算出iOS应用与Android应用之间的最终相似度，然后人工审核确认最终相似度结果是否相似，来确定最终相似度的阈值。或者，采用机器学习进行训练，获得三个相似度各自与最终相似度相关的比重系数。

当给出的相同应用的结果或者相似应用的挑选结果仍不符合人工审核时，重复上一步骤，直到获得符合人工审核的相同应用，或者，重复上述步骤预设次数后，判断为苹果应用A在安卓系统中，不存在相同应用。

在其它实施例中，或者该实施例也能够结合扩展关键词集，进一步扩大搜索结果，从而更加全面地匹配安卓系统的应用：采用机器识别应用的主标题、副标题、分类、简介等信息，提取其中的词汇及其近义词同义词等，补充到关键词库中。

请参阅图2，本发明提供了一种应用下载量预估系统，该系统可以实现图1对应的本发明示例性实施方式中的应用对比匹配方法。该系统包括：数据采集模块、数据存储模块和数据处理模块。

数据采集模块，，被配置为用于采集应用的应用数据；所述应用数据包括：文字数据和图标；所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息；

数据存储模块，为数据库，存储所述数据采集模块采集的数据；

数据处理模块，应用匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用。

本实施例的系统，其实现原理与方法的技术方案相似，此处不再赘述。

在介绍了本发明示例性实施方式的方法和装置之后，接下来，参考图3，本发明提供了一种示例性介质，该介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可用于使所述计算机执行图1对应的本发明示例的方法。

在介绍了本发明示例性实施方式的方法、系统和介质之后，接下来，参考图4，介绍本发明提供的一种示例性设备40，该设备40包括处理单元401、存储器402、总线403、外部设备404、I/O接口405以及网络适配器406，该存储器402包括随机存取存储器(random accessmemory，RAM)4021、高速缓存存储器4022、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)4023以及至少一片存储单元4024构成的存储单元阵列4025。其中该存储器402，用于存储处理单元401执行的程序或指令；该处理单元401，用于根据该存储器402存储的程序或指令，执行图1对应的本发明示例所述的方法；该I/O接口405，用于在该处理单元401的控制下接收或发送数据。

在此，所述示例性设备40其包括但不限于用户设备、网络设备或网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备；所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、遥控器、触摸板或声控设备进行人机交互的电子产品，例如计算机、智能手机、普通手机、平板电脑等；所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的各个模块可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种应用对比匹配方法，其特征在于，包括：

通过匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用；所述匹配模型包括文字匹配模型和图形匹配模型；所述应用数据包括文字数据和图标；所述文字数据包括应用名、包名、发行商信息、应用介绍。

2.根据权利要求1所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，选取不同系统的应用数据，计算出应用之间的相似度，将计算出的相似度和对应的应用数据作为训练集数据，由机器学习进行训练，获得机器训练模型。

3.根据权利要求2所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，根据所述训练模型给出不同系统间应用的相似度，由人工审核验证所述训练模型，优化训练模型，获得匹配模型。

4.根据权利要求1到3任一项所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，获取系统中一个指定应用覆盖的每一个关键词，形成关键词集，将所述关键词集输入另一个系统应用平台以获取搜索结果，搜索结果包括至少一个相似应用，通过所述匹配模型，获得每个相似应用与所述指定应用的相似度。

5.根据权利要求4所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，将相似度最高的相似应用判断为相同应用，或者，给出前N个相似度最高的相似应用，以供挑选，同时，根据挑选结果，优化所述匹配模型。

6.根据权利要求5所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，当给出的所述相同应用的结果或者相似应用的挑选结果不符合人工审核时，进一步扩展搜索结果：获取所述搜索结果的相似应用覆盖的每一个关键词，形成第二关键词集，将所述第二关键词集输入系统应用平台以获取第二搜索结果，所述第二搜索结果包括至少一个第二层相似应用，通过所述匹配模型，获得每个第二层相似应用与所述指定应用的相似度；将相似度最高的第二层相似应用判断为相同应用，或者，给出前N个相似度最高的第二层相似应用，以供挑选，同时，根据挑选结果，优化所述匹配模型。

7.根据权利要求6所述的一种应用对比匹配方法，其特征在于，当给出的相同应用的结果或者相似应用的挑选结果仍不符合人工审核时，重复所述进一步扩展搜索结果，直到获得符合人工审核的相同应用，或者，重复上述步骤预设次数后，判断为所述指定应用不存在相同应用。

8.一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现权利要求1至7中任一项所述应用对比匹配方法。

9.一种应用下载量预估系统，其中，包括：

数据存储模块，为数据库，存储所述数据采集模块采集的数据；

数据处理模块，应用匹配模型对比不同系统的两个应用的应用数据，当相似度达到预定值时，判断为不同系统间的相同应用。

10.一种应用下载量预估设备，其中，包括：存储器、处理器；所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述应用对比匹配方法。

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