JP6262764B2 - モバイルアプリケーションをプッシュする方法及びシステム - Google Patents

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関連出願の相互参照
本願は、２０１２年１２月１４日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｐｕｓｈｉｎｇ Ｍｏｂｉｌｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」という名称の中国特許出願第２０１２１０５４６０５５．３号明細書の優先権を主張するものであり、この特許出願の内容は、その全体が参照により本明細書に援用される。

本発明は、インターネットアプリケーションの分野に関し、特に、モバイルアプリケーションをプッシュする方法及びシステムに関する。

現在、全てのモバイルアプリケーションストアは、ユーザがアプリケーションをダウンロードするか、又は閲覧しているときに、幾つかのモバイルアプリケーションをユーザにプッシュして、モバイルアプリケーションをユーザに推奨し、プッシュ方法は、ユーザ履歴ログに従ってモバイルアプリケーション間の関連度の統計をとり、次に、関連度に従って、近傍及び協調フィルタリング等の推奨アルゴリズムを使用して推奨結果を生成するというものであり、したがって、従来技術では、モバイルアプリケーション間の関連度が、モバイルアプリケーションを推奨する推奨ベースとしてとられる。

したがって、現在、モバイルアプリケーションの推奨方法には以下の問題が存在する。
１．モバイルアプリケーション間の関連度が常に推奨ベースとしてとられるため、推奨されるモバイルアプリケーションの内容が互いに類似し過ぎることになり、多様なモバイルアプリケーションをユーザに推奨することができず、したがって、モバイルアプリケーションについてのユーザのニーズを刺激することができない。
２．新たに追加されるモバイルアプリケーションがユーザ履歴ログを有さないため、新たに追加されたモバイルアプリケーションと他のモバイルアプリケーションとの関連度の統計をとることができず、したがって、ユーザがモバイルアプリケーションを閲覧するか、又はダウンロードする際、新たに追加されたモバイルアプリケーションをユーザに推奨することができず、新たに追加されたモバイルアプリケーションのコールドスタート問題を解決することができない。

本発明において、推奨されるモバイルアプリケーションの多様性を効率的に改善することができる、モバイルアプリケーションプッシュする方法及びシステムが提供される。

本発明の特定の技術的解決策は以下である：
本発明において、モバイルアプリケーションをプッシュする方法が提供され、本方法は、
ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリに対して最高の関連度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定することと、
モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算することと、
特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、ユーザにプッシュすることと、
を含む。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を特定する方法は：
モバイルアプリケーションオントロジーベース内の各モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従い、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションを分類し、
モバイルアプリケーションストア内の各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションについての情報と、モバイルアプリケーション間の予め生成される関連度とに従い、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーション間の関連度を予め生成する方法は、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとａｐｐ_ｎとの関連度Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）を計算し、
式中、Ｕは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に操作するユーザ集合を表し、

はそれぞれ、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みを表し、

であり、ｋ_１及びｋ_２が予め設定される調整係数であり、ｎ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ａｖｇが、ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数の平均値を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みｗ_ｕは、

であり、式中、Ｎは、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、ユーザｕによってモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに割り当てられる値

は、

であり、
式中、ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、ｓ_ｔは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザｕの基本スコアを表し、

は、ユーザｕがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するか否かの指示値又はモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するユーザｕについての持続時間情報である。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する方法は、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）を計算し、
式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊはそれぞれ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリであり、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザ集合と、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザ集合との積集合に含まれるユーザの総数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションの重み値を予め生成する方法は、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの重み値

を計算し、
式中、ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、

は、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されているモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計回数又は合計持続時間を表し、

は、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプによって操作されているモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションの合計回数又は合計持続時間を表し、ｇ_ｔは、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されているモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションに対する操作は、閲覧、ダウンロード、及び使用のうちの少なくとも１つを含む。

本発明の好ましい実施形態によれば、本方法は、
モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションオントロジーベースに追加し、新たに追加されたモバイルアプリケーションの対応するカテゴリ情報及び属性情報を付すことと、
新たに追加されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値を、予め設定される減衰係数で乗算して、新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値を取得することと、
を更に含む。

本発明の好ましい実施形態によれば、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算する方法は、
指定されるモバイルアプリケーションがａｐｐ_ｍである場合、式

を使用して、ユーザにモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを推奨する推奨度

を計算し、
式中、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊは、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリに属し、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋが予め設定される影響係数である。

本発明の好ましい実施形態によれば、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、ユーザにプッシュすることは、
特定されたモバイルアプリケーションカテゴリから、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションをそれぞれ抽出することと、
推奨度の高いものから低いものへの順に、抽出されたモバイルアプリケーションをランク付け、ｎ個のトップランクモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションの推奨結果としてとり、ユーザにプッシュすることと、
を含み、ｎは予め設定される推奨結果数である。

本発明において、モバイルアプリケーションをプッシュするシステムが更に提供され、本システムは、統計ユニットと、第１の計算ユニットと、プッシュユニットとを備え、
統計ユニットは、ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリに対して最高の関連度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定するのに使用され、
第１の計算ユニットは、モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、統計ユニットによって特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算するのに使用され、
プッシュユニットは、統計ユニットによって特定されたモバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、ユーザにプッシュするのに使用される。

本発明の好ましい実施形態によれば、本システムは、モバイルアプリケーションカテゴリの関連度を予め生成する第２の計算ユニットを更に備え、第２の計算ユニットは特に、
モバイルアプリケーションオントロジーベース内の各モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従い、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションを分類し、モバイルアプリケーションストア内の各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションについての情報と、モバイルアプリケーション間の予め生成される関連度とに従い、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する。

本発明の好ましい実施形態によれば、本システムは、モバイルアプリケーションカテゴリの関連度を予め生成する第３の計算ユニットを更に備え、第３の計算ユニットは特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとａｐｐ_ｎとの関連度Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）を計算し、
式中、Ｕは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に操作するユーザ集合を表し、

はそれぞれ、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みを表し、

であり、ｋ_１及びｋ_２は予め設定される調整係数であり、ｎ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ａｖｇは、ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数の平均値を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みｗ_ｕは、

であり、式中、Ｎは、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、ユーザｕによってモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに割り当てられる値

は、

であり、
式中、ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、ｓ_ｔは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザｕの基本スコアを表し、

は、ユーザｕがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するか否かの指示値又はモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するユーザｕについての持続時間情報である。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する際、第２の計算ユニットは特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）を計算するのに使用され、
式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊはそれぞれ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリであり、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザ集合と、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザ集合との積集合に含まれるユーザの総数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、本システムは、モバイルアプリケーションの重み値を予め生成する第４の計算ユニットを更に備え、第４の計算ユニットは特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの重み値

を計算し、
式中、ｔはモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、

は、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されているモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計回数又は合計持続時間を表し、

は、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプによって操作されているモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションの合計回数又は合計持続時間を表し、ｇ_ｔは、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されているモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表す。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションに対する操作は、閲覧、ダウンロード、及び使用のうちの少なくとも１つを含む。

本発明の好ましい実施形態によれば、本システムは、モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションオントロジーベースに追加し、新たに追加されたモバイルアプリケーションの対応するカテゴリ情報及び属性情報を付す更新ユニットを更に備え、
第４の計算ユニットは更に、新たに追加されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値を、予め設定される減衰係数で乗算して、新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値を取得する。

本発明の好ましい実施形態によれば、モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度を計算する際、第１の計算ユニットは特に、
指定されるモバイルアプリケーションがａｐｐ_ｍである場合、式

を使用して、ユーザにモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを推奨する推奨度

を計算するのに使用され、
式中、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊは、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリに属し、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋは予め設定される影響係数である。

本発明の好ましい実施形態によれば、プッシュユニットは特に、特定されたモバイルアプリケーションカテゴリから、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションをそれぞれ抽出し、推奨度の高いものから低いものへの順に、抽出されたモバイルアプリケーションをランク付け、ｎ個のトップランクモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションの推奨結果としてとり、ユーザにプッシュするのに使用され、ｎは予め設定される推奨結果数である。

上記技術的解決策からわかるように、本発明において提供される技術的解決策は以下の有益な効果を有する：
比較的高い関連度を有するモバイルアプリケーションカテゴリ下で、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションを抽出し、最高の推奨度を有するモバイルアプリケーションをユーザに推奨し、それにより、推奨されるモバイルアプリケーションカテゴリの多様性が保証され、したがって、推奨されるモバイルアプリケーションの多様性を効率的に改善することができる。

本発明のモバイルアプリケーションをプッシュする方法を実施する好ましい実施形態の概略フローチャート 本発明のモバイルアプリケーションをプッシュするシステムを実施する好ましい実施形態の構造概略図

本発明の目的、技術的解決策、及び利点をより明白にするために、添付図面及び特定の実施形態と併せて本発明を以下に詳述する。

本発明の基本概念は、モバイルアプリケーションカテゴリの予め生成される関連度に従って、ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリに対して最高の関連度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定し、モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度を計算し、各モバイルアプリケーションカテゴリ下でトップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションを抽出し、予め設定される推奨結果数に従って、抽出されたモバイルアプリケーションから、最高の推奨度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションを、推奨結果としてとり、ユーザにプッシュすることである。

本発明の目的、技術的解決策、及び利点をより明白にするために、添付図面及び特定の実施形態と併せて本発明を以下に詳述する。

本発明において、モバイルアプリケーションをプッシュする方法が提供される。図１は、本発明のモバイルアプリケーションをプッシュする方法を実施する好ましい実施形態の概略フローチャートであり、図１に示されるように、好ましい実施形態は以下のステップを含む：
Ｓ１０１：モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧するか、又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報とに従って、ユーザにより閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーション間の関連度が計算される。

特に、モバイルアプリケーションストアのデータプラットフォームは、ユーザがモバイルアプリケーションストアを使用する際のユーザ履歴ログを記憶し、データプラットフォームはユーザ履歴ログをテキスト形式で記憶し、設定された持続時間を単位として用いて（１時間を１単位として用いるなど）、設定された持続時間内のユーザ履歴ログのテキストを同じファイル内に保存し、ユーザ履歴ログは、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧するか、又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報とを含み、確実に、例えば、閲覧、ダウンロード、及び使用の操作を行っている他のユーザによって操作されるモバイルアプリケーションについての情報も含むことができ、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧するか、又はダウンロードするユーザについての情報は、ユーザ識別情報（ＵＩＤ）、モバイルアプリケーションストア内のユーザが閲覧又はダウンロードしたモバイルアプリケーションの識別情報（パッケージＩＤ）、及びモバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザの時間を含み、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報は、ユーザ識別情報（ＵＩＤ）、ユーザが使用するモバイルアプリケーションの識別情報（パッケージＩＤ）及びモバイルアプリケーションを使用するユーザの持続時間を含む。

ユーザによって閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーション間の関連度は、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報とに従って、式（１）を使用して計算される。

式中、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度を表し、Ｕは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に操作するユーザ集合を表し、

はそれぞれ、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みを表し、ｗ_ｕは、式（２）：

を使用して計算することができ、式中、Ｎはモバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによって閲覧されるモバイルアプリケーション、ダウンロードされるモバイルアプリケーション、及び使用されるモバイルアプリケーションの総数を表す。

式（１）で言及された関連度の計算方法が実際には、モバイルアプリケーションセット内のそれぞれ２つのモバイルアプリケーション間での関連度計算を実行し、次に、それを合算することであり、式（１）では、それぞれ２つのモバイルアプリケーション間の関連度を計算するのにＢＭ２５アルゴリズムを使用するが、本発明がこの関連度計算方法に限定されず、推移確率及び余弦公式等の関連度計算方法を使用することも可能であり、本明細書ではこれらについて１つずつ例示しないことに留意する必要がある。

式（３）：

を使用して、

が得られ、式中、ｓ_１、ｓ_２、及びｓ_３はそれぞれ、ユーザｕによって閲覧されるモバイルアプリケーション、ダウンロードされるモバイルアプリケーション、及び使用されるモバイルアプリケーションの基本スコアを表し、基本スコアはそれぞれ、

に対する閲覧、ダウンロード、使用という操作の影響度を具現し、予め設定される値である。この好ましい実施形態では、ｓ_１は１に等しく、ｓ_２は２に等しく、ｓ_３は１に等しい。

は、ユーザｕがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧しているか否かを表し、閲覧している場合、

は１に等しく、閲覧しない場合、

は０に等しい。

は、ユーザｕがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードするか否かを表し、ダウンロードする場合、

は１に等しく、ダウンロードしない場合、

は０に等しい。

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの持続時間を表し、例えば、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの持続時間は、ここでは分単位であることができる。
式中、ｋ_１及びｋ_２は調整係数であり、この好ましい実施形態では、ｋ_１は２に等しく、ｋ_２は１．２に等しい。Ｋは、式：

を使用して得られ、式中、ｂは調整係数であり、この好ましい実施形態では、ｂは０．７５に等しく、ｎ_ａｖｇは、ユーザｕによって閲覧されるモバイルアプリケーション、ダウンロードされるモバイルアプリケーション、及び使用されるモバイルアプリケーションの総数の平均数を表す。

この好ましい実施形態では、モバイルアプリケーション間の関連度は定期的に計算することができ、例えば、前月内のユーザ履歴ログを毎朝抽出することができ、モバイルアプリケーション間の関連度が、ユーザ履歴ログに従って計算される。

ステップ１０２：モバイルアプリケーションオントロジーベースに従って、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報が得られ、モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従って、モバイルアプリケーションが分類され、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報と、モバイルアプリケーション間の計算された関連度とに従って、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度が計算される。

特に、モバイルアプリケーションオントロジーベースは、モバイルアプリケーションの識別情報（パッケージＩＤ）を単位としてとり、モバイルアプリケーションの識別情報に対応する名称、カテゴリ情報、及び属性情報を含み、例えば、モバイルアプリケーションオントロジーベースは表１に示されるようなものであることができる。

モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーション間の関連度が計算された後、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションの識別情報に従って、各モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報が、モバイルアプリケーションオントロジーベースにおいて得られ、次に、モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従って、モバイルアプリケーションは分類され、モバイルアプリケーションセットに対応する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリが得られ、モバイルアプリケーション間の計算された関連度に従って、式（４）を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する。

式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊはそれぞれ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリを表し、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、式（１）によって計算される、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度を表し、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを使用するユーザの総数を表し、ここでは、ユーザ履歴ログに従い、モバイルアプリケーションを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションを使用するユーザの総数の統計をとることができ、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの集合と、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを使用するユーザの集合との積集合に含まれるユーザの総数を表す。実際には、式（４）の意味は、ユーザによって操作される、それぞれ２つのカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊからのモバイルアプリケーションに対して関連度計算を実行し、次に、係数で乗算して合算する計算をそれぞれ行うことであり、式（４）中の係数は

であるが、この係数の計算方法に限定されない。

ステップ１０３：モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションは、モバイルアプリケーションオントロジーベースに追加され、対応するカテゴリ情報及び属性情報が、新たに追加されたモバイルアプリケーションに付される。

特に、モバイルアプリケーションカテゴリの関連度が計算された後、モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをオントロジーベースにも追加することができ、パッケージＩＤが新たに追加されたモバイルアプリケーションに割り当てられ、対応するカテゴリ情報及び属性情報が付され、モバイルアプリケーション所有者によって提供されるモバイルアプリケーションの名称及び紹介に従って、モバイルアプリケーション自動ラベリングシステムを使用して、カテゴリ情報及び属性情報を新たに追加されたモバイルアプリケーションに自動的に付すことができる。

このステップが、新たに追加されたモバイルアプリケーションにコールドスタートが実行されないようにするという問題を解決することを目的とするが、本発明の必須ステップではないことに留意する必要がある。

ステップ１０４：モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報とに従って、オントロジーベース内のモバイルアプリケーションカテゴリ下で新たに追加されないモバイルアプリケーションの重み値が計算され、新たに追加されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値が、予め設定される減衰係数で乗算され、新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値が得られる。

特に、モバイルアプリケーションオントロジーベース内のモバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの重み値は、式（５）：

を使用して計算され、式中、

は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの重み値を表し、

は、ユーザ履歴ログ内の閲覧されたモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計回数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍがダウンロードされるユーザ履歴ログでの合計回数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが使用されるユーザ履歴ログでの合計持続時間を表し、

の単位は分であることができ、

は、ユーザ履歴ログでのモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションが閲覧される合計回数を表し、

は、ユーザ履歴ログでのモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションがダウンロードされる合計回数を表し、

は、ユーザ履歴ログでのモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションが使用される合計持続時間を表し、ｇ_１は、ユーザ履歴ログにおける閲覧されるモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表し、ｇ_２は、ユーザ履歴ログにおけるダウンロードされるモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表し、ｇ_３は、ユーザ履歴ログに留まるモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計持続時間の影響係数を表し、この好ましい実施形態では、ｇ_１は０．２に等しく、ｇ_２は０．４に等しく、ｇ_３は０．４に等しく、モバイルアプリケーションの識別情報とモバイルアプリケーションの重み値との相関が記憶される。

モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが、モバイルアプリケーションオントロジーベースに新たに追加されたモバイルアプリケーションである場合、その新たに追加されたモバイルアプリケーションはデフォルト重み値を使用し、デフォルト重み値の計算方法は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内の最高の重み値を有する幾つか（３つ等）のモバイルアプリケーションの重み値の平均値を、減衰係数で乗算することであり、この好ましい実施形態では、減衰係数は０．４に等しい。

ステップ１０５：ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが受信されると、モバイルアプリケーションカテゴリの関連度に従って、指定されたモバイルアプリケーションのモバイルアプリケーションカテゴリに対して最高の関連度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリが特定され、モバイルアプリケーションの重み値に従って、モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度が計算され、各モバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションが抽出され、予め設定される推奨結果数に従って、抽出されたモバイルアプリケーション内の最高の推奨度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションが、推奨結果としてとられ、ユーザにプッシュされる。

特に、ユーザが、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを検索するか、又はダウンロードする場合、検索又はダウンロードされたモバイルアプリケーションは、指定されたモバイルアプリケーションとしてとられ、指定されたモバイルアプリケーションの識別情報に従って、クエリがモバイルアプリケーションオントロジーベースで実行されて、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍのモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉが得られ、モバイルアプリケーションオントロジーベース内のモバイルアプリケーションカテゴリは、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉへの関連度の高いものから低いものへの順にランク付けされ、次に、予め設定される推奨結果数ｎに従って、トップランクの関連度を有する、ｎ個を超える（２ｎ個等）モバイルアプリケーションカテゴリが抽出される。

抽出された２ｎ個のモバイルアプリケーションカテゴリ内の各モバイルアプリケーションの推奨度が、式（６）：

を使用して計算され、式中、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが指定される場合、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをユーザに推奨する推奨度であり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属するモバイルアプリケーションカテゴリは、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊは、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉに対して最高の関連度を有する２ｎ個のモバイルアプリケーションカテゴリ内に配置され、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋは影響係数であり、この好ましい実施形態では、ｋは２に等しい。

モバイルアプリケーションの推奨度が計算された後、ユーザ履歴ログに従って、推奨度が計算されたモバイルアプリケーションがスクリーニングされ、ユーザによりダウンロードされたか、又は使用されたモバイルアプリケーションは削除され、モバイルアプリケーションカテゴリを単位として、推奨度の高いものから低いものへの順に従って、各モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションはランク付けられ、次に、各モバイルアプリケーションカテゴリ下の推奨度のランキング内の上から２つのランクのモバイルアプリケーションが抽出され、各モバイルアプリケーションカテゴリから抽出されるモバイルアプリケーションは、推奨度の高いものから低いものへの順に従ってランク付けられ、予め設定される推奨結果数ｎに従って、上からｎ個のランクのモバイルアプリケーションが、モバイルアプリケーションの推奨結果としてとられ、推奨結果がユーザにプッシュされる。

上記方法を実現するために、本発明において、モバイルアプリケーションをプッシュするシステムが更に提供される。図２は、本発明のモバイルアプリケーションをプッシュするシステムを実施する好ましい実施形態の構造概略図である。図２に示されるように、システムは、統計ユニット２０と、第１の計算ユニット２１と、プッシュユニット２２とを備え、
統計ユニット２０は、モバイルアプリケーションカテゴリの予め生成される関連度に従って、ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションのモバイルアプリケーションカテゴリに対して最高の関連度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定するのに使用され、
第１の計算ユニット２１は、モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度を計算するのに使用され、
プッシュユニット２２は、各モバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションを抽出し、予め設定される推奨結果数に従って、抽出されたモバイルアプリケーション内の最高の推奨度を有する２つ以上のモバイルアプリケーションを、推奨結果としてとり、ユーザにプッシュするのに使用される。

システムは、モバイルアプリケーションカテゴリの関連度を予め生成する第２の計算ユニット２３を更に備え、
モバイルアプリケーションカテゴリの関連度を予め生成する第２の計算ユニット２３は特に、モバイルアプリケーションオントロジーベースに従って、モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報を取得し、モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従って、ユーザによって閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションを分類し、モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザについての取得情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報と、モバイルアプリケーション間の予め生成される関連度とに従って、モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算することを含む。

システムは、モバイルアプリケーション間の関連度を予め生成する第３の計算ユニット２４を更に備え、
モバイルアプリケーション間の関連度を予め生成する第３の計算ユニット２４は特に、
モバイルアプリケーションストア内のモバイルアプリケーションを閲覧又はダウンロードするユーザについての情報と、モバイルアプリケーションを使用するユーザについての持続時間情報とに従い、以下の式：

を使用して、ユーザによって閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーション間の関連度を計算することを含み、式中、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度を表し、Ｕは、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に使用するユーザ集合を表し、

はそれぞれ、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みを表す。

であり、ｋ_１は２に等しく、ｋ_２は１．２に等しく、ｂは０．７５に等しく、ｎ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによって閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ａｖｇは、ユーザｕによって閲覧されるモバイルアプリケーションの総数、ユーザｕによってダウンロードされるモバイルアプリケーションの総数、及びユーザｕによって使用されるモバイルアプリケーションの総数の平均値を表す。

ユーザ集合Ｕ内のユーザｕの重みｗ_ｕは、

であり、式中、Ｎは、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ｕは、ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによって閲覧され、ダウンロードされ、使用されるモバイルアプリケーションの総数を表す。

ユーザによってモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに割り当てられる値

は

であり、式中、ｓ_１は１に等しく、ｓ_２は２に等しく、ｓ_３は１に等しく、ユーザがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧している場合、

は１に等しく、ユーザがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧しない場合、

は０に等しく、ユーザがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードする場合、

は１に等しく、ユーザがモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードしない場合、

は０に等しく、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの持続時間である。

モバイルアプリケーションカテゴリ間の関連度を計算する第２の計算ユニット２３は特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度を計算することを含み、式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊはそれぞれ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリであり、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションセット内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを使用するユーザの総数を表し、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを使用するユーザの集合と、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを閲覧するユーザ、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをダウンロードするユーザ、及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを使用するユーザの集合との積集合に含まれるユーザの総数を表す。

システムは、モバイルアプリケーションの重み値を予め生成する第４の計算ユニット２５を更に備え、
モバイルアプリケーションの重み値を予め生成する第４の計算ユニット２５は特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの重み値を計算することを含み、式中、

はそれぞれ、ユーザ履歴ログでのモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが閲覧される合計回数、ダウンロードされる合計回数、及び使用の合計持続時間であり、

はそれぞれ、ユーザ履歴ログでのモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全てのモバイルアプリケーションが閲覧される合計回数、ダウンロードされる合計回数、及び使用の合計持続時間であり、ｇ_１は０．２に等しく、ｇ_２は０．４に等しく、ｇ_３は０．４に等しい。

システムは更新ユニット２６を更に備え、
更新ユニット２６は、モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションオントロジーベースに追加し、対応するカテゴリ情報及び属性情報を新たに追加されたモバイルアプリケーションに付すのに使用され、
第４の計算ユニット２５は更に、新たに追加されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値を、予め設定される減衰係数で乗算して、新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値を得る。

モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度を計算する第１の計算ユニット２１は特に、
以下の式：

を使用して、モバイルアプリケーションカテゴリ内の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算することを含み、式中、

は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが指定される場合、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎをユーザに推奨する推奨度であり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属するモバイルアプリケーションカテゴリは、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属するモバイルアプリケーションカテゴリはｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊは、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉに対して最高の関連度を有するモバイルアプリケーションカテゴリ内に配置され、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉとモバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの関連度であり、

は、モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下のモバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）は、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及びモバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋは２に等しい。

本発明の上記技術的解決策は以下の有益な効果を有する。
１．比較的高い関連度を有するモバイルアプリケーションカテゴリ下の、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションが抽出され、そこで最高の推奨度を有するモバイルアプリケーションがユーザに推奨され、それにより、推奨されるモバイルアプリケーションカテゴリの多様性が保証され、したがって、推奨されるモバイルアプリケーションの多様性を効率的に改善することができる。
２．モバイルアプリケーションカテゴリの関連度の計算が完了した後、新たに追加されたモバイルアプリケーションがオントロジーベースに追加され、カテゴリ情報及び属性情報が構成され、したがって、モバイルアプリケーションの推奨度が計算される場合、オントロジーベースに従って、新たに追加されたモバイルアプリケーションを計算範囲に組み込むことができ、新たに追加されたモバイルアプリケーションの推奨度を効率的に計算することができ、推奨度に従って、新たに追加されたモバイルアプリケーションをユーザに効率的にプッシュすることもでき、それにより、新たに追加されたモバイルアプリケーションのコールドスタートの問題を効率的に解決することが可能である。

上記は、本発明の単なる好ましい実施形態であるが、本発明の限定を意図しない。本発明の趣旨及び原理から逸脱せずに行われるあらゆる変更、均等物置換、又は改善は、本発明の保護範囲内に入るものとする。

Claims (22)

1. 統計ユニットと、第１の計算ユニットと、プッシュユニットとを包含する、モバイルアプリケーションをプッシュするシステムにより、モバイルアプリケーションをプッシュする方法であって、
   前記統計ユニットが、ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリに対して、関連度の高いものから順に２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定するステップと、
   前記第１の計算ユニットが、モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算するステップと、
   前記プッシュユニットが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、前記ユーザにプッシュするステップと、
   を含むことを特徴とする、方法。
2. 前記システムが、第２の計算ユニットをさらに包含するものであり、
   当該方法は、
   前記第２の計算ユニットが、前記モバイルアプリケーションカテゴリ間の前記関連度を予め生成するステップであって、
   前記第２の計算ユニットが、モバイルアプリケーションオントロジーベース内の各モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従い、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションを分類するステップと、
   前記第２の計算ユニットが、モバイルアプリケーションストア内の各ユーザによって操作される前記モバイルアプリケーションについての情報と、モバイルアプリケーション間の予め生成される関連度とに従い、前記モバイルアプリケーションカテゴリ間の前記関連度を計算するステップと、
   を有するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記システムが、第３の計算ユニットをさらに包含するものであり、
   当該方法は、
   前記第３の計算ユニットが、前記モバイルアプリケーション間の関連度を予め生成するステップであって、
   前記第３の計算ユニットが、以下の式：
   

   

   を使用して、モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとａｐｐ_ｎとの前記関連度Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）を計算するステップをさらに含み、
   式中、Ｕが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に操作するユーザ集合を表し、
   

   

   がそれぞれ、前記ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕが、前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕの重みを表し、
   

   

   であり、ｋ_１及びｋ_２が予め設定される調整係数であり、ｎ_ｕが、前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ａｖｇが、前記ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの前記総数の平均値を表すことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
4. 前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕの前記重みｗ_ｕが、
   

   

   であり、式中、Ｎが、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表すことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記ユーザｕによって前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに割り当てられるスコア値
   

   

   が、
   

   

   であり、
   式中、ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、ｓ_ｔが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作する前記ユーザｕの基本スコアを表し、
   

   

   が、前記ユーザｕが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するか否かの指示値又は前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行する前記ユーザｕについての持続時間情報であることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
6. 前記第２の計算ユニットが前記モバイルアプリケーションカテゴリ間の前記関連度を予め生成する前記ステップは、
   前記第２の計算ユニットが、以下の式：
   

   

   を使用して、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉと前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの前記関連度Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）を計算するステップ
   を含み、
   式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊがそれぞれ、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリであり、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍと前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの前記関連度であり、
   

   

   が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザの総数を表し、
   

   

   が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザの総数を表し、
   

   

   が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザ集合と、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザ集合との積集合に含まれるユーザの総数を表すことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
7. 前記システムが、第４の計算ユニットをさらに包含するものであり、
   当該方法は、
   前記第４の計算ユニットが、モバイルアプリケーションの重み値を予め生成するステップであって、
   前記第４の計算ユニットが、以下の式：
   

   

   を使用して、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内の前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの前記重み値
   

   

   を計算するステップをさらに含み、
   式中、ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、
   

   

   が、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されている前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計回数又は合計持続時間を表し、
   

   

   が、前記ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプによって操作されている前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全ての前記モバイルアプリケーションの合計回数又は合計持続時間を表し、ｇ_ｔが、前記ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されている前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表すことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
8. 前記モバイルアプリケーションに対する前記操作が、閲覧、ダウンロード、及び使用のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項２〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記システムが、更新ユニットをさらに包含するものであり、
   当該方法は、
   前記更新ユニットが、モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションオントロジーベースに追加し、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションの対応するカテゴリ情報及び属性情報を付すステップと、
   前記更新ユニットが、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値を、予め設定される減衰係数で乗算して、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値を取得するステップと、
   を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
10. 前記第１の計算ユニットが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算する前記ステップは、
    前記第１の計算ユニットが、前記指定されるモバイルアプリケーションがａｐｐ_ｍである場合、式
    

    

    を使用して、前記ユーザに前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを推奨する推奨度
    

    

    を計算するステップ
    を含み、
    式中、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリがｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリがｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリに属し、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）が、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉと前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの前記関連度であり、
    

    

    が、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下の前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの前記重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋが予め設定される影響係数であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
11. 前記プッシュユニットが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、前記ユーザにプッシュする前記ステップは、
    前記プッシュユニットが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリから、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションをそれぞれ抽出するステップと、
    前記プッシュユニットが、前記推奨度の高いものから低いものへの順に、前記抽出されたモバイルアプリケーションをランク付け、ｎ個のトップランクモバイルアプリケーションを前記モバイルアプリケーションの推奨結果としてとり、前記ユーザにプッシュするステップと、
    を含み、ｎは予め設定される推奨結果数であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
12. モバイルアプリケーションをプッシュするシステムであって、統計ユニットと、第１の計算ユニットと、プッシュユニットとを備え、
    前記統計ユニットが、ユーザによって指定されたモバイルアプリケーションが属するモバイルアプリケーションカテゴリに対して、関連度の高いものから順に２つ以上のモバイルアプリケーションカテゴリを特定するのに使用され、
    前記第１の計算ユニットが、モバイルアプリケーションの予め生成される重み値に従って、前記統計ユニットによって特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの推奨度を計算するのに使用され、
    前記プッシュユニットが、前記統計ユニットによって特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリ下の各モバイルアプリケーションの前記推奨度の高低に従い、予め設定された推奨結果数のモバイルアプリケーションを推奨結果として選択し、前記ユーザにプッシュするのに使用されることを特徴とする、システム。
13. モバイルアプリケーションカテゴリの前記関連度を予め生成する第２の計算ユニットを更に備え、前記第２の計算ユニットが特に、
    モバイルアプリケーションオントロジーベース内の各モバイルアプリケーションについてのカテゴリ情報に従い、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションを分類し、モバイルアプリケーションストア内の各ユーザによって操作される前記モバイルアプリケーションについての情報と、モバイルアプリケーション間の予め生成される関連度とに従い、前記モバイルアプリケーションカテゴリ間の前記関連度を計算するのに使用されることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
14. モバイルアプリケーション間の前記関連度を予め生成する第３の計算ユニットを更に備え、前記第３の計算ユニットが特に、
    以下の式：
    

    

    を使用して、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍとａｐｐ_ｎとの前記関連度Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）を計算するのに使用され、
    式中、Ｕが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを同時に操作するユーザ集合を表し、
    

    

    がそれぞれ、前記ユーザ集合Ｕ内のユーザｕによってａｐｐ_ｍ及びａｐｐ_ｎに割り当てられるスコア値を表し、ｗ_ｕが、前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕの重みを表し、
    

    

    であり、ｋ_１及びｋ_２が予め設定される調整係数であり、ｎ_ｕが、前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表し、ｎ_ａｖｇが、前記ユーザｕによって操作されるモバイルアプリケーションの前記総数の平均値を表すことを特徴とする、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記ユーザ集合Ｕ内の前記ユーザｕの前記重みｗ_ｕが
    

    

    であり、式中、Ｎが、各ユーザによって操作されるモバイルアプリケーションの総数を表すことを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記ユーザｕによって前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに割り当てられるスコア値
    

    

    が、
    

    

    であり、
    式中、ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、ｓ_ｔが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作する前記ユーザｕの基本スコアを表し、
    

    

    が、前記ユーザｕが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行するか否かの指示値又は前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対して第ｔの操作タイプを実行する前記ユーザｕについての持続時間情報であることを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記モバイルアプリケーションカテゴリ間の前記関連度を計算する際、前記第２の計算ユニットが特に、
    以下の式：
    

    

    を使用して、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉと前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの前記関連度Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）を計算するのに使用され、
    式中、ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ及びｃｏｎｃｅｐｔ_ｊがそれぞれ、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリであり、Ｒ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍと前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎとの前記関連度であり、
    

    

    が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザの総数を表し、
    

    

    が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザの総数を表し、
    

    

    が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍを操作するユーザ集合と、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを操作するユーザ集合との積集合に含まれるユーザの総数を表すことを特徴とする、請求項１３に記載のシステム。
18. モバイルアプリケーションの重み値を予め生成する第４の計算ユニットを更に備え、前記第４の計算ユニットが特に、
    以下の式：
    

    

    を使用して、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ内の前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの前記重み値
    

    

    を計算するのに使用され、
    式中、ｔが前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの第ｔの操作タイプを表し、Ｔが、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの操作タイプの総数を表し、
    

    

    が、ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されている前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの合計回数又は合計持続時間を表し、
    

    

    が、前記ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプによって操作されている前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ下の全ての前記モバイルアプリケーションの合計回数又は合計持続時間を表し、ｇ_ｔが、前記ユーザ履歴ログ内の第ｔのタイプにより操作されている前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍに対応する影響係数を表すことを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
19. 前記モバイルアプリケーションに対する前記操作が、閲覧、ダウンロード、及び使用のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１３〜１８のいずれか一項に記載のシステム。
20. モバイルアプリケーションストアに新たに追加されたモバイルアプリケーションをモバイルアプリケーションオントロジーベースに追加し、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションの対応するカテゴリ情報及び属性情報を付す更新ユニットを更に備え、
    前記第４の計算ユニットが更に、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリ下のトップランクのモバイルアプリケーションの平均重み値を、予め設定される減衰係数で乗算して、前記新たに追加されたモバイルアプリケーションの重み値を取得することを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
21. 前記モバイルアプリケーションカテゴリ下のモバイルアプリケーションの推奨度を計算する際、前記第１の計算ユニットが特に、
    前記指定されるモバイルアプリケーションがａｐｐ_ｍである場合、式
    

    

    を使用して、前記ユーザに前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎを推奨する推奨度
    

    

    を計算するのに使用され、
    式中、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリがｃｏｎｃｅｐｔ_ｉであり、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎが属する前記モバイルアプリケーションカテゴリがｃｏｎｃｅｐｔ_ｊであり、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊが、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリに属し、Ｒ（ｃｏｎｃｅｐｔ_ｉ，ｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ）が、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｉと前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊとの前記関連度であり、
    

    

    が、前記モバイルアプリケーションカテゴリｃｏｎｃｅｐｔ_ｊ下の前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎの前記重み値であり、ｃｏｍａｔｔ（ａｐｐ_ｍ，ａｐｐ_ｎ）が、前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｎ及び前記モバイルアプリケーションａｐｐ_ｍの同一属性数であり、ｋが予め設定される影響係数であることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
22. 前記プッシュユニットが特に、特定された前記モバイルアプリケーションカテゴリから、トップランクの推奨度を有するモバイルアプリケーションをそれぞれ抽出し、前記推奨度の高いものから低いものへの順に、前記抽出されたモバイルアプリケーションをランク付け、ｎ個のトップランクモバイルアプリケーションを前記モバイルアプリケーションの推奨結果としてとり、前記ユーザにプッシュするのに使用され、ｎは予め設定される推奨結果数であることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。

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