JP7241201B2 - サンプリング対象特定方法、装置、電子機器およびコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、２０２０年１１月０９日に中国専利局に提出された出願番号が２０２０１１２４０５８４．１である中国特許出願に対して優先権を主張するものであり、該出願の全ての内容を引用により本発明に援用する。

本発明は、移動通信技術に関し、例えば、サンプリング対象特定方法、装置、電子機器およびコンピュータ可読記憶媒体に関し、本発明は、アプリケーション性能評価の分野に適用できる。

モバイルアプリケーションは、移動通信の技術分野における重要な構成部分である。モバイルアプリケーションは、新バージョンのリリースが頻繁で、マルチバージョンが共存する等の特点を有する。モバイルアプリケーションの性能評価を行うために、例えば、モバイルアプリケーションの最新バージョンの性能評価を行い、モバイルアプリケーションに対して新バージョンをリリースする度に、「最新バージョン」の全体性能、体験等の製品効果を正確に評価できるように、リリースされたモバイルアプリケーションの「最新バージョン」をデータ分析する必要がある。これらの製品効果は、例えば、モバイルアプリケーションの起動成功率、モバイルアプリケーションの起動速度、モバイルアプリケーションによる白とび率およびモバイルアプリケーションのレンダリング成功率等を含んでもよい。

しかし、移動通信の技術分野において、モバイルアプリケーションの新バージョンがリリースされた後、異なるＯＳ（ＯＳ、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、異なる機種のモバイルデバイスのモバイルアプリケーションを更新する前後順序は異なる。例えば、アンドロイド（登録商標）ＯＳがインストールされたモバイルデバイスでは、通常、ハイエンド機が先にモバイルアプリケーションを更新する一方、アップル（登録商標）モバイルデバイスＯＳがインストールされたモバイルデバイスはちょうど逆であり、通常、ローエンド機が先にモバイルアプリケーションを更新する。ハイエンド機の性能がローエンド機の性能よりも良いため、アンドロイドＯＳがインストールされたモバイルデバイスのデータ表現は、先に良いが、後に悪くなり、アップルモバイルデバイスＯＳがインストールされたモバイルデバイスのデータ表現は、先に悪いが、後に良くなることで、統計データの大きな変動を引き起こし、モバイルアプリケーションの「最新バージョン」に対する全体効果評価の正確性に大きな挑戦をもたらす。

本発明の実施例により、サンプリング対象特定方法、装置、電子機器およびコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定することと、アプリケーションのバージョンの高い順に従い、少なくとも１つのバージョンを特定することと、少なくとも１つのバージョンのユーザから、サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することとを含み、前記少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数がサンプリング数以上である、サンプリング対象特定方法を提供する。

アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定するように構成されるサンプリング数特定モジュールと、アプリケーションのバージョンの高い順に従い、少なくとも１つのバージョンを特定するように構成されるバージョン特定モジュールと、少なくとも１つのバージョンのユーザから、サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定するように構成されるサンプリング対象特定モジュールとを備え、前記少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数がサンプリング数以上である、サンプリング対象特定装置を提供する、

少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを備える電子機器であって、メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、該命令は、少なくとも１つのプロセッサが本発明の第１態様による方法を実行可能であるように、少なくとも１つのプロセッサにより実行される、電子機器を提供する。

上記方法をコンピュータに実現させるためのコンピュータ命令が記憶されている、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

本発明に記載の内容は、本発明の実施例のキーとなるまたは重要な特徴を標識するためのものではなく、本発明の範囲を限定するものでもないことが理解されるべきである。本発明の他の特徴は、以下の明細書により容易に理解することができる。

本発明の例示的な実施例において、同じ参照番号は、通常、同じコンポーネントを表す。図面は本形態をより良く理解するためのものであり、本発明を限定するものではない。

本発明のいくつかの実施例におけるサンプリング対象特定方法を実現可能なアプリケーション評価環境の例示的なブロック図を示す。 本発明の実施例によるサンプリング対象特定方法のフローチャートを示す。 本発明の実施例による新バージョンのユーザ数の増加の曲線の模式図を示す。 本発明の実施例によるサンプリング対象特定装置の例示的なブロック図を示す。 本発明の実施例によるアプリケーション評価効果の曲線の模式図を示す。 本発明の実施例による電子機器の例示的なブロック図を示す。

複数の図面において、同じまたは対応する番号は、同じまたは対応する部分を表す。

以下、図面を参照しながら本発明について説明する。図面に本発明の実施例が示されるが、様々な形で本発明を実現することができ、ここで記載される実施例に限定されるべきではないことが理解されるべきである。本発明をより徹底的かつ完全にさせ、且つ、本発明の範囲を完全に当業者に伝えることができるように、これらの実施例を提供する。

本発明で使用される「含む」という用語およびその変形は、開放的な包含、即ち、「を含むが、これらに限定されない」を表す。特に明記しない限り、「または」という用語は、「および／または」を表す。「に基づく」という用語は、「少なくとも部分的に基づく」を表す。「１つの例示的な実施例」および「１つの実施例」という用語は、「少なくとも１つの例示的な実施例」を表す。「別の実施例」という用語は、「少なくとも１つの別の実施例」を表す。「第１」、「第２」等の用語は、異なるまたは同じ対象を指してもよい。以下には、他の明確で暗黙的な定義が含まれる可能性もある。

以上の背景技術に記述されたように、モバイルアプリケーションの新バージョンがリリースされる度に、「最新バージョン」の全体性能、体験等の製品効果を正確に評価することができるように、リリースされたモバイルアプリケーションの「最新バージョン」をデータ分析する必要がある。従来のモバイルアプリケーションデータ評価において、主に２種類の方式を採用する。

第１種の方式において、モバイルアプリケーションに対して最新バージョンと履歴バージョンとが混合された後の全体的な効果を見る。この方式において、ログの生産、イベント追跡（Ｅｖｅｎｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）によりバージョン識別子を増加し、ログコレクタを利用してデータを収集して分散型記憶装置にアップロードし、且つ、全てのバージョンのユーザコミュニティのデータを分析し、全てのバージョンのデータを分析し、効果評価データを取得する。

第１種の方式を採用する場合、新バージョンの業務表現が明らかではないという欠点が存在する。その原因として、最新バージョンと履歴バージョンのデータとが混合され、且つ、新バージョンのリリース初期において、新バージョンのモバイルアプリケーションがインストールされたモバイルデバイスまたは新バージョンを使用しているユーザのデータ量の占有率が小さいため、新バージョンのリリースによる業務指標の向上または降下表現を発見しにくいためである。

第２種の方式において、モバイルアプリケーションに対して最新バージョンの全体的な効果のみを見る。この方式において、同様にログの生産、イベント追跡によりバージョン識別子を増加し、ログコレクタを利用してデータを収集して分散型記憶装置にアップロードするが、記憶データから最新バージョンのユーザコミュニティのデータのみを取得し、最新バージョンのユーザコミュニティのデータを分析し、最新バージョンのみに対する評価データを取得する。

第２種の方式を採用する場合、データの統計変動が大きくなり、確信度は低くなる。前述したように、モバイルアプリケーションの新バージョンがリリースされた後、異なるＯＳ、異なる機種のモバイルデバイスのモバイルアプリケーションを更新する前後順序が異なるため、バージョンをリリースする優先順位、バージョンをリリースする速度およびユーザ数の増加の収束率はいずれも異なり、統計データの変動を引き起こし、業務評価に大きく影響を及ぼす。例えば、モバイルアプリケーションがインストールされたアンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳのデータ量またはユーザ数の割合が１０：３であると仮定する。実際の動作において、アンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳのアプリケーションのアップグレードの前後順序が異なり、通常、モバイルアプリケーションがインストールされたアンドロイドＯＳのユーザ数の増加は、該モバイルアプリケーションがインストールされたアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ数の増加よりも収束が速いため、該モバイルアプリケーションがインストールされたアンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳのデータ量またはユーザ数は、実際に増加し続け、且つ、該モバイルアプリケーションがインストールされたアンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳのデータ量またはユーザ数の割合は１０：３に近い。例えば、割合は、１００：３から、８０：３、２０：１……１０：１……最終的に１０：３に達することができる。しかし、この割合の変化過程は、次のバージョンがリリースされるまでも真に１０：３に達しない可能性がある。この場合、アップルモバイルデバイスＯＳの占有率が小さすぎるため、効果評価データは、アンドロイドＯＳがインストールされたモバイルデバイスの表現を表すことが多い。

本発明の実施例は、サンプリング対象特定方法を提供し、このような方法を使用することで、最新バージョンから新しい順に複数のバージョンのデータを収集することによりモバイルアプリケーションの効果評価を行うことができ、且つ、最新バージョンにアップグレードされたユーザ数の増加速度が初めて緩やかな増加速度に達した時の最新バージョンのユーザ数により、アクティブユーザとモバイルアプリケーションのユーザ総数との割合を特定し、更にサンプリング比を特定することができる。従って、本発明におけるサンプリング対象特定方法を採用することで、アプリケーションに対して代表的な性能評価を行うことに使用可能なサンプリング対象を容易に特定でき、特定されたサンプリング対象についてアプリケーションの性能評価を行うことによりアプリケーションの新たにリリースされたバージョンによる性能変化を正確に反映することができ、アプリケーションの発行者がアプリケーションをアップグレードして改良することに寄与するだけでなく、アプリケーションのユーザ体験の向上にも寄与することができる。

図１は、本発明のいくつかの実施例におけるサンプリング対象特定方法を実現できるアプリケーション評価環境の例示的なブロック図を示す。本発明の実施例によれば、アプリケーション評価環境１００はクラウド環境であってもよい。図１に示すように、アプリケーション評価環境１００は計算装置１１０を備える。アプリケーション評価環境１００において、アプリケーション統計データ１２０は、計算装置１１０の入力として計算装置１１０に提供され、サンプリング対象１３０および性能評価１４０は計算装置１１０の出力とされる。本発明の実施例は、モバイルアプリケーションのみに適用されるものではなく、デスクトップコンピュータにインストールされた固定アプリケーションにも適用され得ることが理解されるべきである。本発明の実施例で使用される「アプリケーション」という用語は、「モバイルアプリケーション」を表すために使用できるだけでなく、「固定アプリケーション」を表すためにも使用でき、この用語の選択は例に過ぎず、本発明の保護範囲を限定するものではない。

アプリケーション評価環境１００は、例示的なものに過ぎず、限定的なものではなく、且つ、アプリケーション評価環境１００は拡張可能であり、アプリケーション評価環境１００にはより多く計算装置１１０が含まれてもよく、且つ、計算装置１１０により多くのアプリケーション統計データ１２０を入力として提供することができ、計算装置１１０は、より多くのサンプリング対象１３０および性能評価１４０を出力とすることもでき、これにより、より多くのユーザがより多くの計算装置１１０を同時に利用し、更により多くのアプリケーション統計データ１２０を利用し、より多くのアプリケーションに対してより多くのサンプリング対象１３０および性能評価１４０を特定するニーズを満たすことができる。また、計算装置１１０は、サンプリング対象１３０および性能評価１４０を同時に出力する必要がなく、サンプリング対象１３０および性能評価１４０の一方のみを出力してもよい。更に、計算装置１１０は、サンプリング対象１３０および性能評価１４０を実際に出力せず、計算のみでサンプリング対象１３０および性能評価１４０を取得してもよい。

本発明の実施例によれば、アプリケーション評価環境１００において、計算装置１１０に提供されるアプリケーション統計データ１２０は、例えば、アプリケーションのユーザ総数、アプリケーションの複数のバージョンのユーザ数、アプリケーションのバージョン情報、異なるＯＳにインストールされたアプリケーションのデータ量の割合、アプリケーションの新バージョンがインストールされたユーザ数の増加状況等を含んでもよい。

本発明の実施例によれば、アプリケーション評価環境１００における計算装置１１０がアプリケーション統計データ１２０を受信すると、計算装置１１０は、アプリケーション統計データ１２０を利用してサンプリング対象１３０および性能評価１４０を特定することができる。サンプリング対象１３０は、アプリケーションのユーザのうちの一部のユーザを含み、この一部のユーザに対してアプリケーションの性能評価を行う。性能評価１４０は、サンプリング対象１３０にについて、アプリケーションの性能評価を行う性能評価結果を含む。

図１に示すアプリケーション評価環境１００において、計算装置１１０にアプリケーション統計データ１２０を入力すること、および計算装置１１０からサンプリング対象１３０および性能評価１４０を出力することは、ネットワークを介して行うことができる。

図２は、本発明の実施例によるサンプリング対象特定方法のフローチャートを示す。方法２００は、図１に示すアプリケーション評価環境１００における計算装置１１０により実行できる。方法２００は、示されていない追加の動作を含んでもよいし、および／または示された動作を省略してもよく、本発明の範囲はこの点で限定されない。

ブロック２０２において、計算装置１１０は、アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定する。本発明の実施例によれば、サンプリング比は、アプリケーションの全てのユーザのうちのどのぐらいをサンプリングするかを表すことができ、アプリケーションのユーザ総数にサンプリング比を乗算することで、サンプリング数を得ることができる。

本発明の実施例によれば、計算装置１１０は、アプリケーションの新バージョンがリリースされた後、新バージョンのユーザ数の増加速度が初めて緩やかになり始める時の新バージョンのユーザ数および総数により、サンプリング比を特定する。

図３は、本発明の実施例による新バージョンのユーザ数の増加の曲線の模式図を示す。ユーザ数の増加の曲線３００は、部分曲線３１０を含み、部分曲線３１０は、増加速度が初めて緩やかになる点３２０を含む。

部分曲線３１０は、アプリケーションの新バージョンがリリースされた後、新バージョンのユーザ数の増加状況を表す。部分曲線３１０の水平方向は、左から右へ時間の増加を表し、部分曲線３１０の垂直方向は、下から上へ新バージョンがインストールされたユーザ数を表す。部分曲線３１０は３つの部分に分割でき、それぞれ、傾きが小さい左側部分、傾きが大きい中間部分、および傾きが小さい右側部分である。新バージョンがリリースされた後、新バージョンがインストールされたユーザ数は、部分曲線３１０の左側部分に示すように、緩やかに増加し始める。その後、１つの時点から、新バージョンがインストールされたユーザ数は、部分曲線３１０の中間部分に示すように、急速に増加する。別の時点から、新バージョンがインストールされたユーザ数の増加速度が低下し、この時点は部分曲線３１０で増加速度が初めて緩やかになる点３２０としてマークされる。

増加速度が初めて緩やかになる点３２０時に、アプリケーションの新バージョンがインストールされたユーザは、アクティブユーザとして考えられる。本発明の実施例によれば、アクティブユーザ数をアプリケーションのユーザ総数で割ることで、サンプリング比を取得することができる。このサンプリング比を用いて得られたサンプリング数のユーザに基づいてアプリケーションの新バージョンの性能評価を行うことは、アプリケーションの新バージョンによる性能変化を正確に反映することができる。このサンプリング比よりも高い数値をサンプリング比として選択すると、従来技術における第１種の方式に存在する問題が現れ、この場合、サンプリング比が高いため、特定されたサンプリング対象はより多くの古いバージョンのデータを含み、これらの古いバージョンのデータと最新バージョンの評価データとの異なりが大きく、新バージョンによる業務表現を良好に反映することができない。このサンプリング比よりも低い数値をサンプリング比として選択すると、従来技術における第２種の方式に存在する問題が現れ、新バージョンのリリース初期のアンドロイドＯＳのユーザうち、通常、ハイエンド機のユーザが先にアプリケーションを更新する一方、アップルモバイルデバイスＯＳのユーザはちょうど逆に、ローエンド機のユーザが先にアプリケーションを更新するため、得られたアクティブユーザコミュニティは、アップグレード後の最新バージョンのユーザコミュニティのみである可能性があり、そのため、機種の分布の不均一の影響を受け、評価データが信用できなくなる可能性がある。

本発明の実施例によれば、サンプリング比が４０％である場合、このサンプリング比を用いて得られたサンプリング数のユーザが性能評価を行うことは、アプリケーションの新バージョンによる性能変化を最も正確に反映することができる。

ブロック２０４において、計算装置１１０は、アプリケーションのバージョンの高い順に従って少なくとも１つのバージョンを特定し、該少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数は、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数以上である。本発明の実施例によれば、アプリケーションの全てのユーザのうち、できるだけ高いバージョンのユーザに対してデータを収集し、収集されたデータは、アプリケーションの新バージョンによる性能変化をより直観的に反映することができるため、アプリケーションのバージョンの高い順に従ってサンプリング数のユーザを特定することができる。

本発明の実施例によれば、現在の最新バージョンのユーザ数が既にブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数以上である場合、後続の動作用のこの現在の最新バージョンおよび対応するユーザを特定すれば良く、現在の最新バージョンのユーザ数がブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数よりも小さい場合、現在の次に新バージョンのユーザ数を統計し続け、現在の最新バージョンと次に新バージョンのユーザ数との和が既にブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数以上である場合、後続の動作用のこの２つのバージョンおよび対応するユーザを特定することができ、以降は同様にする。

ブロック２０６において、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザから、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定する。

本発明の１つの実施例によれば、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザから、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザをサンプリング対象としてランダムに特定することができる。例えば、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザから、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザを任意に選択してサンプリング対象として特定することができる。

本発明の別の実施例によれば、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数およびブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数によりサンプリング係数を特定し、且つ、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザから、特定されたサンプリング係数を利用してブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザを選択してサンプリング対象として特定することができる。例えば、計算装置１１０は、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数をブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数で割ることで、サンプリング係数を取得することができ、このサンプリング係数は１よりも小さい値である。その後、計算装置は、得られたこのサンプリング係数を利用し、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザからサンプリングし、ブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザをサンプリング対象として取得することができる。

本発明の別の実施例によれば、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザから、バージョンの高い順および対応するバージョンがインストールされてからの時間の長い順に従い、バージョンの最も高く、かつ対応するバージョンがインストールされた時間の最も長いブロック２０２のステップで特定されたサンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することができる。例えば、計算装置１１０は、ブロック２０４のステップで特定された少なくとも１つのバージョンのユーザを、バージョンの高い順および対応するバージョンがインストールされてからの時間の長い順に従って並べ替え、且つ、配列内の最初のサンプリング数個のユーザをサンプリング対象として特定することができる。

本発明の実施例によれば、ブロック２０２、ブロック２０４およびブロック２０６に対応するステップは、前記アプリケーションをインストールするための少なくとも２種のＯＳのそれぞれについて実行される。即ち、少なくとも２種のＯＳのそれぞれに対し、アプリケーションがインストールされた前記各ＯＳのユーザ総数およびサンプリング比により、前記各ＯＳに対応するサンプリング数を特定し、前記アプリケーションのバージョンの高い順に従って少なくとも１つのバージョンを特定し、前記少なくとも１つのバージョンの前記各ＯＳのユーザ数の合計数は前記サンプリング数以上であり、前記少なくとも１つのバージョンの前記各ＯＳのユーザから、前記各ＯＳに対応するサンプリング数のユーザを前記各ＯＳに対応するサンプリング対象として特定する。

本発明の実施例によれば、アプリケーションは、アンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳを含む少なくとも２種のＯＳに同時にインストールされ得る。このような場合、これらのＯＳのそれぞれに対し、ブロック２０２、ブロック２０４およびブロック２０６に対応するステップを実行し、複数種のＯＳに対して特定されたサンプリング対象のセットを、アプリケーションがインストールされた全てのＯＳに対するサンプリング対象のセットとして特定することができる。少なくとも２種のＯＳに対して等割合のサンプリングを行ったため、複数種のＯＳに対して得られたサンプリング対象の数の間の割合は、複数種のＯＳのユーザ総数の間の割合と同じであり、異なるＯＳのバージョンのリリースペースが異なることで評価結果に悪影響を与えることはない。

ブロック２０２、ブロック２０４およびブロック２０６に対応するステップを実行することにより、アプリケーションに対して代表的な性能評価を行うことに使用可能なサンプリング対象を正確に特定することができる。

方法２００は、図２で破線の枠の形式で示されたオプション的なブロック２０８を更に含む。オプション的なブロック２０８において、計算装置１１０は、ブロック２０６で特定されたサンプリング対象についてアプリケーションの性能評価を行う。例えば、ブロック２０６で特定されたサンプリング対象にインストールされた該アプリケーションに関連するデータに基づき、アプリケーションの性能評価を行う。本発明の実施例によれば、アプリケーションの性能評価は、アプリケーションの起動成功率、アプリケーションの起動速度、アプリケーションによる白とび率およびアプリケーションのレンダリング成功率等の性能に対する評価を含む。

以上、図１～図３を参照し、本発明のいくつかの例示的な実施例における命令実行方法を実現できるアプリケーション評価環境１００および本発明の実施例によるサンプリング対象特定方法２００用の関連内容を記述した。上記は、本発明に記載された内容を示すためのものであり、いかなる方式で制限するものではない。

本発明の上記複数の図面で採用された複数の要素の数および物理量のサイズは例に過ぎず、本発明の保護範囲を限定するものではない。上記数およびサイズは、必要に応じて任意に設定することができ、本発明の実施形態の正常な実施に影響を与えることがない。

以上、図１～図３を参照し、本発明の実施形態によるサンプリング対象特定方法の詳細内容について既に記述した。以下、図４を参照し、サンプリング対象特定装置における複数のモジュールについて説明する。

図４は、本発明の実施例によるサンプリング対象特定装置の例示的なブロック図である。図４に示すように、サンプリング対象特定装置４００は、アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定するように構成されるサンプリング数特定モジュール４１０と、前記アプリケーションのバージョンの高い順に従い、少なくとも１つのバージョンを特定するように構成されるバージョン特定モジュール４２０と、前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定するように構成されるサンプリング対象特定モジュール４３０とを備え、前記少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数が前記サンプリング数以上である。

いくつかの実施例において、前記サンプリング数特定モジュール４１０、前記バージョン特定モジュール４２０および前記サンプリング対象特定モジュール４３０は、アプリケーションをインストールするための少なくとも２種のＯＳのそれぞれについて対応する動作を実行させるように構成される。

いくつかの実施例において、サンプリング対象特定装置４００は、前記アプリケーションの新バージョンがリリースされた後、前記新バージョンのユーザ数の増加速度が初めて緩やかになり始める時の前記新バージョンのユーザ数および前記総数により、前記サンプリング比を特定するように構成されるサンプリング比特定モジュール（図示せず）を更に備える。

いくつかの実施例において、前記サンプリング比は４０％である。

いくつかの実施例において、前記サンプリング対象特定モジュール４３０は、前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象としてランダムに特定するように構成される第１サンプリング対象特定モジュール（図示せず）を含む。

いくつかの実施例において、前記サンプリング対象特定モジュール４３０は、前記合計数および前記サンプリング数によりサンプリング係数を特定するように構成されるサンプリング係数特定モジュール（図示せず）と、前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング係数を用いて前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定するように構成される第２サンプリング対象特定モジュール（図示せず）とを含む。

いくつかの実施例において、前記サンプリング対象特定モジュール４３０は、前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、バージョンの高い順および対応するバージョンがインストールされてからの時間の長い順に従い、バージョンの最も高く、かつ対応するバージョンがインストールされた時間の最も長い前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定するように構成される第３サンプリング対象特定モジュール（図示せず）を含む。

いくつかの実施例において、前記少なくとも２種のＯＳは、アンドロイドＯＳとアップルモバイルデバイスＯＳとを含む。

いくつかの実施例において、サンプリング対象特定装置４００は、前記サンプリング対象について前記アプリケーションの性能評価を行うように構成される性能評価モジュール４４０を更に備える。性能評価モジュール４４０は、サンプリング対象特定方法２００におけるオプション的なブロック２０８中のステップに対応する動作を実行するように構成されるため、図４において、破線の形式でオプション的なモジュールとして示される。

本発明の実施例によれば、本発明は、電子機器およびコンピュータ可読記憶媒体を更に提供する。

図５は、本発明の実施例によるアプリケーション評価効果の曲線５００の模式図を示す。アプリケーション評価効果の曲線５００は、第１曲線５１０、第２曲線５２０および第３曲線５３０を含む。アプリケーション評価効果の曲線５００は、アプリケーションがアンドロイドＯＳおよびアップルモバイルデバイスＯＳという２種のＯＳにインストールされることを例として説明する。

第１曲線５１０は、従来形態における第１種の方式でアプリケーションの最新バージョンと履歴バージョンとを混合した後の全体的な効果を評価測定する曲線である。この場合にサンプリングされたアンドロイドＯＳのユーザ数とサンプリングされたアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ数との割合が、アンドロイドＯＳのユーザ総数とアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ総数との割合と同じであり、例えば、１０：３であるが、第１曲線５１０が平滑すぎることが見られるため、最新バージョンの業務表現を表示しにくい。

第２曲線５２０は、従来形態における第２種の方式でアプリケーションの最新バージョンを評価測定する曲線である。機種の分布の不均一の影響により、この場合にサンプリングされたアンドロイドＯＳのユーザ数とサンプリングされたアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ数との割合が、アンドロイドＯＳのユーザ総数とアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ総数との割合と異なり、サンプリングされたアンドロイドＯＳの数が、サンプリングされたアップルモバイルデバイスＯＳの数よりも遥かに大きく、例えば、１２：１であるため、評価データの変動は大きく、且つ、評価データはほとんどアンドロイドＯＳの業務表現を反映する。

第３曲線５３０は、本発明のサンプリング対象特定方法に基づいてアプリケーションの最新バージョンを評価測定する曲線である。この場合、最新の１つまたは複数のバージョンをサンプリングするため、この場合にサンプリングされたアンドロイドＯＳのユーザ数とサンプリングされたアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ数との割合が、アンドロイドＯＳのユーザ総数とアップルモバイルデバイスＯＳのユーザ総数との割合と同じ、例えば、１０：３であるだけでなく、第３曲線５３０は、変動の小さい段階的な向上のような、業務表現に対する新バージョンの影響を正確に反映することもでき、この場合、評価データは高い確信度を有する。

以上、図１～図５の記述を参照することにより、本発明の実施形態による技術案は、従来形態に対して多くの利点を有する。例えば、上記技術案を利用することで、アプリケーションに対して代表的な性能評価を行うことに使用可能なサンプリング対象を容易に特定することができ、特定したサンプリング対象についてアプリケーションの性能評価を行うことにより、アプリケーションの新たにリリースされたバージョンによる性能変化を正確に反映することができ、アプリケーションの発行者がアプリケーションをアップグレードして改良することに寄与するだけでなく、アプリケーションのユーザ体験の向上にも寄与する。

図６は、本発明の実施例による電子機器の例示的なブロック図を示す。例えば、図１に示す計算装置１２０および図４に示すサンプリング対象特定装置４００は、電子機器６００により実施できる。電子機器６００は、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータのような様々な形式のデジタルコンピュータを表す。電子機器６００は、携帯端末、携帯電話、スマートフォン、ウェララブル機器および他の類似する計算装置のような様々な形式の移動装置を表すこともできる。本発明に示されたコンポーネント、コンポーネントの接続、関係、およびコンポーネントの機能は例示的なものに過ぎず、本発明に記載および／または要求される本発明の実現を限定するものではない。

図６に示すように、該電子機器６００は、１つのまたは複数のプロセッサ６０１と、メモリ６０２と、複数のコンポーネントを接続するための高速インタフェースおよび低速インタフェースを含むインタフェースとを備える。複数のコンポーネントは、異なるバスで互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるかまたは必要に応じて他の方式で取り付けることができる。プロセッサ６０１は、電子機器６００内で実行される命令を処理することができ、メモリ６０２内またはメモリ６０２上に記憶されて外部の入力／出力装置（例えば、インタフェースにカップリングされた表示デバイス）にグラフィカルユーザインタフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ、ＧＵＩ）のグラフィクス情報を表示するための命令を含む。他の実施形態において、必要があれば、複数のプロセッサ６０１および／または複数本のバスと、複数のメモリ６０２とを共に使用することができる。それと同様に、複数の電子機器６００に接続することができ、複数の機器は、一部の必要な動作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバ群、またはマルチプロセッサシステムとする）を提供する。図６において、１つのプロセッサ６０１を例とする。

メモリ６０２は、本発明に係る非一時的なコンピュータ可読記憶媒体である。本発明に係るサンプリング対象特定方法を前記少なくとも１つのプロセッサに実行させるために、前記メモリには少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されている。本発明の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体はコンピュータ命令を記憶し、該コンピュータ命令は、本発明に係るサンプリング対象特定方法をコンピュータに実行させることに用いられる。

メモリ６０２は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体として、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能プログラムおよびモジュール、例えば、本発明の実施例におけるサンプリング対象特定方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４に示すサンプリング数特定モジュール４１０、バージョン特定モジュール４２０、サンプリング対象特定モジュール４３０および性能評価モジュール４４０）を記憶するために使用できる。プロセッサ６０１は、メモリ６０２に記憶された非一時的なソフトウェアプログラム、命令およびモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、即ち、上記方法の実施例におけるサンプリング対象特定方法を実現する。

メモリ６０２は、プログラム記憶エリアおよびデータ記憶エリアを備えてもよく、ここで、プログラム記憶エリアは、ＯＳ、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶エリアは、電子機器６００の使用に基づいて作成されたデータ等を記憶することができる。また、メモリ６０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリ、または他の非一時的な固体記憶デバイスのような非一時的なメモリを更に含んでもよい。いくつかの実施例において、メモリ６０２は、プロセッサ６０１に対してリモートに設けられたメモリを含むことが好ましく、これらのリモートメモリは、ネットワークを介して電子地図の検索の電子機器に接続することができる。上記ネットワークの実例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワークおよびその組み合わせを含んでもよいが、それらに限定されない。

電子機器６００は、入力装置６０３と、出力装置６０４とを備えてもよい。プロセッサ６０１、メモリ６０２、入力装置６０３および出力装置６０４は、バスまたは他の方式で接続することができ、図６において、バスを介して接続することを例とする。

入力装置６０３は、入力された数字または文字情報を受信し、電子機器６００のユーザ設定および機能制御に関連するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチパネル、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インジケータ、１つまたは複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティック等の入力装置である。出力装置６０４は、表示デバイス、補助照明装置（例えば、発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、ＬＥＤ））、および触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）等を含んでもよい。該表示デバイスは、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）、ＬＥＤディスプレイ、およびプラズマディスプレイを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、表示デバイスはタッチパネルであってもよい。

ここで説明するシステムおよび技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせで実現できる。これらの様々な実施形態は以下を含んでもよい。１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施され、該１つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行および／または解釈することができ、該プログラマブルプロセッサは、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信し、且つデータおよび命令を、該ストレージシステム、該少なくとも１つの入力装置、および該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる専用または汎用のプログラマブルプロセッサであってもよい。

これらの計算プログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、且つ、高度なプロセスおよび／またはオブジェクト指向プログラミング言語、および／またはアセンブリ／機械言語を用いてこれらの計算プログラムを実施することができる。本発明に使用されるように、「機械可読媒体」および「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、および／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ））を意味し、機械可読信号としての機械命令を受信する機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を意味する。

ユーザとのインタラクションを提供するために、ここで説明するシステムおよび技術をコンピュータで実施することができ、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、陰極線管（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ、ＣＲＴ）またはＬＣＤモニタ）と、ユーザがそれにより入力をコンピュータに提供することができるキーボードおよび指向装置（例えば、マウスまたはトラックボール）とを有する。他の種類の装置は、更にユーザとのインタラクションを提供するために使用できる。ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、且つ、任意の形式（音入力、音声入力または、触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明するシステムおよび技術を、バックグラウンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、または中間コンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、またはフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム（例えば、ユーザがそれによりここで説明するシステムおよび技術の実施形態とインタラクションできるグラフィカルユーザインタフェースまたはネットワークブラウザを有するユーザコンピュータ）、またはこのようなバックグラウンドコンポーネント、中間コンポーネント、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムに実施することができる。任意の形式または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）により、システムのコンポーネントを互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）、およびインターネットを含む。

コンピュータシステムはクライアントおよびサーバを含んでもよい。クライアントとサーバとは、一般的に互いに離れ、且つ、通常、通信ネットワークを介してインタラクションを行う。対応するコンピュータで実行されて互いにクライアント－サーバ関係を持つコンピュータプログラムにより、クライアントとサーバとの関係を生成する。

本発明の実施例による技術案は、最新バージョンから新しい順に複数のバージョンのデータを収集することによりアプリケーションの効果評価を行うことができ、且つ、最新バージョンにアップグレードされたユーザ数の増加速度が初めて緩やかになる際の最新バージョンのユーザ数により、ヘッドユーザの占有率を特定し、更にサンプリング比を特定する。この技術案を採用し、複数のＯＳに対して新バージョンをリリースする時間ウィンドウの不一致および収束速度の影響を受けない場合、新バージョンリリースによる影響を柔軟かつ容易に発見することができる。

上記に示す様々な形式のフローを用い、ステップを並べ替え、追加または削除することができることを理解すべきである。例えば、本発明に記載された各ステップは、並列に実行されてもよいし、順に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよく、本発明に開示された技術案の所望する結果を達成できる限り、本発明はここで限定しない。

Claims (21)

1. アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定することと、
   前記アプリケーションのバージョンの高い順に従い、少なくとも１つのバージョンを特定することと、
   前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することとを含み、
   前記少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数が前記サンプリング数以上である、
   サンプリング対象特定方法。
2. アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定するステップ、前記アプリケーションのバージョンの高い順に従って少なくとも１つのバージョンを特定するステップ、および前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定するステップは、
   前記アプリケーションをインストールするための少なくとも２種のＯＳのそれぞれについて実行される、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記アプリケーションの新バージョンがリリースされた後、前記新バージョンのユーザ数の増加速度が初めて緩やかになり始める時の前記新バージョンのユーザ数および前記総数により、前記サンプリング比を特定することを更に含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記サンプリング比は４０％である、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することは、
   前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象としてランダムに特定することを含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することは、
   前記合計数および前記サンプリング数によりサンプリング係数を特定することと、
   前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング係数を用いて前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定することとを含む、
   請求項１に記載の方法。
7. 前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定することは、
   前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、バージョンの高い順および対応するバージョンがインストールされてからの時間の長い順に従い、バージョンの最も高く、かつ対応するバージョンがインストールされた時間の最も長い前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定することを含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記少なくとも２種のＯＳは、アンドロイド（登録商標）ＯＳとアップル（登録商標）モバイルデバイスＯＳとを含む、
   請求項２に記載の方法。
9. 前記サンプリング対象について前記アプリケーションの性能評価を行うことを更に含む、
   請求項１に記載の方法。
10. アプリケーションのユーザ総数およびサンプリング比により、サンプリング数を特定するように構成されるサンプリング数特定モジュールと、
    前記アプリケーションのバージョンの高い順に従い、少なくとも１つのバージョンを特定するように構成されるバージョン特定モジュールと、
    前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザをサンプリング対象として特定するように構成されるサンプリング対象特定モジュールとを備え、
    前記少なくとも１つのバージョンのユーザ数の合計数が前記サンプリング数以上である、
    サンプリング対象特定装置。
11. 前記サンプリング数特定モジュール、前記バージョン特定モジュールおよび前記サンプリング対象特定モジュールは、
    前記アプリケーションをインストールするための少なくとも２種のＯＳのそれぞれについて対応する動作を実行させるように構成される、
    請求項１０に記載の装置。
12. 前記アプリケーションの新バージョンがリリースされた後、前記新バージョンのユーザ数の増加速度が初めて緩やかになり始める時の前記新バージョンのユーザ数および前記総数により、前記サンプリング比を特定するように構成されるサンプリング比特定モジュールを更に備える、
    請求項１０に記載の装置。
13. 前記サンプリング比は４０％である、
    請求項１０に記載の装置。
14. 前記サンプリング対象特定モジュールは、
    前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象としてランダムに特定するように構成される第１サンプリング対象特定モジュールを含む、
    請求項１０に記載の装置。
15. 前記サンプリング対象特定モジュールは、
    前記合計数および前記サンプリング数によりサンプリング係数を特定するように構成されるサンプリング係数特定モジュールと、
    前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、前記サンプリング係数を用いて前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定するように構成される第２サンプリング対象特定モジュールとを含む、
    請求項１０に記載の装置。
16. 前記サンプリング対象特定モジュールは、
    前記少なくとも１つのバージョンの前記ユーザから、バージョンの高い順および対応するバージョンがインストールされてからの時間の長い順に従い、バージョンの最も高く、かつ対応するバージョンがインストールされた時間の最も長い前記サンプリング数のユーザを前記サンプリング対象として特定するように構成される第３サンプリング対象特定モジュールを含む、
    請求項１０に記載の装置。
17. 前記少なくとも２種のＯＳは、アンドロイド（登録商標）ＯＳとアップル（登録商標）モバイルデバイスＯＳとを含む、
    請求項１１に記載の装置。
18. 前記サンプリング対象について前記アプリケーションの性能評価を行うように構成される性能評価モジュールを更に備える、
    請求項１０に記載の装置。
19. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリとを備える電子機器であって、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、
    前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～９のいずれか１項に記載の方法を実行可能であるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される、
    電子機器。
20. 請求項１～９のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている、
    非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
21. 請求項１～９のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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