利用社交信息以用于推荐应用
2020-01-14

利用社交信息以用于推荐应用

利用社交信息以用于推荐应用包括提供基于社交表征的应用推荐系统;以及响应于用户搜索满足准则的应用,通过以下操作来利用应用推荐系统:搜索满足准则的应用,根据对用户的社交接近度因子来表征应用,以及呈现按照社交接近度因子排序的应用。

尽管已经参考位于网络上的应用推荐系统描述了该示例,但是根据本文描述的原理应用推荐系统可以位于任何合适的位置中。例如,推荐系统可以位于用户设备、服务器、社交媒体网站、应用库、应用商店或其组合中。另外,应用商店可以位于应用推荐系统、服务器、用户设备、社交媒体网站或其组合中。在一些示例中,应用推荐系统向用户呈现通过社交接近度因子排序的一个应用。在其他示例中,应用推荐系统向用户呈现通过社交接近度因子排序的多个应用。

具体实施方式

图6是根据本文描述的原理的用于利用社交信息来推荐应用的方法的示例的流程图。

另外,根据用户对社交媒体网站上的其他用户的接近度的社交接近度因子可以是象征性的,诸如非常亲密、亲密、远、非常远。在另一示例中,社交接近度因子可以是范围。例如,O指示根据用户对社交媒体网站上的其他用户的接近度的社交接近度因子是非常远,并且10指示根据用户对社交媒体网站上的其他用户的接近度的社交接近度因子是非常亲密。作为结果,如果应用推荐系统正在表征来自应用库的应用,则具有针对用户的非常亲密的社交接近度因子的应用可以比针对用户的非常远的社交接近度因子的另一应用更相关。如下面将描述的,具有针对用户的非常亲密的社交接近度因子的应用可以被呈现作为所推荐的应用,并且其他应用可以被呈现给用户或者可以不被呈现给用户。

在一个示例中,方法(600)基于用户输入到搜索框中的搜索词来搜索来自应用库的应用。例如,如果用户将诸如财务的搜索词输入到搜索框中,则在应用库中标识与财务相关的应用。在另一示例中,方法(600)根据用户选择的应用库类别搜索应用。例如,如果用户选择音乐类别,则在应用库中标识与音乐相关的应用。在另一示例中,如果用户选择顶级应用类别,则在应用库中识别与顶级应用相关的应用。

—种用于利用社交信息以用于推荐应用的方法包括:提供基于社交表征的应用推荐系统;以及响应于用户搜索满足准则的应用,通过以下操作来利用应用推荐系统:搜索满足准则的应用;根据对用户的社交接近度因子来表征应用;以及呈现按照社交接近度因子排序的应用。

尽管应用商店可以以许多方式来显示应用,但是用户可以通读应用中的每个应用的若干评论以理解应用中的每个应用是否是用户正在寻找的应用。随着每天数百个应用被上传到应用商店,不同的应用每天被显示给用户。另外,应用可以由用户个人不认识的其他用户评论。通读应用的每个评论对于用户而言可以是繁琐的任务。另外,不认识评论应用的其他用户可能对用户造成挫败。

发明内容

图8是根据本文描述的原理的一个示例的应用推荐系统(800)的示例的示意图。应用推荐系统(800)包括应用表征引擎(802)和应用呈现引擎(804)。在该示例中,系统(800)还包括搜索引擎(806)、标注引擎(808)、备选推荐引擎(810)以及附加信息引擎(812)。引擎(802、804、806、808、810、812)指代硬件和用于执行指定功能的程序指令的组合。引擎(802、804、806、808、810、812)中的每个弓I擎包括处理器和存储器。程序指令被存储在存储器中并且使得处理器执行引擎的指定功能。

公开了方法、装置和计算机程序产品的流程图图示和/或框图。流程图图示和/或框图的每个框以及流程图图示和/或框图中的框的组合能够通过计算机程序指令来实施。这些计算机程序指令可以被提供给处理器或其他可编程数据处理装置的处理器以产生一种机器,使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令实施流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作。

社交接近度因子可以是用户对社交媒体网站上的其他用户的接近度的表征。例如,社交接近度因子可以是一个用户与另一用户多么相关。在一个示例中,一个用户可以是另一用户的兄弟姐妹。在该示例中,根据用户的接近度的社交接近度因子可以是亲密的。另夕卜,社交接近度因子可以是用户与社交媒体网站上的其他用户的关系强度的表征。例如,最好的朋友可以与彼此持续联系。在该示例中,根据用户的关系强度的社交接近度因子可以是强的。作为结果,社交接近度因子可以包括用户对社交媒体网站上的其他用户的接近度、用户与社交媒体网站上的其他用户的关系强度、或其组合。

在另一示例中,诸如娱乐1、娱乐2和娱乐3的娱乐应用(506-3)与娱乐类别(504-3)相关联。另外,娱乐应用(506-3)与诸如电影、音乐会、演员、与娱乐相关的其他搜索词或其组合的娱乐搜索词(502-3)相关联。在一个示例中,如果用户输入指定电影的搜索词,则应用推荐系统(图1,110)基于用户选择的什么准则来分析用户正在搜索什么并且搜索满足该准则的应用。例如,应用推荐系统(图1,110)可以标识诸如娱乐1、娱乐2和娱乐3的娱乐应用(506-3)。如以上所提到的,应用推荐系统(图1,110)根据对用户的社交接近度因子来表征来自应用库的应用。在该示例中,应用推荐系统(图1,110)根据对用户的社交接近度因子来表征娱乐3和娱乐I并对应用(508-3)进行排序,并且将娱乐2(510-3)表征为备选推荐(510)。

另外,根据对用户的社交接近度因子来表征应用可以包括根据工作组来表征应用。在另一示例中,根据对用户的社交接近度因子来表征应用可以包括根据专家组来表征应用。

另外,应用推荐系统可以响应于标识关于应用的问题来呈现备选推荐。例如,如果呈现给用户的应用未能满足由用户设置的准则,诸如具有低评级、缺少特征,则向用户呈现备选推荐。在一个示例中,应用推荐系统可以呈现至少一个备选推荐。在另一示例中,应用推荐系统可以不呈现备选推荐。