软件推荐系统及方法与流程

本发明涉及软件管理领域，具体涉及一种软件推荐系统及方法。

背景技术

随着计算机技术的发展，客户端软件越来越广泛，遍及即时通信、音视频播放、资源下载、网页浏览、输入法、系统辅助等各个门类。客户端新软件层出不穷，一方面软件商希望把新的软件推送给用户，另一方面用户也希望接触到自己喜欢的新软件，所以产生了软件推荐的需求。

公开号为cn102722379a的中国专利文件公开了一种软件推荐方法及系统，该方法包括如下步骤：获取用户软件安装信息；根据用户软件安装信息，计算未安装软件与用户已安装软件的关联值；根据所述关联值向用户推荐未安装软件。本发明根据用户安装信息，计算未安装软件与用户已安装软件的关联值，并根据关联值向用户推荐未安装软件，结合了用户已安装软件以及未安装软件与已安装软件的关联值，根据用户电脑中软件安装环境自适应的推荐软件，从而智能、个性化的向用户推荐未安装软件，使得向用户推荐的未安装软件很好的符合用户的要求，满足了不同用户的需求。

上述方案中是根据用户已经安装软件、未安装软件以及未安装软件与用户已安装软件的关联指进行推荐软件的判定，但对于很多群体并不适合的软件并没有得到有效的抑制，比如，学生爱玩游戏所以安装有很多游戏软件，且对于抵制力较弱的学生，在推荐软件时若还推荐游戏软件，那将不利于学生的学习，这也是很多学生家长不愿意见到的情形。

另外，现有进行软件推荐时常常都是将软件绑定推荐，这些被绑定的软件大多是同一个公司同一系列的软件，这些被绑定的软件只有在用户安装过程将其勾除才能避免这些绑定的软件自动安装，但对于很多人在对电脑操作不熟悉或才开始接触电脑的人，在进行软件安装时没有注意到被绑定的软件勾选项时，这些被绑定推荐的软件往往在一个软件安装时便被全部安装，导致很多不必要的软件占用用户存储空间，给用户使用带来不便。

技术实现要素：

本发明的解决的技术问题在于提供一种软件推荐系统，以解决现有软件推荐系统在软件推荐时没有根据用户个体类别进行软件推荐限制的问题。

本发明提供的基础方案为：软件推荐系统，包括：

推荐终端，推荐终端用于获取每一个用户终端的用户注册信息、用户的消费水平判断信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息；

用户终端，所述推荐终端和用户终端信号连接，所述推荐终端还用于分析根据推荐终端获取的所有信息判断软件与每一个用户间的契合度，然后根据软件与用户之间的契合度筛选出用户契合率高、符合用户身份的软件推送给用户终端。

本发明的工作原理及优点在于：使用时，推荐终端获取每一个用户终端的用户注册信息、用户的消费水平判断信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息，然后，推荐终端根据获取的用户终端的用户注册信息、用户的消费水平判断信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息判断软件与每一个用户间的契合度，并根据软件与用户之间的契合度筛选出用户契合率高、符合用户身份的软件推送给用户终端供用户查看。

与现有技术相比，本方案在针对用户推荐软件时，需判断软件与每一个用户之间的契合度，再根据契合度筛选出符合用户身份、消费水平的软件推荐给用户，使得推荐给用户的软件类型被限制，不符合用户身份软件将不会被推荐给用户，避免抵制能力较差的用户因不适合的推荐软件而使用一些不适合其身心健康的软件；推荐终端获取用户消费水平判定信息，能避免对于用户来说消费水平过高的软件被推荐给用户，增加软件推荐成功率。

进一步，所述推荐终端包括软件信息分类模块，所述软件信息分类模块用于根据软件功能对适合各种用户群体的软件进行分类。

根据软件的功能对适合各种人群的软件进行分类，使得各种人群适用软件之间界线分明，避免不适合一个群体的软件被推荐给该群体。

进一步，所述推荐终端包括软件与软件间的契合度分析模块，所述软件与软件间的契合度分析模块用于分析软件与软件之间的契合度；软件与软件之间的契合度判断是通过软件与软件之间的关联度进行考虑，关联度考虑时不限制于是同一家公司开发的同一系列产品，关联度是根据软件的功能进行考虑。

通过分析软件与软件之间契合度的判断，方便推荐用户可能需要安装的软件类型，便于进行关联性软件的推荐。

进一步，所述推荐终端还包括软件配套包推荐模块，软件配套包推荐模块用于根据软件与软件之间的契合度以及软件与用户之间的契合度进行软件配套包的组建，软件与软件之间契合度高的软件以及软件与用户之间的契合度高的软件组合成一个软件配套包。

通过推荐包的方式推荐，与现有技术中通过绑定的方式推荐相比，能有效的增加用户的体验感，且用于在推荐包内选择性安装软件时，即使刚开始接触软件安装的用户在软件安装时也不用担心绑定软件的自动安装问题。

进一步，所述推荐终端还包括软件配套包接受度调整模块，所述软件配套包接受度调整模块用于根据每一个用户终端的软件下载模块发送的安装统计结果信息判断每一个配套包与每一个配套包内单个软件的契合率，然后将契合率低于80％的软件信息发送给软件配套包推荐模块，软件配套包推荐模块接收到软件配套包接受度调整模块发送的软件信息后根据对软件配套包进行重新组建。

通过软件配套包接受度调整模块实现配套包的调整和更新，使得配套包内软件被用户接收度较低时能够及时的进行调整。

另外，本发明还提供了一种软件推荐方法，包括如下步骤：

步骤一：对所有软件进行分类生成软件分类信息；

步骤二：分析软件与软件之间的契合度；

步骤三：统计每一个软件被下载次数和卸载次数；

步骤四：获取用户信息；

步骤五：从用户的购买记录判断用户消费水平；

步骤六：通过用户信息和用户消费水平对软件与用户的适用度进行分析；

步骤七：根据软件和软件之间的契合度以及软件与用户之间的契合度进行软件配套包的组建；

步骤八：将组建软件配套包推荐给用户；

步骤九：用户对软件配套包内的软件进行下载和安装，同时统计配套包内被该用户安装软件个数和没安装软件个数生成安装统计结果信息；

步骤十：根据软件安装统计结果信息对软件配套包内的软件进行自动调整或重新组建。

与现有技术相比，步骤四对用户信息进行获取，避免推荐时推荐不合适用户的软件给用户；步骤五中，通过对用户的消费水平进行判断，避免软件购买时需要金额与用户消费水平相差过大的软件被推荐给用户，增加推荐软件的适用性；步骤六到步骤十中，软件配套包被推荐给用户后能够在用户对软件进行安装或卸载后快速的自动对软件配套包进行调整和重新组建，与现有技术中通过问卷的调查方式相比，本方法能够避免问卷调查时导致的问卷发出与用户填写问卷反馈时间差。

附图说明

图1为本发明实施例中软件推荐系统的逻辑结构框图；

图2为本发明实施例中软件推荐方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

实施例

如图1所示：软件推荐系统，包括推荐终端和用户终端，推荐终端和用户终端通过无线通信模块信号连接，无线通信模块选用现有risym品牌的wifi通信模块。

一、推荐终端包括：

数据库，用于存储推荐终端所有获取、生成或接受到的信息。

下载数据统计模块，用于统计每一个软件被下载的次数，并将统计的软件下载次数信息发送给用户适用软件分析模块。

卸载数据统计模块，用于统计每一个软件被卸载的次数，并将统计的软件卸载次数信息发送给用户适用软件分析模块。当软件卸载模块每发送一个卸载信息给卸载数据统计模块时，卸载数据统计模块根据接收到的卸载信息对对应软件被卸载数据修改。

用户使用时间统计模块，用于统计每一个软件对应的每一个用户安装软件到卸载软件之间间隔的时间，并将统计的软件使用时间信息发送给用户适用软件分析模块。

用户评价统计分析模块，用于接收用户评价信息获取模块发送的用户问卷反馈信息，并根据用户问卷反馈信息对应每一个软件贴上评价标签。评价标签内容包括建议修改项和满意度评价等内容，方便软件开发者根据评价标签对软件进行调整。

软件信息分类模块，用于根据软件功能对所有软件进行分类，然后将软件分类信息发送给用户适用软件分析模块。软件分类的类别包括：办公类、娱乐游戏类、设计绘图类、初高中学习类、公考类等。

软件与软件间的契合度分析模块，用于分析软件与软件之间的契合度，在契合度高时将软件的契合度信息发送给软件配套包推荐模块。软件与软件之间的契合度判断是通过软件与软件之间的关联度进行考虑，关联度考虑时不限制于是同一家公司开发的同一系列产品，关联度是通过软件的具体功能进行考虑。比如，奇虎360科技有限公司推出有360安全卫士、360杀毒、360安全浏览器、360手机卫士、360搜索、360儿童卫士等系列产品，而腾讯公司推出了腾讯电脑管家，百度公司推出了百度杀毒软件，即用户若需要选用杀毒软件时便可以选择360杀毒、百度杀毒或腾讯电脑管家，那么在腾讯电脑管家或百度杀毒在与奇虎360科技有限公司推出的和360安全浏览器、360手机卫士、360搜索、360儿童卫士等系列产品便具有较高的契合度。

用户适用软件分析模块，用于根据每一个用户注册信息、消费水平判断结果信息、用户文件反馈信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息按照判断每一个软件和每一个用户之间的契合度。软件和用户之间进行契合度判断时，首先考虑用户注册信息，从用户注册信息中判断该用户适合适用的软件，比如，用户为14岁，那么用户必定属于小孩，那么最适合该用户使用的软件便是初高中学习类软件，而初高中学习类软件中最适合该学生的便是初中学习软件，然后再根据该用户消费水平筛选出适合该用户消费水平范围内且属于初中学习软件类别的软件，然后根据筛选出的软件中软件被下载次数、被卸载次数以及被软件被使用时间等进行二次筛选，二次筛选时，优先选择软件被下载次数多、被卸载次数少、使用时间长的软件，具体可根据每一个软件被卸载次数除以软件被下载次数得出的结果再乘以使用时间长计算得出的数值大小进行对比判断，二次筛选时优先选择计算结果数值大的软件。

软件配套包推荐模块，用于根据软件与软件之间的契合度以及软件与用户之间的契合度进行软件配套包的组建，软件与软件之间的契合度高的软件以及软件与用户之间的契合度高的软件组合成一个软件配套包，同时，根据软件配套包接受度调整模块发送的契合率低于80％的软件信息对软件配套包进行重新组建，然后将组建的软件配套包发送给用户终端。

软件配套包接受度调整模块，用于根据每一个用户终端的软件下载模块发送的安装统计结果信息判断每一个配套包与每一个配套包内单个软件的契合率，然后将契合率低于80％的软件信息发送给软件配套包推荐模块。契合率计算时根据配套包内单个软件被用户接收安装率和安装后软件不被卸载率进行判断，契合率计算公式为：契合率＝(配套包内单个软件被用户接收安装率+安装后软件不被卸载率)*100％。比如：软件配套包中包涵有十个软件，该配套包被推送了二十次，配套包中其中一个软件在随配套包进行推荐时只有三次被用户安装，二次在用户安装使用一段时间后被卸载，即该软件在该软件包内被用户接收安装率为3/20，该软件被卸载率为1/3，契合率计算结果便是：(3/20+1/3)*100％＝48.3％，软件配套包接受度调整模块便会将该软件信息发送给软件配套包推荐模块。

二、用户终端包括：

用户信息注册模块，用于用户在使用软件推荐系统时根据身份证信息、年龄、姓名、工作类型和性别等信息进行账号的注册，然后将每一个用户注册信息发送给推荐终端。用户注册信息包括年龄，便于初步判断用户的身份，比如，年龄在12-15岁，则这个年龄阶段的用户为学生，便于推荐软件时推荐学生适合适用的软件；用户注册信息包括身份证信息，是实现实名注册，避免注册的用户注册信息为不真实信息，便于核实用户身份；用户注册信息包括性别，由于男性和女性很多时候爱好有所区别，比如男性可能喜欢能直播看球赛的软件，女性喜欢美妆的相关软件，便于针对不同性别进行不同软件的推荐；用户注册信息包括工作类型，便于根据用户工作进行相关软件的推荐，比如用户工作为新闻稿件撰写工作，推荐软件便倾向于办公软件和稿件排版的软件，若用户从事的是工程设计方面的工作，则需要推荐工程制图的相关软件等。

用户信息获取模块，用于根据用户每一个月在淘宝、支付宝和微信上进行消费的金额进行统计，根据统计获得的消费信息和该用户历史购买软件价格判断每一个用户的消费水平，然后将判断得出的消费水平判断结果信息发送给推荐终端。

用户评价信息获取模块，用于以问卷调查的形式询问用户对软件的满意程度以及建议修改项，然后将用户问卷反馈信息发送给用户评价统计分析模块。

显示模块，用于显示软件配套包推荐模块推荐的软件配套包，还用于针对每一个用户显示其与每一个软件之间的契合度，契合度显示时通过百分比的方式显示，若契合度低于60％时，则显示该软件该用户使用，同时显示适用人群。

软件下载安装模块，用于用户在显示模块显示的配套包中下载相应的软件并进行安装，同时，软件下载安装模块还用于将用户在每一个配套包内安装的软件个数和没有安装的软件个数进行统计，并将每一个配套包的安装统计结果信息发送给软件配套包接受度调整模块和下载数据统计模块。

软件卸载模块，用于用户在不需要安装的软件后对软件进行卸载，并将软件的卸载信息发送给卸载数据统计模块。卸载信息中包括被卸载软件信息。

如图2所示，针对上述软件推荐系统，本实施例还提供了一种软件推荐方法，包括如下步骤：

s1、软件分类：软件信息分类模块根据软件的功能对推荐终端中所有的软件进行分类，然后将分类信息发送给用户适用软件分析模块。软件分类的类别包括：办公类、娱乐游戏类、设计绘图类、初高中学习类、公考类等。

s2、软件间的契合度分析：软件与软件间的契合度分析模块分析软件与软件之间的契合度，在契合度高时将软件的契合度信息发送给软件配套包推荐模块。软件与软件之间的契合度判断是通过软件与软件之间的关联度进行考虑，关联度考虑时不限制于是同一家公司开发的同一系列产品，关联度是通过软件的具体功能进行考虑。

s3、软件下载数据统计：下载数据统计模块统计每一个软件被下载的次数，然后将统计的软件下载次数信息发送给用户适用软件分析模块。

s4、软件卸载数据统计：软件卸载数据统计模块统计每一个软件被卸载的次数，然后将统计的软件卸载次数信息发送给用户适用分析模块。

s5、用户安装使用软件时间统计：用户使用时间统计模块统计每一个软件对应的每一个用户安装该软件后的使用时间，然后将统计的软件使用时间信息发送给用户适用软件分析模块。

s6、用户注册：用户通过用户信息注册模块进行信息注册，注册时，用户根据身份信息、年龄、姓名、工作类型、性别等信息进行账号的注册，在用户进行信息注册后将用户注册的信息发送给用户适用软件分析模块。

s7、用户信息获取：用户信息获取模块根据每一个用户每一个月在淘宝、支付宝、微信等消费平台上的消费金额进行统计，然后根据统计获得的消费信息判断每一个用户的消费水平，并将判断得出的消费水平判断结果信息发送给用户适用软件分析模块。

s8、软件和用户的适用度分析：用户适用软件分析模块根据每一个用户注册信息、消费水平判断结果信息、用户文件反馈信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息判断每一个软件和每一个用户之间的契合度。

s9、软件配套包推荐：软件配套包推荐模块根据软件与软件之间的契合度以及软件与用户之间的契合度进行软件配套包的组建，然后将配好的软件配套包发送给用户终端。

s10、用户查看推荐软件：显示模块显示软件配套包推荐模块推荐的软件配套包，同时针对每一个用户显示其与每一个软件之间的契合度，契合度显示时通过百分比的方式显示，若契合度低于80％时，则显示该软件不适合该用户使用，同时显示适用人群。

s11、软件的下载和安装：用户在软件下载安装模块上对显示模块显示的配套包中相应的软件并进行下载和安装，然后软件下载安装模块将用户在每一个配套包内安装的软件个数和没有安装的软件个数进行统计，并将每一个配套包的安装统计结果信息发送给软件配套包接受度调整模块和下载数据统计模块。

s12、软件配套包的调整：软件配套包接受度调整模块根据每一个用户终端的软件下载模块发送的安装统计结果信息判断每一个配套包与每一个配套包内单个软件的契合率，然后将契合率低于80％的软件信息发送给软件配套包推荐模块进行软件配套包的重新组建。契合率计算时根据配套包内单个软件被用户接收安装率和安装后软件不被卸载率进行判断，契合率计算公式为：契合率＝(配套包内单个软件被用户接收安装率+安装后软件不被卸载率)*100％。

s13、软件卸载：在用户不需要安装好的软件时，用户通过软件卸载模块对软件进行卸载，并将软件的卸载信息发送给卸载数据统计模块。

实施例二

用户信息获取模块还用于获取用户使用信息，使用信息包括用户常用软件类型信息、浏览软件次数最多的信息和常搜索软件信息等信息，用户使用信息和用户注册信息组成用户信息发送给推荐终端。在软件和用户的适用度分析时，用户适用软件分析模块根据用户信息、消费水平判断结果信息、用户文件反馈信息、软件下载次数信息、软件卸载次数信息和软件使用时间信息判断每一个软件和每一个用户之间的契合度。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。