基于大数据的应用程序推送系统的制作方法

1.本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的应用程序推送系统。


背景技术：

2.手机应用程序是智能手机的主要构成部分，完善原始系统的不足与个性化。使手机完善其功能，为用户提供更丰富的使用体验的主要手段，从而实现了智能手机的多样性、多功能性，结合了办公功能、娱乐功能、生活实用功能等，广受人们的喜爱。
3.随着市场的开拓和技术的发展，具有相同功能属性的手机应用程序越来越多，但是这些具有相同功能属性的手机应用程序之间有各有各的不同，因为这些设计上的不同，导致用户在使用感上不同。有些手机应用程序能够满足用户的某些要求体验，但是他的一些其他功能程序令用户体验感不佳，用户无法快速找到替代这些手机应用程序的程序。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于大数据的应用程序推送系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的应用程序推送系统，所述推送系统包括卸载次数采集模块、卸载次数比较模块、特殊标识判断模块、移动终端检测模块、推荐应用程序选取模块和使用情况采集模块，所述卸载次数采集模块采集移动终端上当前各个应用程序在移动终端上的卸载次数，所述卸载次数比较模块在检测到某个应用程序在移动终端上的卸载次数大于等于第二卸载次数阈值时令特殊标识判断模块判断该应用程序是否添加有特殊标识，在该应用程序上没有特殊标识，那么该应用程序为目标应用程序，并令移动终端检测模块检测移动终端内历史是否存在安装过参考应用程序，其中，参考应用程序为与目标应用程序属于同一类别的应用程序，如果存在安装过参考应用程序，且在当前移动终端内存在参考应用程序的情况下，令使用情况采集模块采集参考应用程序和目标应用程序在移动终端的使用情况，并据此判断应用商店是否推送其他参考应用程序给用户，如果检测到移动终端内历史上不存在安装过参考应用程序，则令推荐应用程序选取模块选取推荐应用程序，应用商店推送推荐应用程序。
6.进一步的，所述使用情况采集模块包括安装使用时间获取模块、安装使用时间判断模块、推送消息情况采集模块、已读消息判断模块和特殊标识添加模块，所述安装使用时间获取模块采集目标应用程序和各个参考应用程序的最近一次安装时间以及最近一次使用时间，所述安装使用时间判断模块用于比较目标应用程序的最近一次安装时间与各个参考应用程序的最近一次安装时间之间的关系以及目标应用程序的最近一次使用时间与各个参考应用程序的最近一次使用时间之间的关系，其中，在存在目标应用程序的最近一次安装时间位于各个参考应用程序的最近一次安装时间之间或者存在目标应用程序的最近一次使用时间位于各个参考应用程序的最近一次使用时间之间时令推送消息情况采集模块采集目标应用程序所属的推送消息情况，所述已读消息判断模块在目标应用程序所属的
推送消息中不存在已读消息或者最近一条已读消息的已读时间与当前的时间间隔大于等于间隔阈值时令推荐应用程序选取模块选取推荐应用程序，应用商店推送推荐应用程序，在各个参考应用程序的最近一次使用时间均早于目标应用程序的最近一次使用时间或者目标应用程序的最近一次安装时间晚于各个参考应用程序的最近一次安装时间时令特殊标识添加模块给目标应用程序添加特殊标识。进一步的，所述推送系统还包括卸载触发模块、手机内存获取模块和更新版本判断模块，所述卸载触发模块在检测到移动终端触发卸载携带有特殊标识的应用程序时令手机内存获取模块获取移动终端的剩余内存，并将剩余内存与内存阈值进行比较，在剩余内存大于内存阈值时，令更新版本判断模块检测该携带有特殊标识的应用程序是有存在更新版本，如果存在更新版本，将该更新版本推送给用户。
7.进一步的，所述推荐应用程序选取模块包括筛选模块、下载次数统计模块和下载排序模块，所述筛选模块用于预先筛选出下载过目标应用程序的其他移动终端，所述下载次数统计模块用于统计筛选模块筛选出的其他移动终端所下载的与目标应用程序属于同一类别的应用程序的下载次数，所述下载排序模块将应用程序按照下载次数从大到小的顺序排序，选取排序前n的应用程序为推荐应用程序，其中，推荐应用程序为移动终端历史未安装过的应用程序。
8.一种基于大数据的应用程序推送方法，所述推送方法包括以下步骤：步骤s1：采集移动终端上当前各个应用程序在移动终端上的卸载次数，当检测到某个应用程序在移动终端上的卸载次数大于等于第二卸载次数阈值时，判断该应用程序是否添加有特殊标识，如果该应用程序上没有特殊标识，那么该应用程序为目标应用程序；步骤s2：设与目标应用程序属于同一类别的应用程序为参考应用程序，检测移动终端内历史是否存在安装过参考应用程序，如果存在安装过参考应用程序，且在当前移动终端内存在参考应用程序的情况下，采集参考应用程序和目标应用程序在移动终端的使用情况，并据此判断应用商店是否推送其他参考应用程序给用户。
9.进一步的，所述步骤s2中进一步包括：采集目标应用程序和各个参考应用程序的最近一次安装时间以及最近一次使用时间，如果存在目标应用程序的最近一次安装时间位于各个参考应用程序的最近一次安装时间之间或者存在目标应用程序的最近一次使用时间位于各个参考应用程序的最近一次使用时间之间，采集目标应用程序所属的推送消息情况，如果目标应用程序所属的推送消息中不存在已读消息或者最近一条已读消息的已读时间与当前的时间间隔大于等于间隔阈值时，应用商店推送推荐应用程序；如果各个参考应用程序的最近一次使用时间均早于目标应用程序的最近一次使用时间或者目标应用程序的最近一次安装时间晚于各个参考应用程序的最近一次安装时间，则给目标应用程序添加特殊标识。
10.进一步的，所述步骤s2还包括：如果检测到移动终端内历史上不存在安装过参考应用程序，则应用商店推送推荐应用程序给用户。
11.进一步的，所述推送方法还包括：步骤s3：当检测到移动终端触发卸载携带有特殊标识的应用程序，获取移动终端的剩余内存时，如果剩余内存大于内存阈值，检测该携带有特殊标识的应用程序是有存在更新版本，如果存在更新版本，将该更新版本推送给用户，否则直接卸载该携带有特殊标识的应用程序。
12.进一步的，所述推荐应用程序的选取包括：预先筛选出下载过目标应用程序的其他移动终端，统计这些其他移动终端所下载的与目标应用程序属于同一类别的应用程序的下载次数，并将应用程序按照下载次数从大到小的顺序排序，选取排序前n的应用程序为推荐应用程序，其中，推荐应用程序为移动终端历史未安装过的应用程序。
13.进一步的，所述目标应用程序所属的推送消息包括目标应用程序推送给移动终端的消息和目标应用程序推送给目标应用程序注册账号的消息。
14.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过对应用程序的历史卸载、安装和使用情况进行采集，在判断用户没有体验过其他同类似的应用程序时，为用户快速提供相类似的应用程序。
附图说明
15.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明基于大数据的应用程序推送系统的结构示意图。
具体实施方式
16.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，所描述的实施例仅仅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做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。
17.请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的应用程序推送系统，所述推送系统包括卸载次数采集模块、卸载次数比较模块、特殊标识判断模块、移动终端检测模块、推荐应用程序选取模块和使用情况采集模块，所述卸载次数采集模块采集移动终端上当前各个应用程序在移动终端上的卸载次数，所述卸载次数比较模块在检测到某个应用程序在移动终端上的卸载次数大于等于第二卸载次数阈值时令特殊标识判断模块判断该应用程序是否添加有特殊标识，在该应用程序上没有特殊标识，那么该应用程序为目标应用程序，并令移动终端检测模块检测移动终端内历史是否存在安装过参考应用程序，其中，参考应用程序为与目标应用程序属于同一类别的应用程序，如果存在安装过参考应用程序，且在当前移动终端内存在参考应用程序的情况下，令使用情况采集模块采集参考应用程序和目标应用程序在移动终端的使用情况，并据此判断应用商店是否推送其他参考应用程序给用户，如果检测到移动终端内历史上不存在安装过参考应用程序，则令推荐应用程序选取模块选取推荐应用程序，应用商店推送推荐应用程序。
18.所述使用情况采集模块包括安装使用时间获取模块、安装使用时间判断模块、推
送消息情况采集模块、已读消息判断模块和特殊标识添加模块，所述安装使用时间获取模块采集目标应用程序和各个参考应用程序的最近一次安装时间以及最近一次使用时间，所述安装使用时间判断模块用于比较目标应用程序的最近一次安装时间与各个参考应用程序的最近一次安装时间之间的关系以及目标应用程序的最近一次使用时间与各个参考应用程序的最近一次使用时间之间的关系，其中，在存在目标应用程序的最近一次安装时间位于各个参考应用程序的最近一次安装时间之间或者存在目标应用程序的最近一次使用时间位于各个参考应用程序的最近一次使用时间之间时令推送消息情况采集模块采集目标应用程序所属的推送消息情况，所述已读消息判断模块在目标应用程序所属的推送消息中不存在已读消息或者最近一条已读消息的已读时间与当前的时间间隔大于等于间隔阈值时令推荐应用程序选取模块选取推荐应用程序，应用商店推送推荐应用程序，在各个参考应用程序的最近一次使用时间均早于目标应用程序的最近一次使用时间或者目标应用程序的最近一次安装时间晚于各个参考应用程序的最近一次安装时间时令特殊标识添加模块给目标应用程序添加特殊标识。
19.所述推送系统还包括卸载触发模块、手机内存获取模块和更新版本判断模块，所述卸载触发模块在检测到移动终端触发卸载携带有特殊标识的应用程序时令手机内存获取模块获取移动终端的剩余内存，并将剩余内存与内存阈值进行比较，在剩余内存大于内存阈值时，令更新版本判断模块检测该携带有特殊标识的应用程序是有存在更新版本，如果存在更新版本，将该更新版本推送给用户。
20.所述推荐应用程序选取模块包括筛选模块、下载次数统计模块和下载排序模块，所述筛选模块用于预先筛选出下载过目标应用程序的其他移动终端，所述下载次数统计模块用于统计筛选模块筛选出的其他移动终端所下载的与目标应用程序属于同一类别的应用程序的下载次数，所述下载排序模块将应用程序按照下载次数从大到小的顺序排序，选取排序前n的应用程序为推荐应用程序，其中，推荐应用程序为移动终端历史未安装过的应用程序。
21.一种基于大数据的应用程序推送方法，所述推送方法包括以下步骤：步骤s1：采集移动终端上当前各个应用程序在移动终端上的卸载次数，当检测到某个应用程序在移动终端上的卸载次数大于等于第二卸载次数阈值时，判断该应用程序是否添加有特殊标识，如果该应用程序上没有特殊标识，那么该应用程序为目标应用程序；步骤s2：设与目标应用程序属于同一类别的应用程序为参考应用程序，检测移动终端内历史是否存在安装过参考应用程序，如果存在安装过参考应用程序，且在当前移动终端内存在参考应用程序的情况下，采集参考应用程序和目标应用程序在移动终端的使用情况，并据此判断应用商店是否推送其他参考应用程序给用户。
22.所述步骤s2中进一步包括：采集目标应用程序和各个参考应用程序的最近一次安装时间以及最近一次使用时间，如果存在目标应用程序的最近一次安装时间位于各个参考应用程序的最近一次安装时间之间或者存在目标应用程序的最近一次使用时间位于各个参考应用程序的最近一次使用时间之间，
采集目标应用程序所属的推送消息情况，如果目标应用程序所属的推送消息中不存在已读消息或者最近一条已读消息的已读时间与当前的时间间隔大于等于间隔阈值时，应用商店推送推荐应用程序；如果各个参考应用程序的最近一次使用时间均早于目标应用程序的最近一次使用时间或者目标应用程序的最近一次安装时间晚于各个参考应用程序的最近一次安装时间，则给目标应用程序添加特殊标识。
23.所述步骤s2还包括：如果检测到移动终端内历史上不存在安装过参考应用程序，则应用商店推送推荐应用程序给用户。
24.步骤s3：当检测到移动终端触发卸载携带有特殊标识的应用程序，获取移动终端的剩余内存时，如果剩余内存大于内存阈值，检测该携带有特殊标识的应用程序是有存在更新版本，如果存在更新版本，将该更新版本推送给用户，否则直接卸载该携带有特殊标识的应用程序。当剩余内存较小时，有可能是因为维持其他必要手机应用程序的正常执行，所以才将该携带有特殊标识的应用程序删除，所以在剩余内存大于内存阈值时，才对应用程序是否有更新版本进行检测；所述推荐应用程序的选取包括：预先筛选出下载过目标应用程序的其他移动终端，统计这些其他移动终端所下载的与目标应用程序属于同一类别的应用程序的下载次数，并将应用程序按照下载次数从大到小的顺序排序，选取排序前n的应用程序为推荐应用程序，其中，推荐应用程序为移动终端历史未安装过的应用程序；使得用户能够快速找到与目标应用程序相近的其他应用程序；n为自然数；所述目标应用程序所属的推送消息包括目标应用程序推送给移动终端的消息和目标应用程序推送给目标应用程序注册账号的消息。
25.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
26.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。