计算第二相似度值的方式与计算第一相似度值的方式类似，故而在此不再赘述； 基于第二相似度值确定用户相似度值的方式与基于第一相似度值确定程序相似度值的方 式类似，也即可以直接向第二相似度值作为用户相似度值，或者将第二相似度值乘以一个 特定系数之后作为用户相似度值。
[0298] 步骤S404中，第二预设相似度值条件可以为多种形式的预设相似度值条件，进而 确定出两个用户是否为相似用户的方式也不同，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具 体实施过程中，不限于以下两种情况。
[0299] 第一种，当两个用户之间的用户相似度值满足第二预设相似度值条件时，确定两 个用户为相似用户，包括:判断两个用户的用户相似度值是否大于预设用户相似度值;在两 个用户的用户相似度值大于预设用户相似度值，确定两个用户为相似用户。
[0300] 由于基于两个用户的用户相似度值确定两个用户是否为相似用户的方式，与基于 两个应用程序的程序相似度值确定两个应用程序是否为相似应用程序的方式类似，故而在 此不再赘述。
[0301] 第二种，当两个用户之间的用户相似度值满足第二预设相似度值条件时，确定两 个用户为相似用户，包括:针对特定用户，对各个用户与特定用户的用户相似度值按照从高 到低排列;将排序位于前N位的用户作为特定用户的相似用户，N为正整数。
[0302] 由于基于每个用户与特定用户的用户相似度值排序确定出与特定用户的相似用 户的方式，与基于每个应用程序与特定应用程序的应用程序相似度值排序确定出与特定应 用程序的相似应用程序的方式，故而在此不再赘述。
[0303] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种用于应用程序的推荐方法，是对前 述用于获得相似用户的方法的进一步的利用，请参考图5,包括：
[0304]步骤S501:获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0305]步骤S502:将终端的用户信息告知网络服务器；
[0306]步骤S503:接收网络服务器基于本发明任一实施例所介绍的用于获得相似用户的 方法，确定出的与终端的用户相似的其他用户的信息；
[0307]步骤S504:将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐。
[0308] 可选的，获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序，包括:获取用户产生第 一行为的至少一个应用程序;从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的次数大于 第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0309] 可选的，将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐，包括:在其他用 户使用应用程序时，将第一应用程序加入对应应用程序的应用推荐列表推荐给其他用户。
[0310] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供另一种用于应用程序的推荐方法，是对 前述用于获得相似用户的方法的进一步的利用，请参考图6,包括：
[0311] 步骤S601:获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0312] 步骤S602:在预置的相似用户数据库中查找与终端的用户相似的其他用户，预置 的相似用户数据库为基于本发明任一实施例所介绍的用于获得相似用户的方法获得；
[0313] 步骤S603:将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐。
[0314] 可选的，获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序，包括:获取用户产生第 一行为的至少一个应用程序;从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的次数大于 第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0315] 可选的，将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐，包括:在其他用 户使用应用程序时，将第一应用程序加入对应应用程序的应用推荐列表推荐给其他用户。
[0316] 可选的，预置的相似用户数据库具体由网络服务器提供。
[0317] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于获得相似应用程序的装置，请参 考图7,包括：
[0318]第一获取模块70,用于获取多个终端的用户针对多个应用程序产生第一行为的行 为数据；
[0319]第一确定模块71，用于基于行为数据确定出每个应用程序的第一特征向量，第一 特征向量与多个用户针对对应应用程序产生的第一行为对应；
[0320]第二确定模块72,用于基于各个应用程序的第一特征向量，确定任意两个应用程 序之间的程序相似度值；
[0321]第三确定模块73,用于当两个应用程序之间的程序相似度值满足第一预设相似度 条件时，确定两个应用程序为相似应用程序。
[0322]可选的，第二确定模块72，包括:第一确定单元，用于基于第一特征向量，确定两个 应用程序之间的第一距离值;第二确定单元，用于通过第一距离值确定出两个应用程序之 间的程序相似度值，第一距离值与程序相似度值呈反相关关系。
[0323]可选的，第一确定单元，用于：确定两个应用程序之间的欧几里得距离值;或者确 定两个应用程序之间的明氏距离值;或者确定两个应用程序之间的曼哈顿距离值。
[0324]可选的，第二确定模块72，包括:第三确定单元，用于基于第一特征向量，确定两个 应用程序之间的第一相似度值;第四确定单元，用于通过第一相似度值确定出两个应用程 序之间的程序相似度值，第一相似度值与程序相似度值呈正相关关系。
[0325] 可选的，第三确定单元，用于：确定两个应用程序之间的余弦相似度值;或者确定 两个应用程序之间的皮尔森相似度值;或者确定两个应用程序之间的调整余弦相似度值。
[0326] 可选的，第一行为包括:点击行为、下载行为、充值行为中的至少一种行为。
[0327] 可选的，第三确定模块73,包括:第五确定单元，用于确定两个应用程序的程序相 似度值是否大于预设程序相似度值;第六确定单元，用于在两个应用程序的程序相似度值 大于预设程序相似度值时，确定两个应用程序为相似应用程序。
[0328]可选的，第三确定模块73，包括:第一排序单元，用于针对特定应用程序，对各个应 用程序与特定应用程序的程序相似度值按照从高到低排列；第七确定单元，用于将排序位 于前Μ位的应用程序作为特定应用程序的相似应用程序，Μ为正整数。
[0329]基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于应用程序的推荐系统，请参考图 8, 包括：
[0330]第一获知模块80,用于获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0331]第一告知模块81，用于将第一应用程序的信息告知网络服务器；
[0332]第一接收模块82,用于接收网络服务器基于本发明任一实施例所介绍应用程序处 理装置，确定出的与第一应用程序相似的第二应用程序的信息；
[0333]第一推荐模块83,用于将第二应用程序在预置的推荐入口向终端的用户进行推 荐。
[0334] 可选的，第一推荐模块83，用于:将第二应用程序加入第一应用程序的应用推荐列 表推荐给用户。
[0335] 可选的，第一获知模块80,包括:第一获取单元，用于获取用户产生第一行为的至 少一个应用程序;第一筛选单元，用于从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的 次数大于第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0336] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于应用程序的推荐系统，请参考图 9, 包括：
[0337] 第二获知模块90,用于获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0338]第一查找模块91，用于在预置的相似应用程序数据库中查找与第一应用程序相似 的第二应用程序，预置的相似应用程序数据库为基于本发明任一实施例所介绍的用于获得 相似应用程序的装置获得；
[0339] 第二推荐模块92,用于将第二应用程序在预置的推荐入口向用户进行推荐。
[0340] 可选的，预置的相似应用程序数据库具体由网络服务器提供。
[0341] 可选的，第二获知模块90,包括:第二获取单元，用于获取用户产生第一行为的至 少一个应用程序;第二筛选单元，用于从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的 次数大于第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0342] 可选的，第二推荐模块92,用于将第二应用程序加入第一应用程序的应用推荐列 表推荐给用户。
[0343] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于获得相似用户的装置，请参考图 10,包括：
[0344]第二获取模块01，用于获取多个终端的用户针对多个应用程序产生第一行为的行 为数据；
[0345] 第四确定模块02,用于基于行为数据确定出各个用户的第二特征向量，第二特征 向量与对应用户针对多个应用程序所产生的第一行为对应；
[0346] 第五确定模块03,用于基于各个用户的第二特征向量，确定任意两个用户之间的 用户相似度值；
[0347] 第六确定模块04,用于当两个用户之间的用户相似度值满足第二预设相似度值条 件时，确定两个用户为相似用户。
[0348]可选的，第五确定模块03，包括:第八确定单元，用于基于第二特征向量，确定两个 用户之间的第二距离值;第九确定单元，用于基于第二距离值确定出用户相似度值，用户相 似度值与第二距离值呈反相关关系。
[0349]可选的，第八确定单元，用于确定两个用户之间的欧几里得距离值;或者确定两个 用户之间的明氏距离值;或者确定两个用户之间的曼哈顿距离值。
[0350]可选的，第五确定模块03，包括:第十确定单元，用于基于第二特征向量，确定两个 用户之间的第二相似度值;第十一确定单元，用于基于第二相似度值确定出用户相似度值， 用户相似度值与第二相似度值呈正相关关系。
[0351] 可选的，第十确定单元，用于确定两个用户之间的余弦相似度值;或者确定两个用 户之间的皮尔森相似度值;或者确定两个用户之间的调整余弦相似度值。
[0352] 可选的，第一行为包括:点击行为、下载行为、充值行为中的至少一种行为。
[0353] 可选的，第六确定模块04,包括:判断单元，用于判断两个用户的用户相似度值是 否大于预设用户相似度值;第十二确定单元，用于在两个用户的用户相似度值大于预设用 户相似度值，确定两个用户为相似用户。
[0354] 可选的，第六确定模块04，包括:第二排序单元，用于针对特定用户，对各个用户与 特定用户的用户相似度值按照从高到低排列;第十三确定单元，用于将排序位于前N位的用 户作为特定用户的相似用户，N为正整数。
[0355] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于应用程序的推荐系统，请参考图 11，包括：
[0356]第三获知模块110,用于获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0357] 第二告知模块111，用于将终端的用户信息告知网络服务器；
[0358] 第二接收模块112,用于接收网络服务器基于本发明任一实施例所介绍的用于获 得相似用户的装置，确定出的与终端的用户相似的其他用户的信息；
[0359] 第三推荐模块113,用于将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐。 [0360]可选的，第三获知模块110，包括:第三获取单元，用于获取用户产生第一行为的至 少一个应用程序;第三筛选单元，用于从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的 次数大于第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0361 ]可选的，第三推荐模块113，用于在其他用户使用应用程序时，将第一应用程序加 入对应应用程序的应用推荐列表推荐给其他用户。
[0362] 基于同一发明构思，本发明实施例提供一种用于应用程序的推荐系统，请参考图 12,包括：
[0363] 第四获知模块120,用于获知终端的用户产生过第一行为的第一应用程序；
[0364] 第二查找模块121，用于在预置的相似用户数据库中查找与终端的用户相似的其 他用户，预置的相似用户数据库为基于本发明任一实施例所介绍的用于获得相似用户的装 置获得；
[0365] 第四推荐模块122,用于将第一应用程序在预置的推荐入口向其他用户进行推荐。
[0366] 可选的，第四获知模块120,包括:第四获取单元，用于获取用户产生第一行为的至 少一个应用程序;第四筛选单元，用于从至少一个应用程序中筛选出用户产生第一行为的 次数大于第一预设次数的应用程序作为第一应用程序。
[0367] 可选的，第四推荐模块122,用于在其他用户使用应用程序时，将第一应用程序加 入对应应用程序的应用推荐列表推荐给其他用户。
[0368] 可选的，预置的相似用户数据库具体由网络服务器提供。
[0369] 本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0370] 由于在本发明实施例中，获取多个终端的用户针对多个应用程序产生第一行为的 行为数据;基于行为数据确定出每个应用程序的第一特征向量，第一特征向量与多个用户 针对对应应用程序产生的第一行为对应;基于各个应用程序的第一特征向量，确定任意两 个应用程序之间的程序相似度值;当两个应用程序之间的程序相似度值满足第一预设相似 度条件时，确定两个应用程序为相似应用程序。也即是说基于用户对应用程序的行为数据 来确定出两个应用程序之间是否为相似应用程序，其中，如果用户针对两个应用程序的行 为较近的话，则两个应用程序之间相似的概率会较高，基于该方案达到了提高所确定的相 似应用程序的准确性的技术效果；
[0371] 并且，本发明实施例进一步在终端用户针对第一应用程序产生第一行为之后，将 与第一应用程序相似的第二应用程序推荐给用户，由此达到了提高应用程序推荐的准确性 的技术效果。
[0372] 在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。 各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求 的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种 编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发 明的最佳实施方式。
[0373]在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施 例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构 和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0374]类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在 上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施 例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保 护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面 的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此， 遵循【具体实施方式】的权利要求书由此明确地并入该【具体实施方式】，其中每个权利要求本身 都作为本发明的单独实施例。
[0375] 本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地 改变并