一种信息推荐方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种信息推荐方法及装置，其中的方法可包括：当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录,所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件；根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值；根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。采用本发明可以根据用户对应用软件的兴趣程度，智能地进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
【专利说明】
_种信息推荐方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息推荐方法及装置。
【背景技术】
[0002]移动互联网应运而生并迅猛发展，而3G互联网的到来，使得国内手机电子市场的飞速发展以及智能手机的普及化，进而推动了 APP应用开发市场的发展。伴随着智能手机在国内各地区的普及，越来越多的网民开始由传统的互联网上网方式转移到了移动终端设备上网。移动终端上网的优势在于方便快捷，不受时间区域的影响，随时随地都可以上网。而APP(applicat1n)应用开发市场的突飞猛进，使得移动APP成为了移动互联网的主流，苹果公司的App store开创了手机软件业发展的新篇章，使得第三方软件的提供者参与其中的积极性空前高涨。用户越发依赖手机软件商店，App开发的市场需求与发展前景也逐渐蓬勃。
[0003]而在软件应用市场中的一些应用软件下载的场合和情况下，存在用户会因为应用软件的价格过高或对应用软件的资费设置不满意而放弃本来感兴趣的收费软件的情况，导致用户未使用到自己感兴趣的软件项目，目前针对应用软件的资费优惠信息的推荐主要是根据开发者的意愿向用户进行随机推荐，或者是根据用户的下载记录进行相关联或相类似的软件信息进行推荐，存在所推荐的应用软件的资费优惠信息杂乱、无用的问题，从而使得推荐信息不够准确、不够人性化，影响用户的体验、浪费推荐资源。
【发明内容】
[0004]本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种信息推荐方法及装置，根据用户对应用软件的兴趣程度，智能地进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
[0005]第一方面，本发明实施例提供了一种信息推荐方法，包括:
[0006]当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件；
[0007]根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值；
[0008]根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0009]结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。
[0010]结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述方法还包括:
[0011]检测所述用户是否下载安装所述应用软件；
[0012]所述当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，包括:
[0013]若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的操作；
[0014]当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。
[0015]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，其特征在于，所述检测所述用户是否下载安装所述应用软件之后，所述方法还包括:
[0016]若所述用户已下载安装，则对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。
[0017]结合第一方面，在第四种可能的实现方式中，所述对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括:
[0018]当检测到所述应用软件的更新信息时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、免费抽奖信息。
[0019]第二方面，本发明实施例提供了一种信息推荐装置，包括:
[0020]兴趣检测模块，用于当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件；
[0021]兴趣计算模块，用于根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值；
[0022]信息推荐模块，用于根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0023]结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。
[0024]结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述装置还包括:
[0025]安装检测模块，用于检测所述用户是否下载安装所述应用软件；
[0026]所述兴趣检测1?块，包括:
[0027]兴趣检测单元，用于若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的操作；
[0028]兴趣记录单元，用于当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。
[0029]结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述装置还包括:
[0030]信息推送模块，用于当判断出若所述用户已下载安装，则对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。
[0031]结合第二方面，在第四种可能的实现方式中，所述对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括:
[0032]当检测到所述应用软件的更新信息时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、免费抽奖信息。
[0033]实施本发明实施例，具有如下有益效果:
[0034]本发明实施例，通过在信息推荐方法中，对用户对应用软件的兴趣操作事件进行采集并分析，从而计算得到用户对应用软件的兴趣程度，智能地对用户进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
【附图说明】
[0035]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1是本发明实施例中的一种信息推荐方法的流程示意图；
[0037]图2是本发明实施例中的另一种信息推荐方法的流程示意图；
[0038]图3是本发明实施例中的一种信息推荐装置的结构示意图；
[0039]图4是本发明实施例中的另一种信息推荐装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0040]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。
[0041]需要说明的是，在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0042]本发明实施例的应用软件的推荐方法可以应用于移动终端的应用软件市场或商店等任何涉及到应用软件推荐或购买的场景。
[0043]图1是本发明实施例中的信息推荐方法的流程示意图，下面将结合附图1对本发明实施例中的一种信息推荐方法进行详细介绍，如图1所示，本实施例中的一种信息推荐方法可以包括以下步骤SlOl-步骤S103。
[0044]步骤SlOl:当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。
[0045]具体地，预先设置应用软件对应的至少一件兴趣事件集合，即所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件。检测用户对所述应用软件的操作，当检测到用户对该应用软件操作对应的兴趣事件时，则对所述操作的兴趣事件进行记录。其中兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。可以理解的是，兴趣事件可以根据应用软件的类型、主题等进行多样化的定义，即不同的应用软件可包括不同的兴趣事件集合，本发明不一一穷举限定，即兴趣事件的定义和范围在以上实施例的基础上做出合理且可定的变化，仍属于本发明所涵盖的范围。需要说明的是，应用软件可以是移动终端上的APP也可以是电脑上的应用程序等，本发明不作具体限定。即应用软件可以装载的终端可包括手机、平板、PAD、电脑、笔记本等互联网设备等，而终端上的软件操作系统则可包括安卓、1S、塞班、Windows、Unix类操作系统、Linux类操作系统、Mac操作系统等。
[0046]步骤S102:根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。
[0047]具体地，根据步骤SlOl中检测记录到的用户针对所述应用软件操作的兴趣事件，结合预设兴趣值计算公式计算所述用户对所述应用软件的兴趣值。包括设置所述兴趣事件集合中的兴趣事件的权重值，所述权重值表示所述兴趣事件在所述兴趣值计算中的比重；根据所述记录的操作的兴趣事件的权重值并结合预设兴趣值计算公式，计算所述用户对所述应用软件的兴趣值，最终获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。本发明对基于兴趣事件计算对所述应用软件的兴趣值的具体计算方法不做具体限定。
[0048]步骤S103:根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0049]具体地，根据步骤S102中计算得到的用户对所述应用软件的兴趣值，当所述计算得到的所述应用软件的兴趣值大于等于预设的兴趣值阈值时，则可以判定，该用户对所述应用软件感兴趣，即对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括，当检测到所述应用软件的更新信息时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、限时优惠或免费抽奖信息等。需要说明的是，预设的兴趣阈值可以根据应用软件的具体应用场景或者针对不同的应用软件设置为不同的值，本发明不作具体限定；应用软件相关的信息推荐可根据不同的应用软件进行不同的设定，即根据应用软件的类型、主题等对其推荐内容进行合理调整。
[0050]本发明实施例，通过在信息推荐方法中，对用户对应用软件的兴趣操作事件进行采集并分析，从而计算得到用户对应用软件的兴趣程度，智能地对用户进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
[0051]图2是本发明实施例中的另一种信息推荐方法的流程示意图，下面将结合附图2对本发明实施例中的另一种信息推荐方法进行详细介绍，如图2所示，本发明实施例中的一种信息推荐方法可以包括以下步骤S201-步骤S206。
[0052]步骤S201:检测所述用户是否下载安装所述应用软件。
[0053]具体地，检测所述用户是否下载安装所述应用软件，可以通过获取用户终端中已安装的应用软件的包信息，逐一查询对比，如果有所述应用软件的包名，则判断该用户已经下载安装所述应用软件；若没有所述应用软件的包名，则判断该用户没有下载安装所述应用软件。
[0054]步骤S202:对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。
[0055]具体地，若所述用户已下载安装所述应用软件，则对该用户进行推荐除该应用软件资费、购买以外的活动或通知信息，例如，可对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或使用所述应用软件的通知相关联的信息推荐。
[0056]步骤S203:监测所述用户对所述应用软件的操作。
[0057]具体地，若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的所有操作指令。其中操作可包括查看、浏览、点击、滑动、缩放、搜索所述应用软件或点击购买等操作。
[0058]步骤S204:当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。
[0059]具体地，预先设置应用软件对应的至少一件兴趣事件集合，即所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件。检测用户对所述应用软件的操作，当检测到用户对该应用软件操作对应的兴趣事件时，则对所述操作的兴趣事件进行记录。其中兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。可以理解的是，兴趣事件可以根据应用软件的类型、主题等进行多样化的定义，即不同的应用软件可包括不同的兴趣事件集合，本发明不一一穷举限定，即兴趣事件的定义和范围在以上实施例的基础上做出合理且可定的变化，仍属于本发明所涵盖的范围。需要说明的是，应用软件可以是移动终端上的APP也可以是电脑上的应用程序等，本发明不作具体限定。即应用软件可以装载的终端可包括手机、平板、PAD、电脑、笔记本等互联网设备等，而终端上的软件操作系统则可包括安卓、10S、塞班、Windows、Unix类操作系统、Linux类操作系统、Mac操作系统等。
[0060]步骤S205:根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。
[0061]具体地，根据步骤S204中检测记录到的用户针对所述应用软件操作的兴趣事件，结合预设兴趣值计算公式计算所述用户对所述应用软件的兴趣值。包括设置所述兴趣事件集合中的兴趣事件的权重值，所述权重值表示所述兴趣事件在所述兴趣值计算中的比重；根据所述记录的操作的兴趣事件的权重值并结合预设兴趣值计算公式，计算所述用户对所述应用软件的兴趣值，最终获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。本发明对基于兴趣事件计算对所述应用软件的兴趣值的具体计算方法不做具体限定，即只要能根据获取的所述兴趣事件合理转换、计算得到的用户对所述应用软件的兴趣值，仍属于本发明所涵盖的范围。
[0062]步骤S206:根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，且当检测到所述应用软件有信息更新时，则对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0063]具体地，根据步骤S205中获取的用户对所述应用软件的兴趣值，当判断出所述计算得到的所述应用软件的兴趣值大于等于预设的兴趣值阈值时，则可以判定，该用户对所述应用软件感兴趣，即对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括，当检测到所述应用软件的更新信息时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、限时优惠或免费抽奖信息等。需要说明的是，预设的兴趣阈值可以根据应用软件的具体应用场景或者针对不同的应用软件设置为不同的值，本发明不作具体限定；应用软件相关的信息推荐可根据不同的应用软件进行不同的设定，即根据应用软件的类型、主题等对其推荐内容进行合理调整。
[0064]本发明实施例，通过在信息推荐方法中，对用户对应用软件的兴趣操作事件进行采集并分析，从而计算得到用户对应用软件的兴趣程度，智能地对用户进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
[0065]图3是本发明实施例中的一种信息推荐装置的结构示意图，用以执行上述图1所示实施例中的一种信息推荐方法的流程。
[0066]下面将结合附图3，对本发明实施例中的一种信息推荐装置的结构进行详细介绍。该装置10可包括:兴趣检测模块101、兴趣计算模块102和信息推荐模块103。
[0067]兴趣检测模块101，用于当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件。
[0068]具体地，预先设置应用软件对应的至少一件兴趣事件集合，即所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件。检测用户对所述应用软件的操作，当检测到用户对该应用软件操作对应的兴趣事件时，则对所述操作的兴趣事件进行记录。其中兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。可以理解的是，兴趣事件可以根据应用软件的类型、主题等进行多样化的定义，即不同的应用软件可包括不同的兴趣事件集合，本发明不一一穷举限定，即兴趣事件的定义和范围在以上实施例的基础上做出合理且可定的变化，仍属于本发明所涵盖的范围。需要说明的是，应用软件可以是移动终端上的APP也可以是电脑上的应用程序等，本发明不作具体限定。即应用软件可以装载的终端可包括手机、平板、PAD、电脑、笔记本等互联网设备等，而终端上的软件操作系统则可包括安卓、10S、塞班、Windows、Unix类操作系统、Linux类操作系统、Mac操作系统等。
[0069]兴趣计算模块102，用于根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。
[0070]具体地，根据兴趣检测模块101中检测记录到的用户针对所述应用软件操作的兴趣事件，结合预设兴趣值计算公式计算所述用户对所述应用软件的兴趣值。包括设置所述兴趣事件集合中的兴趣事件的权重值，所述权重值表示所述兴趣事件在所述兴趣值计算中的比重；根据所述记录的操作的兴趣事件的权重值并结合预设兴趣值计算公式，计算所述用户对所述应用软件的兴趣值，最终获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。本发明对基于兴趣事件计算对所述应用软件的兴趣值的具体计算方法不做具体限定。
[0071]信息推荐模块103，用于根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0072]具体地，根据兴趣计算模块102中计算得到的用户对所述应用软件的兴趣值，当所述计算得到的所述应用软件的兴趣值大于等于预设的兴趣值阈值时，则可以判定，该用户对所述应用软件感兴趣，即对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括，当检测到所述应用软件的更新信息时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、限时优惠或免费抽奖信息等。需要说明的是，预设的兴趣阈值可以根据应用软件的具体应用场景或者针对不同的应用软件设置为不同的值，本发明不作具体限定；应用软件相关的信息推荐可根据不同的应用软件进行不同的设定，即根据应用软件的类型、主题等对其推荐内容进行合理调整。
[0073]本发明实施例，通过在信息推荐方法中，对用户对应用软件的兴趣操作事件进行采集并分析，从而计算得到用户对应用软件的兴趣程度，智能地对用户进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
[0074]图4是本发明实施例中的另一种信息推荐装置的结构示意图，用以执行上述图2所示实施例中的另一种信息推荐方法的流程。
[0075]下面将结合附图4，对本发明实施例中的另一种信息推荐装置的结构进行详细介绍。该装置20可包括:安装检测模块201、信息推送模块202、兴趣检测模块203和兴趣计算模块204。所述兴趣检测模块203可包括:兴趣检测单元2031和兴趣记录单元2032。
[0076]安装检测模块201，用于检测所述用户是否下载安装所述应用软件。
[0077]其中装置中的安装检测模块201可以执行并完成方法步骤S201中的所有方法和流程，在此不再赘述。
[0078]信息推送模块202，用于当判断出若所述用户已下载安装，则对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。
[0079]其中装置中的信息推送模块202可以执行并完成方法步骤S202中的所有方法和流程，在此不再赘述。
[0080]兴趣检测模块203可包括:兴趣检测单元2031和兴趣记录单元2032。
[0081]兴趣检测单元2031，用于若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的操作；
[0082]兴趣记录单元2032，用于当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。
[0083]其中装置中的兴趣检测模块203包含的2031到2032单元可以执行并完成方法步骤S203到S204中的所有方法和流程，在此不再赘述。
[0084]兴趣计算模块204，用于根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值。
[0085]其中装置中的信息推送模块204可以执行并完成方法步骤S205中的所有方法和流程，在此不再赘述。
[0086]信息推荐模块205，用于根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，且当检测到所述应用软件有信息更新时，则对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。
[0087]其中装置中的信息推荐模块205可以执行并完成方法步骤S206中的所有方法和流程，在此不再赘述。
[0088]本发明实施例，通过在信息推荐方法中，对用户对应用软件的兴趣操作事件进行采集并分析，从而计算得到用户对应用软件的兴趣程度，智能地对用户进行该应用软件的相关信息的推荐，提高了推荐的效率和准确度。
[0089]应当理解的是，本文中虽然使用术语第一、第二等描述方法或单元，但是这些方法或单元应该不受这些术语的限制，这些术语仅被用于彼此区分。还应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”(“a”、“an”、和“the”)旨在也包括复数形式。还应该理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
[0090]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory, RAM)等。
[0091]以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
【主权项】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括: 当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件；根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值； 根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 检测所述用户是否下载安装所述应用软件； 所述当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，包括: 若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的操作； 当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述用户是否下载安装所述应用软件之后，所述方法还包括: 若所述用户已下载安装，则对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，包括: 根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，且当检测到所述应用软件有信息更新时，则对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、免费抽奖信息。6.一种信息推荐装置，其特征在于，包括: 兴趣检测模块，用于当监测到用户对应用软件操作对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录，所述应用软件对应至少一个兴趣事件集合，所述兴趣事件集合包含至少一个兴趣事件； 兴趣计算模块，用于根据所述记录的兴趣事件，获取所述用户对所述应用软件的兴趣值； 信息推荐模块，用于根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述兴趣事件集合包括:浏览所述应用软件达到预定次数、查看所述应用软件评论记录达到预定次数、浏览所述应用软件时间达到预定时长、搜索所述应用软件的属性信息或点击购买后未成功购买所述应用软件。8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 安装检测模块，用于检测所述用户是否下载安装所述应用软件； 所述兴趣检测t吴块，包括: 兴趣检测单元，用于若检测到所述用户未下载安装所述应用软件，则监测所述用户对所述应用软件的操作； 兴趣记录单元，用于当监测到所述用户对所述应用软件操作所述对应的兴趣事件时，对所述操作的兴趣事件进行记录。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 信息推送模块，用于当判断出若所述用户已下载安装，则对所述用户进行所述应用软件的版本更新信息或通知相关联的信息推荐。10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信息推荐模块，具体用于: 根据所述用户对所述应用软件的兴趣值，若判断出所述用户对所述应用软件感兴趣时，且当检测到所述应用软件有信息更新时，则对所述用户进行所述应用软件的相关信息推荐，所述相关信息包括应用软件的降价或打折信息，限时免费抢购信息、免费抽奖信息。
【文档编号】G06F17/30GK105989108SQ201510080401
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2015年2月12日
【发明人】刘京强, 周德海
【申请人】广东欧珀移动通信有限公司