CN102750169A - 一种基于电视机的应用程序推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电视机的应用程序推荐方法，首先建立一个存储用户使用应用程序的次数信息的数据库；然后，当用户选择随机启动应用程序时，根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数；最后，找出启动系数最大的应用程序，并启动之。本发明一方面解决了用户面对繁多电视应用程序时选择困难的问题，一方面增加了使用应用程序的趣味性，另一方面可将更多应用程序推荐给用户，促进应用程序的推广。
Description
技术领域
本发明涉及电视机技术领域，特别涉及一种基于电视机的应用程序推荐方法。
背景技术
随着科学技术的发展，电视软件技术日新月异，电视所能支持的功能也越来越多。于此同时，针对于电视所开发的应用程序也越来越多，在应用程序数量不断增大的同时，也让用户在选择应用程序时产生一种无所适从的感觉。面对如此大数量的应用，到底哪一个才是用户真正所需要的应用程序，是困扰广大电视用户的一大问题。
同时，有时用户面对庞大的应用菜单的时候，并没有明确的目的性，其有可能只是想浏览一下各个应用程序的功能，这种时候，恰恰是将某些应用程序推荐给用户的最佳时机。
而目前，国内尚且没有解决以上问题的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电视机的应用程序推荐方法，以解决现有技术中电视机应用程序数量多，用户选择不便的问题。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一种基于电视机的应用程序推荐方法，其中，包括以下步骤：
S1、预先建立一个存储用户点击应用程序的次数信息的数据库；
S2、当用户选择随机启动应用程序时，根据上述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数；
S3、找出启动系数最大的应用程序，并启动该应用程序。
所述的基于电视机的应用程序推荐方法，其中，所述步骤S1中用户点击应用程序的次数信息包括：用户打开应用程序的次数，以及使用该应用程序的起止时间。
所述的基于电视机的应用程序推荐方法，其中，所述步骤S2中根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数的方法具体包括：
S21、调出数据库中存储的应用程序的启动次数；
S22、计算所述应用程序的启动次数占所有应用程序启动次数的百分比m，其中，m为常数；
S23、随机生成一个随机整数R，所述R的范围在0到9之间；
S24、计算出应用程序的启动系数sn，所述sn=（m+1）×R。
所述的基于电视机的应用程序推荐方法，其中，在步骤S21中的启动次数，应当为所述应用程序在预定时间内的启动次数。
有益效果：
本发明的基于电视机的应用程序推荐方法，使用户在随机选择应用程序时，可以将使用频率高的应用程序呈现在用户面前，一方面解决了用户面对繁多电视应用程序时选择困难的问题，一方面增加了使用应用程序的趣味性，另一方面可将更多应用程序推荐给用户，促进应用程序的推广。
附图说明
图1为本发明的基于电视机的应用程序推荐方法的流程图。
图2为本发明的基于电视机的应用程序推荐方法的实施例中生成应用程序的启动系数的方法的流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于电视机的应用程序推荐方法。为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，其为本发明的基于电视机的应用程序推荐方法的流程图。如图所示，所述基于电视机的应用程序推荐方法包括以下步骤：
S1、预先建立一个存储用户点击应用程序的次数信息的数据库；
S2、当用户选择随机启动应用程序时，根据上述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数；
S3、找出启动系数最大的应用程序，并启动该应用程序。
下面分别针对上述步骤进行详细描述：
首先，必须建立一个数据库，其可以为结构体类型的，保存在电视机的FLASH当中。所述数据库中存储有用户点击应用程序的次数信息，其数据库的信息量越大，后续应用程序的推荐就更加准确。在本实施范例中，所述用户点击应用程序的次数信息包括：每次打开所述应用程序的起始时间T1和关闭时间T2、以及打开所述应用程序的次数。记录起始时间T1、关闭时间T2是为了确定所述应用程序在什么时间段内打开的，后续会详细介绍。
然后，当用户选择随机启动应用程序时，根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数。当用户选择随机启动应用程序时， 因为应用程序的种类过多，我们应当尽可能地将用户感兴趣的应用程序呈现在用户面前。故，根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数。
请一并参阅图2，其为根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数的方法，如图所示，其包括：
S21、调出数据库中存储的所述应用程序的启动次数；在本实施范例中，所述启动次数为所述应用程序在预定时间内的启动次数。比如，用户现在使用应用程序的时间为晚上8点，那么我们便可以选择包括晚上8点在内的一段时间（比如7点到9点，也可以适当缩短）内的应用程序的启动次数。其根据所述应用程序的起始时间T1和关闭时间T2。具体实现方法可以是多样的，这里就不一一描述了。
S22、计算所述应用程序的启动次数占所有应用程序启动次数的百分比m，其中，m为常数；其中，m等于所述应用程序的启动次数除以所有应用程序的启动次数；
S23、随机生成一个随机整数R，所述R的范围在0到9之间；关于随机整数R其主要目的为是为了保证选择随机的趣味性；
S24、计算出应用程序的启动系数sn，所述sn=（m+1）×R。
最后，确定了启动系数后，便可以找出启动系数最大的应用程序，并启动所述启动系数最大的应用程序。
进一步地，我们除了根据启动系数外，还可以根据与常用应用程序的相关性等来启动应用程序，当所述电视机与网络连接后，还可以将热门的应用程序提供给用户。比如：网络上排名较高的应用程序、用户兴趣度较高的应用程序等。其实现手段也可以采用各种方式，这里也不再赘述了。
总上所述，本发明的基于电视机的应用程序推荐方法，首先建立一个存储用户点击应用程序的次数信息的数据库；然后，当用户选择随机启动应用程序时，根据上述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数；最后，找出启动系数最大的应用程序，并启动该应用程序。使得用户在随机选择应用程序时，可以将使用频率高的应用程序呈现在用户面前，即解决了用户选择困难的问题，保证了趣味性，又将更多应用程序推荐给用户，促进了应用程序的推广。需要说明的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思对启动系数的计算方法等加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于电视机的应用程序推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、预先建立一个存储用户点击应用程序的次数信息的数据库；
S2、当用户选择随机启动应用程序时，根据上述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数；
S3、找出启动系数最大的应用程序，并启动该应用程序。
2.根据权利要求1所述的基于电视机的应用程序推荐方法，所述步骤S1中用户点击应用程序的次数信息包括：用户打开应用程序的次数，以及使用该应用程序的起止时间。
3.根据权利要求1所述的基于电视机的应用程序推荐方法，所述步骤S2中根据所述数据库内存储的用户点击应用程序的次数信息，生成应用程序的启动系数的方法具体包括：
S21、调出数据库中存储的应用程序的启动次数；
S22、计算所述应用程序的启动次数占所有应用程序启动次数的百分比m，其中，m为常数；
S23、随机生成一个随机整数R，所述R的范围在0到9之间；
S24、计算出应用程序的启动系数sn，所述sn=（m+1）×R。
4.根据权利要求1所述的基于电视机的应用程序推荐方法，在步骤S21中的启动次数，应当为所述应用程序在预定时间内的启动次数。
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