CN104427118A - 一种内容推荐的方法及移动终端 - Google Patents

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CN104427118A CN201310404828.9A CN201310404828A CN104427118A CN 104427118 A CN104427118 A CN 104427118A CN 201310404828 A CN201310404828 A CN 201310404828A CN 104427118 A CN104427118 A CN 104427118A
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Abstract

本发明实施例公开一种内容推荐的方法及移动终端，其中方法包括如下步骤：监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；根据所述应用序列确定预测应用；获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。本发明可以提高推荐内容的针对性，提升用户的体验。

Description

一种内容推荐的方法及移动终端
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种内容推荐的方法及移动终端。
背景技术
随着电子科技的不断的开发和完善，手机和平板电脑等移动终端已经成为了人们生活中不可或缺的一个部分，人们不仅可以利用这些移动终端进行通讯，还可以进行文件传输、摄像、玩游戏等。
随着技术的发展，基于移动终端的内容推荐（包括：应用、新闻、音视频资源、生活资讯等）逐渐增多，且内容也趋向多元化，由于推荐内容的增加并且推荐内容没有针对性，导致无法满足用户的不同需求，使得移动终端推荐的内容不够人性化，容易对用户在使用移动终端时造成干扰，降低了移动终端的智能性，影响了用户的体验。
发明内容
本发明实施例提供一种内容推荐的方法及移动终端，可以提高推荐内容的针对性，提升用户的体验。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面提供了一种内容推荐的方法，可包括：
监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
根据所述应用序列确定预测应用；
获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
基于第一方面，在第一方面的第一种可行的实施方式中，所述监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列，包括：
监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
基于第一方面或第一方面的第一种可行的实施方式，在第一方面的第二种可行的实施方式中，所述根据所述应用序列确定预测应用，包括：
在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用。
基于第一方面的第二种可行的实施方式，在第一方面的第三种可行的实施方式中，所述根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用，包括：
计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值；
将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率；
将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用。
基于第一方面的第三种可行的实施方式，在第一方面的第四种可行的实施方式中，所述前驱序列的长度为L，与所述前驱序列相匹配的所述迁移序列的长度为L+1，且所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
基于第一方面或第一方面的第一种可行的实施方式或第一方面的第二种可行的实施方式或第一方面的第三种可行的实施方式或第一方面的第四种可行的实施方式，在第一方面的第五种可行的实施方式中，所述获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容，包括：
获取所述预测应用对应的应用类型；
获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
本发明第二方面提供了一种移动终端，可包括：
序列设置模块，用于监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
应用确定模块，用于根据所述应用序列确定预测应用；
内容获取输出模块，用于获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
基于第二方面，在第二方面的第一种可行的实施方式中，所述序列设置模块包括：
应用监听获取单元，用于监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
参数计算单元，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
序列生成单元，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
基于第二方面或第二方面的第一种可行的实施方式，在第二方面的第二种可行的实施方式中，所述应用确定模块包括：
序列截取单元，用于在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
次数获取单元，用于分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
应用确定单元，用于根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用。
基于第二方面的第二种可行的实施方式，在第二方面的第三种可行的实施方式中，所述应用确定单元包括：
比值计算子单元，用于计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值；
概率获取子单元，用于将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率；
应用确定子单元，用于将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用。
基于第二方面的第三种可行的实施方式，在第二方面的第四种可行的实施方式中，所述前驱序列的长度为L，与所述前驱序列相匹配的所述迁移序列的长度为L+1，且所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
基于第二方面或第二方面的第一种可行的实施方式或第二方面的第二种可行的实施方式或第二方面的第三种可行的实施方式或第二方面的第四种可行的实施方式，在第二方面的第五种可行的实施方式中，所述内容获取输出模块包括：
类型获取单元，用于获取所述预测应用对应的应用类型；
内容获取输出单元，用于获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
上述可知，通过对前台应用的使用信息设置应用序列，根据应用序列确定预测应用。由前台应用的使用信息确定预测应用，可以针对不同的移动终端的使用情况，预测用户即将使用的应用，提高推荐内容的针对性，减少了不准确的推荐内容对用户造成的影响，提升了移动终端的智能性，使得移动终端推荐的内容更具备人性化的特点，提升了用户的体验。
附图说明
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。
图1是本发明实施例提供的一种内容推荐的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种内容推荐的方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的序列设置模块的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的应用确定模块的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的应用确定单元的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的内容获取输出模块的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的另一种移动终端的结构示意图。
具体实施方式
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。
在本发明实施例中，移动终端监听前台应用的使用信息，通过前台应用的使用信息确定预测应用，再根据预测应用获取相关联的推荐内容进行输出显示。其中，所述前台应用和预测应用均为移动终端中的应用，所述前台应用可以是移动终端监听预设时间内在前台运行过的应用，所述前台应用的使用信息可以包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻等。
请参见图1，为本发明实施例提供了一种内容推荐的方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法包括以下步骤：
S101，监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
具体的，移动终端监听预设时间内在前台运行过的至少一个前台应用的使用信息，根据所述至少一个前台应用的使用信息设置应用序列。
S102，根据所述应用序列确定预测应用；
具体的，移动终端在应用序列中截取前驱序列以及与所述前驱序列相匹配的迁移序列，并分别统计所述前驱序列和所述迁移序列在所述应用序列中出现的次数，所述移动终端根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数，获取与所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，并根据所获取的所有待预测应用确定所述预测应用。
S103，获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容；
具体的，移动终端根据确定的预测应用，获取所述预测应用对应的应用类型，优选的，根据所述应用类型向服务器请求相关联的推荐内容，所述移动终端获取服务器发送的所述推荐内容，对所述推荐内容进行输出显示。
在本发明实施例中，通过对前台应用的使用信息设置应用序列，根据应用序列确定预测应用。由前台应用的使用信息确定预测应用，可以针对不同的移动终端的使用情况，预测用户即将使用的应用，提高推荐内容的针对性，减少了不准确的推荐内容对用户造成的影响，提升了移动终端的智能性，使得移动终端推荐的内容更具备人性化的特点，提升了用户的体验。
请参见图2，为本发明实施例提供了另一种内容推荐的方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例的所述方法包括以下步骤：
S201，监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
具体的，移动终端监听预设时间内在前台运行过的至少一个前台应用的使用信息，根据所述使用信息中所包含的所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，即在前台运行的时长。例如：可参见表1：
表1
应用标识 开始使用时刻 退出前台时刻
A 10:01 10:05
B 10:06 10:07
C 10:08 10:10
A 10:11 10:20
B 10:21 10:22
A 10:23 10:27
B 10:28 10:34
C 10:42 10:45
… … …
表1示出了移动终端所监听的前台应用的使用信息，前台应用可以包括：A、B、C等，移动终端根据前台应用的使用信息，分别获取每个前台应用的使用时长，如：前台应用A在前台的使用时长为tA=4分钟，前台应用B在前台的使用时长为tB=1分钟，然后前台应用C在前台的使用时长为tC=2分钟，接着前台应用A在前台的使用时长为tA=9分钟，随后前台应用B的使用时长为tB=1分钟等。表1中的数据仅为举例。
S202，根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
具体的，移动终端可以预设时间长度为Δt，根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，所述前台应用的使用参数表示该前台应用在前台的使用时长的量化度量，使用时长越长，使用参数越大。例如：以表1中的tA为例，如果前台应用A的使用时长小于预设时间长度（tA<Δt），则前台应用A的使用参数为1，记为A0；如果前台应用A的使用时长大于或等于预设时间长度（tA>=Δt），则前台应用A的使用参数为n，所述前台应用A被记为{A0、A1、……、An}，其中。
假设Δt=3分钟，依据表1可知，则前台应用A的使用参数为2，记为A0、A1；前台应用B的使用参数为1，记为B0；然后前台应用C的使用参数为1，记为C0；接着前台应用A的使用参数为3，记为A0、A1、A2；随后前台应用B的使用参数为1，记为B0等。其中，当移动终端处于待机状态、未激活状态或者在移动终端的前台中所执行的应用为***服务时，可以依据预设时间长度的设定计算使用参数，记为0，依据表1可知，在10:34至10:42之间，移动终端处于待机状态、未激活状态或者在移动终端的前台中所执行的应用为***服务，依据Δt=3分钟，则使用参数为3，记为0、0、0。
S203，根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列；
具体的，移动终端根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
以表1数据为例，移动终端根据前台应用的使用参数，采用时间顺序进行排序，可以生成以下序列：
A0->A1->B0->C0->A0->A1->A2->B0->A0->A1->B0->B1->0->0->0->C0。
S204，在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
具体的，移动终端中可以预设影响长度为L，所述预设影响长度为移动终端对预测应用进行判断的前驱序列的长度，可以由运营商或出厂商自行设定。所述迁移序列由待预测应用和前驱序列组成，所述前驱序列的长度为L，则所述与所述前驱序列相匹配的迁移序列的长度为L+1，所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
移动终端根据所述预设影响长度，在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列。
假设预设影响长度L=2，依据步骤S203生成的应用序列可截取的前驱序列包括：A0A1、A1B0、A1A2、A2B0等，可截取的迁移序列包括：A0A1B0、A0A1A2、A1B0C0、A1A2B0等。
S205，分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
具体的，移动终端对所截取的前驱序列和迁移序列进行统计，获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数。
依据步骤S203生成的应用序列和步骤S204所截取的前驱序列和迁移序列，移动终端可以分别对前驱序列和迁移序列进行统计，可参见表2和表3：
表2
前驱序列 出现次数
A0A1 3
A1A2 1
A1B0 2
A2B0 1
… …
表3
迁移序列 出现次数
A0A1A2 1
A0A1B0 2
A1A2B0 1
A1B0C0 1
… …
S206，根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用；
具体的，移动终端可以计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值，将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，所述迁移概率为在以所述前驱序列为前提条件，所述待预测应用将被使用的概率，将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用。
以表2和表3的数据为例，通过分别计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值，可以获得表4：
表4
前驱序列 迁移序列 比值
A0A1 A0A1A2 0.17
A0A1 A0A1B0 0.67
A1A2 A1A2B0 1
A1B0 A1B0C0 0
… … …
将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，例如：参见表4，前驱序列为A0A1，与所述前驱序列相匹配的迁移序列为A0A1A2，则可以获取与A0A1和A0A1A2相关联的待预测应用的标识为A2，即以A0A1为前提条件，将被使用的待预测应用为A，将A0A1和A0A1A2得出的概率0.17作为待预测应用A的迁移概率。
移动终端可以预设阈值，将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用，例如：参见表4，假设预设阈值为0.5，则迁移概率大于预设阈值的预测应用为B，获取所确定的所述预测应用B。
S207，获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容；
具体的，移动终端获取所述预测应用对应的应用类型，优选的，根据所述应用类型向服务器请求相关联的推荐内容，所述移动终端获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
在本发明实施例中，通过对前台应用的使用信息设置应用序列，根据应用序列确定预测应用。由前台应用的使用信息确定预测应用，可以针对不同的移动终端的使用情况，预测用户即将使用的应用，提高推荐内容的针对性，减少了不准确的推荐内容对用户造成的影响，使得移动终端推荐的内容更具备人性化的特点，并且移动终端实时对预测应用进行获取，可以在打开下一应用前或者启动下一应用时，对推荐内容进行输出显示，可以引导用户在打开下一应用时，浏览推荐内容，避免了由于网络状况不佳，导致移动终端在用户使用该下一应用的过程中，输出推荐内容对用户造成干扰，优化了对推荐内容进行输出的推荐时机，提升了移动终端的智能性，提升了用户的体验。
请参见图3，为本发明实施例提供了一种移动终端的结构示意图。如图3所示，本发明实施例的所述移动终端1包括：
序列设置模块11，用于监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
具体实现中，所述序列设置模块11监听预设时间内在前台运行过的至少一个前台应用的使用信息，根据所述至少一个前台应用的使用信息设置应用序列。
具体的，请一并参见图4，为本发明实施例提供了序列设置模块的结构示意图。如图4所示，所述序列设置模块11包括：
应用监听获取单元111，用于监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
具体实现中，所述应用监听获取单元111监听预设时间内在前台运行过的至少一个前台应用的使用信息，根据所述使用信息中所包含的所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，即在前台运行的时长。
例如：可参见上述表1，表1示出了所述应用监听获取单元111所监听的前台应用的使用信息，前台应用可以包括：A、B、C等，所述应用监听获取单元111根据前台应用的使用信息，分别获取每个前台应用的使用时长，如：前台应用A在前台的使用时长为tA=4分钟，前台应用B在前台的使用时长为tB=1分钟，然后前台应用C在前台的使用时长为tC=2分钟，接着前台应用A在前台的使用时长为tA=9分钟，随后前台应用B的使用时长为tB=1分钟等。表1中的数据仅为举例。
参数计算单元112，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
具体实现中，移动终端1可以预设时间长度为Δt，所述参数计算单元112根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，所述前台应用的使用参数表示该前台应用在前台的使用时长的量化度量，使用时长越长，使用参数越大。例如：以表1中的tA为例，如果前台应用A的使用时长小于预设时间长度（tA<Δt），则前台应用A的使用参数为1，记为A0；如果前台应用A的使用时长大于或等于预设时间长度（tA>=Δt），则前台应用A的使用参数为n，所述前台应用A被记为{A0、A1、……、An}，其中。
假设Δt=3分钟，依据上述表1可知，则前台应用A的使用参数为2，记为A0、A1；前台应用B的使用参数为1，记为B0；然后前台应用C的使用参数为1，记为C0；接着前台应用A的使用参数为3，记为A0、A1、A2；随后前台应用B的使用参数为1，记为B0等。其中，当移动终端1处于待机状态、未激活状态或者在移动终端的前台中所执行的应用为***服务时，所述使用参数计算单元112可以依据预设时间长度的设定计算使用参数，记为0，依据表1可知，在10:34至10:42之间，移动终端1处于待机状态、未激活状态或者在移动终端的前台中所执行的应用为***服务，依据Δt=3分钟，则使用参数为3，记为0、0、0。
序列生成单元113，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列；
具体实现中，所述序列生成单元113根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
以上述表1数据为例，所述序列生成单元113根据前台应用的使用参数，采用时间顺序进行排序，可以生成以下序列：
A0->A1->B0->C0->A0->A1->A2->B0->A0->A1->B0->B1->0->0->0->C0。
应用确定模块12，用于根据所述应用序列确定预测应用；
具体实现中，所述应用确定模块12在应用序列中截取前驱序列以及与所述前驱序列相匹配的迁移序列，并分别统计所述前驱序列和所述迁移序列在所述应用序列中出现的次数，所述应用确定模块12根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数获取与所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，并根据所获取的所有待预测应用确定所述预测应用。
具体的，请一并参见图5，为本发明实施例提供了应用确定模块的结构示意图。如图5所示，所述应用确定模块12包括：
序列截取单元121，用于在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
具体实现中，移动终端1中可以预设影响长度为L，所述预设影响长度为移动终端对预测应用进行判断的前驱序列的长度，可以由运营商或出厂商自行设定。所述迁移序列由待预测应用和前驱序列组成，所述前驱序列的长度为L，则所述与所述前驱序列相匹配的迁移序列的长度为L+1，所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
所述序列截取单元121根据所述预设影响长度，在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列。
假设预设影响长度L=2，依据序列生成单元113生成的应用序列可截取的前驱序列包括：A0A1、A1B0、A1A2、A2B0等，可截取的迁移序列包括：A0A1B0、A0A1A2、A1B0C0、A1A2B0等。
次数获取单元122，用于分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
具体实现中，所述次数获取单元122对所述序列截取单元121所截取的前驱序列和迁移序列进行统计，获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数。
依据所述序列生成单元113生成的应用序列和所述序列截取单元121所截取的前驱序列和迁移序列，所述次数获取单元122可以分别对前驱序列和迁移序列进行统计，生成上述表2和表3。
应用确定单元123，用于根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用；
具体实现中，所述应用确定单元123可以计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值，将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，所述迁移概率为在以所述前驱序列为前提条件，所述待预测应用将被使用的概率，所述应用确定单元123将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用。
以上述表2和表3的数据为例，所述应用确定单元123通过分别计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值，可以获得上述表4，将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，例如：参见上述表4，前驱序列为A0A1，与所述前驱序列相匹配的迁移序列为A0A1A2，则可以获取与A0A1和A0A1A2相关联的待预测应用的标识为A2，即以A0A1为前提条件，将被使用的待预测应用为A，将A0A1和A0A1A2得出的概率0.17作为待预测应用A的迁移概率。
移动终端1可以预设阈值，所述应用确定单元123获取迁移概率大于预设阈值的待预测应用，将所述待预测应用确定为预测应用，例如：参见表4，假设预设阈值为0.5，则所述应用确定单元123确定迁移概率大于预设阈值的待预测应用为B，将所述待预测应用B确定为预测应用。
具体的，请一并参见图6，为本发明实施例提供了应用确定单元的结构示意图。如图6所示，所述应用确定单元123包括：
比值计算子单元1231，用于计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值；
具体实现中，所述比值计算子单元1231通过分别计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值，可以生成上述表4。
概率获取子单元1232，用于将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的预测应用的迁移概率；
具体实现中，所述概率获取子单元1232将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率，例如：参见上述表4，前驱序列为A0A1，与所述前驱序列相匹配的迁移序列为A0A1A2，则可以获取与A0A1和A0A1A2相关联的待预测应用的标识为A2，即以A0A1为前提条件，将被使用的待预测应用为A，将A0A1和A0A1A2得出的概率0.17作为待预测应用A的迁移概率。
应用确定子单元1233，用于将所述迁移概率大于预设阈值的应用确定为预测应用；
具体实现中，移动终端1可以预设阈值，所述应用确定子单元1233获取迁移概率大于预设阈值的待预测应用，将所述待预测应用确定为预测应用，例如：参见表4，假设预设阈值为0.5，则所述应用确定子单元1233确定迁移概率大于预设阈值的待预测应用为B，将所述待预测应用B确定为预测应用。
内容获取输出模块13，用于获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容；
具体实现中，所述内容获取输出模块13根据确定的预测应用，获取所述预测应用对应的应用类型，优选的，所述内容获取输出模块13根据所述应用类型向服务器请求相关联的推荐内容，获取服务器发送的所述推荐内容，对所述推荐内容进行输出显示。
具体的，请一并参见图7，为本发明实施例提供了内容获取输出模块的结构示意图。如图7所示，所述内容获取输出模块13包括：
类型获取单元131，用于获取所述预测应用对应的应用类型；
具体实现中，所述类型获取单元131获取所述迁移概率大于预设阈值的预测应用对应的应用类型。
内容获取输出单元132，用于获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容；
具体实现中，所述内容获取输出单元132根据所述应用类型向服务器请求相关联的推荐内容，获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
在本发明实施例中，通过对前台应用的使用信息设置应用序列，根据应用序列确定预测应用。由前台应用的使用信息确定预测应用，可以针对不同的移动终端的使用情况，预测用户即将使用的应用，提高推荐内容的针对性，减少了不准确的推荐内容对用户造成的影响，使得移动终端推荐的内容更具备人性化的特点，并且移动终端实时对预测应用进行获取，可以在打开下一应用前或者启动下一应用时，对推荐内容进行输出显示，可以引导用户在打开下一应用时，浏览推荐内容，避免了由于网络状况不佳，导致移动终端在用户使用该下一应用的过程中，输出推荐内容对用户造成干扰，优化了对推荐内容进行输出的推荐时机，提升了移动终端的智能性，提升了用户的体验。
请参见图8，为本发明实施例提供了另一种移动终端的结构示意图。如图8所示，本发明实施例的所述移动终端可以包括：处理器401、存储器402和通信接口403。存储器402用于存储程序代码。处理器401用于执行存储器402中存储的程序代码。本发明实施例中，存储器402存储有程序代码，处理器401用于执行该程序代码，包括执行如下操作：监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；根据所述应用序列确定预测应用；获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。通信接口403，用于与外部设备通信，如与其它终端通信。其中，处理器401根据存储器402中的程序代码对通信接口403接收到的消息进行处理，并通过通信接口403与外部设备交互。处理器401可以是中央处理器（central processing unit,CPU）、专用集成电路（application-specific integrated circuit,ASIC）等。其中，本实施例中的移动终端可以包括总线404。处理器401、存储器402以及通信接口403之间可通过总线404连接并通信。其中，存储器402可以包括：随机存取存储器（randomaccess memory,RAM），只读存储器（read-only memory,ROM），磁盘等具有存储功能的实体。本发明实施例中的呼叫上下文可缓存在RAM中。
在本发明实施例中，通过对前台应用的使用信息设置应用序列，根据应用序列确定预测应用。由前台应用的使用信息确定预测应用，可以针对不同的移动终端的使用情况，预测用户即将使用的应用，提高推荐内容的针对性，减少了不准确的推荐内容对用户造成的影响，提升了移动终端的智能性，使得移动终端推荐的内容更具备人性化的特点，提升了用户的体验。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线（DSL）或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘（Disk）和碟（disc）包括压缩光碟（CD）、激光碟、光碟、数字通用光碟（DVD）、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (12)

1.一种内容推荐的方法，其特征在于，包括：
监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
根据所述应用序列确定预测应用；
获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列，包括：
监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述应用序列确定预测应用，包括：
在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用，包括：
计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值；
将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率；
将所述迁移概率大于预设阈值的待预测应用确定为预测应用。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述前驱序列的长度为L，与所述前驱序列相匹配的所述迁移序列的长度为L+1，且所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容，包括：
获取所述预测应用对应的应用类型；
获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
7.一种移动终端，其特征在于，包括：
序列设置模块，用于监听前台应用的使用信息，并根据所述前台应用的使用信息设置应用序列；
应用确定模块，用于根据所述应用序列确定预测应用；
内容获取输出模块，用于获取与所述预测应用相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
8.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述序列设置模块包括：
应用监听获取单元，用于监听至少一个前台应用的使用信息，获取至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，所述使用信息包括所述前台应用的标识、所述前台应用的开始使用时刻和所述前台应用的退出前台时刻；
参数计算单元，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用时长，计算所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数；
序列生成单元，用于根据所述至少一个前台应用中各前台应用的使用参数，采用时间顺序对所述至少一个前台应用进行排序，生成应用序列。
9.根据权利要求7或8所述的移动终端，其特征在于，所述应用确定模块包括：
序列截取单元，用于在所述应用序列中截取前驱序列和与所述前驱序列相匹配的迁移序列；
次数获取单元，用于分别获取前驱序列在所述应用序列中出现的次数和迁移序列在所述应用序列中出现的次数；
应用确定单元，用于根据所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数确定预测应用。
10.根据权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述应用确定单元包括：
比值计算子单元，用于计算所述前驱序列出现的次数和所述迁移序列出现的次数的比值；
概率获取子单元，用于将所述比值作为所述前驱序列和所述迁移序列相关联的待预测应用的迁移概率；
应用确定子单元，用于将所述迁移概率大于预设阈值的待预测确定为预测应用。
11.根据权利要求10所述的移动终端，其特征在于，所述前驱序列的长度为L，与所述前驱序列相匹配的所述迁移序列的长度为L+1，且所述前驱序列和所述迁移序列中的前L个因子相同，所述待预测应用为所述迁移序列的最后一个因子，其中，所述L为正整数。
12.根据权利要求7或8所述的移动终端，其特征在于，所述内容获取输出模块包括：
类型获取单元，用于获取所述预测应用对应的应用类型；
内容获取输出单元，用于获取与所述应用类型相关联的推荐内容，并输出所述推荐内容。
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