CN105488154A - 主题应用推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种主题应用推荐方法及装置，通过根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据；对该用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；其中，主题类别中包含有符合该主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，该目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送该目标主题应用到用户标识对应的终端设备。实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。

Description

主题应用推荐方法及装置

技术领域

本公开涉及信息筛选技术，尤其涉及一种主题应用推荐方法及装置。

背景技术

随着网络及信息技术的快速发展，移动终端的普及率越来越高。

目前的移动终端中预置有默认的主题模式，若用户希望开机后更改主题模式，可以在移动终端所提供的主题模式中进行选择，或者登录提供主题模式应用的网站，自行挑选下载。采用预置的默认主题模式，千篇一律，对用户的吸引性不高，用户体验差；通过用户自行挑选喜爱的主题模式，则需要用户在海量的主题模式中挑选，且真正能选到自身喜爱的主题模式的概率不高。

公开内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种主题应用推荐方法及装置，所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种主题应用推荐方法，包括：

根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；

对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；

根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；

对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；

所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；

获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；

推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。

可选的，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

可选的，所述用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；相应的，所述根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据之前，还包括：

建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。

可选的，所述对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词包括：

根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；

或者，基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。

可选的，所述根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合包括：

根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中。

可选的，所述聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。

可选的，所述对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级，包括：

对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。

可选的，所述获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用之前，还包括：

根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种主题应用推荐装置，包括：

第一获取模块，用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；

分析模块，用于对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；

归类模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；

确定模块，用于对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；

所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；

第二获取模块，用于获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；

推送模块，用于推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。

可选的，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

可选的，所述用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；相应的，所述装置还包括：

建立模块，用于建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。

可选的，所述分析模块包括：

第一提取子模块，用于根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；

第二提取子模块，用于基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。

可选的，所述归类模块包括：

聚类子模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析；

划分子模块，用于将各个关键词划分入所述聚类子模块聚类分析后的各个类别集合中。

可选的，所述聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。

可选的，所述确定模块包括：

统计子模块，用于对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计；

确定子模块，用于根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。

可选的，所述装置还包括：

权重值确定模块，用于根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种主题应用推荐装置，包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。

本公开的实施例提供的方法及装置可以包括以下有益效果：

在一个实施例中，通过根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据；对该用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；其中，主题类别中包含有符合该主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，该目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送该目标主题应用到用户标识对应的终端设备。实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。

在另一个实施例中，用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。从而使用户数据的涉及范围广、类型多，有助于从大数据中提取出尽可能准确、全面的用户个性化信息，提高主题应用的推荐质量。

在另一个实施例中，用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；通过建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个用户标识彼此对应。从而根据绑定的各个用户标识获取到尽可能多的用户数据，使用户数据的涉及范围扩大、类型增多，有助于从大数据中提取出尽可能准确、全面的用户个性化信息，提高主题应用的推荐质量。

在另一个实施例中，通过根据主题类别中包含的标签内容，提取用户数据中与标签内容对应的信息作为关键词；或者，基于自然语言处理NLP技术从用户数据中提取关键词。从而提高对用户数据中有用信息的提取效率，进而提高推荐给用户个性化主题应用的效率。

在另一个实施例中，通过根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中，从而有效提高类别集合的分类准确性，进而提高定位用户感兴趣的主题类别的准确性。

在另一个实施例中，聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。从而提供多样化的聚类分析方法，以适应不同聚类需求。

在另一个实施例中，对归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与类别集合对应的主题类别的优先级高低。从而为用户提供匹配性更好、质量更高，且更加贴近用户需求的主题应用。

在另一个实施例中，通过根据主题应用的点击率、好评率确定主题应用的权重值，从而为用户提供质量更高的主题应用。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐方法的流程图；

图2是根据另一示例性实施例示出的一种主题应用推荐方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置的框图；

图4是根据另一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置500的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐方法的流程图，如图1所示，本实施例以该主题应用推荐方法应用于终端(客户端设备)中来举例说明，例如，电脑端、移动终端设备，如PAD、手机、以及一切带有显示界面的电子设备等。以移动终端为例，其内安装有开机后显示的主题，主题由能够体现风格的界面，其中包括窗口的色彩、控件的布局、图标样式等内容构成，通过改变这些视觉内容以达到美化***界面的目的。例如，主题可以包含风格、桌面壁纸、屏保、鼠标指针、***声音事件、图标等，其中，风格又包含了如窗口的外观、字体、颜色、按钮的外观等要素。不同的主题使移动终端呈现出不同的风格，进而体现出移动终端使用者个人的喜好与个性，丰富和满足了人们日益对移动终端单调性的一种视觉延伸和视觉效应。主题通常是通过设备商在移动终端出厂前将主题应用预置在移动终端中或者由用户根据个人喜好下载并安装主题应用而形成的。

本实施例的方法包括以下步骤：

在步骤101中，根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据。

用户标识是用于识别用户身份的信息，同一用户可以拥有多个用户标识，例如：用户通过移动终端登录不同的应用程序，每一种应用程序可以对应一个标识，如登录账号；还可以为用户的银行账号、手机号码等一切用于标识用户身份的标识信息。通过这些用户标识，可以获取到其所对应的不同应用环境中产生的用户数据。例如：用户通过微信号码登陆微信应用平台，在该平台上浏览并发布信息，则上述与该用户微信号码关联的用户浏览过的信息以及用户发布的信息就可以被作为用户数据被采集得到。需要注意的是，上述用户数据的获取需要根据是否经过用户授权而确定。

在步骤102中，对用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词。

对获取到的用户数据进行分析，例如，获取到用户的地理位置信息，可以提取地点名称作为关键词；根据用户消费记录，可以提取用户所消费的商家的名称作为关键词；根据用户发布的微博内容，提取微博内容中主题内容作为关键词等。

在步骤103中，根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合。

主题类别为主题应用提供商根据所存储的主题应用的风格进行的类别划分。例如主题类别可以包括明星、美食、旅行、休闲、风景、汽车、动漫等等。根据主题类别，将在步骤102中提取出的零散的关键词信息归入相应的主题类别中，得到归类后的类别集合，各个类别集合中可以包含有不同数量的关键词，关键词也可以重复出现在多个类别的类别集合中。例如：获取到的关键词有：肯德基、必胜客、电影院、故宫等，则可能的归类为：主题为美食的类别中包含有{肯德基、必胜客}；休闲的类别中包含有{肯德基、必胜客、电影院、故宫}；旅游的类别中包含有{故宫}等。

在步骤104中，对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级。

通常来说，所谓用户个性化是指在大众化的基础上拥有自己特质的体现，其体现形式可以通过用户惯常行为予以体现，如经常购买的商品类型、经常浏览的话题、经常观看的电影等等，因此，通过对各个类别集合进行分析，分析出用户的兴趣所在，进而根据用户的兴趣程度，得到各个类别集合的主题类别优先级。

在步骤105中，获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用。

主题类别中包含有符合主题类别的各个主题应用，当确定出用户最感兴趣的主题类别后，需要在该主题类别中选出一个主题应用推荐给用户，选择的方式可以通过获取该主题类别中权重值最高的一个主题应用作为该目标主题应用。该权重值可以是根据该主题被下载的次数、点击率、好评率等综合指标进行评价得到的，也可以是根据用户个人的使用习惯进行评估得到的，例如，根据用户曾经购买或下载过的主题应用的风格与当前选出的最高优先级的主题类别中的各个主题应用进行比较，计算得出各个主题应用的权重值。

在步骤106中，推送目标主题应用到用户标识对应的终端设备。

推送方式可以为：用户下单购买移动终端设备时，通过对用户数据进行分析，将目标主题应用预装到该用户标识所对应的移动设备中；或者间隔预设周期，通过对预设周期内的用户数据分析后得到的信息，主动向用户推送新的目标主题应用，以使用户可以根据不同时期的喜好，随时更新移动终端的主题。

综上所述，本实施例提供的主题应用推荐方法，通过根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据；对该用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；其中，主题类别中包含有符合该主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，该目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送该目标主题应用到用户标识对应的终端设备。实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种主题应用推荐方法的流程图，如图2所示，本实施例以该主题应用推荐方法应用于终端(客户端设备)中来举例说明，图1所示实施例可以存在多种组合的实现方式，以下仅以其中的一种组合实现方式为例进行说明：在上一实施例的基础上，本实施例的方法包括以下步骤：

在步骤201中，建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个用户标识彼此对应。

用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识。移动终端标识可以为用户的手机号码、用户身份识别***(SubscriberIdentityModule，简称“SIM”)、国际移动用户识别码(InternationalMobileSubscriberIdentificationNumber，简称“IMSI”)等。建立各个彼此独立的用户标识之间的关联关系，使零散的用户标识与同一个用户身份对应，从而使各个用户标识之间具备了绑定的彼此对应关系。用户采用该绑定关系表中的任一用户标识所产生的用户数据都可以被定位为同一用户身份的用户数据。

在步骤202中，根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据。

用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

在步骤203中，对用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词。

该步骤的实现可以通过，根据主题类别中所包含的标签内容，提取用户数据中与标签内容对应的信息作为关键词。一个主题类别中通常包含体现该主题类别的标签内容，各个主题应用中也通常包含有体现该主题应用风格或关键要素的标签内容，根据标签内容对用户数据进行筛选，可以有效提高用户数据中关键信息的提取效率，进而提高推荐给用户个性化主题应用的效率。例如：在主题类别为“风景”中出现的标签有“大海”、“爱琴海”、“沙滩”；而用户数据中出现有：婚纱购买记录、旅游网站浏览时对检索地点“希腊”的搜索记录等，“大海”、“爱琴海”、“沙滩”通常与结婚场景具有关联关系，则可以将用户数据中的“婚纱”、“希腊”等作为语义联想得到的关键词进行提取。以上仅为举例，实际操作中根据标签内容对关键词的挑选是海量数据的语义匹配与语义联想的技术应用，本申请对此不作具体限制。

或者，该步骤还可以通过，基于自然语言处理NLP(naturallanguageprocessing，简称“NLP”)技术从用户数据中提取关键词。通过NLP技术将用户数据中符合自然语言的关键词挑选出来，挑选出来的词与词之间是连贯的，字词边界的界定采用能让上下文最为通顺且在文法上无误的一种最佳组合。

在步骤204中，根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合。

具体可以通过根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中。可选的，聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。聚类分析是数据挖掘中的一个概念，其是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类分析得到的各个类别集合内的元素，其彼此间具有某种近似或相似的特征。聚类分析可以有效提高类别集合的分类准确性，进而提高定位用户感兴趣的主题类别的准确性。同时，多样化的聚类分析方法，也可用于适应不同聚类需求。例如，K-均值算法算法快速、且简单，适用于对大规模数据集进行高效率的处理。当提取出的关键词数量巨大时可以采用该算法进行聚类分析。

在步骤205中，对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级。

具体可以通过对归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与类别集合对应的主题类别的优先级高低。通常当用户对某一主题感兴趣时，与该主题关联的访问量也会相应增多，相应的，与该主题关联的关键词的数量也会成倍的增长。因此，通过对类别集合中关键词数量的统计，快速确定用户所感兴趣主题类别的优先级。同时，该方法仅需要应用求和算法对关键词的数量进行统计，算法简单，处理效率高，有助于快速确定优先级级别。

在步骤206中，根据主题应用的点击率、好评率确定主题应用的权重值。

主题应用的提供商可以在服务器端对主题应用的点击率以及用户使用后的好评率进行统计，以确定各个主题应用的权重值，从而为用户提供质量高的主题应用，提升用户体验。权重值的高低还可以通过分析用户个人的使用习惯，评估得到。例如，根据用户曾经购买或下载过的主题应用的风格与当前选出的最高优先级的主题类别中的各个主题应用进行比较，计算得出各个主题应用的权重值。例如，用户购买过3次动态主题、2次音乐主题、1次小图标布局主题，则可以将当前选出的最高优先级的主题类别中的各个主题中动态主题的权重值增加3；音乐类别主题权重值增加2；小图标布局主题权重值增加1。从而确定并选出权重值高的主题应用推送给用户。

在步骤207中，获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用。

在步骤208中，推送目标主题应用到用户标识对应的终端设备。

综上所述，本实施例提供的主题应用推荐方法，进一步通过绑定多个用户标识，以获取到尽可能多的用户数据，使用户数据的涉及范围扩大、类型增多，有助于从大数据中提取出尽可能准确、全面的用户个性化信息，提高主题应用的推荐质量；通过根据标签内容或基于自然语言处理NLP技术从用户数据中提取出关键词，提高对用户数据中有用信息的提取效率，进而提高推荐给用户个性化主题应用的效率；进一步通过对提取出的关键词进行聚类分析，将零散的关键词归类形成类别集合，有效提高了类别集合分类的准确性，并通过对类别集合中所包含关键词的数量进行统计，确定出用户感兴趣的主题类别的优先级，并在优先级最高的主题类别中通过各个主题应用的权重值，确定出最符合用户需求且质量高的主题应用。该方法实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置的框图，该主题应用推荐装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。该主题应用推荐装置可以包括：

第一获取模块31，用于根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据。

分析模块32，用于对用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词。

归类模块33，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合。

确定模块34，用于对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级。

其中，主题类别中包含有符合主题类别的各个主题应用。

第二获取模块35，用于获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用。

推送模块36，用于推送目标主题应用到用户标识对应的终端设备。

综上所述，本实施例提供的主题应用推荐装置，通过根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据；对该用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；其中，主题类别中包含有符合该主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，该目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送该目标主题应用到用户标识对应的终端设备。实现了根据用户个性化数据分析得出符合用户需求、喜好的主题应用，提高用户获取主题应用的质量和效率。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置的框图，该主题应用推荐装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。基于上述装置实施例，

用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

可选的，用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；相应的，装置还包括：

建立模块37，用于建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个用户标识彼此对应。

可选的，分析模块32包括：

第一提取子模块321，用于根据主题类别中所包含的标签内容，提取用户数据中与标签内容对应的信息作为关键词。

第二提取子模块322，用于基于自然语言处理NLP技术从用户数据中提取关键词。

可选的，归类模块33包括：

聚类子模块331，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析。

划分子模块332，用于将各个关键词划分入聚类子模块聚类分析后的各个类别集合中。

可选的，聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。

可选的，确定模块34包括：

统计子模块341，用于对归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计。

确定子模块342，用于根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与类别集合对应的主题类别的优先级高低。

可选的，该装置还包括：

权重值确定模块38，用于根据主题应用的点击率、好评率确定主题应用的权重值。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种主题应用推荐装置500的框图。例如，主题应用推荐装置500可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理，路由器，协调器等。

参照图5，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电力组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。

处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件506为装置500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器520执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种主题应用推荐方法，所述方法包括：

存储器504，用于存储处理器520的可执行指令；处理器520，用于根据用户标识获取与用户标识对应的用户数据；对用户数据进行分析，提取用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对归类后的类别集合进行分析，以确定主题类别的优先级；主题类别中包含有符合主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，目标主题应用为优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送目标主题应用到用户标识对应的终端设备。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

1.一种主题应用推荐方法，其特征在于，包括：

根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；

对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；

根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；

对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；

所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；

获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；

推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；

相应的，所述根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据之前，还包括：

建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词包括：

根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；

或者，基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合包括：

根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析，将各个关键词划分入聚类分析后的各个类别集合中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级，包括：

对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计，根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用之前，还包括：

根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。

9.一种主题应用推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；

分析模块，用于对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；

归类模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；

确定模块，用于对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；

所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；

第二获取模块，用于获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；

推送模块，用于推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述用户数据包括以下各项中的至少一项数据：地理信息数据、交易信息数据、社交平台数据、注册信息数据。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述用户标识包括以下各项中的至少一项：社交平台账号、通信号码、与用户个人身份进行绑定的银行***、移动终端标识；相应的，所述装置还包括：

建立模块，用于建立用户标识绑定关系表，以使与用户个人身份唯一对应的各个所述用户标识彼此对应。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：

第一提取子模块，用于根据所述主题类别中所包含的标签内容，提取所述用户数据中与所述标签内容对应的信息作为所述关键词；

第二提取子模块，用于基于自然语言处理NLP技术从所述用户数据中提取关键词。

13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述归类模块包括：

聚类子模块，用于根据主题类别，对提取出的关键词进行聚类分析；

划分子模块，用于将各个关键词划分入所述聚类子模块聚类分析后的各个类别集合中。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述聚类分析包括以下至少一种：K-均值算法、两步法TwoStep聚类。

15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

统计子模块，用于对所述归类后的类别集合中所包含关键词的数量进行统计；

确定子模块，用于根据类别集合中所包含关键词的数量由多到少的顺序，确定与所述类别集合对应的主题类别的优先级高低。

16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

权重值确定模块，用于根据主题应用的点击率、好评率确定所述主题应用的权重值。

17.一种主题应用推荐装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器用于根据用户标识获取与所述用户标识对应的用户数据；对所述用户数据进行分析，提取所述用户数据中的关键词；根据主题类别，对提取出的关键词进行归类，得到归类后的类别集合；对所述归类后的类别集合进行分析，以确定所述主题类别的优先级；所述主题类别中包含有符合所述主题类别的各个主题应用；获取优先级最高的主题类别中的目标主题应用，所述目标主题应用为所述优先级最高的主题类别中所包含的具有最高权重值的主题应用；推送所述目标主题应用到所述用户标识对应的终端设备。