應用程式擴展工具推薦方法及系統的製作方法

2023-11-03 02:20:22 1

應用程式擴展工具推薦方法及系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了應用程式擴展工具推薦方法及系統，其中，所述方法包括：採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息；通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。通過本發明，能夠為用戶進行擴展工具的個性化推薦，提高擴展工具的有效利用率。
【專利說明】應用程式擴展工具推薦方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及計算機【技術領域】，特別是涉及應用程式擴展工具推薦方法及系統。
【背景技術】
[0002]擴展工具又稱插件，是按照遵循一定規範的應用程式接口編寫出來的程序。很多應用程式都有擴展工具，並且擴展工具有無數種。例如在網絡時代，瀏覽器成為了人們日常上網必不可少的工具，利用瀏覽器，用戶可以瀏覽新聞、聽音樂、看視頻、在線聊天、下載文件等。但隨著網絡內容的增多和網頁的日益複雜化，瀏覽器需要完成的工作也越來越多，如果將所有的完成特定功能的小模塊都內置到瀏覽器內部，不但會讓用戶感覺到瀏覽器的龐大和臃腫，也會增加開發人員的維護成本。基於上面的原因，瀏覽器的擴展工具也便應運而生了。
[0003]瀏覽器的擴展工具是架構在瀏覽器所提供的平臺之上，為了完成某些特定的功能而存在的程序。通常情況下，瀏覽器的擴展工具與瀏覽器運行在不同的進程下，所持有的資源也不盡相同，它們之間依靠約定好的規則進行通信，完成數據傳遞。所以，瀏覽器的擴展工具相對獨立於瀏覽器。這樣做一方面可以使用戶按照自己的需求選擇使用擴展工具，另一方面，由於模塊的獨立化，也給開發人員帶來了方便。
[0004]然而，隨著瀏覽器擴展平臺的不斷完善，湧現出了許許多多的擴展工具，其數量達到了幾萬、甚至幾十萬，其中包括截圖、廣告過濾、自動翻頁等等。這麼多的工具不可能全都安裝，因此，到底安裝哪些工具是需要考慮的問題。最初的做法是在用戶安裝瀏覽器的時候或者瀏覽器升級的時候，給用戶預置一部分擴展工具，這種做法在一定程度上能夠幫助用戶熟悉瀏覽器擴展工具的使用，但是給所有用戶都安裝同樣的工具，工具真正的利用率並不高。還有一種方法就是維護一個瀏覽器擴展工具的下載平臺，用戶可以自行進行搜索並下載安裝。這種方法的問題在於用戶要花費大量的時間和精力去尋找，而且對於新上線的工具，用戶必須要實時關注下載平臺才能夠獲得這些擴展工具的信息，使得新上線的擴展工具無法得到及時地有效利用，發揮其應有的價值。

【發明內容】

[0005]本發明提供了應用程式擴展工具推薦方法及系統，能夠為用戶進行擴展工具的個性化推薦，提高擴展工具的有效利用率。
[0006]本發明提供了如下方案:
[0007]—種應用程式擴展工具推薦方法，包括:
[0008]採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息；
[0009]通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0010]從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。[0011]可選地，還包括:
[0012]採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息；
[0013]所述確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括:
[0014]分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0015]所述選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的功能相似度達到第二預置條件的擴展工具包括:
[0016]針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0017]可選地，所述擴展工具包括瀏覽器的擴展工具，所述採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息包括:
[0018]採集用戶在使用已安裝的瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網站信息；
[0019]所述分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括:
[0020]確定該用戶在瀏覽各類網站時對已安裝的各個瀏覽器擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在瀏覽各類網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0021]所述針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶包括:
[0022]針對用戶當前正在瀏覽的網站所屬的類別，選擇出與該用戶在瀏覽該類別網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0023]可選地，所述採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息包括:
[0024]採集用戶在使用已安裝的擴展工具時對應的應用程式信息；
[0025]所述分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括:
[0026]確定該用戶在使用各類應用程式時對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在使用各類應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0027]所述針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶包括:
[0028]針對用戶當前正在使用的應用程式所屬的類別，選擇出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0029]可選地，所述採集到的使用情況信息包括:正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息，和/或，負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息。
[0030]可選地，所述正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0031]在預置時間段內，該用戶分別對已安裝的各個擴展工具的累計使用次數和/或累計使用時間長度；[0032]所述負面反應該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0033]在預置時間段內，分別將已安裝的各個擴展工具設置為停用狀態的累計時間長度。
[0034]可選地，所述確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息包括:
[0035]為所述累計使用次數和/或累計使用時間長度賦予正的權重值，為所述設置為停用狀態的累計時間長度賦予負的權重值；
[0036]將所述累計使用次數和/或累計使用時間長度、設置為停用狀態的累計時間長度分別乘以各自的權重值再進行相加，得到用戶對對應擴展工具的喜好程度信息。
[0037]可選地，還包括:
[0038]將該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息進行保存，以便當採集到該用戶的新的使用情況信息時，結合保存的數據，實時確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度息。
[0039]可選地，以鍵值對的形式對該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度值進行保存。
[0040]可選地，在雲伺服器端進行所述對採集到的使用情況信息進行分析的操作，並將所述該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息在所述雲伺服器端進行保存。
[0041]可選地，所述從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具包括:
[0042]採用文本匹配的方式，從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具。
[0043]可選地，通過以下方式獲取兩個擴展工具之間的相似度:
[0044]分別從兩個擴展工具的名稱和/或介紹文本中提取出各自包含的關鍵詞；
[0045]根據兩個擴展工具中各自包含的關鍵詞總數，以及兩者共有的關鍵詞總數，計算兩者之間的相似度。
[0046]本發明還提供了一種應用程式擴展工具推薦系統，包括:
[0047]使用情況信息採集單元，用於採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息；
[0048]分析計算單元，用於通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工
亙.N 9
[0049]推薦單元，用於從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。
[0050]可選地，還包括:
[0051]使用環境信息採集單元，用於採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息；
[0052]所述分析計算單元具體用於:分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0053]所述推薦單元具體用於:
[0054]針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0055]可選地，所述擴展工具包括瀏覽器的擴展工具，所述使用環境信息採集單元具體用於:
[0056]採集用戶在使用已安裝的瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網站信息；
[0057]所述分析計算單元具體用於:
[0058]確定該用戶在瀏覽各類網站時對對已安裝的各個瀏覽器擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在瀏覽各類網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0059]所述推薦單元具體用於:
[0060]針對用戶當前正在瀏覽的網站所屬的類別，選擇出與該用戶在瀏覽該類別網站時達到喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0061]可選地，所述使用環境信息採集單元具體用於:
[0062]採集用戶在使用已安裝的擴展工具時對應的應用程式信息；
[0063]所述分析計算單元具體用於:
[0064]確定該用戶在使用各類應用程式時對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在使用各類應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0065]所述推薦單元具體用於:
[0066]針對用戶當前正在使用的應用程式所屬的類別，選擇出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0067]可選地，所述採集到的使用情況信息包括:正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息，和/或，負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息。
[0068]可選地，所述正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0069]在預置時間段內，該用戶分別對已安裝的各個擴展工具的累計使用次數和/或累計使用時間長度；
[0070]所述負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0071]在預置時間段內，分別將已安裝的各個擴展工具設置為停用狀態的累計時間長度。
[0072]可選地，所述分析計算單元包括:
[0073]權重賦予子單元，用於為所述累計使用次數和/或累計使用時間長度賦予正的權重值，為所述設置為停用狀態的累計時間長度賦予負的權重值；
[0074]計算子單元，用於將所述累計使用次數和/或累計使用時間長度、設置為停用狀態的累計時間長度分別乘以各自的權重值再進行相加，得到用戶對對應擴展工具的喜好程
度信息。
[0075]可選地，還包括:
[0076]保存單元，用於將該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息進行保存，以便當採集到該用戶的新的使用情況信息時，結合保存的數據，實時確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息。[0077]可選地，以鍵值對的形式對該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度值進行保存。
[0078]可選地，在雲伺服器端進行所述對採集到的使用情況信息進行分析操作，並將所述該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息在所述雲伺服器端進行保存。
[0079]可選地，所述推薦單元包括:
[0080]文本匹配子單元，用於採用文本匹配的方式，從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具。
[0081]可選地，所述文本分類子單元包括:
[0082]關鍵詞提取子單元，用於分別從兩個擴展工具的名稱和/或介紹文本中提取出各自包含的關鍵詞；
[0083]相似度計算子單元，用於根據兩個擴展工具中各自包含的關鍵詞總數，以及兩者共有的關鍵詞總數，計算兩者之間的相似度。
[0084]根據本發明提供的具體實施例，本發明公開了以下技術效果:
[0085]通過本發明，可以對用戶已安裝的擴展工具的使用情況進行採集，並據此分析出該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，還可以從中選擇出若干個用戶對其喜好程度較高的擴展工具；然後就可以從用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與該用戶喜好程度較高的擴展工具相同或者相似的擴展工具推薦給用戶。可見，相當於推薦的擴展工具是根據用戶的喜好選出的，因此，實現了針對用戶的個性化推薦，能夠提高用戶接受推薦並安裝被推薦的擴展工具的概率，使得被推薦的擴展工具能夠得到有效的應用。並且，選擇的範圍可以是尚未安裝的全部擴展工具，包括新上線的擴展工具，因此，新上線的擴展工具也可以獲得與其他擴展工具同等的推薦機會。另外，從用戶角度而言，如果推薦的擴展工具正好是用戶需要的，則用戶可以不必再去眾多的擴展工具組成的列表中去查找，節省了用戶的時間和精力。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0086]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0087]圖1是本發明實施例提供的方法的流程圖；
[0088]圖2是本發明實施例提供的系統的示意圖。
【具體實施方式】
[0089]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
[0090]參見圖1，本發明實施例提供的應用程式擴展工具推薦方法包括以下步驟:
[0091]SlOl:採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息；[0092]其中，用戶已安裝的擴展工具可以是在安裝應用程式時預置使用的擴展工具，還可以是用戶在安裝應用程式之後自行手動安裝的擴展工具。在用戶使用應用程式的過程中，就可能會用到各個已安裝的擴展工具。但是，對不同的擴展工具的使用情況卻可能不盡相同，例如，有的擴展工具經常被使用，而其他的卻不是經常被用戶使用，等等。因此，通過用戶對已安裝的擴展工具的使用情況，能夠統計出用戶對各個擴展工具的喜好程度。具體實現時，採集的使用情況信息可以包括用戶對各個擴展工具的使用次數、使用時間等能夠正面反映用戶喜好的信息，還可以包括用戶將擴展工具設置為停用狀態的時間這種負面反映用戶喜好的信息。也就是說，在相同的時間段內，如果一個用戶對某擴展工具的使用次數多，或者使用時間比較長，則證明該用戶對該擴展工具的喜好程度越高。同時，由於在用戶安裝了某擴展工具之後，如果用戶不再需要或者暫時不需要使用該擴展工具，一般情況下還可以通過擴展工具提供的接口將擴展工具設置為停用狀態。因此，如果某擴展工具被用戶設置為停用狀態的持續時間比較長，則可以說明該用戶對該擴展工具的喜好程度並不是很高，等等。需要說明的是，本發明實施例中所述的「停用狀態」並不是指用戶將某擴展工具卸載，而是通過擴展工具提供的「停用」入口對擴展工具的狀態進行設置。如，在用戶暫時不需要使用某擴展工具時，可以通過該入口將其暫時性地設置為停用狀態，而當用戶又需要使用該擴展工具時，再通過「啟用」入口啟動對該擴展工具的使用即可。例如，用戶安裝了瀏覽器的某插件(相當於瀏覽器這種應用程式的一個擴展工具)，該插件可以在看視頻時提高播放的流暢度，但是一旦使用該插件，就會使得瀏覽器大量搶佔網絡帶寬，因此，在同時運行有其他對網絡帶寬有一定要求的應用程式的情況下，用戶可能需要暫時不使用該插件，但是在沒有同時運行其他應用程式的情況下，又可能需要使用該插件。因此，就可以通過該插件的「停用」、「啟用」入口來切換該插件的使用狀態以達到上述目的。顯然這種方式可以相對靈活地實現對擴展工具使用狀態的控制，不需要反覆地對同一擴展工具進行卸載及安裝操作。當然，在實際應用中，使用情況信息並不限於以上列舉的幾種，還可以根據實際需要選取其他的信息。
[0093]上述收集對已安裝的擴展工具的使用情況信息的步驟可以是由具體的擴展工具來完成，還可以由應用程式來完成，或者還可以是專門用於完成收集操作的程序來完成，等
坐寸ο
[0094]S102:通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0095]在採集到用戶對各個擴展工具的使用情況信息之後，就可以對採集到的信息進行分析，並確定出用戶對其已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息。為了便於比較，具體在確定用戶對各個擴展工具的喜好程度信息時，可以根據採集到的使用情況信息對喜好程度進行量化。例如，如果收集到的使用情況信息為一段時間段(例如一周等)內，用戶對各個已安裝擴展工具的使用次數，則可以直接將這種次數信息作為用戶對對應擴展工具的喜好程度信息，然後直接比較使用次數的大小，即可比較出用戶對各個已安裝擴展工具的喜好程度的高低，然後選擇使用次數較多的若干個擴展工具作為推薦種子即可。
[0096]如果收集到的使用情況信息是在同一段時間段(同樣可以是一周等)內，用戶分別對各個已安裝的擴展工具的累計使用時間長度，則同樣可以用這種時間長度值表示用戶對對應擴展工具的喜好程度，通過比較各自的累計使用時間長度也可以從一定程度上反應出用戶對各個擴展工具的喜好程度的高低，同樣，選出累計使用時間長度較長的若干個擴展工具作為推薦的種子即可。
[0097]如果收集到的使用情況信息是從負面反應用戶喜好的信息，例如，前文所述的在一定時間段內，用戶將擴展工具設置為停用狀態的時間長度，則可以將這種時間長度值作為用戶對對應擴展工具的喜好程度信息，通過比較各個停用時間長度值的大小，來反應用戶對各個擴展工具的喜好程度，同樣可以選出停用時間長度較短的若干個擴展工具作為推薦種子。
[0098]當然，在實際應用中，為了更真實的反應用戶對各個擴展工具的喜好程度，還可以從多方面獲取用戶的使用情況信息，然後進行綜合評定。例如，可以採集前文所述的同一時間段內的使用次數、使用時間長度、設置為停用狀態的時間長度，然後可以分別給各個參數賦予不同的權重，將各個參數分別乘以各自的權重後再進行相加，即可得到用戶對一個擴展工具的喜好程度值。
[0099]其中，對於從正面反映用戶喜好的參數，可以賦予正的權重值，例如，賦予使用次數的權值可以為0.8，因為用戶使用擴展工具的次數越多說明用戶越經常使用這個擴展，可以給予較高的信任度。累計使用時間可以賦予0.4的權重值，因為它也可以從正面反映用戶對擴展工具的使用情況，只不過對其信任度可以不像使用次數那麼高。而將擴展工具設置為停用狀態的時間，則可將其權重值賦為-0.2，因為該參數是從負面程度上反映用戶對該擴展工具的喜好。在計算得到各個擴展工具對應的喜好程度值之後，就可以選取其中符合一定條件的幾個作為推薦種子。例如，可以取出結果集中用戶喜好程度值高於既定閾值的前5名作為用戶最為喜好的擴展工具集，該擴展工具集中的各個擴展工具就可以作為推薦種子。當然上述具體的數值都是為了舉例說明，不應看作是對本發明實施例保護範圍的限制。
[0100]當然，在實際應用中，採集到的數據可能會包含一些噪音，以至於最終獲得的用戶對擴展工具的喜好程度值可能並不能真實的反映實際的情況。因此，還可以設置一個閾值，如果某次計算出的喜好程度值超出該閾值，則相當於超出了正常的範圍，此時，可以發出報警，以便提醒技術人員對數據進行審核，以排除不純潔數據對結果的影響。
[0101]需要說明的是，以上計算用戶對各個已安裝擴展工具的喜好程度信息的過程可以是一個迭代的過程，也即，在計算出一次結果之後，可以將計算的結果進行保存，當獲取到下一採集周期的使用情況信息時，可以將新收集到的數據和保存的歷史計算結果進行結合，重新進行計算，這樣可以使得計算結果能夠真實的反映出用戶對擴展工具的喜好程度的變化情況，並根據變化後的喜好程度信息，調整推薦結果。
[0102]另外需要說明的是，上述對收集到的數據進行分析的過程可以在雲伺服器端來進行，也就是說，當客戶端的應用程式或擴展工具或者專用的客戶程序在採集到用戶對擴展工具的使用情況信息之後，可以將其上傳給雲伺服器，在雲伺服器端進行分析計算。同時，還可以將歷史計算結果保存在雲伺服器上。這樣，一方面可以節省客戶端的計算及存儲等資源，另一方面，將計算結果保存在雲伺服器上，即便用戶更換了機器或者重裝了作業系統，也同樣可以在用戶連接網際網路的時候為其推薦相關的擴展工具。更為客觀的是，所有的算法都可以維持在雲伺服器端，可以避免算法升級對客戶端的影響，節省了客戶端的資源。
[0103]其中，在計算用戶對各個已安裝擴展工具的喜好程度信息以及保存計算結果的過程中，可以以鍵值對(key, value)的形式進行。其中，key代表已安裝的擴展工具,可以用工具名等標識性信息來表示，value就代表用戶對該擴展工具的喜好程度信息。這種(key，value)對的形式可以同時兼顧客戶端和雲伺服器端數據處理的方便性。如果需要，則客戶端可以直接利用javascript來方便地處理這樣的數據結構；同樣的，在雲伺服器端利用php或python語言也可以方便的對這樣的數據進行獲取(get)或設置(set)操作。而且，(key, value)對可以很方便的表示樹形的數據，從而很明顯的區分出數據中的父子關係。再一個優勢就是，該數據結構非常適合NoSQL資料庫，這樣可以便於在將來對算法或架構進行升級。
[0104]S103:從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給用戶。
[0105]在步驟S102中，已經獲取到了用戶比較喜歡的若干個擴展工具，因此，就可以將這些擴展工具作為推薦種子，為用戶進行其他尚未安裝的擴展工具的推薦。具體在確定推薦哪些擴展工具時，本發明實施例採用的方式是，將與推薦種子的相似度達到一定條件的擴展工具推薦給用戶。這種相似度可以體現在多個方面，例如可以是功能上的相關性，也就是說，如果用戶對某個擴展工具的喜好程度較高，則證明用戶經常需要使用該擴展工具的功能，則對於與該擴展工具功能相同或者相關的其他擴展工具而言，該用戶對其也感興趣的可能性就比較大，因此，可以作為推薦的對象推薦給用戶。當然，具體實現時，還可以是其他方面的相似度，這裡不進行限定。
[0106]具體在獲取與推薦種子的相似度符合一定條件的擴展工具時，可以採用文本匹配的方式來進行。例如，一般情況下，擴展工具的開發者等會為各個擴展工具提供名稱，還可能提供相關的介紹信息，這些信息都能反映出各個擴展工具的功能等信息。因此，首先可以針對各個推薦種子以及尚未安裝的所有擴展工具，分別從各自的名稱和/或介紹信息中提取出關鍵詞，這些關鍵詞就相當於是擴展工具的標籤。對於不同的擴展工具而言，根據其名稱和/或介紹信息中包含的信息的不同，能夠抽取出的關鍵詞的數目也可能會不盡相同。在完成關鍵詞的抽取之後，就可以計算各個擴展工具之間的文本相似度，具體實現時，可以首先針對推薦種子，將尚未安裝的各個擴展工具分別與其進行相似度計算，得到推薦種子與各個尚未安裝的擴展工具之間的相似度，然後取出相似度達到某既定的閾值的擴展工具作為推薦的對象。具體在比較某兩個擴展工具A、B之間的相似度時，可以採用以下公式(I)進行:
r -2
[0107]SimiSB —.......——..,
[0108]其中，Tab表不兩者共有的關鍵詞數目，Ta表不擴展工具A的關鍵詞總數，Tb表不擴展工具B的關鍵詞總數。假設A是推薦種子，如果計算的結果大於某閾值，則擴展工具B就相當於滿足了第二預置條件，可以推薦給用戶。需要說明的是，上述計算相似度以及第二預置條件的設置都不是固定的，可以根據實際情況進行調整，這裡不進行限定。需要說明的是，上述「共有的關鍵詞」不僅僅包括文字上完全一致的關鍵詞，還可以包括文字上不完全一致但表述的含義相同或相近的關鍵詞。針對後一種情況，在具體實現時，可以預先建立同義詞表，結合該同義詞表判斷兩個擴展工具之間具有多少共有的關鍵詞。
[0109]在將擴展工具推薦給用戶的同時，還可以給出關於該擴展工具的功能的介紹等信息，以便用戶了解該擴展工具的功能，進而決定是否需要安裝該擴展工具。同時，還可以為用戶提供兩個操作入口，一個是「接受」，另一個是「拒絕」，如果用戶接受該推薦，則可以從「接受」的入口進入，此時，就可以將被推薦的擴展工具安裝到用戶的機器中，同時，該擴展工具的圖標就可以出現在應用程式的工具欄中。當然，由於工具欄中已經存在一些之前安裝過的擴展工具，因此，關於最新被推薦並安裝的擴展工具，其在工具欄中的位置也是需要考慮的問題。其中，一種方式可以是排在當前所有已安裝的擴展工具之後。當然，由於經過前述的計算可知，用戶之前已安裝的各個擴展工具中，有些確實是用戶比較常用的(也即作為本發明實施例推薦種子的擴展工具)，而有些確實用戶不常用的，也即用戶對這種擴展工具的喜好程度比較低。而被推薦的擴展工具是與用戶喜好程度比較高的擴展工具具有較高相似度的，因此其理應佔有工具欄中較重要的位置。因此，可以將被推薦的擴展工具排到之前計算得到的用戶喜好程度較高的擴展工具(可能是多個)之後，用戶喜好程度較低的擴展工具之前。
[0110]為了更形象地理解本發明實施例，下面通過一個具體的例子進行整體方案的介紹。用戶A在瀏覽器上裝了 8個擴展工具，其經常使用的有「無痕瀏覽」(功能是:用戶使用該工具瀏覽網頁時不會產生瀏覽歷史記錄)和「小號窗口」(功能是:用戶使用該工具時可以用不同的身份同時登錄相同的網站，二者之間不受幹擾)，這兩個擴展工具的使用次數都已經達到了 50次/星期，而其它擴展工具的使用次數均小於10次/星期。則雲伺服器在接收到相關的使用情況信息之後，得到的推薦種子中就包含這兩個擴展工具。此時，待推薦的擴展工具中有「隱私保護」、「最常訪問」等，經過相似度的計算得到，「隱私保護」與「無痕瀏覽」的相似度達到了 0.6，而「最常訪問」等與「無痕瀏覽」和「小號窗口」的相似度均小於0.1，如果預定的推薦擴展工具的條件是相似度不小於0.5，那麼最終推薦的擴展工具就是「隱私保護」。
[0111]總之，通過本發明實施例提供的方案，能夠實現針對用戶的個性化推薦，能夠提高用戶接受推薦並安裝被推薦的擴展工具的概率，使得被推薦的擴展工具能夠得到有效的應用。例如前述推薦「隱私保護」的例子，或者，如果用戶經常使用「優惠券大全工具」，還可以為用戶推送與「優惠券大全工具」相似度達到閾值的「比價工具」、「團購信息工具」，如果用戶經常使用「賽事信息工具」還可以為用戶推送與「賽事信息工具」相似度達到閾值的「比分直播工具」，等等；不再贅述。並且，選擇的範圍可以是尚未安裝的全部擴展工具，包括新上線的擴展工具，因此，新上線的擴展工具也可以獲得與其他擴展工具同等的推薦機會。另夕卜，從用戶角度而言，如果推薦的擴展工具正好是用戶需要的，則用戶可以不必再去眾多的擴展工具組成的列表中去查找，節省了用戶的時間和精力。
[0112]需要說明的是，在進行擴展工具的推薦的過程中，可以在同一應用程式內部進行推薦，例如，針對瀏覽器這一應用程式，只採集用戶對該應用程式的各個擴展工具的使用情況信息，並在瀏覽器的全部擴展工具集中為用戶進行推薦；如果要對其他應用程式進行擴展工具的推薦，則可以採集用戶在對應的應用程式中對其擴展工具的使用情況。或者，在實際應用中，也可以進行跨應用程式的推薦。也即，在採集用戶對擴展工具的使用情況時，可以不必區分應用程式，如果用戶對應用程式A中的擴展工具a的喜好程度比較高，並且應用程式B的擴展工具集中也存在與擴展工具a的功能相似的擴展工具b，則用戶在使用應用程式B時，也可能會對擴展工具b感興趣，因此，也可以將擴展工具b推薦給該用戶。[0113]另外，具體實現時，還可以分別針對其他不同的使用環境進行擴展工具的推薦。具體實現時，可以分別在採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息的時，還採集各個使用情況信息對應的使用環境信息，這樣，在計算用戶對各個擴展工具的喜好程度時，就可以分別針對不同的使用環境進行計算；進而在向用戶進行推薦時，可以針對用戶當前所處的使用環境，進行有針對性地推薦。例如，針對瀏覽器這一應用程式而言，收集到的信息表明，用戶在登錄某種類型的網站(例如購物類網站等等)時，喜歡使用某種幫助型擴展工具，並且在尚未安裝的擴展工具中存在與該擴展工具在功能等方面相關的幫助型擴展工具，則今後用戶再次登錄相同類型的網站時，就可以給用戶推薦這類幫助型擴展工具，等等。具體實現時，可以在採集用戶對已安裝的瀏覽器擴展工具的使用情況信息的同時，還可以採用用戶在使用瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網頁信息(例如網頁的網址或者網頁名稱等等)，然後在分析用戶對擴展工具的喜好程度時，可以結合採集到的使用瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網頁信息，以及預先獲知的網頁所述類別信息，獲得用戶在瀏覽各類網站時對各個擴展工具的喜好程度信息。如果能夠統計出，用戶在瀏覽某類網站時總是對某個或某些擴展工具感興趣，則可以僅在該用戶訪問同一類型的網站時才將其他相似的擴展工具推薦給該用戶。需要說明的是，在具體實現的過程中，網站的類型信息可以看作是已知的，並且很顯然，對網站的不同分類方式也不會影響本發明的實現。
[0114]當然，關於「使用環境」信息不僅僅包括上述例子中同一應用程式的不同使用場景，還包括在不同應用程式中對各自的擴展工具的使用。例如，如果用戶在使用某應用程式A的過程中，對某擴展工具B的喜好程度比較高，則可以在用戶使用與應用程式A相似的應用程式C時，向用戶推薦與擴展工具B具有相似性的擴展工具D，等等。在實際應用中，應用程式上的相似性可能體現在，不同的應用程式開發者提供的具有同一或相似功能的應用程式，因此，也可以將這種應用程式稱為同類的應用程式。例如，用戶可能在自己的計算機中安裝了兩款不同的瀏覽器，就相當於用戶安裝了兩個同類的應用程式，等等。具體實現時，可以在採集用戶對應用程式的擴展工具的使用情況的同時，還記錄下該擴展工具對應的應用程式信息，這樣，在統計用戶對擴展工具的喜好程度時，就可以分別統計用戶在使用各類應用程式時分別對各個擴展工具的喜好程度。這樣，在向用戶進行擴展工具的推薦時，可以首先判斷用戶當前正在使用的第一應用程式所屬的類別，然後找出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給該用戶。需要說明的是，與前述網站類別相似，應用程式的類別信息可以看作是已知的，例如，預先建立了應用程式的分類列表等等。
[0115]與本發明實施例提供的應用程式擴展工具推薦方法相對應，本發明實施例還提供了一種應用程式擴展工具推薦系統，參見圖2，該系統可以包括:
[0116]使用情況信息採集單元201，用於採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息；
[0117]分析計算單元202，用於通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工
亙.N 9
[0118]推薦單元203，用於從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。[0119]其中，該系統還可以包括:
[0120]使用環境信息採集單元，用於採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息；
[0121]相應的，分析計算單元202具體可以用於:分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0122]推薦單元203具體可以用於:
[0123]針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0124]具體的，擴展工具可以包括瀏覽器的擴展工具，此時，使用環境信息採集單元具體可以用於:採集用戶在使用已安裝的瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網站信息；
[0125]分析計算單元202具體可以用於:
[0126]確定該用戶在瀏覽各類網站時對對已安裝的各個瀏覽器擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在瀏覽各類網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0127]推薦單元203具體可以用於:
[0128]針對用戶當前正在瀏覽的網站所述的類別，選擇出與該用戶在瀏覽該類別網站時達到喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0129]或者，在另一種實現方式下，所述使用環境信息採集單元具體可以用於:
[0130]採集用戶在使用已安裝的擴展工具時對應的應用程式信息；
[0131]相應的，分析計算單元202具體可以用於:
[0132]確定該用戶在使用各類應用程式時對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在使用各類應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；
[0133]推薦單元203具體可以用於:
[0134]針對用戶當前正在使用的應用程式所屬的類別，選擇出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
[0135]具體實現時，所述採集到的使用情況信息包括:正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息，和/或，負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息。
[0136]其中，所述正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0137]在預置時間段內，該用戶分別對已安裝的各個擴展工具的累計使用次數和/或累計使用時間長度；
[0138]所述負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括:
[0139]在預置時間段內，分別將已安裝的各個擴展工具設置為停用狀態的累計時間長度。
[0140]具體的，分析計算單元202可以包括:
[0141]權重賦予子單元，用於為所述累計使用次數和/或累計使用時間長度賦予正的權重值，為所述設置為停用狀態的累計時間長度賦予負的權重值；[0142]計算子單元，用於將所述累計使用次數和/或累計使用時間長度、設置為停用狀態的累計時間長度分別乘以各自的權重值再進行相加，得到用戶對對應擴展工具的喜好程度?目息。
[0143]為了能夠實時反應用戶對各個擴展工具的喜好程度的變化，該系統還可以包括:
[0144]保存單元，用於將該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息進行保存，以便當採集到該用戶的新的使用情況信息時，結合保存的數據，實時確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息。
[0145]在具體實現時，可以以鍵值對的形式對該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度值進行保存。
[0146]並且可以在雲伺服器端進行所述對採集到的使用情況信息進行分析操作，並將所述該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息在所述雲伺服器端進行保存。
[0147]其中，推薦單元203具體可以包括:
[0148]文本匹配子單元，用於採用文本匹配的方式，從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具。
[0149]具體的，文本分類子單元可以包括:
[0150]關鍵詞提取子單元，用於分別從兩個擴展工具的名稱和/或介紹文本中提取出各自包含的關鍵詞；
[0151]相似度計算子單元，用於根據兩個擴展工具中各自包含的關鍵詞總數，以及兩者共有的關鍵詞總數，計算兩者之間的相似度。
[0152]通過本發明實施例提供的上述系統，可以對用戶已安裝的擴展工具的使用情況進行採集，並據此分析出確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，還可以從中選擇出若干個用戶對其喜好程度較高的擴展工具；然後就可以從用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與該用戶喜好程度較高的擴展工具具有相同或者相似的擴展工具推薦給用戶。可見，相當於推薦的擴展工具是根據用戶的喜好選出的，因此，實現了針對用戶的個性化推薦，能夠提高用戶接受推薦並安裝被推薦的擴展工具的概率，使得被推薦的擴展工具能夠得到有效的應用。並且，選擇的範圍可以是尚未安裝的全部擴展工具，包括新上線的擴展工具，因此，新上線的擴展工具也可以獲得與其他擴展工具同等的推薦機會。另外，從用戶角度而言，如果推薦的擴展工具正好是用戶需要的，則用戶可以不必再去眾多的擴展工具組成的列表中去查找，節省了用戶的時間和精力。
[0153]通過以上的實施方式的描述可知，本領域的技術人員可以清楚地了解到本發明可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品可以存儲在存儲介質中，如R0M/RAM、磁碟、光碟等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。
[0154]本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於裝置或系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述得比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置及系統實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位於一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創造性勞動的情況下，即可以理解並實施。
[0155]以上對本發明所提供的應用程式擴展工具推薦方法及系統，進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在【具體實施方式】及應用範圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
【權利要求】
1.一種應用程式擴展工具推薦方法，其特徵在於，包括: 採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息； 通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，還包括: 採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息； 所述確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括: 分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的功能相似度達到第二預置條件的擴展工具包括: 針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述擴展工具包括瀏覽器的擴展工具，所述採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息包括: 採集用戶在使用已安裝的瀏覽`器擴展工具時正在瀏覽的網站信息； 所述分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括: 確定該用戶在瀏覽各類網站時對已安裝的各個瀏覽器擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在瀏覽各類網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶包括: 針對用戶當前正在瀏覽的網站所屬的類別，選擇出與該用戶在瀏覽該類別網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
4.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息包括: 採集用戶在使用已安裝的擴展工具時對應的應用程式信息； 所述分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具包括: 確定該用戶在使用各類應用程式時對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在使用各類應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶包括: 針對用戶當前正在使用的應用程式所屬的類別，選擇出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特徵在於，所述採集到的使用情況信息包括:正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息，和/或，負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息。
6.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括: 在預置時間段內，該用戶分別對已安裝的各個擴展工具的累計使用次數和/或累計使用時間長度； 所述負面反應該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括: 在預置時間段內，分別將已安裝的各個擴展工具設置為停用狀態的累計時間長度。
7.根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，所述確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息包括: 為所述累計使用次數和/或累計使用時間長度賦予正的權重值，為所述設置為停用狀態的累計時間長度賦予負的權重值； 將所述累計使用次數和/或累計使用時間長度、設置為停用狀態的累計時間長度分別乘以各自的權重值再進行相加，得到用戶對對應擴展工具的喜好程度信息。
8.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特徵在於，還包括: 將該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息進行保存，以便當採集到該用戶的新的使用情況信息時，結合保存的數據，實時確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息。
9.根據權利要求8所述的方法，其特徵在於，以鍵值對的形式對該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度值進行保存。
10.根據權利要求8所述的方法，其特徵在於，在雲伺服器端進行所述對採集到的使用情況信息進行分析的操作，並將所述該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息在所述雲伺服器端進行保存。
11.根據權利要求1至4任一項所述方法，其特徵在於，所述從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具包括: 採用文本匹配的方式，從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具。
12.根據權利要求11所述的方法，其特徵在於，通過以下方式獲取兩個擴展工具之間的相似度: 分別從兩個擴展工具的名稱和/或介紹文本中提取出各自包含的關鍵詞； 根據兩個擴展工具中各自包含的關鍵詞總數，以及兩者共有的關鍵詞總數，計算兩者之間的相似度。
13.一種應用程式擴展工具推薦系統，其特徵在於，包括: 使用情況信息採集單元，用於採集用戶對已安裝的擴展工具的使用情況信息； 分析計算單元，用於通過對採集到的使用情況信息進行分析，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並選擇出喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具；推薦單元，用於從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，並推薦給該用戶。
14.根據權利要求13所述的系統，其特徵在於，還包括: 使用環境信息採集單元，用於採集用戶在使用已安裝的擴展工具時的使用環境信息；所述分析計算單元具體用於:分別針對各種使用環境，確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在各種使用環境下喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述推薦單元具體用於: 針對該用戶當前所處的使用環境，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
15.根據權利要求14所述的系統，其特徵在於，所述擴展工具包括瀏覽器的擴展工具，所述使用環境信息採集單元具體用於: 採集用戶在使用已安裝的瀏覽器擴展工具時正在瀏覽的網站信息； 所述分析計算單元具體用於: 確定該用戶在瀏覽各類網站時對對已安裝的各個瀏覽器擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在瀏覽各類網站時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述推薦單元具體用於: 針對用戶當前正在瀏覽的網站所屬的類別，選擇出與該用戶在瀏覽該類別網站時達到喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
16.根據權利要求14所述的系統，其特徵在於，所述使用環境信息採集單元具體用於: 採集用戶在使用已安裝的擴展工具時對應的應用程式信息； 所述分析計算單元具體用於: 確定該用戶在使用各類應用程式時對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息，並分別選擇出在使用各類應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具； 所述推薦單元具體用於: 針對用戶當前正在使用的應用程式所屬的類別，選擇出與該用戶在使用該類別應用程式時喜好程度信息達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具，推薦給用戶。
17.根據權利要求13至16任一項所述的系統，其特徵在於，所述採集到的使用情況信息包括:正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息，和/或，負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息。
18.根據權利要求17所述的系統，其特徵在於，所述正面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括: 在預置時間段內，該用戶分別對已安裝的各個擴展工具的累計使用次數和/或累計使用時間長度； 所述負面反映該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度的信息包括: 在預置時間段內，分別將已安裝的各個擴展工具設置為停用狀態的累計時間長度。
19.根據權利要求18所述的系統，其特徵在於，所述分析計算單元包括:權重賦予子單元，用於為所述累計使用次數和/或累計使用時間長度賦予正的權重值，為所述設置為停用狀態的累計時間長度賦予負的權重值； 計算子單元，用於將所述累計使用次數和/或累計使用時間長度、設置為停用狀態的累計時間長度分別乘以各自的權重值再進行相加，得到用戶對對應擴展工具的喜好程度信肩、O
20.根據權利要求13至16任一項所述的系統，其特徵在於，還包括: 保存單元，用於將該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息進行保存，以便當採集到該用戶的新的使用情況信息時，結合保存的數據，實時確定該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息。
21.根據權利要求20所述的系統，其特徵在於，以鍵值對的形式對該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度值進行保存。
22.根據權利要求20所述的系統，其特徵在於，在雲伺服器端進行所述對採集到的使用情況信息進行分析操作，並將所述該用戶對已安裝的各個擴展工具的喜好程度信息在所述雲伺服器端進行保存。
23.根據權利要求13至16任一項所述系統，其特徵在於，所述推薦單元包括: 文本匹配子單元，用於採用文本匹配的方式，從該用戶尚未安裝的擴展工具中，選擇出與所述達到第一預置條件的擴展工具的相似度達到第二預置條件的擴展工具。
24.根據權利要求23所述的系統，其特徵在於，所述文本分類子單元包括: 關鍵詞提取子單元，用於分別從兩`個擴展工具的名稱和/或介紹文本中提取出各自包含的關鍵詞； 相似度計算子單元，用於根據兩個擴展工具中各自包含的關鍵詞總數，以及兩者共有的關鍵詞總數，計算兩者之間的相似度。
【文檔編號】G06F17/30GK103455522SQ201210181945
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2012年6月4日 優先權日:2012年6月4日
【發明者】李欣 申請人:北京搜狗科技發展有限公司