[發明專利]應用程序優化方法、裝置、電子設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202010260319.3 | 申請日: | 2020-04-03 |
| 公開(公告)號: | CN111459783B | 公開(公告)日: | 2023-04-18 |
| 發明(設計)人: | 蔣曉明;王迪;戴魏巍 | 申請(專利權)人: | 北京字節跳動網絡技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34 |
| 代理公司: | 北京遠智匯知識產權代理有限公司 11659 | 代理人: | 范坤坤 |
| 地址: | 100041 北京市石景山區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 應用程序 優化 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種應用程序優化方法,其特征在于,包括:
獲取應用程序的用戶數據,并統計留存用戶數據,所述留存用戶數據包括:至少兩個時間段內的滿足信息推送條件的留存用戶和滿足信息不推送條件的留存用戶;
根據所述留存用戶數據、以及預先建立的用戶數與應用評價值的關系圖,確定應用評價值的變化參數;
根據所述變化參數,確定所述應用程序的優化類型,以指示對所述應用程序進行優化;
其中,所述用戶數與應用評價值的關系圖用于描述用戶數與應用評價值的關系,所述用戶數的累計值表征留存用戶數,所述應用評價值用于描述用戶對應用程序的體驗值或者是容忍度,所述應用評價值的變化參數用于描述所述應用評價值隨著留存用戶的變化而變化的情況。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在根據所述留存用戶數據、以及預先建立的用戶數與應用評價值的關系圖,確定應用評價值的變化參數之前,還包括:
獲取所述應用程序的用戶行為數據,所述用戶行為數據包括下述至少一項:問卷調查數據、使用時長、使用次數和使用頻率;
根據所述用戶行為數據,確定各用戶匹配的應用評價值;
統計各所述應用評價值與匹配的用戶數,并建立用戶數與應用評價值的關系圖。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述統計留存用戶數據,包括:
獲取第一時間段內滿足所述信息推送條件的第一留存率,以及滿足所述信息不推送條件的第二留存率,形成所述第一時間段內的第一留存用戶組;
獲取第二時間段內滿足所述信息推送條件的第一留存率,以及滿足所述信息不推送條件的第二留存率,形成所述第二時間段內的第二留存用戶組;其中,所述第一時間段和所述第二時間段間隔預設時長,且所述第一時間段的時長和所述第二時間段的時長相等;
將各所述留存用戶組作為留存用戶數據。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述獲取第一時間段內滿足所述信息推送條件的第一留存率,以及滿足所述信息不推送條件的第二留存率,包括:
獲取所述應用程序在推送目標信息的運行環境下的新增用戶以及各所述新增用戶中在次日繼續使用所述應用程序的留存用戶,并計算次日留存率,作為滿足所述信息推送條件的第一留存率;
獲取所述應用程序在未推送目標信息的運行環境下的新增用戶以及各所述新增用戶中在次日繼續使用所述應用程序的留存用戶,并計算次日留存率,作為滿足所述信息不推送條件的第二留存率。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據所述留存用戶數據、以及預先建立的用戶數與應用評價值的關系圖,確定應用評價值的變化參數,包括:
分別計算各所述留存用戶組中第一留存率和第二留存率之間的差值,作為各所述留存用戶組匹配的推送影響值;
計算所述第一留存用戶組匹配的推送影響值減去所述第二留存用戶組匹配的推送影響值的差值,作為推送影響差值;
獲取預先建立的用戶數與應用評價值的關系圖;
分別將各所述留存用戶組中的留存率映射到所述關系圖中,確定各所述留存率匹配的應用評價值;
分別計算每個所述留存用戶組中各所述留存率的應用評價值之間的差值,作為所述留存用戶組匹配的應用評價影響值;
計算所述第一留存用戶組匹配的應用評價影響值減去所述第二留存用戶組匹配的應用評價影響值的差值,作為應用評價影響差值;
將所述推送影響差值和所述應用評價影響差值,作為應用評價值的變化參數。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述根據所述變化參數,確定所述應用程序的優化類型,包括:
如果所述推送影響差值為正,且大于等于影響閾值,則確定影響類型包括性能負向影響推送類型;
如果所述應用評價影響差值為負,且小于評價閾值,則確定影響類型包括推送負向影響類型;
其中,所述第一時間段對應時刻前于所述第二時間段對應的時刻;
如果影響類型包括推送負向影響類型,確定優化類型包括推送信息優化;
如果影響類型包括性能負向影響推送類型,確定優化類型包括性能優化。
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