模型 參數(shù)，由狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型。
[0190] 下載量預(yù)測(cè)模塊1050,用于通過(guò)構(gòu)建的狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)應(yīng)用資源的未來(lái)下載 量。
[0191] 推薦執(zhí)行模塊1070,用于按照應(yīng)用資源的未來(lái)下載量在應(yīng)用獲取平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用資 源的推薦。
[0192] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過(guò)硬件 來(lái)完成，也可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀 存儲(chǔ)介質(zhì)中，上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤(pán)或光盤(pán)等。
[0193] 雖然已參照幾個(gè)典型實(shí)施方式描述了本發(fā)明，但應(yīng)當(dāng)理解，所用的術(shù)語(yǔ)是說(shuō)明和 示例性、而非限制性的術(shù)語(yǔ)。由于本發(fā)明能夠以多種形式具體實(shí)施而不脫離發(fā)明的精神或 實(shí)質(zhì)，所以應(yīng)當(dāng)理解，上述實(shí)施方式不限于任何前述的細(xì)節(jié)，而應(yīng)在隨附權(quán)利要求所限定的 精神和范圍內(nèi)廣泛地解釋?zhuān)虼寺淙霗?quán)利要求或其等效范圍內(nèi)的全部變化和改型都應(yīng)為隨 附權(quán)利要求所涵蓋。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種資源的請(qǐng)求量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取資源所對(duì)應(yīng)的歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列，在所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列中提取設(shè)定時(shí)間 長(zhǎng)度的最近歷史請(qǐng)求量； 根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由所述狀態(tài)變量和 模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型； 通過(guò)構(gòu)建的所述狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)所述資源的未來(lái)請(qǐng)求量。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述時(shí)間序列進(jìn)行參數(shù)估計(jì)處到 狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型的步驟之前，所述方 法還包括： 對(duì)所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別，所述類(lèi)型為平穩(wěn)型或非平穩(wěn)型。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列進(jìn)行類(lèi)型 識(shí)別的步驟包括： 運(yùn)算所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列的波動(dòng)率； 根據(jù)所述波動(dòng)率和設(shè)定的閾值得到所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列的類(lèi)型為平穩(wěn)型或非平 穩(wěn)型的類(lèi)型識(shí)別結(jié)果。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述類(lèi)型為非平穩(wěn)型，所述對(duì)所述歷史請(qǐng) 求量時(shí)間序列進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別的步驟之后，所述方法還包括： 在搜索數(shù)據(jù)和/或社交數(shù)據(jù)中為所述狀態(tài)空間模型的構(gòu)建挖掘相關(guān)的解釋變量時(shí)間序 列； 通過(guò)所述解釋變量時(shí)間序列和所述最近歷史請(qǐng)求量之間的相關(guān)性運(yùn)算，在挖掘的所述 解釋變量時(shí)間序列中選取引入所述狀態(tài)空間模型的解釋變量時(shí)間序列。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述在搜索數(shù)據(jù)和/社交數(shù)據(jù)中為所述狀 態(tài)空間模型的構(gòu)建挖掘相關(guān)的解釋變量時(shí)間序列的步驟包括： 在所述搜索數(shù)據(jù)和/或社交數(shù)據(jù)中匹配得到與所述資源相關(guān)的關(guān)鍵詞； 根據(jù)設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度獲取所述關(guān)鍵詞相關(guān)的熱度時(shí)間序列作為構(gòu)建所述狀態(tài)空間模型 相關(guān)的解釋變量時(shí)間序列。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)所述解釋變量時(shí)間序列和所述最 近歷史請(qǐng)求量之間的相關(guān)性運(yùn)算，在挖掘的所述解釋變量時(shí)間序列中選取引入所述狀態(tài)空 間模型的解釋變量時(shí)間序列的步驟包括： 進(jìn)行所述解釋變量時(shí)間序列和所述最近歷史請(qǐng)求量之間的相關(guān)性運(yùn)算，得到所述解釋 變量時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)值； 根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)值在挖掘的所述解釋變量時(shí)間序列中選取引入狀態(tài) 空間模型的解釋變量時(shí)間序列。7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量進(jìn)行參數(shù)估 計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型的步驟包括： 根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量和引入所述狀態(tài)空間模型的解釋變量時(shí)間序列進(jìn)行遞歸運(yùn) 算求解得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)； 使用所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)進(jìn)行所述狀態(tài)空間模型的建模。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 根據(jù)所述資源的未來(lái)請(qǐng)求量進(jìn)行所述資源的推薦。9. 一種應(yīng)用資源推薦方法，其特征在于，包括： 獲取應(yīng)用獲取平臺(tái)中各應(yīng)用資源所分別對(duì)應(yīng)的歷史下載量時(shí)間序列，在所述歷史下載 量時(shí)間序列中提取設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度的最近歷史下載量； 根據(jù)所述最近歷史下載量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由所述狀態(tài)變量和 模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型； 通過(guò)構(gòu)建的所述狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)所述應(yīng)用資源的未來(lái)下載量； 按照所述應(yīng)用資源的未來(lái)下載量在所述應(yīng)用獲取平臺(tái)進(jìn)行所述應(yīng)用資源的推薦。10. -種資源的請(qǐng)求量預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括： 目標(biāo)序列獲取模塊，用于獲取資源所對(duì)應(yīng)的歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列，在所述歷史請(qǐng)求量 時(shí)間序列中提取設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度的最近歷史請(qǐng)求量； 估計(jì)模塊，用于根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由 所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型； 預(yù)測(cè)模塊，用于通過(guò)構(gòu)建的所述狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)所述資源的未來(lái)請(qǐng)求量。11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 類(lèi)型識(shí)別模塊，用于對(duì)所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列進(jìn)行類(lèi)型識(shí)別，所述類(lèi)型為平穩(wěn)型或 非平穩(wěn)型。12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述類(lèi)型識(shí)別模塊包括： 波動(dòng)率運(yùn)算單元，用于運(yùn)算歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列的波動(dòng)率； 結(jié)果輸出單元，用于根據(jù)所述波動(dòng)率和設(shè)定的閾值得到所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列的類(lèi) 型為平穩(wěn)型或非平穩(wěn)型的類(lèi)型識(shí)別結(jié)果。13. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述類(lèi)型為非平穩(wěn)型，所述裝置還包括： 解釋變量挖掘模塊，用于在搜索數(shù)據(jù)和/或社交數(shù)據(jù)中為所述狀態(tài)空間模型的構(gòu)建挖 掘相關(guān)的解釋變量時(shí)間序列； 解釋變量選取模塊，用于通過(guò)所述解釋變量時(shí)間序列和所述最近歷史請(qǐng)求量之間的相 關(guān)性運(yùn)算，在挖掘的所述解釋變量時(shí)間序列中選取引入所述狀態(tài)空間模型的解釋變量時(shí)間 序列。14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述解釋變量挖掘模塊包括： 匹配單元，用于在所述搜索數(shù)據(jù)和/或社交數(shù)據(jù)中匹配得到與所述資源相關(guān)的關(guān)鍵詞； 序列獲取單元，用于根據(jù)設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度獲取所述關(guān)鍵詞相關(guān)的熱度時(shí)間序列作為構(gòu)建 所述狀態(tài)空間模型相關(guān)的解釋時(shí)間序列。15. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述解釋變量選取模塊包括： 相關(guān)性運(yùn)算單元，用于進(jìn)行所述解釋變量時(shí)間序列和所述最近歷史請(qǐng)求量之間的相關(guān) 性運(yùn)算，得到所述解釋變量時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)值； 選擇執(zhí)行單元，用于根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)值在挖掘的所述解釋變量時(shí)間序 列中選取引入狀態(tài)空間模型的解釋變量時(shí)間序列。16. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述估計(jì)模塊包括： 數(shù)值求解單元，用于根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量和引入所述狀態(tài)空間模型的解釋變量時(shí) 間序列進(jìn)行遞歸運(yùn)算求解得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)； 建模執(zhí)行單元，用于使用所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)進(jìn)行所述狀態(tài)空間模型的建模。17. 根據(jù)權(quán)利要求10所述訴裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 資源推薦模塊，用于根據(jù)所述資源的未來(lái)請(qǐng)求量進(jìn)行所述資源的推薦。18. -種應(yīng)用資源推薦裝置，其特征在于，包括： 應(yīng)用的目標(biāo)序列獲取模塊，用于獲取應(yīng)用獲取平臺(tái)中各應(yīng)用資源所分別對(duì)應(yīng)的歷史下 載量時(shí)間序列，在所述歷史下載量時(shí)間序列中提取設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度的最近歷史下載量； 參數(shù)估計(jì)模塊，用于根據(jù)所述最近歷史下載量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參 數(shù)，由所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型； 下載量預(yù)測(cè)模塊，用于通過(guò)構(gòu)建的所述狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)所述應(yīng)用資源的未來(lái)下載 量； 推薦執(zhí)行模塊，用于按照所述應(yīng)用資源的未來(lái)下載量在所述應(yīng)用獲取平臺(tái)進(jìn)行所述應(yīng) 用資源的推薦。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供了一種資源的請(qǐng)求量預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：獲取資源所對(duì)應(yīng)的歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列，在所述歷史請(qǐng)求量時(shí)間序列中提取設(shè)定時(shí)間長(zhǎng)度的最近歷史請(qǐng)求量；根據(jù)所述最近歷史請(qǐng)求量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得到狀態(tài)變量和模型參數(shù)，由所述狀態(tài)變量和模型參數(shù)構(gòu)建狀態(tài)空間模型；通過(guò)構(gòu)建的所述狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)所述資源的未來(lái)請(qǐng)求量。此外，還提供了一種與該方法匹配的應(yīng)用資源推薦方法和裝置。上述資源的請(qǐng)求量預(yù)測(cè)方法、應(yīng)用推薦方法和裝置能夠?qū)Y源的請(qǐng)求量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
【IPC分類(lèi)】G06F17/30
【公開(kāi)號(hào)】CN105701207
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201610019571
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【公開(kāi)日】2016年6月22日
【申請(qǐng)日】2016年1月12日