一种应用的推荐方法、系统及服务器.pdf

本发明实施例适用于通信技术领域，提供了一种应用的推荐方法、系统及服务器，所述方法包括：接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数；接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。本发明实施例，服务器推荐给终端的应用是活跃指数高的应用，针对终端具有较好的兼容性。

权利要求书
1.  一种应用的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采集的静态数 据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；
根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数；
接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表请求查找各应用在 与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指数高于预设第一活 跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。

2.  如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一应用行为数据包括 以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时间、退 出时间和卸载时间。

3.  如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一应用行为数 据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数包括：
计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和；
根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某 一类型的终端上的活跃指数。

4.  如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算各应用在某一类型的 终端上的应用活跃度之和包括：
根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长； 和/或
根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的运行时 长；和/或
根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上的活跃时 长；和/或
根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的后台运 行时长；和/或
计算各应用在每个终端上的日激活次数；
根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日激活次数 中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在某一类型的 终端上的应用活跃度之和。

5.  如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述数据还包括至 少一台终端采集的第二应用行为数据，在所述接收第一终端发送的应用列表请 求，根据所述应用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上 的活跃指数，将活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终 端之前，所述方法包括：
根据所述第二应用数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数；
在所述接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表请求查找各 应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指数高于预设 第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端之后，所述方法还包括：
根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各应用在不同类型的终端上 的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标签信息，和/或，根 据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在所述第一终端上的喜 好指数的标签信息；
发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据推荐给所述第 一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择 应用。

6.  如权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

7.  如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二应用行 为数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数包括：
根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的流量消耗指 数；和/或
根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应用的内存占 用指数；和/或
根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应用的电量消 耗指数。

8.  一种应用的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采集的静态数 据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静态数据用于标识终端 的类型；
根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数， 和/或，根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的喜好指 数；
查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数和/或喜好 指数；
根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各应用在不同类型的终端上 的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标签信息，和/或，根 据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在所述第一终端上的喜 好指数的标签信息；
发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所 述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述第一终端上的活跃指数 和/或喜好指数的标签信息选择应用。

9.  如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一应用行为数据包括 以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时间、退 出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

10.  如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一应用行为 数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数包括：
计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和；
根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某 一类型的终端上的活跃指数；
所述根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数 包括：
根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的流量消耗指 数；和/或
根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应用的内存占 用指数；和/或
根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应用的电量消 耗指数。

11.  如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述计算各应用在某一类型 的终端上的应用活跃度之和包括：
根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长； 和/或
根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的运行时 长；和/或
根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上的活跃时 长；和/或
根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的后台运 行时长；和/或
计算各应用在每个终端上的日激活次数；
根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日激活次数 中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在某一类型的 终端上的应用活跃度之和。

12.  一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
上报数据接收单元，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至 少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端 的类型；
活跃指数计算单元，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数；
应用推荐单元，用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列 表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃 指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。

13.  如权利要求12所述的服务器，其特征在于，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间。

14.  如权利要求13所述的服务器，其特征在于，所述活跃指数计算单元 包括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数。

15.  如权利要求14所述的服务器，其特征在于，所述应用活跃度之和计 算模块包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应 用在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时 长、后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终 端上的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。

16.  如权利要求12-15任一项所述的服务器，其特征在于，所述数据还包 括至少一台终端采集的第二应用行为数据，所述服务器还包括：
喜好指数计算单元，用于根据所述第二应用数据得到各应用在不同类型终 端上的喜好指数；
所述服务器还包括：
标签信息生成单元，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
标签信息发送单元，用于发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终 端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终 端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息选择应用。

17.  如权利要求16所述的服务器，其特征在于，所述第二应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运行消耗的电 量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

18.  如权利要求16或17所述的服务器，其特征在于，所述喜好指数计算 单元包括：
流量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报 的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占用 上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗 上报的次数计算应用的电量消耗指数。

19.  一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
数据接收单元，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一 台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静 态数据用于标识终端的类型；
活跃指数计算单元，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数，和/或，喜好指数计算单元，用于根据所述第二应用 行为数据得到各应用在不同类型的终端上的喜好指数；
指数查找单元，用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的 活跃指数和/或喜好指数；
标签信息生成单元，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
标签信息发送单元，用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所 述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。

20.  如权利要求19所述的服务器，其特征在于，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

21.  如权利要求20所述的服务器，其特征在于，所述活跃指数计算单元包 括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数；
所述喜好指数计算单元包括：
流量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上 报的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算子模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占 用上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消 耗上报的次数计算应用的电量消耗指数。

22.  如权利要求21所述的服务器，其特征在于，所述活跃度之和计算模块 包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用 在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时 长、后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终 端上的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。

23.  一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
接口，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采 集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；
处理器，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上 的活跃指数；
所述接口，还用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表 请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指 数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。

24.  如权利要求23所述的服务器，其特征在于，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间。

25.  如权利要求24所述的服务器，其特征在于，所述处理器先计算各应用 在某一类型的终端上的应用活跃度之和，再根据所述应用活跃度之和、某一种 类型的终端的用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数。

26.  如权利要求25所述的服务器，其特征在于，所述处理器根据所述卸 载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长；和/或
所述处理器根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的 运行时长；和/或
所述处理器根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上 的活跃时长；和/或
所述处理器根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的 后台运行时长；和/或
所述处理器计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日 激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
所述处理器对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在 某一类型的终端上的应用活跃度之和。

27.  如权利要求23-26任一项所述的服务器，其特征在于，所述数据还包 括至少一台终端采集的第二应用行为数据，所述处理器，还用于根据所述第二 应用数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数；
所述处理器还用于先根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各应用 在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标 签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在 所述第一终端上的喜好指数的标签信息，再发送推荐给所述第一终端的各应用 在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以 便所述第一终端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活 跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。

28.  如权利要求27所述的服务器，其特征在于，所述第二应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运行消耗的电 量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

29.  如权利要求27或28所述的服务器，其特征在于，所述处理器根据应 用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应 用的内存占用指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应 用的电量消耗指数。

30.  一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
接口，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采 集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静态数据用 于标识终端的类型；
处理器，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上 的活跃指数，和/或，用于根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型 的终端上的喜好指数；
所述处理器，还用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的 活跃指数和/或喜好指数，并根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
所述接口，还用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指 数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述第一 终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。

31.  如权利要求30所述的服务器，其特征在于，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。

32.  如权利要求31所述的服务器，其特征在于，所述处理器先计算各应 用在某一类型的终端上的应用活跃度之和，再根据所述应用活跃度之和、某一 种类型的终端的用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的 流量消耗指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应 用的内存占用指数；和/或
所述处理器所述根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计 算应用的电量消耗指数。

33.  如权利要求32所述的服务器，其特征在于，所述处理器根据所述卸 载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长；和/或
所述处理器根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的 运行时长；和/或
所述处理器根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上 的活跃时长；和/或
所述处理器根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的 后台运行时长；和/或
所述处理器计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和 日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
所述处理器对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在 某一类型的终端上的应用活跃度之和。

34.  一种应用的推荐系统，其特征在于，所述系统包括至少一个终端，所 述系统还包括如权利要求12至22或者如权利要求23至33所述的服务器，所 述服务器与各个终端连接。

说明书一种应用的推荐方法、系统及服务器
技术领域
本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种应用的推荐方法、系统及服务 器。
背景技术
终端的多样化，是所有应用开发者和发行渠道不得不面对的一个棘手问 题。不同的操作系统、不同的硬件，在移植和适配上都需要投入大量的工作 量。
对于同一类操作系统，如安卓Android，现网存在大量的不同版本的 Android系统，也存在各种不同厂家定制的只读内存(Read-Only Memory， ROM)，大量的设备型号，使得Android应用不太可能进行全面的覆盖测试。 同一款应用在不同设备上，经常会出现各种兼容性问题，包括无法安装，无法 运行，或者运行后部分功能无法正常使用等。
发明内容
本发明实施例提供一种应用的推荐方法、系统及服务器，以解决现有技术 提供的推荐方法，推荐给终端用户的应用，在终端上运行时，经常会出现应用 与终端不兼容的问题。
第一方面，提供一种应用的推荐方法，所述方法包括：
接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采集的静态数 据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；
根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数；
接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表请求查找各应用在 与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指数高于预设第一活 跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
在第一种可能的实现方式中，结合第一方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述根据 所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数包括：
计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和；
根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某 一类型的终端上的活跃指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式，所述计算 各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和包括：
根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长； 和/或
根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的运行时长； 和/或
根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上的活跃时 长；和/或
根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的后台运行时 长；和/或
计算各应用在每个终端上的日激活次数；
根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日激活次数 中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在某一类型的 终端上的应用活跃度之和。
在第四种可能的实现方式中，结合第一方面以及第一种可能的方式 至第三种可能的实现方式任一种，所述数据还包括至少一台终端采集的第二 应用行为数据，在所述接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表 请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指 数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端之前或之后，所述方 法包括：
根据所述第二应用数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数；
在所述接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表请求查找各 应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指数高于预设 第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端之后，所述方法还包括：
根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数和/或喜好指数生成各应用 在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息；
发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据推荐给所述第 一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择 应用。
在第五种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式，所述第二 应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运 行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第六种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式或第五种 可能的实现方式，所述根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型终 端上的喜好指数包括：
根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的流量消耗指 数；和/或
根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应用的内存占 用指数；和/或
根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应用的电量消 耗指数。
第二方面，提供一种应用的推荐方法，所述方法包括：
接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采集的静态数 据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静态数据用于标识终端 的类型；
根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数， 和/或，根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的喜好指 数根据所述第一应用行为数据和/或所述第二应用得到各应用在不同类型的终 端上的活跃指数和/或喜好指数；
查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数和/或喜好 指数；
根据各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数和/或喜好 指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息；
发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所 述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述第一终端上的活跃指数 和/或喜好指数的标签信息选择应用。
在第一种可能的实现方式中，结合第二方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述根据 所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数包括：
计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和；
根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某 一类型的终端上的活跃指数；
所述根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型终端上的喜好指数 包括：
根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的流量消耗指 数；和/或
根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应用的内存占 用指数；和/或
根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应用的电量消 耗指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式，所述计算 各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和包括：
根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长； 和/或
根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的运行时 长；和/或
根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上的活跃时 长；和/或
根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的后台运 行时长；和/或
计算各应用在每个终端上的日激活次数；
根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日激活次数 中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在某一类型的 终端上的应用活跃度之和。
第三方面，提供一种服务器，所述服务器包括：
上报数据接收单元，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至 少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端 的类型；
活跃指数计算单元，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数；
应用推荐单元，用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列 表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃 指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
在第一种可能的实现方式中，结合第三方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述活跃 指数计算单元包括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式中，所述应 用活跃度之和计算模块包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应 用在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时 长、后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终 端上的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
在第四种可能的实现方式中，结合第三方面或者第一种可能的实现 方式至第三种可能的实现方式任一种，所述数据还包括至少一台终端采集 的第二应用行为数据，所述服务器还包括：
喜好指数计算单元，用于根据所述第二应用数据得到各应用在不同类型终 端上的喜好指数；
所述服务器还包括：
标签信息生成单元，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
标签信息发送单元，用于发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终 端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终 端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息选择应用。
在第五种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式，所述第二 应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运 行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第六种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式或者第五 种可能的实现方式，所述喜好指数计算单元包括：
流量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报 的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占用 上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗 上报的次数计算应用的电量消耗指数。
第四方面，提供一种服务器，所述服务器包括：
数据接收单元，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一 台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静 态数据用于标识终端的类型；
活跃指数计算单元，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数，和/或，喜好指数计算单元，用于根据所述第二应用 行为数据得到各应用在不同类型的终端上的喜好指数；
指数查找单元，用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的 活跃指数和/或喜好指数；
标签信息生成单元，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
标签信息发送单元，用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所 述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
在第一种可能的实现方式中，结合第四方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述活跃 指数计算单元包括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数；
所述喜好指数计算单元包括：
流量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上 报的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算子模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占 用上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消 耗上报的次数计算应用的电量消耗指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式中，所述活 跃度之和计算模块包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用 在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时 长、后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终 端上的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
第五方面，提供一种服务器，所述服务器包括：
接口，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采 集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；
处理器，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上 的活跃指数；
所述接口，还用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用列表 请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活跃指 数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
在第一种可能的实现方式中，结合第三方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述处理 器先计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和，再根据所述应用活跃 度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃 指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式，所述处理 器根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长；和 /或
所述处理器根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的 运行时长；和/或
所述处理器根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上 的活跃时长；和/或
所述处理器根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的 后台运行时长；和/或
所述处理器计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日 激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
所述处理器对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在 某一类型的终端上的应用活跃度之和。
在第四种可能的实现方式中，结合第五方面以及第一种可能的方式 至第三种可能的实现方式任一种，所述数据还包括至少一台终端采集的第二 应用行为数据，所述处理器，还用于根据所述第二应用数据得到各应用在不同 类型终端上的喜好指数；
所述处理器还用于先根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各应用 在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标 签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在 所述第一终端上的喜好指数的标签信息，再发送推荐给所述第一终端的各应用 在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以 便所述第一终端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活 跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
在第五种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式，所述第二 应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运 行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第六种可能的实现方式中，根据第四种可能的实现方式或者第五 种可能的实现方式，所述处理器根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报 的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应 用的内存占用指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应 用的电量消耗指数。
第六方面，提供一种服务器，所述服务器包括：
接口，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少一台终端采 集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述静态数据用 于标识终端的类型；
处理器，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上 的活跃指数，和/或，用于根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同类型 的终端上的喜好指数；
所述处理器，还用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的 活跃指数和/或喜好指数，并根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数各 应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数 的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应 用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
所述接口，还用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指 数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述第一 终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
在第一种可能的实现方式中，结合第六方面，所述第一应用行为数据 包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间、去激活时 间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
在第二种可能的实现方式中，根据第一种可能的实现方式，所述处理 器先计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和，再根据所述应用活跃 度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃 指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应用的 流量消耗指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应 用的内存占用指数；和/或
所述处理器所述根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计 算应用的电量消耗指数。
在第三种可能的实现方式中，根据第二种可能的实现方式，所述处理 器根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的安装时长；和 /或
所述处理器根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的 运行时长；和/或
所述处理器根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上 的活跃时长；和/或
所述处理器根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的 后台运行时长；和/或
所述处理器计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和 日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度；
所述处理器对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在 某一类型的终端上的应用活跃度之和。
第七方面，提供一种应用的推荐系统，所述系统包括至少一个终端，所述 系统还包括上所述的服务器，所述服务器与各个终端连接。
从上述方案中可以看出，本发明实施例提供的应用的推荐方法，由于推荐 给终端的是在该种类型终端上运行时，活跃指数比较高的应用，因此推荐给终 端的应用，针对终端具有较好的兼容性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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 动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是第一个实施例提供的应用的推荐方法的实现流程图；
图2是本发明第二个实施例提供的应用的推荐方法的实现流程图；
图3是本发明第三个实施例提供的应用的推荐方法的实现流程图；
图4是本发明第四个实施例提供的服务器的结构框图；
图5本发明第五个实施例提供的服务器的结构框图；
图6本发明第六个实施例提供的服务器的结构框图；
图7本发明第七个实施例提供的服务器的结构框图；
图8本发明第八个实施例提供的服务器的结构框图；
图9本发明第九个实施例提供的服务器的结构框图；
图10本发明第十个实施例提供的应用推荐系统的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实 施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅 仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨 在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一 种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含 义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的 列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种 终端、应用行为数据，但这些终端、应用行为数据不应限于这些术语。这些术 语仅用来将终端彼此区分开。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1示出了本发明实施例一提供的应用的推荐方法的实现流程，以服务器 侧为例来进行说明，详述如下：
在步骤S101中，服务器接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至 少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端 的类型。
本发明实施例中，由各个终端负责静态数据和第一应用行为数据的采集。
其中，静态数据是描述终端的静态信息的数据，通过静态数据可以区分不 同类型的终端，静态数据可以包括至少一个以下数据：终端的型号、CPU核 数、总内存大小、可用内存大小、分辨率、OS版本号(Android版本号)。通 过这些静态数据可以区分不同的用户群。
应用行为数据是描述在终端上运行的各应用的行为信息的数据。第一应用 行为数据包括至少一种以下数据：应用的安装时间、启动时间、激活时间(应 用后台运行时，从后台切换到前台的时间)、去激活时间(应用前台运行时， 从前台切换到后台的时间)、退出时间、卸载时间等。
在步骤S102中，服务器根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数。
本发明实施例中，服务器针对终端的类型通过计算以下参数来得到各应用 在某一种类型终端上的活跃指数，其中，下面提到的终端均是某一种类型的终 端：
具体的，计算各应用在某一种类型终端上的活跃指数时，分成以下两个步 骤来执行：
步骤1、计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和，得到∑B， “∑”为求和运算符。
步骤2、根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各 应用在某一类型的终端上的活跃指数A。
具体的，计算用户总数Su，Su＝∑(Users)，其中，用户总数Su为某一种类 型的终端中所包括的终端的数量。
通过公式A＝∑B/Su即可计算得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数 A。
详细的，可以通过以下步骤中的一个或者多个任意多个可能的组合计算各 应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和：
步骤11、根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在每个终端上的 安装时长。
具体的，安装时长Tinst＝卸载时间-安装时间，其中，“-”为减号。
步骤12、根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端上的 运行时长。
具体的，运行时长Trun＝退出时间-启动时间。
步骤13、根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终端上 的活跃时长。
具体的，活跃时长Tactive＝去激活时间-激活时间。
步骤14、根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端上的 后台运行时长。
具体的，后台运行时长Tback＝Trun–Tactive。
步骤15、计算各应用在每个终端上的日激活次数。
具体的，日激活次数Csum＝按日统计的总计或次数。
步骤16、根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长和日 激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃度。
具体的，应用活跃度B＝a1*Csum+a2*Tactive+a3*Trun+a4*Tinst+ a5*Tback，其中，a1+a2+a3+a4+a5＝1。
步骤17、对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应用在 某一种类型的终端上的应用活跃度。
具体的，对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到∑B。
其中，服务器可以根据终端上报的静态数据来确定终端的类型，将上报的 静态数据相同的所有终端作为一种类型的终端。
在步骤S103中，服务器接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应 用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将 活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
在本发明实施例中，服务器计算得到各应用在不同类型终端上的活跃指数 后，存储各应用在不同类型终端上的活跃指数。
第一终端发送应用列表请求至服务器，请求服务器发送推荐的应用的列表 至第一终端，所述应用列表请求中包括所述第一终端的静态数据，所述静态数 据用于标识所述第一终端的类型。
服务器接收到第一终端发送的应用列表请求后，先根据所述应用列表请求 获取所述第一终端的类型，再根据所述终端的类型获取各应用在与所述第一终 端的类型相同的终端上的活跃指数，从中筛选出活跃指数大于预设第一活跃指 数阈值的应用，将由这些应用组成的应用列表发送给所述第一终端，所述第一 终端接收到应用列表后，可以浏览并下载应用列表中的应用。
本实施例提供的应用的推荐方法，由于服务器推荐给第一终端的应用是活 跃指数高的应用，应用活跃指数高，在一定程度上代表应用在第一终端上能够 流畅的运行，服务器所推荐给第一终端的应用，针对第一终端具有较好的兼容 性。
图2示出了本发明实施例二提供的应用的推荐方法的实现流程，以服务器 侧为例来进行说明，详述如下：
在步骤S201中，服务器接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至 少一台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和第二应用行为数据，所述静 态数据用于标识终端的类型。
在本发明实施例中，应用行为数据是描述在终端上运行的各应用的行为信 息的数据。第一应用行为数据包括至少一种以下数据：应用的安装时间、启动 时间、激活时间(应用后台运行时，从后台切换到前台的时间)、去激活时间 (应用前台运行时，从前台切换到后台的时间)、退出时间、卸载时间等。
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存 (激活之后占用的内存、去激活之后占用的内存)、应用每次运行消耗的流 量、应用每次运行消耗的电量。
以下以终端同时上报第一应用行为数据和第二应用行为数据至服务器为例 来进行说明终端上报数据至服务器的过程，详述如下：
终端中包括应用管理App manager(在Android系统上为框架framework)、应 用APP、代理Agent和应用商店客户端Appstore Client，如图2所示。
其中，App manager负责应用APP的启动、停止、激活、去激活等，同 时，App manager能够采集到APP运行时的流量、电量、内存占用情况等。
APP为实际在终端上运行的应用。一个终端上，通常会安装多个APP。
Agent负责数据的采集和上报。
Appstore Client为应用商店客户端(或者是网页)，负责从服务器请求应用列 表并在终端上展示，供用户浏览、下载和安装应用。
App manager在执行应用的相关操作时，将会通知Agent。同时，Agent能 够从App manager获取到指定应用的内存占用、流量消耗、电量消耗等信息。 Agent采集到静态数据、第一应用行为数据和第二应用行为数据后，先保存这 些数据到本地，在这些数据的数据量达到一定大小，或者这些数据的保存时间 超过一定时间后，再发送到服务器。
在步骤S202中，服务器根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型终端上的活跃指数。
在本发明实施例中，服务器根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同 类型终端上的活跃指数，其中，活跃指数的计算过程详见实施例一中的描述， 在此不再赘述。
在步骤S203中，服务器根据所述第二应用数据分别得到各应用在不同类 型终端上的喜好指数。
在本发明实施例中，服务器根据第二应用数据计算各应用在不同类型的终 端上的喜好指数，所述喜好指数包括以下至少一种数据：流量消耗指数、内存 占用指数、电量消耗指数。
其中，根据所述第二应用行为数据计算各应用在不同类型终端上的喜好指 数包括：
服务器根据应用每次运行消耗的流量e以及流量上报的次数Tflow来计算应 用的流量消耗指数。具体为：流量消耗指数E＝Avg(e)/Tflow，其中，“Avg” 是一种求平均值的函数符号。
服务器根据应用每次运行占用的内存m以及内存占用上报的次数Tmemory来计算应用的内存占用指数。具体为：内存占用指数M＝Avg(m)/Tmemory。
服务器根据应用每次运行消耗的电量e以及电量消耗上报的次数Te来计算 应用的电量消耗指数。具体为：电量消耗指数M＝Avg(e)/Te。
需要说明的是，步骤S203可以在步骤S202之前执行，也可以在步骤S204 之后执行。
在步骤S204中，服务器接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应 用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将 活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
在本发明实施例中，服务器计算得到各应用在不同类型终端上的活跃指数 后，存储各应用在不同类型终端上的活跃指数。
第一终端发送应用列表请求至服务器，请求服务器发送推荐的应用的列表 至第一终端，所述应用列表请求中包括所述第一终端的静态数据，所述静态数 据用于标识所述第一终端的类型。
服务器接收到第一终端发送的应用列表请求后，先根据所述应用列表请求 获取所述第一终端的类型，再根据所述终端的类型获取各应用在与所述第一终 端的类型相同的终端上的活跃指数，从中筛选出活跃指数大于预设第一阈值的 应用，将由这些应用组成的应用列表发送给所述第一终端，所述第一终端接收 到应用列表后，可以浏览并下载应用列表中的应用。
在步骤S205中，服务器根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数生 成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标签信息，和/或，根据推荐给所述 第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在所述第一终端上的喜好指数的标签 信息。
本发明实施例中，服务器根据预先设置的第二和第三活跃指数阈值，通过 该第二和第三活跃指数阈值将推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数划分为 3个区间，对大于第三活跃指数阈值的活跃指数，设置其对应的标签信息为 高；对小于第三活跃指数阈值，大于第二活跃指数阈值的活跃指数，设置其对 应的标签信息为中；对于小于第二活跃指数阈值的活跃指数，设置其对应的标 签信息为低。其中，第三活跃指数阈值大于第二活跃指数阈值，第二活跃指数 阈值大于第一活跃指数阈值。
对喜好指数中的内存占用指数、流量消耗指数、电量消耗指数的标签信息 的设置与活跃指数相同，在此不再赘述。设置好的标签信息如下所示：
应用活跃指数：高、中、低
内存占用指数：高、中、低
流量消耗指数：高、中、低
电量消耗指数：高、中、低
后台运行：是、否
在步骤S206中，服务器发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终 端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终 端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息选择应用。
本发明实施例中，服务器生成推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终 端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息后，发送推荐给所述第一终端的各 应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至第一终端，第 一终端接收并显示推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数 和/或喜好指数的标签信息，第一终端的用户根据推荐给所述第一终端的各应 用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择自己需要的应 用来下载、安装。
总之，本实施例提供的应用的推荐方法，先将活跃指数高于预设第一活跃 指数阈值的应用推荐给第一终端，再计算推荐给所述第一终端的各应用在所述 第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息并发送推荐给所述第一终端 的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息给第一终 端，以便第一终端的用户可以根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终 端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息，按照自己的喜好选择一种或者多 种应用来下载、安装，真正的反映了用户的喜好需求。
图3示出了本发明实施例三提供的应用的推荐方法的实现流程，以服务器 侧为例来进行说明，详述如下：
在步骤S301中，服务器接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至 少一台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所 述静态数据用于标识终端的类型。
在本发明实施例中，第一应用行为数据包括至少一种以下数据：应用的安 装时间、启动时间、激活时间(应用后台运行时，从后台切换到前台的时间)、 去激活时间(应用前台运行时，从前台切换到后台的时间)、退出时间、卸载 时间等。
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存 (激活之后占用的内存、去激活之后占用的内存)、应用每次运行消耗的流 量、应用每次运行消耗的电量。
服务器接收到的数据中可以包括第一应用行为数据和第二应用行为数据， 也可以只包括第一应用行为数据或者第二应用行为数据中的一种数据。
在步骤S302中，服务器根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类 型的终端上的活跃指数，和/或，根据所述第二应用行为数据得到各应用在不 同类型的终端上的喜好指数。
在步骤S303中，服务器查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端 上的活跃指数和/或喜好指数。
在本发明实施例中，服务器获取第一终端的类型，根据所述第一终端的类 型获取各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数和/或喜好指 数。
在步骤S304中，服务器根据各应用在与所述第一终端的类型相同的终端 上的活跃指数和/或喜好指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息。
在本发明实施例中，标签信息的生成过程详见实施例二中的描述，在此不 再赘述。
在步骤S305中，服务器发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述 第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
在本发明实施例中，服务器生成各应用在所述第一终端上的活跃指数和/ 或喜好指数的标签信息后，发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息至第一终端，第一终端向用户显示对应的标签信息，方便用 户选择自己需要的应用。
总之，本实施例提供的应用的推荐方法，先计算得到各应用在与所述第一 终端的类型相同的终端上的活跃指数和/或喜好指数，再生成各应用在所述第 一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息并发送各应用在所述第一终端 上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息给第一终端，以便第一终端的用户可 以根据各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息，按照 自己的喜好选择一种或者多种应用来下载、安装，真正的反映了用户的喜好需 求。
图4示出了本发明实施例四提供的服务器的结构框图，该服务器用于执行 上述实施例一中应用的推荐方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例 相关的部分。该服务器4包括：上报数据接收单元41、活跃指数计算单元42 和应用推荐单元43。
其中，上报数据接收单元41，用于接收至少一台终端上报的数据，所述 数据包括至少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用 于标识终端的类型；
活跃指数计算单元42，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不 同类型的终端上的活跃指数；
应用推荐单元43，用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应 用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将 活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
具体的，所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安装时 间、启动时间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间。
具体的，所述活跃指数计算单元42包括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数。
具体的，所述应用活跃度之和计算模块包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应 用在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、 后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上 的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
本发明实施例提供的服务器可以应用在前述对应的方法实施例一中，详情 参见上述实施例一的描述，在此不再赘述。
图5示出了本发明第五个实施例提供的服务器的结构框图，该服务器用于 执行上述实施例二中应用的推荐方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实 施例相关的部分。该服务器5包括：上报数据接收单元51、活跃指数计算单元 52、喜好指数计算单元53、应用推荐单元54、标签信息生成单元55和标签信 息发送单元56。
其中，上报数据接收单元51，用于接收至少一台终端上报的数据，所述 数据包括至少一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用 于标识终端的类型，所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安 装时间、启动时间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间，所述上报 数据接收单元51还接收至少一台终端采集的第二应用行为数据，所述第二应 用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内存、应用每次运行 消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
活跃指数计算单元52，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不 同类型的终端上的活跃指数；
喜好指数计算单元53，用于根据所述第二应用数据得到各应用在不同类 型终端上的喜好指数，所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、 流量消耗指数、电量消耗指数；
应用推荐单元54，用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应 用列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将 活跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端；
标签信息生成单元55，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指 数生成各应用在所述第一终端上的活跃指数的标签信息，和/或，根据推荐给 所述第一终端的各应用的喜好指数生成各应用在所述第一终端上的喜好指数的 标签信息；
标签信息发送单元56，用于发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第 一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第 一终端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和 /或喜好指数的标签信息选择应用。
具体的，所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗 指数、电量消耗指数。
具体的，所述喜好指数计算单元53包括：
流量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报 的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占用 上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗 上报的次数计算应用的电量消耗指数。
本发明实施例提供的服务器可以应用在前述对应的方法实施例二中，详情 参见上述实施例二的描述，在此不再赘述。
图6示出了本发明第六个实施例提供的服务器的结构框图，该服务器用于 执行上述实施例三中应用的推荐方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实 施例相关的部分。该服务器6包括：上报数据接收单元61、活跃指数计算单元 62、和/或喜好指数计算单元63、指数查找单元64、标签信息生成单元65和标 签信息发送单元66。
其中，上报数据接收单元61，用于接收至少一台终端上报的数据，所述 数据包括至少一台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行 为数据，所述静态数据用于标识终端的类型；
活跃指数计算单元62，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不 同类型的终端上的活跃指数，和/或，喜好指数计算单元63，用于根据所述第 二应用行为数据得到各应用在不同类型的终端上的喜好指数；
指数查找单元64，用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端 上的活跃指数和/或喜好指数；
标签信息生成单元65，用于根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指 数各应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃 指数的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成 各应用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
标签信息发送单元66，用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/ 或喜好指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在 所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
具体的，所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安装时 间、启动时间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
具体的，所述活跃指数计算单元62包括：
活跃度之和计算模块，用于计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和；
活跃指数计算模块，用于根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的 用户总数得到各应用在某一类型的终端上的活跃指数；
所述喜好指数计算单元63包括：
流量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的流量以及流量上 报的次数计算应用的流量消耗指数；和/或
内存占用指数计算子模块，用于根据应用每次运行占用的内存以及内存占 用上报的次数计算应用的内存占用指数；和/或
电量消耗指数计算子模块，用于根据应用每次运行消耗的电量以及电量消 耗上报的次数计算应用的电量消耗指数。
具体的，所述活跃度之和计算模块包括：
安装时长计算子模块，用于根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用 在每个终端上的安装时长；和/或
运行时长计算子模块，用于根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用 在每个终端上的运行时长；和/或
活跃时长计算子模块，用于根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应 用在每个终端上的活跃时长；和/或
后台运行时长计算子模块，用于根据所述运行时长和所述活跃时长计算各 应用在每个终端上的后台运行时长；和/或
日激活次数计算子模块，用于计算各应用在每个终端上的日激活次数；
应用活跃度计算子模块，用于根据所述安装时长、运行时长、活跃时 长、后台运行时长和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终 端上的应用活跃度；
应用活跃度之和计算子模块，用于对各应用在每个终端上的应用活跃度进 行求和，得到各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
本发明实施例提供的服务器可以应用在前述对应的方法实施例三中，详情 参见上述实施例三的描述，在此不再赘述。
图7示出了本发明第五个实施例提供的服务器的结构框图，该服务器用于 执行上述实施例一中应用的推荐方法。该服务器7包括：接口71和处理器 72。
其中，接口71，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少 一台终端采集的静态数据和第一应用行为数据，所述静态数据用于标识终端的 类型；
处理器72，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终 端上的活跃指数；
所述接口71，还用于接收第一终端发送的应用列表请求，根据所述应用 列表请求查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端上的活跃指数，将活 跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给所述第一终端。
具体的，所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安装时 间、启动时间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间。
具体的，所述处理器72先计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度之 和，再根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用在 某一类型的终端上的活跃指数。
具体的，所述处理器72根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在 每个终端上的安装时长；和/或
所述处理器72根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端 上的运行时长；和/或
所述处理器72根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终 端上的活跃时长；和/或
所述处理器72根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端 上的后台运行时长；和/或
所述处理器72计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器72根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长 和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃 度；
所述处理器72对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应 用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
本发明实施例提供的服务器可以应用在前述对应的方法实施例一中，详情 参见上述实施例一的描述，在此不再赘述。
图8示出了本发明第八个实施例提供的服务器的结构框图，该服务器用于 执行上述实施例二中应用的推荐方法。该服务器8包括：接口81和处理器 82。
其中，接口81，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少 一台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和第二应用行为数据，所述静态 数据用于标识终端的类型；
所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安装时间、启动时 间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量。
处理器82，用于根据所述第一应用行为数据和所述第二应用行为数据分 别得到各应用在不同类型的终端上的活跃指数和各应用在不同类型终端上的喜 好指数；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
所述处理器82，还用于先根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指数 各应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃指 数的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成各 应用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息，再发送推荐给所述第一终端的 各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息至所述第一终 端，以便所述第一终端用户根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端 上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
具体的，所述处理器82根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次 数计算应用的流量消耗指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计算应 用的内存占用指数；和/或
所述处理器根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算应 用的电量消耗指数。
本发明实施例提供的服务器可以应用在前述对应的方法实施例二中，详情 参见上述实施例二的描述，在此不再赘述。
图9示出了本发明第九个实施例提供的服务器的结构框图，该服务器用于 执行上述实施例三中应用的推荐方法。该服务器9包括：接口91和处理器 92。
其中，接口91，用于接收至少一台终端上报的数据，所述数据包括至少 一台终端采集的静态数据、第一应用行为数据和/或第二应用行为数据，所述 静态数据用于标识终端的类型；
处理器92，用于根据所述第一应用行为数据得到各应用在不同类型的终 端上的活跃指数，和/或，用于根据所述第二应用行为数据得到各应用在不同 类型的终端上的喜好指数；
所述处理器92，还用于查找各应用在与所述第一终端的类型相同的终端 上的活跃指数和/或喜好指数，并根据推荐给所述第一终端的各应用的活跃指 数各应用在不同类型的终端上的活跃指数生成各应用在所述第一终端上的活跃 指数的标签信息，和/或，根据推荐给所述第一终端的各应用的喜好指数生成 各应用在所述第一终端上的喜好指数的标签信息；
所述接口91，还用于发送各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好 指数的标签信息至所述第一终端，以便所述第一终端用户根据各应用在所述第 一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息选择应用。
具体的，所述第一应用行为数据包括以下至少一种数据：应用的安装时 间、启动时间、激活时间、去激活时间、退出时间和卸载时间；
所述第二应用行为数据包括以下至少一种数据：应用每次运行占用的内 存、应用每次运行消耗的电量、应用每次运行消耗的流量；
所述喜好指数包括以下至少一种数据：内存占用指数、流量消耗指数、电 量消耗指数。
具体的，所述处理器92先计算各应用在某一类型的终端上的应用活跃度 之和，再根据所述应用活跃度之和、某一种类型的终端的用户总数得到各应用 在某一类型的终端上的活跃指数；和/或
所述处理器92根据应用每次运行消耗的流量以及流量上报的次数计算应 用的流量消耗指数；和/或
所述处理器92根据应用每次运行占用的内存以及内存占用上报的次数计 算应用的内存占用指数；和/或
所述处理器92根据应用每次运行消耗的电量以及电量消耗上报的次数计算 应用的电量消耗指数。
具体的，所述处理器92根据所述卸载时间和所述安装时间计算各应用在 每个终端上的安装时长；和/或
所述处理器92根据所述退出时间和所述启动时间计算各应用在每个终端 上的运行时长；和/或
所述处理器92根据所述去激活时间和所述激活时间计算各应用在每个终 端上的活跃时长；和/或
所述处理器92根据所述运行时长和所述活跃时长计算各应用在每个终端 上的后台运行时长；和/或
所述处理器92计算各应用在每个终端上的日激活次数；
所述处理器92根据所述安装时长、运行时长、活跃时长、后台运行时长 和日激活次数中的一个或者多个的组合计算各应用在每个终端上的应用活跃 度；
所述处理器92对各应用在每个终端上的应用活跃度进行求和，得到各应 用在某一类型的终端上的应用活跃度之和。
图10示出了本发明第十个实施例提供的应用的推荐系统的结构框图，该 应用的推荐系统10包括至少一个终端101，还包括一个该服务器102，该服务 器102与各个终端101连接。为了简单起见，图10中只示出了其中一个终端 101。至少一个终端101上报应用行为数据至服务器102后，服务器102可以根 据接收到的应用行为数据计算得到各应用在所述第一终端上的活跃指数，将活 跃指数高于预设第一活跃指数阈值的应用推荐给第一终端；还可以再计算推荐 给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签 信息并发送推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或 喜好指数的标签信息给第一终端，以便第一终端的用户可以根据推荐给所述第 一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数的标签信息，按 照自己的喜好选择一种或者多种应用来下载、安装；还可以在计算得到各应用 在所述第一终端上的活跃指数和/或喜好指数后，将各应用在所述第一终端上 的活跃指数和/或喜好指数的标签信息发送至第一终端，以便第一终端的用户 可以根据推荐给所述第一终端的各应用在所述第一终端上的活跃指数和/或喜 好指数的标签信息，按照自己的喜好选择一种或者多种应用来下载、安装。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照 前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其 依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特 征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申 请各实施例技术方案的精神和范围。