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摘要：本申请提供了一种应用推荐方法、概率预测模型生成方法及终端设备，该应用推荐方法包括获取终端设备当前时刻的第一数据，第一数据包括与开启候选应用集合中的候选应用程序关联的数据；将第一数据输入至预先训练的概率预测模型，得到终端设备的第二数据；根据第二数据，得到候选应用程序集合中的目标类别；根据目标类别，在第一界面显示推荐信息。该概率预测模型生成方法包括获取终端设备的多组原始样本数据；根据多组原始样本数据，得到终端设备的多组第一样本数据；根据多组第一样本数据，对待训练的概率预测模型进行训练，得到概率预测模型。从而，本申请通过提高预测目标类别的准确率，来保证显示准确率更高的推荐信息。
主权项：1.一种应用推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取终端设备当前时刻的第一数据，所述第一数据包括N类数据，所述N类数据为与开启候选应用集合中的候选应用程序关联的数据，N为大于或等于1的整数；将所述第一数据输入至预先训练的概率预测模型，得到所述终端设备的第二数据，所述预先训练的概率预测模型为根据多组第一样本数据训练得到的，所述多组第一样本数据中每组第一样本数据包括开启候选应用程序集合中每个候选应用程序的第一信息与标签信息，所述第一信息包括第一应用程序的信息、第一时间差信息、第一关联关系、第二关联关系、第一候选应用程序的标识和开启所述第一候选应用程序的时间信息中的至少一项；其中，所述第一应用程序为开启所述第一候选应用程序之前开启的应用程序，所述第一时差信息为开启第一候选应用程序与开启所述第一应用程序之间的时间差信息，所述第一关联关系为开启第一候选应用程序与开启所述第一应用程序之间的关联关系，所述第二关联关系为开启第一候选应用程序的位置信息与次数信息之间的关联关系，所述第二数据用于表示在所述当前时刻开启候选应用程序集合中的每个候选应用程序的概率值；根据所述第二数据，得到所述候选应用程序集合中的目标类别，所述候选应用程序集合包括多个类别的候选应用程序，所述目标类别为所述多个类别的候选应用程序中开启概率值最高的类别；根据目标类别，在第一界面显示推荐信息，所述推荐信息包括所述目标类别对应的至少一个候选应用程序的信息。
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百度查询： 荣耀终端有限公司 应用推荐方法、概率预测模型生成方法及终端设备
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