具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了便于描述，以下对本发明实施例涉及的部分名词或术语进行说明：

url：统一资源定位符；

ua：即用户代理实体，浏览器代理用户，帮用户发送请求，浏览器向http服务器发送请求的时候在请求头中携带user-agent来让服务器指导浏览器的相关信息，用来让服务器判断操作系统版本和浏览器版本。

根据本发明的实施例，提供了一种推荐应用程序识别规则的方法。

图1是根据本发明实施例的推荐应用程序识别规则的方法的流程图。如图1所示，该发明包括以下步骤：

步骤S101，从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体；

步骤S102，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则；

步骤S103，获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细；

步骤S104，依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率；

步骤S105，依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。

上述推荐应用程序识别规则的方法中，首先，从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体，然后，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则，之后，获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细，之后，依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率，最后，依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。该方法通过对统一资源定位符url和用户代理实体ua进行拆解得到多个规则，并依据流量轨迹明细计算得到多个规则识别app的识别率以及识别准确率，即可选出识别率和识别准确率符合预设条件的规则作为app的目标识别规则进行推荐，实现了app的目标识别规则的自动推荐，大大提高了推荐的效率，解决了相关技术中app识别规则依赖于人工处理，导致效率低下的技术问题。

需要说明的是，该方法根据识别应用程序的识别率以及识别准确率来判断多个规则是否符合预设条件，提高了推荐的目标识别规则识别app的准确性，例如，即使app内嵌的一些软件开发工具包sdk出现混淆的规则，无法满足预设条件，不会确定为APP的目标识别规则，并且，随着app的更新，规则可能会发现变化，历史上累计已审核的确认规则的app检查，可以做到定时全量校验，更加灵活性，人工成本上也会大大降低。

本申请的一种实施例中，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则包括：识别上述目标统一资源定位符中的各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词；依据上述各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词，将上述目标统一资源定位符拆解成多个部分；将上述多个部分确定为多个上述规则。具体地，将目标统一资源定位符的url字段拆解成多个规则，多个规则作为备选，以便于后续筛选出满足预定条件的规则进行推荐，其中，url字段包括各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词，例如，如图2所示，某手机app的识别规则包括ua关键词、host字段和url表达式。

本申请的一种实施例中，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则包括：识别上述目标用户代理实体中的关键词；依据上述目标用户代理实体中的关键词按照预设规则将上述目标用户代理实体拆解成多个部分，并将上述多个部分确定为多个上述规则。具体地，将目标用户代理实体的ua字段按照预设规则拆解成多个规则，多个规则作为备选，以便于后续筛选出满足预定条件的规则进行推荐，另外，预设规则可以根据实际情况进行设置。

本申请的一种实施例中，获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细包括：获取上述待识别应用程序上的至少一个操作流水并记录为操作日志，上述操作日志至少包括以下内容：安装上述待识别应用程序的设备id、上述待识别应用程序的id、上述待识别应用程序的名称、上述操作流水的开始操作时间、上述操作流水的结束时间；采集上述待识别应用程序对应的流量数据，其中，上述流量数据至少包括http数据以及https数据；将上述操作日志以及上述流量数据关联为上述流量轨迹明细。具体地，获取app的操作日志，上述操作日志至少包括安装上述待识别应用程序的设备id、上述待识别应用程序的id、上述待识别应用程序的名称、上述操作流水的开始操作时间、上述操作流水的结束时间，上述流量数据的关键字段包括设备id、资源定位符url、用户代理实体ua和http请求时间，将上述操作日志以及上述流量数据进行关联时，两者的设备id必须匹配，且http请求时间需在操作时间范围内，其中，设备id可以使用vpn或代理服务器账号、客户端ip、端口等能够区分不同手机的字段进行标识，操作流水代表一个手机在一小段时间内对一款app的集中操作，可以使用设备id+app操作开始时间进行标识，得到的上述流量轨迹明细的关键字段包括设备id、操作流水、app的id、app名称、app操作开始时间、app操作结束时间、资源定位符url、用户代理实体ua和http请求时间。另外，上述流量轨迹明细还可以直接通过软件开发工具包SDK采集的app监控数据与运营商上网日志直接结合生成。

本申请的一种实施例中，采集上述待识别应用程序对应的流量数据包括：建立上述待识别应用程序的访问流量统一出口；通过上述统一出口采集上述流量数据。具体地，建立app流量访问统一出口作为数据采集服务器，数据采集服务器可以是代理服务器、vpn服务器和网关等，上述http数据以及上述https数据均由上述http数据采集服务器统一采集，便于相关数据的获取。

本申请的一种实施例中，依据上述流量轨迹明细，确定多个上述规则对上述待识别应用程序的识别率以及识别准确率包括：将多个上述规则与上述流量轨迹明细中的内容进行匹配，并统计各个规则与上述内容匹配成功的次数；统计上述流量轨迹明细中包含的上述操作流水的数量；依据各个上述规则匹配成功的次数以及上述操作流水的数量，计算各个上述规则对上述待识别应用程序的识别率。具体地，规则对app的识别率为规则识别到app的次数与操作流水的次数的比值，计算过程简单，进一步提高推荐效率，例如，在对APPA进行模拟APP点击的六次操作流水中，产生了规则1、规则2、规则3和规则4四条规则，其中规则1识别到了5次，规则2识别到了3次，规则3和规则4各识别到了1次，则规则1的识别率为5/6，即识别率为83％。

本申请的一种实施例中，依据上述流量轨迹明细，确定多个上述规则对上述待识别应用程序的识别率以及识别准确率包括：统计各个上述规则识别的上述待识别应用程序的个数；通过识别的上述待识别应用程序的个数，计算各个上述规则的上述识别准确率。具体地，上述规则的识别准确率为规则识别到的app的个数的倒数，计算过程简单，进一步提高推荐效率，例如，规则1可以同时识别到两个app，则规则1的识别准确率为50％。

本申请的一种实施例中，将符合预设条件的上述规则作为上述待识别应用程序的识别规则进行推荐包括：过滤掉低于第一阈值的上述识别率对应的第一规则；过滤掉低于第二阈值的上述识别准确率对应的第二规则；将剔除上述第一规则以及上述第二规则的规则确定为上述待识别应用程序的识别规则。具体地，低于第一阈值的上述识别率对应的第一规则和低于第二阈值的上述识别准确率对应的第二规则均为不满足预定条件的规则，剔除不满足预定条件的规则，剩余的规则即可作为目标识别规则进行推荐，上述第一阈值和上述第二阈值可以根据实际情况进行选择，例如，上述第一阈值为30％，上述第二阈值为80％，以进一步提高推荐的目标识别规则识别app的准确性。

本发明实施例还提供了一种推荐应用程序识别规则的装置，需要说明的是，本发明实施例的推荐应用程序识别规则的装置可以用于执行本发明实施例所提供的用于推荐应用程序识别规则的方法。以下对本发明实施例提供的推荐应用程序识别规则的装置进行介绍。

图3是根据本发明实施例的推荐应用程序识别规则的装置的示意图。如图3所示，该装置包括：

第一获取单元10，用于从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体；

处理单元20，用于对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则；

第二获取单元30，用于获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细；

第一确定单元40，用于依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率；

第二确定单元50，用于依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。

上述推荐应用程序识别规则的装置中，第一获取单元从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体，处理单元对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则，第二获取单元获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细，第一确定单元依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率，第二确定单元依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。该装置通过对统一资源定位符url和用户代理实体ua进行拆解得到多个规则，并依据流量轨迹明细计算得到多个规则识别app的识别率以及识别准确率，即可选出识别率和识别准确率符合预设条件的规则作为app的目标识别规则进行推荐，实现了app的目标识别规则的自动推荐，大大提高了推荐的效率，解决了相关技术中app识别规则依赖于人工处理，导致效率低下的技术问题。

需要说明的是，该方法根据识别应用程序的识别率以及识别准确率来判断多个规则是否符合预设条件，提高了推荐的目标识别规则识别app的准确性，例如，即使app内嵌的一些软件开发工具包sdk出现混淆的规则，无法满足预设条件，不会确定为APP的目标识别规则，并且，随着app的更新，规则可能会发现变化，历史上累计已审核的确认规则的app检查，可以做到定时全量校验，更加灵活性，人工成本上也会大大降低。

本申请的一种实施例中，上述处理单元包括第一识别模块、第一处理模块和第一确定模块，其中，上述第一识别模块用于识别上述目标统一资源定位符中的各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词；上述第一处理模块用于依据上述各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词，将上述目标统一资源定位符拆解成多个部分；上述第一确定模块用于将上述多个部分确定为多个上述规则。具体地，将目标统一资源定位符的url字段拆解成多个规则，多个规则作为备选，以便于后续筛选出满足预定条件的规则进行推荐，其中，url字段包括各级域名、各级url目录以及上述各级url目录中的关键词，例如，如图2所示，某手机app的识别规则包括ua关键词、host字段和url表达式。

本申请的一种实施例中，上述处理单元还包括第二识别模块和第二处理模块，其中，上述第二识别模块用于识别上述目标用户代理实体中的关键词；上述第二处理模块用于依据上述目标用户代理实体中的关键词按照预设规则将上述目标用户代理实体拆解成多个部分，并将上述多个部分确定为多个上述规则。具体地，将目标用户代理实体的ua字段按照预设规则拆解成多个规则，多个规则作为备选，以便于后续筛选出满足预定条件的规则进行推荐，另外，预设规则可以根据实际情况进行设置。

本申请的一种实施例中，上述第二获取单元包括第一获取模块、第二获取模块和第三处理模块，其中，上述第一获取模块用于获取上述待识别应用程序上的至少一个操作流水并记录为操作日志，上述操作日志至少包括以下内容：安装上述待识别应用程序的设备id、上述待识别应用程序的id、上述待识别应用程序的名称、上述操作流水的开始操作时间、上述操作流水的结束时间；上述第二获取模块用于采集上述待识别应用程序对应的流量数据，其中，上述流量数据至少包括http数据以及https数据；上述第三处理模块用于将上述操作日志以及上述流量数据关联为上述流量轨迹明细。具体地，获取app的操作日志，上述操作日志至少包括安装上述待识别应用程序的设备id、上述待识别应用程序的id、上述待识别应用程序的名称、上述操作流水的开始操作时间、上述操作流水的结束时间，上述流量数据的关键字段包括设备id、资源定位符url、用户代理实体ua和http请求时间，将上述操作日志以及上述流量数据进行关联时，两者的设备id必须匹配，且http请求时间需在操作时间范围内，其中，设备id可以使用vpn或代理服务器账号、客户端ip、端口等能够区分不同手机的字段进行标识，操作流水代表一个手机在一小段时间内对一款app的集中操作，可以使用设备id+app操作开始时间进行标识，得到的上述流量轨迹明细的关键字段包括设备id、操作流水、app的id、app名称、app操作开始时间、app操作结束时间、资源定位符url、用户代理实体ua和http请求时间。另外，上述流量轨迹明细还可以直接通过软件开发工具包SDK采集的app监控数据与运营商上网日志直接结合生成。

本申请的一种实施例中，上述第二获取模块包括建立子模块和采集子模块，其中，上述建立子模块用于建立上述待识别应用程序的访问流量统一出口；上述采集子模块用于通过上述统一出口采集上述流量数据。具体地，建立app流量访问统一出口作为数据采集服务器，数据采集服务器可以是代理服务器、vpn服务器和网关等，上述http数据以及上述https数据均由上述http数据采集服务器统一采集，便于相关数据的获取。

本申请的一种实施例中，上述第一确定单元包括第四处理模块、第一统计模块和第一计算模块，其中，上述第四处理模块用于将多个上述规则与上述流量轨迹明细中的内容进行匹配，并统计各个规则与上述内容匹配成功的次数；上述第一统计模块用于统计上述流量轨迹明细中包含的上述操作流水的数量；上述第一计算模块用于依据各个上述规则匹配成功的次数以及上述操作流水的数量，计算各个上述规则对上述待识别应用程序的识别率。具体地，规则对app的识别率为规则识别到app的次数与操作流水的次数的比值，计算过程简单，进一步提高推荐效率，例如，在对APP A进行模拟APP点击的六次操作流水中，产生了规则1、规则2、规则3和规则4四条规则，其中规则1识别到了5次，规则2识别到了3次，规则3和规则4各识别到了1次，则规则1的识别率为5/6，即识别率为83％。

本申请的一种实施例中，上述第一确定单元还包括第二统计模块和第二计算模块，其中，上述第二统计模块用于统计各个上述规则识别的上述待识别应用程序的个数；上述第二计算模块用于通过识别的上述待识别应用程序的个数，计算各个上述规则的上述识别准确率。具体地，上述规则的识别准确率为规则识别到的app的个数的倒数，计算过程简单，进一步提高推荐效率，例如，规则1可以同时识别到两个app，则规则1的识别准确率为50％。

本申请的一种实施例中，上述第二确定单元包括第五处理模块、第六处理模块和第二确定模块，其中，上述第五处理模块用于过滤掉低于第一阈值的上述识别率对应的第一规则；上述第六处理模块用于过滤掉低于第二阈值的上述识别准确率对应的第二规则；上述第二确定模块用于将剔除上述第一规则以及上述第二规则的规则确定为上述待识别应用程序的识别规则。具体地，低于第一阈值的上述识别率对应的第一规则和低于第二阈值的上述识别准确率对应的第二规则均为不满足预定条件的规则，剔除不满足预定条件的规则，剩余的规则即可作为目标识别规则进行推荐，上述第一阈值和上述第二阈值可以根据实际情况进行选择，例如，上述第一阈值为30％，上述第二阈值为80％，以进一步提高推荐的目标识别规则识别app的准确性。

上述推荐应用程序识别规则的装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、处理单元、第二获取单元、第一确定单元和第二确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决了相关技术中app识别规则依赖于人工处理，导致效率低下的技术问题。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述方法。

本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：

步骤S101，从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体；

步骤S102，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则；

步骤S103，获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细；

步骤S104，依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率；

步骤S105，依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。

本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

步骤S101，从访问待识别应用程序进行的操作流水中获取目标统一资源定位符以及目标用户代理实体；

步骤S102，对上述目标统一资源定位符以及上述目标用户代理实体进行拆解以获得多个规则；

步骤S103，获取上述待识别应用程序在预设时间段内的流量轨迹明细；

步骤S104，依据上述流量轨迹明细，确定采用上述多个规则识别上述应用程序的识别率以及识别准确率；

步骤S105，依据上述多个规则对应的识别率以及识别准确率，将上述多个规则中符合预设条件的上述规则作为上述应用程序的目标识别规则进行推荐。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(trans itory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。