[發明專利]應用程序的處理方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201710919655.2
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107632697B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發明（設計）人: 曾元清
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06F1/329
• 分類號: G06F1/329;G06F9/445;G06F11/30;G06F11/34
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種應用程序的處理方法，應用于電子設備，其特征在于，所述方法包括：

獲取歷史時間段內每一采樣時間點樣本應用程序的使用信息；

根據所述采樣時間點和所述使用信息生成訓練樣本；

根據所述訓練樣本對預設的混合高斯模型進行訓練，其中，每一應用程序對應有唯一訓練后的混合高斯模型；

獲取應用程序處理指令；

根據所述應用程序處理指令確定所述電子設備中的后臺應用程序；

基于每一應用程序所對應訓練后的混合高斯模型，利用預設的貝葉斯模型計算每一后臺應用程序在目標時間的使用概率，所述貝葉斯模型的表達式為第二預設公式，所述第二預設公式為：

其中，T表示時間，N表示訓練后的混合高斯模型的數量，P(A_i|T)表示采樣時段為T時前臺運行的應用程序為應用程序i的概率，P(T|A_i)表示樣本應用程序i的運行狀態為前臺運行時采樣時段為T的概率，P(T|A_j)表示應用程序j的運行狀態為前臺運行時采樣時段為T的概率，P(A_i)表示應用程序i在歷史時間段內的應用使用概率，P(A_j)表示應用程序j的在歷史時間段內的應用使用概率；

根據所述使用概率對所述電子設備中的后臺應用程序進行處理。

2.如權利要求1所述的應用程序的處理方法，其特征在于，所述歷史時間段包括多個時間周期，每一時間周期劃分為多個采樣時段；

根據所述采樣時間點和所述使用信息生成訓練樣本的步驟，包括：

確定每一采樣時間點對應的時間周期和采樣時段，其中，每一時間周期內采樣時間點與采樣時段一一對應；

將不同時間周期中相同采樣時段對應的使用信息進行處理，得到樣本應用程序在每一采樣時段對應的樣本使用概率；

基于采樣時段以及對應的樣本使用概率生成訓練樣本。

3.如權利要求2所述的應用程序的處理方法，其特征在于，將不同時間周期中相同采樣時段對應的使用信息進行處理，得到樣本應用程序在每一采樣時段對應的樣本使用概率的步驟，包括：

判斷所述使用信息是否滿足預設條件；

確定每一樣本應用在相同采樣時段中對應的使用信息滿足預設條件的采樣時間點數量；

獲取每一樣本應用在多個時間周期內使用信息滿足預設條件的采樣時間點總數量；

根據所述采樣時間點數量和所述采樣時間點總數量，計算每一樣本應用程序在每一采樣時段對應的樣本使用概率。

4.如權利要求3所述的應用程序的處理方法，其特征在于，所述使用信息為樣本應用程序的運行狀態信息；判斷所述使用信息是否滿足預設條件的步驟，包括：

判斷所述運行狀態是否為前臺運行；

若是，則判定所述使用信息滿足預設條件；

若否，則判定所述使用信息不滿足預設條件。

5.如權利要求2所述的應用程序的處理方法，其特征在于，所述采樣時段包括[t₁,t₂…t_m]，所述樣本使用概率包括[P₁,P₂…P_m]；

根據所述訓練樣本對預設的混合高斯模型進行訓練的步驟，包括：

將所述采樣時段及對應的樣本使用概率輸入至第一預設公式中，所述第一預設公式為:

其中，A_i表示樣本應用程序i，t表示采樣時段，k表示子高斯模型數量，μ_k表示數學期望，σ_k表示方差，ω_k表示權值，N(t|μ_k,σ_k)表示隨機變量t服從一個數學期望為μ_k、方差為σ_k的正態分布，P(t|A_i)表示樣本應用程序i的運行狀態為前臺運行時采樣時段為t的概率；

基于所輸入的采樣時段、樣本使用概率，對所述第一預設公式進行訓練，得到多個訓練后的子高斯模型；

將多個訓練后的子高斯模型疊加，以得到訓練后的混合高斯模型。