[發明專利]應用程序管控方法、裝置、存儲介質及終端設備

有效

• 申請號: 201711050118.5
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107766892B
• 公開（公告）日: 2020-04-10
• 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: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F9/4401;G06F9/48
• 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

技術領域

本申請涉及終端領域，具體涉及一種應用程序管控方法、裝置、存儲介質及終端設備。

背景技術

終端用戶每天會使用大量應用，通常一個應用被推到后臺后，如果及時不清理會占用寶貴的系統內存資源，并且會影響系統功耗。因此，有必要提供一種應用程序管控方法、裝置、存儲介質及終端設備。

發明內容

本申請實施例提供一種應用程序管控方法、裝置、存儲介質及終端設備，以智能關閉應用程序。

本申請實施例提供一種應用程序管控方法，應用于終端設備，所述應用程序管控方法包括以下步驟：

從數據庫獲取各應用程序的樣本向量，其中該樣本向量包括所述應用程序多個維度的歷史特征信息、歷史關閉評分值和歷史保留評分值；

采用貝葉斯算法對樣本向量進行計算，生成訓練模型；

將當前處于后臺的應用程序的當前特征信息帶入訓練模型，得到各后臺應用程序的預測關閉值，關閉預測關閉值大于關閉閾值的應用程序；以及

用戶對已關閉的程序進行打分形成當前關閉評分值，對已保留的程序進行打分形成當前保留評分值，回傳當前特征信息、當前關閉評分值和當前保留評分值至數據庫，以更新訓練模型。

本申請實施例還提供一種應用程序管控裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于從數據庫獲取各應用程序的樣本向量，其中該樣本向量包括所述應用程序多個維度的歷史特征信息、歷史關閉評分值和歷史保留評分值；

生成模塊，用于采用貝葉斯算法對樣本向量進行計算，生成訓練模型；

計算模塊，用于將當前處于后臺的應用程序的當前特征信息帶入訓練模型，得到各后臺應用程序的預測關閉值，關閉預測關閉值大于關閉閾值的應用程序；以及

評分模塊，用于用戶對已關閉的程序進行打分形成當前關閉評分值，對已保留的程序進行打分形成當前保留評分值，回傳當前特征信息、當前關閉評分值和當前保留評分值至數據庫，以更新訓練模型。

本申請實施例還提供一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有多條指令，所述指令適于由處理器加載以執行上述的應用程序管控方法。

本申請實施例還提供一種終端設備，所述終端設備包括處理器和存儲器，所述終端設備與所述存儲器電性連接，所述存儲器用于存儲指令和數據，所述處理器用于執行以下步驟：

從數據庫獲取各應用程序的樣本向量，其中該樣本向量包括所述應用程序多個維度的歷史特征信息、歷史關閉評分值和歷史保留評分值；

采用貝葉斯算法對樣本向量進行計算，生成訓練模型；

將當前處于后臺的應用程序的當前特征信息帶入訓練模型，得到各后臺應用程序的預測關閉值，關閉預測關閉值大于關閉閾值的應用程序；以及

用戶對已關閉的程序進行打分形成當前關閉評分值，對已保留的程序進行打分形成當前保留評分值，回傳當前特征信息、當前關閉評分值和當前保留評分值至數據庫，以更新訓練模型。

本申請所提供的應用程序管控方法、裝置、存儲介質及終端設備，通過對歷史特征信息、歷史關閉評分值和歷史保留評分值的計算來得到訓練模型，再將當前處于后臺的應用程序的當前特征信息帶入訓練模型，得到各后臺應用程序的預測關閉值，根據關閉預測關閉值大于關閉閾值的應用程序，然后，再通過用戶對已關閉的程序進行打分形成當前關閉評分值，對已保留的程序進行打分形成當前保留評分值，回傳當前特征信息、當前關閉評分值和當前保留評分值至數據庫，以更新訓練模型，從而智能管控應用程序。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的應用程序管控裝置的一種系統示意圖。

圖2為本申請實施例提供的應用程序管控裝置的應用場景示意圖。

圖3為本申請實施例提供的應用程序管控方法的一種流程示意圖。

圖4為本申請實施例提供的應用程序管控方法的另一種流程示意圖。

圖5為本申請實施例提供的裝置的一種結構示意圖。

圖6為本申請實施例提供的裝置的另一種結構示意圖。

圖7為本申請實施例提供的電子設備的一種結構示意圖。

圖8為本申請實施例提供的電子設備的另一種結構示意圖。

具體實施例