[發明專利]后臺應用管控方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201711124619.3
• 申請日: 2017-11-14
• 公開（公告）號: CN107943571B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 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: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06N3/04;G06N3/08
• 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

1.一種后臺應用管控方法，應用于電子設備，其特征在于，包括步驟：

將各個特征參數組中的多個特征參數組合作為訓練樣本的訓練數據，分別輸入算法模型，得到訓練預測結果，所述訓練數據為所述電子設備的運行數據；

根據所述訓練樣本的樣本預測結果判斷所述訓練預測結果是否正確；

若所述訓練預測結果正確，則獲取相應的目標特征參數組合；

獲取多個所述目標特征參數組合中各個特征參數的出現概率；

從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數；

將預設后臺應用當前的多個特征參數輸入所述算法模型，若所述多個特征參數與一所述目標特征參數組合中的特征參數相同，且所述多個特征參數中包括至少一個所述目標特征參數，則在所述算法模型中，提高所述多個特征參數中所述目標特征參數的權重進行預測，得到目標預測結果；

根據所述目標預測結果對所述預設后臺應用進行管控。

2.根據權利要求1所述的后臺應用管控方法，其特征在于，所述從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數步驟，包括：

從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的待選特征參數；

將降低相應所述待選特征參數權重的目標特征參數組合輸入算法模型，得到第一預測結果；

若所述第一預測結果錯誤，則確定所述待選特征參數為目標特征參數。

3.根據權利要求2所述的后臺應用管控方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述訓練預測結果錯誤，則獲取相應的第二特征參數組合；

所述從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數的步驟，包括：

從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的待選特征參數；

若所述第二特征參數組合中包含所述待選特征參數，則將提高相應所述待選特征參數權重的第二特征參數組合輸入算法模塊，得到第二預測結果；

若所述第二預測結果正確，則確定所述待選特征參數為目標特征參數。

4.根據權利要求3所述的后臺應用管控方法，其特征在于，所述從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數的步驟，還包括：

若所述第二特征參數組合中不包含所述待選特征參數，則將所述第二特征參數組合以及所述待選特征參數輸入算法模塊，得到第三預測結果；

若所述第三預測結果正確，則確定所述待選特征參數為目標特征參數。

5.根據權利要求1所述的后臺應用管控方法，其特征在于，所述從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數的步驟，包括：

從所述目標特征參數組合選取任意兩個特征參數作為一個特征參數對；

獲取各個所述特征參數對在多個所述目標特征參數組合中的出現次數；

從多個所述特征參數對中選取出現次數高于預設次數閾值的待選特征參數對；

將降低相應所述待選特征參數對權重的目標特征參數組合輸入算法模型，得到第四預測結果；

若所述第四預測結果錯誤，則確定所述待選特征參數對中的特征參數為目標特征參數。

6.一種后臺應用管控裝置，應用于電子設備，其特征在于，所述裝置包括：

第一預測單元，用于將各個特征參數組中的多個特征參數組合作為訓練樣本的訓練數據分別輸入算法模型，得到預測結果，所述訓練數據為所述電子設備的運行數據；

第一獲取單元，用于根據所述訓練樣本的樣本預測結果判斷所述訓練預測結果是否正確，若所述預測結果正確，則獲取相應的目標特征參數組合；

出現概率獲取單元，用于獲取多個所述目標特征參數組合中各個特征參數的出現概率；

目標特征參數獲取單元，用于從所述特征參數中選取出現概率高于預設概率閾值的目標特征參數；

第二預測單元，將預設后臺應用當前的多個特征參數輸入所述算法模型，若所述多個特征參數與一所述目標特征參數組合中的特征參數相同，且所述多個特征參數中包括至少一個所述目標特征參數，則在所述算法模型中，提高所述多個特征參數中所述目標特征參數的權重進行預測，得到目標預測結果；

控制單元，用于根據所述目標預測結果對所述預設后臺應用進行管控。