[發(fā)明專利]內(nèi)存優(yōu)化的方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810159902.8
• 申請(qǐng)日: 2018-02-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108268322B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉任;李加佳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京小米移動(dòng)軟件有限公司
• 主分類號(hào): G06F9/50
• 分類號(hào): G06F9/50;G06N3/04
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 林錦瀾

本公開(kāi)是關(guān)于一種內(nèi)存優(yōu)化的方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及終端技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)間之前連續(xù)使用的N個(gè)第一應(yīng)用程序APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)，所述N為大于1的正整數(shù)；根據(jù)所述N個(gè)第一APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)，通過(guò)指定預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)間之后會(huì)使用的多個(gè)第二APP的使用概率，所述指定預(yù)測(cè)模型是通過(guò)統(tǒng)計(jì)多個(gè)用戶使用各自擁有的終端中的APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化。本公開(kāi)在用戶使用APP之前便可預(yù)測(cè)用戶即將使用的APP的使用概率，并且可以根據(jù)預(yù)測(cè)的APP的使用概率自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化，在無(wú)需用戶手動(dòng)操作的同時(shí)提高了內(nèi)存優(yōu)化的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及終端技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種內(nèi)存優(yōu)化的方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著終端技術(shù)的不斷發(fā)展，大量功能各異的APP(Application，應(yīng)用程序)不斷涌現(xiàn)，這樣，在終端上安裝的APP的數(shù)量也就比較多。然而，隨著終端上APP數(shù)量的增加，當(dāng)終端同一時(shí)間運(yùn)行多個(gè)APP時(shí)，終端的內(nèi)存資源就會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重不足，從而造成終端的卡頓，因此，對(duì)內(nèi)存的優(yōu)化顯得尤為重要。

目前，主要是通過(guò)手動(dòng)的方式對(duì)內(nèi)存進(jìn)行優(yōu)化，即當(dāng)終端出現(xiàn)卡頓時(shí)，用戶可以手動(dòng)清理終端的內(nèi)存，以實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)存的優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題，本公開(kāi)提供一種內(nèi)存優(yōu)化的方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

第一方面，提供一種內(nèi)存優(yōu)化的方法，應(yīng)用于終端，所述方法包括：

獲取當(dāng)前時(shí)間之前連續(xù)使用的N個(gè)第一應(yīng)用程序APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)，所述N為大于1的正整數(shù)；

根據(jù)所述N個(gè)第一APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)，通過(guò)指定預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)間之后會(huì)使用的多個(gè)第二APP的使用概率，所述指定預(yù)測(cè)模型是通過(guò)統(tǒng)計(jì)多個(gè)用戶使用各自擁有的終端中的APP的包名和歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；

根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化。

可選地，所述根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化，包括：

根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率，按照預(yù)設(shè)規(guī)則從所述多個(gè)第二APP中選取至少一個(gè)第二APP；

將所述至少一個(gè)第二APP預(yù)先加載到所述內(nèi)存中。

可選地，所述將所述至少一個(gè)第二APP預(yù)先加載到所述內(nèi)存中之前，還包括：

對(duì)所述內(nèi)存中已加載的APP進(jìn)行檢測(cè)，以從所述至少一個(gè)第二APP中確定所述內(nèi)存中未加載的第二APP；

將所述內(nèi)存中未加載的第二APP預(yù)先加載至所述內(nèi)存中。

可選地，所述根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率，按照預(yù)設(shè)規(guī)則從所述多個(gè)第二APP中選取至少一個(gè)第二APP，包括：

從所述多個(gè)第二APP中選取使用概率均大于第一預(yù)設(shè)概率且使用概率之和大于第二預(yù)設(shè)概率的至少一個(gè)第二APP，所述第一預(yù)設(shè)概率小于所述第二預(yù)設(shè)概率。

可選地，所述根據(jù)所述多個(gè)第二APP的使用概率進(jìn)行內(nèi)存優(yōu)化，包括：

從所述多個(gè)第二APP中選取使用概率小于第三預(yù)設(shè)概率的第二APP；

清理所述內(nèi)存中選取的使用概率小于所述第三預(yù)設(shè)概率的第二APP。

可選地，所述N個(gè)第一APP的歷史行為數(shù)據(jù)至少包括歷史使用順序。

可選地，所述N個(gè)第一APP的歷史行為數(shù)據(jù)還包括歷史使用地點(diǎn)和歷史使用日期，所述歷史使用日期是指歷史使用的時(shí)間是節(jié)假日還是工作日。

可選地，所述指定預(yù)測(cè)模型為長(zhǎng)短期記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)模型。