[发明专利]一种软件处理方法和装置、电子设备

说明书

技术领域

本发明涉及应用软件序列预测技术领域，更具体的说是涉及一种软件处理方法和装置、电子设备。

背景技术

在人工智能领域，随着电子设备功能的丰富，电子设备上运行的应用软件也越来越多，随之带来的就是处理效率的下降。

而为了提高电子设备的处理效率，可以对应用软件的序列进行预测，通过预测结果预先处理，以提高处理效率。

现有技术中，一种软件序列的预测方法为基于马尔科夫序列的预测方法，在该方法中，基于软件的打开关闭动作来挖掘出用户的使用习惯。而这种预测方式较为单一，准确度不高。

另一种软件序列的预测方法为基于地理位置的预测方法，在该方法中，使用用户的地理位置信息触发某种特定软件的打开。而这种方法只对与地理位置十分相关的软件有作用，使用局限性较大。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种软件处理方法和装置、电子设备，以解决现有技术中存在的上述问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种软件处理方法，包括：

获取第一用户在第一时刻下的软件使用序列信息以及序列影响参数；

将所述软件使用序列信息和所述序列影响参数输入到预先建立的软件序列预测模型中；

接收所述软件序列预测模型输出的软件序列预测结果。

优选的，还包括：

收集所述第一用户的软件训练序列信息以及序列影响参数；

将预设时间段内的所述软件训练序列信息和所述序列影响参数输入到目标训练模型中，生成所述软件序列预测模型。

优选的，该方法还包括：

按照预先设定的软件处理策略确定与所述软件序列预测结果对应的预测操作序列；

基于所述预测操作序列处理软件。

优选的，所述软件序列预测结果包括软件预测序列信息；该方法还包括：

获取所述第一用户在第二时刻下的软件真实序列信息以及真实操作序列；

利用所述软件预测序列信息、所述预测操作序列以及所述软件真实序列信息、所述真实操作序列更新所述软件序列预测模型的权重参数；

其中，所述第二时刻晚于所述第一时刻。

优选的，所述利用所述软件预测序列信息、所述预测操作序列以及所述软件真实序列信息、所述真实操作序列更新所述软件序列预测模型的权重参数，包括：

利用所述软件预测序列信息、所述预测操作序列以及所述软件真实序列信息、所述真实操作序列计算损失值；

确定所述软件序列预测模型的权重参数关于所述损失值的梯度值；

使用所述梯度值更新所述软件序列预测模型的权重参数。

优选的，获取第一用户在第一时刻下的序列影响参数，包括：

通过传感器采集第一用户在第一时刻下的序列影响参数。

优选的，所述序列影响参数，包括：所述第一用户使用软件时的身体状态参数；和/或，所述第一用户使用软件时的环境参数；和/或，所述第一用户的属性信息。

一种软件处理装置，包括：

第一获取单元，用于获取第一用户在第一时刻下的软件使用序列信息以及序列影响参数；

第一输入单元，用于将所述软件使用序列信息和所述序列影响参数输入到预先建立的软件序列预测模型中；

第一接收单元，用于接收所述软件序列预测模型输出的软件序列预测结果。

一种电子设备，包括：

存储器，用于存储软件序列预测模型；

处理器，用于获取第一用户在第一时刻下的软件使用序列信息以及序列影响参数，将所述软件使用序列信息和所述序列影响参数输入到预先建立的软件序列预测模型中，接收所述软件序列预测模型输出的软件序列预测结果。

优选的，还包括：

传感器，具体用于采集第一用户在第一时刻下的序列影响参数；

相应的，所述处理器具体用于接收所述传感器采集的所述序列影响参数。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明实施例提供了一种软件处理方法，包括：获取第一用户在第一时刻下的软件使用序列信息以及序列影响参数，将软件使用序列信息和序列影响参数输入到预先建立的软件序列预测模型中，接收软件序列预测模型输出的软件序列预测结果，由此可见，本申请能够基于软件使用序列信息以及序列影响参数来对用户使用软件的习惯进行预测，提高了预测的准确性。

附图说明