[发明专利]应用程序预测模型建立、预加载方法、装置、介质及终端

说明书

技术领域

本申请实施例涉及机器学习技术领域，尤其涉及应用程序预测模型建立、预加载方法、装置、介质及终端。

背景技术

随着电子技术的快速发展和人们生活水平的日益提高，智能手机、平板电脑等终端已经成为人们生活中必不可少的一部分。

终端上设置有各种各样的应用程序(Application Software，APP)，为了使应用程序运行的更加流畅，通常终端会将提前将某些应用程序的加载资源准备好，即对某些应用程序提前进行预加载。

但是，不能对应用程序进行随意预加载，因为若预加载太多资源，则会占用过大内存，同时功耗变大，会严重影响终端使用的流畅性。因此，优化预加载机制、降低终端功耗变得至关重要。

发明内容

本申请实施例的目的是提供应用程序预测模型建立、预加载方法、装置、介质及终端，可以优化应用程序的预加载机制，降低终端系统功耗。

第一方面，本申请实施例提供了一种应用程序预测模型建立方法，包括：

获取预设时间段内的用户行为样本，其中所述用户行为样本包括至少两个应用程序的使用时序关联记录；

提取与所述应用程序的使用时序关联记录对应的终端的状态信息；

根据所述使用时序关联记录及所述状态信息，对设定预测模型进行训练，生成应用程序预测模型。

第二方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载方法，包括：

获取终端当前运行应用程序的使用状态及所述使用状态获取时刻对应的终端的状态信息；

将所述使用状态及所述状态信息输入至预先训练的应用程序预测模型中，获取所述应用程序预测模型输出的应用程序启动的概率值，其中，所述应用程序预测模型由与预设时间段内应用程序的使用时序关联记录对应的终端的状态信息以及所述使用时序关联记录训练生成；

根据所述概率值确定待启动应用程序，并将所述待启动应用程序进行预加载。

第三方面，本申请实施例提供了一种应用程序预测模型建立装置，该装置包括：

用户行为样本获取模块，用于获取预设时间段内的用户行为样本，其中所述用户行为样本包括至少两个应用程序的使用时序关联记录；

状态信息提取模块，用于提取与所述应用程序的使用时序关联记录对应的终端的状态信息；

应用程序预测模型生成模块，用于根据所述使用时序关联记录及所述状态信息，对设定预测模型进行训练，生成应用程序预测模型。

第四方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载装置，该装置包括：

状态获取模块，用于获取终端当前运行应用程序的使用状态及所述使用状态获取时刻对应的终端的状态信息；

概率值获取模块，用于将所述使用状态及所述状态信息输入至预先训练的应用程序预测模型中，获取所述应用程序预测模型输出的应用程序启动的概率值，其中，所述应用程序预测模型由与预设时间段内应用程序的使用时序关联记录对应的终端的状态信息以及所述使用时序关联记录训练生成；

应用程序预加载模块，用于根据所述概率值确定待启动应用程序，并将所述待启动应用程序进行预加载。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所述的应用程序预测模型建立方法。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例第二方面所述的应用程序预加载方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例第一方面所述的应用程序预测模型建立方法。

第八方面，本申请实施例提供了一种终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例第二方面所述的应用程序预加载方法。