[发明专利]应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端

说明书

本申请实施例公开了应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端。应用程序预加载方法包括：检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的分类回归树预测模型中，其中，所述分类回归树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；根据所述分类回归树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；对所述目标应用程序进行预加载。本申请实施例通过采用上述技术方案，可以有效提高对待启动应用程序预测的准确性，进一步降低终端系统功耗和内存占用率，优化应用程序预加载机制。

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加载方法、装置、存储介质及移动终端。

背景技术

目前，随着智能终端技术的快速发展，诸如智能手机、平板电脑以及智能电视等智能设备已成为人们生活中必不可少的电子设备。

智能终端上安装有各种各样的应用程序(Application Software，APP)，一般默认在用户打开一个应用程序时才开始加载这个应用程序，而应用程序占用的存储空间越来越大，加载时间也越来越长，浪费了用户的宝贵时间。为了使应用程序运行的更加流畅，有些智能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，则会占用较多的存储空间，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

本申请实施例提供应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端，可以优化移动终端中应用程序的预加载方案。

第一方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载方法，包括：

检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；

对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的分类回归树预测模型中，其中，所述分类回归树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；

根据所述分类回归树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；

对所述目标应用程序进行预加载。

第二方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载装置，包括：

第一状态获取模块，用于检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；

特征信息输入模块，用于对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的分类回归树预测模型中，其中，所述分类回归树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；

应用预测模块，用于根据所述分类回归树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；

应用预加载模块，用于对所述目标应用程序进行预加载。

第三方面，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加载方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，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加载方法。