[发明专利]应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端

权利要求书

1.一种应用程序预加载方法，其特征在于，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决策树预测模型中，其中，所述决策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，用于预测对应的应用程序成为下一个被用户打开的应用程序的可能性；

根据所述决策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；

其中，所述状态特征信息包括以下至少两项：

时间信息、日期类别、移动数据网络的开关状态、无线热点的连接状态、所连接的无线热点的身份信息、当前运行的应用程序、上一个前景应用程序、当前应用程序在后台停留的时长、当前应用程序最近一次被切换至后台的时间、耳机插孔的插拔状态、充电状态、电池电量信息、屏幕显示时长、移动终端的运动状态和位置信息；

所述决策树预测模型为基于ID3算法的决策树预测模型，每一棵树中有且仅有一个叶子节点与当前的第一状态特征信息相匹配；所述根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序，包括：

对于预设应用程序集合中的每个应用程序对应的决策树预测模型，获取当前决策树预测模型中与所述第一状态特征信息相匹配的叶子节点输出的概率值；

从所得到的概率值中选取N个数值最大的概率值；

将所选取的N个概率值分别对应的应用程序确定为即将启动的目标应用程序；

将预设应用程序集合中的任意一个应用程序记为应用程序A，通过以下方式基于ID3算法为应用程序A构建决策树：

(1)初始化初始输入样本空间为提取出来的应用程序A的所有样本；

(2)选择对于结果分类信息增益最大的特征作为目标特征；

(3)判断所选的目标特征对应的信息增益是否大于或等于预设增益阈值，若是，则选取该目标特征作为当前节点的划分特征，根据目标特征的取值分布，将样本划分为若干个空间，结合剩余的特征，分配给各子节点，对各子节点依次调用上述(2)，其中，如果某个子节点只含有一类样本，则将该子节点作为叶子结点，其概率输出为1或者0；如果目标特征的信息增益小于预设增益阈值，将当前节点作为叶子节点，将此节点中正样本数/总数得到的值作为该节点输出的出现正结果的概率值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在检测到应用预加载预测事件被触发之前，还包括：

在预设采集周期内针对预设应用集合中的应用程序进行样本采集，并分别构建每个应用程序对应的决策树预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在预设采集周期内针对预设应用集合中的应用程序进行样本采集，并分别构建每个应用程序对应的决策树预测模型，包括：

对于预设应用程序集合中的每个应用程序，在预设采集周期内获取所述移动终端在样本采集时刻的第二状态特征信息，作为当前应用程序的样本，监测当前应用程序在所述样本采集时刻之后的预设时间段内是否被使用，并将监测结果记为当前样本的样本标记，根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的决策树预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的决策树预测模型，包括：

根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的基于ID3算法的决策树预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所得到的概率值中选取N个数值最大的概率值，包括：

获取所述移动终端中的存储空间信息，根据所述存储空间信息确定N的取值；

从所得到的概率值中选取N个数值最大的概率值。