[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质和电子装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

通过目标模型和客户端的当前状态数据，确定出所述客户端在预测时间段上运行的过程中出现卡顿状态的目标概率，其中，所述当前状态数据包括在所述客户端在当前时间段上运行的过程中，所述客户端和/或安装所述客户端的终端所产生的状态数据，所述当前时间段早于所述预测时间段；

在所述目标概率大于等于第一目标阈值的情况下，对所述客户端的所述当前状态数据进行处理，和/或对所述客户端和所述终端中至少之一进行目标操作，以使得所述客户端在所述预测时间段上运行的过程中出现卡顿状态的概率低于所述目标概率；

所述通过目标模型和客户端的当前状态数据，确定出所述客户端在预测时间段上运行的过程中出现卡顿状态的目标概率包括：

通过所述目标模型和第二目标状态数据，确定出所述客户端在所述当前时间段上运行的过程中出现所述卡顿状态的所述目标概率，其中，所述客户端的所述当前状态数据包括所述第二目标状态数据，所述第二目标状态数据为所述当前状态数据中与所述客户端的卡顿状态之间的相关程度高的状态数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标状态数据，其中，所述目标状态数据包括在所述客户端在已过去的已过去的时间段上运行的过程中出现卡顿状态的情况下，所述客户端和/或安装所述客户端的终端所产生的状态数据，其中，所述已过去的时间段早于所述当前时间段；

使用所述目标状态数据对初始的训练模型进行训练，得到训练后的所述目标模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述目标状态数据包括：

获取历史状态数据，其中，所述历史状态数据包括在所述客户端在已过去的所述已过去的时间段上运行的过程中，所述客户端和/或安装所述客户端的终端所产生的状态数据；

在所述历史状态数据中，标记出处于目标帧率下的所述目标状态数据，其中，所述目标帧率为所述客户端在出现卡顿状态时的帧率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

在标记出处于所述目标帧率下的所述目标状态数据之后，所述方法还包括：从所述目标状态数据中选择出第一目标特征数据，其中，所述第一目标特征数据为所述历史状态数据中与所述客户端的卡顿状态之间的相关程度高于第二目标阈值的状态数据；

使用所述目标状态数据对所述初始的训练模型进行训练，得到训练后的所述目标模型包括：使用所述目标状态数据中的所述第一目标特征数据，对所述初始的训练模型进行训练，得到训练后的所述目标模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述目标状态数据中选择出所述第一目标特征数据包括：

从所述目标状态数据中选择出候选特征数据，其中，所述候选特征数据的数量为第一数量；

分别对所述第一数量的所述候选特征数据进行评价，得到第一数量的评价结果；

获取所述第一数量的评价结果中符合目标条件的目标评价结果；

将所述目标评价结果对应的候选特征数据确定为所述第一目标特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

分别对所述第一数量的所述候选特征数据进行评价，得到所述第一数量的评价结果包括：分别获取所述第一数量的所述候选特征数据的信息熵增益，得到第一数量的信息熵增益，其中，所述评价结果包括所述信息熵增益；

获取所述第一数量的评价结果中符合所述目标条件的目标评价结果包括：在所述第一数量的所述信息熵增益中，获取大于第三目标阈值的所述信息熵增益；将大于所述第三目标阈值的所述信息熵增益确定为所述目标评价结果。