[发明专利]基于安卓用户行为习惯的清理后台应用程序的方法

说明书

本发明属于涉及机器学习和Android内存优化和数据挖掘领域，特别涉及一种基于安卓用户行为习惯的清理后台应用程序的方法，所述方法包括记录安卓手机用户使用各APP的时间、地点及其名称，并构成数据集；对数据集进行预处理，去掉数据集中的无关信息；对预处理后的数据集进行训练，得到用户使用APP的加权序列模式；计算在不同时间、地点使用APP的概率；将加权序列模式和概率存储到数据库中；根据数据库中的加权序列模式和概率，计算出后台应用程序的得分，确定出后台应用程序的优先级；清理掉优先级大于最低优先级的后台应用程序。本发明可清理掉手机用户在下一时刻最不可能使用的应用程序，释放资源，提高运行流畅度，提升用户体验。

技术领域

本发明涉及机器学习和Android内存优化和数据挖掘领域，特别涉及一种基于安卓用户行为习惯的清理后台应用程序的方法。

背景技术

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及，而且涌现了大量的手机APP，大量被安装在手机中的应用程序占用了大量的手机内存空间和资源，从而导致手机卡顿，严重降低了用户体验。Android手机卡顿的原因大多是用户或者手机自身启动了太多的进程、缓存和服务，占用了过多的内存，因此解决智能手机卡顿问题，我们要杀掉我们不需要的进程、缓存和服务，释放其占用的手机内存。

目前智能手机清理后台应用进程大多采用OOM(Out of Memory)和LMK(LowerMemory Killer)内存管理机制。OOM(Out of Memory)机制是指当Heap Size的total值超过了getMemoryClass()方法获取到的阈值时，会调用OOM内存管理机制，触发GC，根据LRU规则与应用的优先级，内存占用情况评估后决定哪些进程会被杀掉；定时进行检查(LowerMemory Killer，LMK)内存管理机制是OOM的改进，它用OOM_adj和占用内存的大小来选择要杀掉的进程，从而释放内存资源。然而这两种方法都是从智能手机终端的角度来考虑清理内存进程的，并没有考虑到用户想要清理哪一个进程，当清理掉用户将要使用的应用程序进程时，会导致用户下一次打开应用程序时间长，严重影响用户体验。

发明内容

基于现有技术存在的问题，本发明提出一种基于安卓用户行为习惯的清理后台应用程序的方法，所述方法包括：

S1、记录安卓手机用户使用各APP的时间、地点及其名称，并构成数据集；

S2、对数据集进行预处理，去掉数据集中的无关信息；

S3、对预处理后的数据集进行训练，得到用户使用APP的加权序列模式；计算在不同时间、不同地点使用APP的概率；将所述加权序列模式和概率存储到数据库SQLite中；

S4、根据数据库中的加权序列模式和概率，计算出每个后台应用程序的得分，确定出每个后台应用程序的优先级；

S5、清理掉优先级大于最低优先级min_adj的后台应用程序。

进一步的，使用各APP的地点的获取方式包括采集使用APP时的安卓手机的发射台位置信息和Wifi位置信息，分析发射台和Wifi位置信息，获取到使用APP的地点。

进一步的，使用各APP的时间及其名称的获取方式包括通过采集安卓手机用户APP日志文件，获取到使用APP的时间及其名称。

进一步的，所述步骤S2包括通过五折交叉验证选取了数据集80％作为训练集，其余20％作为测试集；将使用时间采用热编码HotEncoder类进行编码，将地点和各应用程序通过标签编码LabelEncoder类进行编码；去掉无关信息，无关信息包括：标点符号、多余空格、缺失值。