[发明专利]一种基于大数据的后台应用清理系统及方法有效
| 申请号: | 202110025689.3 | 申请日: | 2021-01-08 |
| 公开(公告)号: | CN112732355B | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
| 发明(设计)人: | 蒋耕银 | 申请(专利权)人: | 湖南华埔信息产业有限公司 |
| 主分类号: | G06F9/445 | 分类号: | G06F9/445;G06F16/906 |
| 代理公司: | 北京鑫知翼知识产权代理事务所(普通合伙) 11984 | 代理人: | 张云珠 |
| 地址: | 411100 湖南省湘*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 数据 后台 应用 清理 系统 方法 | ||
1.一种基于大数据的后台应用清理系统,其特征在于:该系统包括检测模块、目光控制模块、智能清理模块、数据库;
所述检测模块的输出端电性连接目光控制模块;所述目光控制模块的输出端电性连接数据库;所述数据库的输出端电性连接智能清理模块;
所述检测模块用于对用户设备是否出现卡顿进行监测;所述目光控制模块用于对后台应用进行人为清理;所述智能清理模块用于根据用户行为习惯进行自动清理;所述数据库用于存储用户行为习惯和相关数据;
所述检测模块包括画面采集单元、时间采集单元、卡顿检测单元;
所述画面采集单元、时间采集单元的输出端电性连接卡顿检测单元的输入端,所述卡顿检测单元的输出端电性连接目光清理模块的输入端;
所述画面采集单元用于对用户设备使用时的画面进行采集;所述时间采集单元用于对用户设备使用的时间进行采集,并对应每一个使用画面;所述卡顿检测单元用于对用户设备的卡顿进行检测,并启动目光控制模块;
所述目光控制模块包括眼球追踪单元、测距单元、屏幕控制单元、清除单元;
所述追踪单元、测距单元的输出端电性连接清除单元的输入端;所述检测模块的输出端电性连接屏幕控制单元的输入端;所述清除单元的输出端电性连接数据库的输入端;
所述眼球追踪单元用于对瞳孔的移动路线和距离进行追踪,并记录;所述测距单元用于测量人眼到屏幕的直线距离;所述屏幕控制单元用于在目光控制模块启动后将屏幕分成固定数量的区域,每个区域内拥有一个后台应用;所述清除单元用于将后台应用进行清除;
所述智能清理模块包括数据采集单元、空闲内存检测单元、清理单元;
所述数据采集单元的输出端电性连接数据库的输入端;所述空闲内存检测单元的输出端电性连接清理单元的输入端;
所述数据采集单元用于采集用户设备卡顿情况下清理模块进行的清理行为;所述空闲内存检测单元用于检测用户设备的空闲内存;所述清理单元用于智能清理应用后台,释放内存;
所述清理单元包括第一清理单元、第二清理单元;
所述第一清理单元用于根据历史数据的清理习惯进行清理后台应用;所述第二清理单元用于在第一清理单元没有达到空闲内存阈值的情况下进行清理,根据应用后台的常用程度进行清理;
所述数据库包括分类单元、存储单元;
所述分类单元用于对用户设备中的所有应用进行常用等级分类;所述存储单元用于对用户设备清理过程及各种相关数据进行存储;
所述分类单元的分类方法根据公式:
其中,V为分类等级指标值,n为该应用下载天数,xi为该应用每天使用时长,yi为该应用每天后台时长,k1、k2为评估系数;V越大,表示该应用越常用;
该系统的使用方法包括以下步骤:
S1、对用户设备的画面情况进行采集,根据单位时间内的变化,进行用户设备的卡顿检测;
S2、当用户设备出现卡顿情况时,将正在运行的后台应用显示在设备屏幕上,启动目光控制,利用目光注视进行清理;
S3、清理后依然卡顿,重复步骤S2;清理后不卡顿,记录清理后的空闲内存和当前正在使用的应用,存储至数据库;
S4、在步骤S3中,当某一应用的存储次数超过阈值N时,建立智能清理,即在启动该应用时,自动调节空闲内存超越其记录的最小值;
在步骤S1中,用户设备采集的单位时间的画面记为集合A={S1,S2,S3,……,Sn},在集合A中,若存在相同连续的Si且相同Si的数量超出阈值时,即表示其出现卡顿;
在步骤S2中,用户设备出现卡顿后,会自动进入目光控制,将所有应用后台按固定区域排开,确保每一个区域内只有一个后台应用,利用红外线传感器测量瞳孔到屏幕的直线距离记为D,利用眼球追踪传感器测量瞳孔移动的距离记为d,移动的方向记为w,目光落在固定区域内的落点与屏幕水平线形成的夹角记为θ,中心点与目光落点之间的直线距离记为L,根据公式:
计算得出任一固定区域内距离中心点的最远落点与最近落点的夹角θ1、θ2,当夹角θ在(θ1,θ2)之间时,判断为落在屏幕上,将中心点根据移动方向w进行移动,判断在某一区域,对该区域内应用进行清理;
在步骤S3中,存储步骤如下:
S3-100、采集当前正在使用的应用M,清理的应用记为集合B={P1,P2,P3,……,Pn},当前的空闲内存R;
S3-200、以应用M作为命名,形成数据集{M,R,Px,T,E},其中Px为被清理的所有应用,T代表时间,E代表计数,数据库中每新增一个M,E=E+1;
在步骤S4中,调取数据库信息记录,在任一应用的存储次数超过N时,对它建立智能化清理,步骤如下:
S4-100、检测到该应用被用户启动,对内存进行检测,若此时空闲内存大于其使用记录中空闲内存的最小值,则不做清理;若小于其使用记录中空闲内存的最小值,则进入步骤S4-200;
S4-200、对数据库中的信息进行调取,识别出该应用启动的所有次数中用户主动关闭的应用列表,计算被关闭应用的权重,根据权重大小顺序依次在后台应用中进行查找,并自动清理,若清理后空闲内存大于其使用记录中空闲内存的最小值,则结束;否则,进入步骤S4-300;
S4-300、调取数据库中的后台应用常用等级,对剩余的后台应用按照分类等级指标值从小到大进行依次清理,直到空闲内存大于其使用记录中空闲内存的最小值,结束。
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