[发明专利]数据处理方法及相关产品

权利要求书

1.一种移动终端，其特征在于，包括通用处理器，所述通用处理器用于执行如下步骤：

获取用户习惯数据样本集，所述用户习惯数据样本集包含M组数据，所述M为大于1的整数；

对所述M组数据进行筛选，得到N组数据，所述N为不大于所述M的正整数；

对所述N组数据进行训练，得到用户习惯参数集，所述用户习惯参数集用于作为所述通用处理器的控制参数；

在所述对所述M组数据进行筛选，得到N组数据方面，所述通用处理器具体用于：

将所述M组数据进行分类，得到P类数据，所述P类数据中的每类数据分别对应不同的时间段，所述P为小于所述M的正整数；

对所述P类数据中每一类数据进行筛选，得到所述N组数据，所述筛选用于去除误操作数据；

所述通用处理器还用于：

获取指定时间段的目标用户习惯数据集，根据所述目标用户习惯数据集对所述用户习惯参数集进行更新，以使得所述通用处理器的控制参数符合更新后的用户习惯；

在所述对所述N组数据进行训练，得到用户习惯参数集方面，所述通用处理器具体用于：

将所述N组数据进行分类，得到正样本集和负样本集；

分别对所述正样本集和所述负样本集进行特征提取，得到第一特征集和第二特征集；

采用第一预设分类器对所述第一特征集进行训练，得到第一目标分类器；采用第二预设分类器对所述第二特征集进行训练，得到第二目标分类器，并将所述第一目标分类器和第二目标分类器作为所述用户习惯参数集；

其中，所述正样本集为正常用户习惯的数据，所述负样本集为异常用户习惯的数据；

所述第一特征集和第二特征集的特征为以下至少一种：响应时延，误操作概率，响应时延为使用记录对应的操作指令产生后系统响应的延迟时间。

2.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，在所述将所述M组数据进行分类，得到P类数据方面，所述通用处理器具体用于：

获取所述M组数据中每一组数据对应的数据标识，得到所述M个数据标识；

根据所述M个数据标识将所述M组数据进行分类，得到所述P类数据。

3.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，所述通用处理器还具体用于：

获取用户身份验证信息；将所述身份验证信息与预设身份验证信息进行比对，并在所述用户身份验证信息与所述预设身份验证信息比对成功时，执行所述获取用户习惯数据样本集的步骤。

4.根据权利要求1-3任一项所述的移动终端，其特征在于，所述通用处理器包括应用处理器和AI模块，所述AI模块集成于所述应用处理器，所述AI模块用于：

执行所述通用处理器所用于执行的步骤中的至少一个步骤。

5.根据权利要求1-3任一项所述的移动终端，其特征在于，所述通用处理器包括应用处理器和AI模块，所述AI模块独立于所述应用处理器设置，所述AI模块用于：

执行所述通用处理器所用于执行的步骤中的至少一个步骤。