[发明专利]应用程序的处理方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种应用程序的处理方法、装置、存储介质及电子设备。该应用程序的处理方法，通过获取历史时间段内每一采样时间点样本应用程序的使用信息，根据采样时间点和使用信息生成训练样本，再根据训练样本对预设的混合高斯模型进行训练，基于训练后的混合高斯模型和预设的贝叶斯模型，对电子设备中的后台应用程序进行处理。该方案可降低电子设备终资源的占用，提升了电子设备的运行流畅度，减少了电子设备的功耗。

技术领域

本申请涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种应用程序的处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着互联网的发展和移动通信网络的发展，同时也伴随着电子设备的处理能力和存储能力的迅猛发展，海量的应用得到了迅速传播和使用；常用的应用在方便用户工作和生活的同时，不乏新开发的应用也进入到用户的日常生活，提高了用户的生活质量、使用终端的频率以及使用中的娱乐感。

当电子设备开启有多个应用程序时，在后台运行的应用程序会严重地占用电子设备的资源，降低电子设备的运行流畅度，同时还会导致电子设备的功耗较大。

发明内容

本申请实施例提供一种应用程序的处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以智能地管控应用程序，降低电子设备功耗。

第一方面，本申请实施例提供一种应用程序的处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：

获取历史时间段内每一采样时间点样本应用程序的使用信息；

根据所述采样时间点和所述使用信息生成训练样本；

根据所述训练样本对预设的混合高斯模型进行训练；

基于训练后的混合高斯模型和预设的贝叶斯模型，对所述电子设备中的后台应用程序进行处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种应用程序的处理装置，应用于电子设备，所述装置包括：

获取模块，用于获取历史时间段内每一采样时间点样本应用程序的使用信息；

生成模块，用于根据所述采样时间点和所述使用信息生成训练样本；

训练模块，用于根据所述训练样本对预设的混合高斯模型进行训练；

处理模块，用于基于训练后的混合高斯模型和预设的贝叶斯模型，对所述电子设备中的后台应用程序进行处理。

第三方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述的应用程序的处理方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器及存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据；处理器用于执行上述的应用程序的处理方法。

本申请实施例公开了一种应用程序的处理方法、装置、存储介质及电子设备。该应用程序的处理方法，通过获取历史时间段内每一采样时间点样本应用程序的使用信息，根据采样时间点和使用信息生成训练样本，再根据训练样本对预设的混合高斯模型进行训练，基于训练后的混合高斯模型和预设的贝叶斯模型，对电子设备中的后台应用程序进行处理。该方案可降低电子设备终资源的占用，提升了电子设备的运行流畅度，减少了电子设备的功耗。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的应用程序的处理方法的场景架构示意图。

图2是本申请实施例提供的应用程序的处理方法的一种流程示意图。