[发明专利]终端控制方法、装置及存储介质

说明书

本公开是关于一种终端控制方法、装置及存储介质，属于电子技术领域。所述方法包括：获取目标用户的终端的近期使用数据，根据近期使用数据，以及预先建立的行为分析模型，预测目标用户的行为，并根据预测得到的目标行为，控制终端执行目标行为对应的操作。本公开解决了终端控制过程都需要用户手动操作，操作过程较为复杂的问题。本公开用于针对性的对终端实施个性化控制。

技术领域

本公开涉及电子技术领域，特别涉及一种终端控制方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，终端(如智能手机)的使用越来越普及，与此同时，各种各样的终端应用也被开发出来，给人们的工作和生活带来了很多便利。

相关技术中，当用户在使用终端时，需要通过手动操作来进行后台的清理或是软件的升级，从而实现终端的优化。

但是，目前的终端控制过程都需要用户手动操作，操作过程较为复杂。

发明内容

本公开实施例提供了一种终端控制方法、装置及存储介质，可以解决相关技术中终端控制过程都需要用户手动操作，操作过程较为复杂的问题，所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种终端控制方法，所述方法包括：

获取目标用户的终端的近期使用数据，所述近期使用数据为当前时刻之前的预设时长内所述终端的使用数据；

根据所述近期使用数据，以及预先建立的行为分析模型，预测所述目标用户的行为；

根据预测得到的目标行为，控制所述终端执行所述目标行为对应的操作。

可选的，所述方法还包括：

收集预设时间段内，所述终端的使用数据，所述预设时间段的时长大于所述预设时长；

根据收集到的所述终端的使用数据和所述终端的使用数据所对应的用户行为，采用机器学习算法建立所述行为分析模型。

可选的，所述方法还包括：

接收管理服务器发送的初始行为分析模型，所述初始行为分析模型是所述管理服务器根据多个实验终端的使用数据和所述多个实验终端的使用数据所对应的用户行为，采用机器学习算法建立的模型；

根据预设时间段内所述终端的使用数据和所述终端的使用数据所对应的用户行为，更新所述初始行为分析模型，得到所述行为分析模型。

可选的，所述机器学习算法为监督学习算法，所述终端的使用数据所对应的用户行为包括所述目标用户的基准行为；

所述根据收集到的所述终端的使用数据和所述终端的使用数据所对应的用户行为，采用机器学习算法建立所述行为分析模型，包括：

根据收集到的所述终端的使用数据，识别所述目标用户的基准行为；

根据所述终端的使用数据，以及所述基准行为，采用所述监督学习算法建立所述行为分析模型。

可选的，所述预设时间段为预设的n天，所述n大于或等于1，所述基准行为为睡眠，

所述根据收集到的所述终端的使用数据，识别所述目标用户的基准行为，包括：

基于所述终端的使用数据，将每天灭屏时长最长的时段所对应的行为确定为睡眠。

可选的，所述使用数据包括：显示数据、应用使用数据、无线局域网的数据和传感器使用数据中的至少一种。

可选的，所述显示数据包括亮屏时刻和灭屏时刻；

所述应用使用数据包括应用使用先后顺序、应用使用频率和应用的持续使用时长中的至少一种；