[发明专利]应用程序控制方法、装置及存储介质和移动终端

说明书

本申请实施例公开了一种应用程序控制方法、装置及存储介质和移动终端，所述方法包括：在设定周期内每隔设定时间，获取目前行为特征；获取基于机器学习方法生成的预设行为预测模型，所述预设行为预测模型由多个已知控制操作的行为特征样本训练得到，用于基于行为特征预测控制操作；将所述目前行为特征输入至所述预设行为预测模型，得到所述预设行为预测模型输出的预测结果；根据所述预测结果，自动执行符合用户行为习惯的控制操作，所述控制操作包括应用程序的数据清理和数据更新操作。本申请实施例提供的技术方案，可以自动执行符合用户行为习惯的应用程序控制操作，提升了应用程序控制的智能化。

技术领域

本申请实施例涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种应用程序控制方法、装置及存储介质和移动终端。

背景技术

手机等移动终端中的功能越来越多，为人们的生活和工作提供了便利，在移动终端中人们可以安装各式各样的应用软件，来支持移动终端不同功能的实现，人们可以利用手机接打电话，还可以听音乐、观看视频、聊天、玩游戏等。用户在使用移动终端的过程中，会有一些自身的行为习惯，现有技术中对应用程序进行控制时，并没有很好的利用该用户行为习惯，需要改进。

发明内容

本申请实施例提供一种应用程序控制方法、装置及存储介质和移动终端，可以自动执行符合用户行为习惯的应用程序控制操作。

在第一方面，本申请实施例提供了一种应用程序控制方法，包括：

在设定周期内每隔设定时间，获取目前行为特征；

获取基于机器学习方法生成的预设行为预测模型，所述预设行为预测模型由多个已知控制操作的行为特征样本训练得到，用于基于行为特征预测控制操作；

将所述目前行为特征输入至所述预设行为预测模型，得到所述预设行为预测模型输出的预测结果；

根据所述预测结果，自动执行符合用户行为习惯的控制操作，所述控制操作包括应用程序的数据清理和数据更新操作。

在第二方面，本申请实施例提供了一种应用程序控制装置，包括：

目前行为特征获取模块，在设定周期内每隔设定时间，获取目前行为特征；

预设行为预测模型获取模块，用于获取基于机器学习方法生成的预设行为预测模型，所述预设行为预测模型由多个已知控制操作的行为特征样本训练得到，用于基于行为特征预测控制操作；

控制操作预测模块，用于将所述目前行为特征输入至所述预设行为预测模型，得到所述预设行为预测模型输出的预测结果；

控制操作执行模块，用于自动执行所述符合用户行为习惯的控制操作，所述控制操作包括应用程序的数据清理和数据更新操作。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的应用程序控制方法。

在第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现如第一方面所提供的应用程序控制方法。

本申请实施例提供的应用程序的控制方案，通过在设定周期内每隔设定时时间获取目前行为特征，将目前行为特征输入至基于机器学习方法生成的预设行为预测模型，得到所述预设行为预测模型输出的预测结果，根据所述预测结果，自动执行符合用户行为习惯的控制操作，所述控制操作包括应用程序的数据清理和数据更新操作，可以自动执行符合用户行为习惯的应用程序控制操作，提升了应用程序控制的智能化。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种应用程序控制方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种应用程序控制方法的流程图；