[发明专利]一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置

权利要求书

1.一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，用于功耗优化系统中的移动终端，所述功耗优化系统包括所述移动终端和服务器，所述方法包括：

获取所述移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；

将所述运行信息发送至所述服务器，并根据来自所述服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，所述非偏好列表为由所述应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，所述偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；

对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，包括：

通过所述移动终端上的预定程序周期性地获取所述移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取所述移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述非偏好列表通过如下方式来获得：

所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对所述应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；

由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。

4.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述非偏好列表具体通过如下方式来获得：

获取预先确定的应用程序的划分类型；

所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算所述应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，所述用户向量为预定向量，并且所述用户向量的维度与所述划分类型的数目相同，所述基向量为单位向量；

将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；

由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。

5.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，

所述对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程，包括：

确定所述非偏好列表中的应用程序的锁类型；

根据所述锁类型，确定所述应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。

6.根据权利要求5所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程，具体包括：

确定所述非偏好列表中的应用程序的锁类型；

在所述锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；

在所述锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。

7.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述余弦相似度为所述用户向量与所述基向量的余弦距离。

8.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述划分类型包括如下类型：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。