[发明专利]后台应用清理方法、装置及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201911078671.9 申请日: 2019-11-06
公开(公告)号: CN110825458A 公开(公告)日: 2020-02-21
发明(设计)人: 樊蔼 申请(专利权)人: 深圳传音控股股份有限公司
主分类号: G06F9/445 分类号: G06F9/445;G06F1/329
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 陈文斌
地址: 518057 广东省深圳市南山区粤海街道深南大道97*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 后台 应用 清理 方法 装置 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种后台应用清理方法,应用于移动终端,其特征在于,包括以下步骤:

S11:判断所述终端是否处于卡顿状态;

S12:若是,则输出清理后台应用的提示消息;

S13:若检测到所述提示消息对应的确认指令,则基于所述终端后台运行的应用程序,确定待清理应用程序,和/或清理所述待清理应用程序。

2.如权利要求1所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述基于所述终端后台运行的应用程序,确定待清理应用程序的步骤包括:

基于目标预测模型,获取所述应用程序对应的预测结果;

基于所述预测结果确定所述待清理应用程序。

3.如权利要求2所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述基于目标预测模型,获取所述应用程序对应的预测结果的步骤包括:

在目标预测模型中输入所述应用程序的应用信息,以获得所述应用程序在第一预设时间内被清理的概率;

将所述概率作为所述应用程序对应的预测结果。

4.如权利要求3所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述基于所述预测结果确定所述待清理应用程序的步骤包括:

基于所述概率,确定所述应用程序中是否存在概率值大于或等于预设概率的目标应用程序;

若存在,则将所述目标应用程序作为所述待清理应用程序;

和/或,若不存在,则基于所述概率,确定所述应用程序中概率值最大的应用程序,并将概率值最大的应用程序作为所述待清理应用程序。

5.如权利要求2所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述基于目标预测模型,获取所述应用程序对应的预测结果的步骤之前,还包括:

获取所述终端的历史卡顿状态对应的应用程序的历史行为数据;

基于所述历史行为数据训练初始预测模型,以获得目标预测模型。

6.如权利要求1至5任一所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述判断终端是否处于卡顿状态的步骤包括:当出现下述情况的至少一种时,判定所述终端处于卡顿状态:

应用程序的操作指令对应的执行时间超过预设执行时间、终端的系统资源使用率超过预设使用率,其中,系统资源包括CPU、内存、显存、缓存、存储空间中的至少一种。

7.如权利要求1至5任一项所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述若检测到所述提示消息对应的确认指令,则基于所述终端后台运行的应用程序,确定待清理应用程序的步骤包括:

若输出所述提示信息之后的持续时长达到第二预设时间时,未检测到所述提示消息对应的指令,则:自动清理所述待清理应用程序,和/或输出提示信息;或,不清理所述待清理应用程序,和/或输出终端卡顿的预警信息;

和/或,若所述第二预设时间内检测到提示消息对应的拒绝清理指令,则输出终端卡顿的预警信息。

8.一种后台应用清理方法,应用于移动终端,其特征在于,包括以下步骤:

S21:接收目标应用程序启动指令;

S22:判断所述终端的运行状态是否符合预设条件;

S23:若是,基于预设规则清理后台应用程序,和/或启动所述目标应用程序。

9.如权利要求8所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述基于预设规则清理后台应用程序步骤,包括:

基于目标预测模型获取所述后台应用程序在第一预设时间内被清理的概率,清理所述概率值大于或等于预设概率对应的所述后台应用程序。

10.如权利要求9所述的后台应用清理方法,其特征在于,所述目标预测模型通过下述步骤生成:

获取所述终端的历史运行状态对应的应用程序的历史行为数据;

基于所述历史行为数据训练初始预测模型,以获得目标预测模型。

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