[发明专利]后台应用清理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种后台应用清理方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括判断所述终端是否处于卡顿状态，若是，则输出清理后台应用的提示消息，接着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，本发明公开了一种后台应用清理方法，所述方法包括接收目标应用程序启动指令，接着判断所述终端是否处于卡顿状态，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，简化了后台应用清理的步骤，有效提高了终端卡顿时清理后台应用的效率，实现了智能化清理后台应用程序，进而提高了用户的体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种后台应用清理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着终端技术的不断发展，大量功能各异的应用程序不断涌现，因此，终端中安装的应用程序数量也越来越多，但是由于终端的内存资源有限，在当前终端运行的应用程序越来越多时，终端内存资源占有量越来越大，终端的内存资源就会出现严重不足，从而造成卡顿。

目前，主要是通过手动逐一清理应用程序来释放应用程序，或则是通过一键清理功能清理后台运行的全部应用程序，但是，手动清理的操作过程繁琐，而一键清理则会清理掉用户需要的应用程序，造成用户体验不好的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种后台应用清理方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有应用程序的清理过程不够智能而影响用户体验的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种后台应用清理方法，所述后台应用清理方法包括以下步骤：

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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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，所述系统资源包括CPU、内存、显存、缓存、存储空间中的至少一种：

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。