CN107249074A - 应用程序快速启动方法、移动终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

应用程序快速启动方法、移动终端及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN107249074A CN201710351297.XA CN201710351297A CN107249074A CN 107249074 A CN107249074 A CN 107249074A CN 201710351297 A CN201710351297 A CN 201710351297A CN 107249074 A CN107249074 A CN 107249074A
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Abstract

本发明公开一种应用程序快速启动方法，包括以下步骤：获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；判断所述预测结果中是否存在未启动的应用程序；若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行；当接收到所述应用程序的运行指令时，将所述应用程序进程从后台切换至前台运行。本发明还公开了一种移动终端及计算机可读存储介质。本发明能够智能地将用户即将要使用到的应用程序提前加载到后台运行，从而提升了应用程序的启动速度，同时由于提前时间不长且加载的应用程序也是用户即将使用到的，因而避免了提前启动应用程序所造成的系统资源浪费，保证了系统资源的高效运转。

Description

应用程序快速启动方法、移动终端及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种应用程序快速启动方法、移动终端及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的发展，智能手机、PAD(平板电脑)等移动终端无论是在硬件上，还是在软件上，都得到了极大提升。用户也越来越喜欢在移动终端上安装各式各样的应用软件，比如通过视频软件看视频节目，通过聊天软件与好友聊天，通过音乐软件欣赏音乐等，并且这已经成为了用户日常生活的一个重要组成部分。
通常，用户在使用应用程序时都希望应用程序可以快速启动，现有技术中通常都是采用在移动终端刚开机时提前启动用户预先选定的应用程序，而此类方式存在如下方面的问题：
一方面，用户预先选定的应用程序并不一定会是用户长期使用的应用程序，因此，若用户后续不再使用，则提前启动势必会造成系统资源的浪费；
另一方面，用户并不一定会在移动终端开机时使就使用预先选定的应用程序，因此，若提前启动，则势必会造成系统资源的浪费。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种应用程序快速启动方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中在开机时提前启动选定的应用程序而造成系统资源浪费的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种应用程序快速启动方法，所述应用程序快速启动方法包括以下步骤：
获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；
判断所述预测结果中是否存在未启动的应用程序；
若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行；
当接收到所述应用程序的运行指令时，将所述应用程序进程从后台切换至前台运行。
可选地，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程是否为提前启动且未运行过的所述应用程序进程；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
可选地，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程所对应的应用程序是否为下一时段用户习惯使用的应用程序；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
可选地，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
在将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的同时，限制所述应用程序的调度功能，直至所述应用程序进程从后台切换至前台运行时撤销。
可选地，所述获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果的步骤之前，还包括：
基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果，其中，所述预测结果中保存有多条不同时段内用户习惯使用的应用程序的预测条目。
可选地，所述基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果的步骤包括：
依次收集每一单位时间内各时段的用户操作数据，并将本单位时间内的所述用户操作数据作为下一单位时间内用户操作的预测结果，其中，所述用户操作数据至少包括用户操作所启动的应用程序以及该应用程序的启动时间点，且一条用户操作数据对应一条预测条目；
在每一单位时间内，基于本单位时间内各时段的实际用户操作数据，验证所述预测结果中对应相同时段内的各条预测条目是否预测正确；
若预测正确，则将对应预测条目保存到所述预测结果中，否则，将对应预测条目保存到用户习惯数据库中，其中，一条预测条目对应一条用户习惯条目进行保存。
可选地，所述将对应预测条目保存到所述预测结果中包括：给对应预测条目加分并保存到所述预测结果中；
所述给对应预测条目加分并保存到所述预测结果中之后还包括：
依次判断所述预测结果中的各条预测条目的累计分值是否小于第一门限值；
若是，则从所述预测结果中删除对应预测条目。
可选地，所述将对应预测条目保存到用户习惯数据库中的步骤之后，还包括：
依次判断所述用户习惯数据中各条用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长是否大于第二门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长大于第二门限值，则从所述用户习惯数据中删除对应用户习惯条目；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长小于或等于第二门限值，则判断用户习惯条目所对应用户操作的发生频率是否大于第三门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的发生频率大于第三门限值，则将对应用户习惯条目作为一条新的预测条目加入到所述预测结果中。
进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的应用快速启动程序，所述应用快速启动程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的应用程序快速启动方法的步骤。
进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有应用快速启动程序，所述应用快速启动程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的应用程序快速启动方法的步骤。
本发明中，通过对用户使用应用程序的习惯进行分时段预测，进而使得预测获得的应用程序既是用户习惯使用的，同时也是用户即将要使用到的，因而，将预测获得应用程序在对应时段内提前启动并加载到后台运行，这既实现了应用程序启动速度的提升，同时也贴合用户使用习惯，提升了用户使用体验。此外，由于提前启动的时间不长且加载的应用程序是用户即将使用到的，因而避免了提前启动应用程序所造成的系统资源浪费，保证了系统资源的高效运转。
附图说明
图1为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；
图3为本发明应用程序快速启动方法第一实施例的流程示意图；
图4为本发明应用程序快速启动方法一实施例中用户触摸启动应用程序的操作示意图；
图5为本发明应用程序快速启动方法一较佳实施例的流程示意图；
图6为本发明应用程序快速启动方法第二实施例的流程示意图；
图7为本发明应用程序快速启动方法第三实施例的流程示意图；
图8为本发明应用程序快速启动方法第四实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。
后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access，宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。
WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。本发明中，移动终端100的存储器109中存储有应用快速启动程序。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
本发明中，处理器110配置为执行应用快速启动程序以执行下述操作：获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；判断所述预测结果中是否存在未启动的应用程序；若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行；当接收到所述应用程序的运行指令时，将所述应用程序进程从后台切换至前台运行。
移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管图1中未示出，但本发明中移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。
具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。
E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。
EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。
虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。
基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。
参照图3，图3为本发明应用程序快速启动方法第一实施例的流程示意图。本实施例中，应用程序快速启动方法包括以下步骤：
步骤S10，获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；
本实施例中，预测结果具体是指对各个不同时间段内用户习惯使用的应用程序进行预测后所得到的结果。例如，用户习惯早上8点到10之间使用音乐软件，而在10点到12点之间习惯使用阅读软件，而在14点至18点之间习惯使用聊天软件等。本实施例中对于时段的设置不限，例如每隔一个小时设为一个时段，或者每隔两个小时设为一个时段等，比如8点至9点为一个时段，9点至10点为另一个时段。需要说明的是，本时段具体是指当前时间点所对应的时段，比如当前时间为8点，则当前时间点所对应的本时段为8点至9点，若当前时间为10点，则当前时间点所对应的本时段为10点至11点。本实施例优选在本时段开始时获取本时段的上述预测结果。
例如，当前时间为9点，获取对应时段9点到10点之间对用户习惯使用的应用程序进行预测后所得到的预测结果为QQ音乐、微信；若当前时间为10点，则获取对应时段10点到11点之间对用户习惯使用的应用程序进行预测后所得到的预测结果为某某视频应用。
此外，需要进一步说明的是，在获取预测结果之前，需要预先生成对各时段用户习惯使用的应用程序的预测结果并保存。本实施例对于生成上述预测结果的方式不限，具体根据实际需要进行设置。比如基于用户使用应用程序的历史习惯生成上述预测结果。
步骤S20，判断预测结果中是否存在未启动的应用程序；
步骤S30，若预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动应用程序，并将提前启动的应用程序进程转入后台运行；
考虑到用户在某一时段内可能会启动多个应用程序，同时，对于用户本时段内将要使用到的应用程序的预测既可能完全正确(比如用户是一个生活习惯非常规律的人)，也可能存在一些偏差(比如用户临时打开一个应用程序)，也即预测结果可能存在已被用户启动的应用程序，因此，当获取到本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果时，先判断该预测结果中是否存在未启动的应用程序，如果存在未启动的应用程序，则由终端系统来启动该未启动的应用程序，并将提前启动的应用程序进程转入终端系统后台运行。
步骤S40，当接收到应用程序的运行指令时，将应用程序进程从后台切换至前台运行。
本实施例中，运行指令具体是指由用户操作而触发应用程序运行的指令，如图4所示的触摸操作示意图。本实施例对于运行指令的类型及触发方式不限，具体根据实际需要进行设置。
本实施例中，预测结果中未启动的应用程序是用户即将要使用到的应用程序，因此，由终端系统提前启动并转入后台运行，从而可在用户主动请求运行该应用程序时直接从后台切换至前台运行，从而提升应用程序的启动速度。此外，由于至多只是提前一个时段(比如一个小时)启动，因而可相应减少由于提前启动而对系统资源长时间占用，从而保证了系统资源的高效运转。
例如，在10点，获取本时段10点到11点之间用户习惯使用的应用程序的预测结果，比如，预测结果为：用户习惯在本时段使用微信、QQ、千千静听，而千千静听已经被用户启动，则提前启动微信与QQ，并将微信与QQ的应用程序进程转入后台运行；当接收到用户触控微信或QQ的图标而触发的运行指令时，将微信或QQ的应用程序进程从后台切换至前台运行，从而使用户明显感受到：自己在当前时段习惯使用的应用程序的启动速度非常之快，进而获得较好的使用体验。
可选的，如图5所示的应用程序快速启动方法一实施例的流程示意图。本实施例中，当预测结果中存在多个应用程序(一个应用程序对应一条预测条目)时，优选基于用户使用应用程序的习惯程度大小的顺序依次提前启动各应用程序，比如对各应用程序的习惯程度大小打分，分值高的习惯程度高。同时，为保证系统资源高效运转，因此在提前启动预测结果中的应用程序时，先判断当前系统运行的剩余内存是否大于一门限值，若是则允许提前启动，从而避免对其他正在运行的应用程序造成影响，否则不启动或者循环判断剩余内存直至大于门限值时再启动。
可选的，为进一步保证系统资源高效运转，并避免提前启动预测的应用程序对其他正在运行的应用程序造成影响，因此，在将提前启动的应用程序进程转入后台运行的同时，限制该应用程序的调度功能，直至应用程序进程从后台切换至前台运行时撤销。其中，调度功能具体是指应用程序进程可以调用其他应用程序进程的功能，比如微信应用进程调度摄像头进程、调度联网进程、调度CPU等。通过限制提前启动的应用程序的调度功能，从而避免对终端运行的功耗以及CPU负载造成影响。
本实施例中，通过对用户使用应用程序的习惯进行分时段预测，进而使得预测获得的应用程序既是用户习惯使用的，同时也是用户即将要使用到的，因而，将预测获得应用程序在对应时段内提前启动并加载到后台运行，这既实现了应用程序启动速度的提升，同时也贴合用户使用习惯，提升了用户使用体验。此外，由于提前启动的时间不长且加载的应用程序是用户即将使用到的，因而避免了提前启动应用程序所造成的系统资源浪费，保证了系统资源的高效运转。
参照图6，图6为本发明应用程序快速启动方法第二实施例的流程示意图。基于本发明方法第一实施例，本实施例中，上述步骤S30之后还包括：
步骤S501，当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程是否为提前启动且未运行过的应用程序进程；
步骤S502，若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
为加快下一次的启动时间，当已启动的应用程序进程转入后台运行后，终端系统通常都是尽可能维持着后台进程而不回收，但当后台运行资源不足且又存在更重要的请求时，终端系统将被迫对后台进程进行回收，从而预留出足够多的后台运行资源给更重要的进程。
本实施例中，终端系统具体根据后台进程回收等级的数值大小来进行进程回收的，比如后台进程回收等级的数值越大，其被回收的可能性也就越大。本实施例对于后台进程回收等级的设置不限，具体根据实际需要进行设置。
例如，在Andoird系统中，后台进程回收的依据为进程的oom_adj值(也即相当于本实施例中所述的后台进程回收等级)，而执行进程回收的进程为LMK(Low Memory Killer)，其中，进程的oom_adj值表示对CPU的友好程度，oom_adj值(后面简称adj值)越大，则说明该进程对内存越友好，进而其被LMK回收的可能性更大。因此，为避免用户即将要用到的应用程序的后台进程被LMK回收，可通过改变进程的adj值来避免进程被LMK回收。
下面具体以本发明应用于Andoird系统进行举例说明。
在Android系统中，对于进程的adj值的分布大体与进程的重要等级分类相同，通常，Android系统将进程划分为以下六大类：
(1)前台进程(foreground)、(2)可见进程(visible)、(3)次要服务(secondaryserver)、(4)内容供应节点(content provider)、(5)空进程(empty)、(6)后台进程(hidden)，下面具体对后台进程进行举例说明。
后台进程也即启动后被切换到后台的进程，如微信、QQ、浏览器，阅读器等。当应用程序显示在移动终端屏幕上时，应用程序所运行的进程即为前台进程(foreground)，一旦用户按下移动终端的home键而返回主界面时，该应用程序就驻留在后台而成为后台进程(background)。
对于后台进程，其adj的取值集合为{600,700,800,900～906}。adj值600/700/800用于“特殊”的后台进程，而其他后台进程共用[900,906]区间中的值。本实施例中，具体通过以下两种方式来提高后台进程的重要等级：
方式一、设定一固定的adj值，比如850，给所有的预测结果中提前启动的应用程序的进程使用；
方式二、在对后台进程的adj值进行更新时，将预测结果中提前启动的应用程序的进程的adj值尽量设置的小一些。
例如，微信应用是用户在10点到11点时段所习惯使用的应用程序，则在10点时，提前启动微信应用，并将微信应用进程转入后台运行。由于微信应用进程在切换至前台运行之前(也即用户触发微信应用的运行指令之前)，其在后台运行可能存在被回收的情况，因此，当存在后台进程回收等级的更新操作，调低微信应用程序进程的回收等级，从而避免被回收。由于调低微信应用程序进程的回收等级没有被回收而仍然保留在后台运行，因此，在接收到用户触发微信应用所产生的运行指令时，也即在用户使用微信应用时，微信应用进程将直接从后台切换至前台运行，从而大大加快了微信应用的启动速度。
本实施例中，提前启动的应用程序进程在切换到前台运行之前(也即提前启动且未运行过的应用程序进程)，其可能存在后台进程回收，也即存在后台进程回收等级的更新操作，此时在等待接收运行指令之前，为避免被回收，因此通过调整该应用程序进程的回收等级以避免被系统回收，比如降低进程的adj值。需要说明的是，如果提前启动的应用程序进程在进行后台进程回收等级的更新操作之前已经被用户使用而切换到前台，也即转换为前台进程后，则无需再进行后台进程回收等级的调整。
参照图7，图7为本发明应用程序快速启动方法第三实施例的流程示意图。基于本发明方法第一实施例，本实施例中，上述步骤S30之后还包括：
步骤S601，当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程所对应的应用程序是否为下一时段用户习惯使用的应用程序；
步骤S602，若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
后台进程回收等级的更新操作针对的后台进程存在以下三类情形：
第一类：与用户使用习惯无关的后台进程；
第二类：提前启动并在后台运行的本时段用户习惯使用的应用程序进程；
第三类：下一时段用户习惯使用的应用程序。
本实施例中，对于第一类情形下的后台进程直接采用原有的回收方式进行回收；而对于第二类情形下的后台进程则通过调整进程回收等级的方式避免回收；而对于第三类情形下的后台进程，则优选同样通过调整进程回收等级的方式避免回收，具体实施方式与本发明方法第二实施例相同，因此不做过多赘述。
例如，用户在9点30分启动了微信应用，然后在9点40分时将微信应用进程从前台切换至后台运行，而在9点55分，此时系统需要回收后台进程进而需对各后台进程的回收等级进行更新操作以便于回收，在更新操作执行前，通过查询发现，微信应用是用户在10点到11点时段所习惯使用的应用程序，因此，调低微信应用程序进程的回收等级，从而避免被回收。由于在上一时段(9点到10点时段)没有被回收而仍然保留在后台运行，因此，在本时段(10点到11点时段)到来时，在用户再次使用微信应用时，微信应用进程将直接从后台切换至前台运行，从而大大加快了微信应用的启动速度。
当然，对于第三类情形下的后台进程同样可以采用原有的回收方式进行回收，并在对应的时段到来时，再提前启动并转入后台运行，但此类情形仍然会消耗较大的系统资源，因此，对于第三类情形下的后台进程优选通过调整进程回收等级的方式避免回收。
参照图8，图8为本发明应用程序快速启动方法第四实施例的流程示意图。基于本发明方法第一实施例，本实施例中，在上述步骤S10之前还包括：
步骤S1，基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果，其中，预测结果中保存有多条不同时段内用户习惯使用的应用程序的预测条目。
本实施例中对于机器学习机制对应的学习内容、学习方式及流程不限，具体根据实际需要进行设置。优选采用机器学习方式对用户使用习惯的应用程序进行学习，然后再进一步对学习结果进行预测，从而得到用户习惯使用的应用程序的预测结果。
例如，采用机器学习机制，对N个单位时间内的用户使用习惯进行学习，并生成用户习惯使用的应用程序的预测结果，则根据生成的预测结果，即可以通过预测而得到用户在未来某一单位时间内习惯使用的应用程序。比如，连续30天内对用户使用习惯进行学习，并发现用户几乎每天都会使用微信应用，因此，预测结果为：用户每天使用微信应用，从而对任意一天的用户习惯使用进行预测得到的预测结果为：用户当天将要使用微信应用。
此外，为便于精细化管理，同时也为避免由于提前启动应用而造成系统资源的浪费，因此，本实施例中，采用分时段的方式学习用户使用习惯，进而得到对应时段的用户习惯使用的应用程序的预测结果。也即预测结果为一个或多个时段的用户习惯使用的应用程序的预测结果，而一个时段的预测结果对应一条或多条预测条目。
例如，以一个小时作为一个时段对用户使用习惯进行机器学习，若学习M个小时，则对应得到M个时段的预测结果，而一个时段的预测结果对应P条预测条目，也即同一个时段内，用户可能习惯使用一个或多个应用程序。
本实施例中，通过对用户使用应用程序的习惯进行分时段的机器学习，进而可根据学习结果而对用户的使用习惯进行科学预测，进而可使得预测获得的应用程序既是用户习惯使用的，同时也是用户即将要使用到的，因而，将预测获得应用程序在对应时段内提前启动并加载到后台运行，这既实现了应用程序启动速度的提升，同时也贴合用户使用习惯，提升了用户使用体验。
进一步地，基于本发明方法第四实施例，在本发明一实施例中，上述步骤S1包括：
步骤S11，依次收集每一单位时间内各时段的用户操作数据，并将本单位时间内的用户操作数据作为下一单位时间内用户操作的预测结果，其中，用户操作数据至少包括用户操作所启动的应用程序以及该应用程序的启动时间点，且一条用户操作数据对应一条预测条目；
本实施例中，对于单位时间以及单位时段的设置不限，比如将24个小时作为一个单位时间，而将1个小时作为一个时段。
本实施例主要是通过收集每一单位时间内的用户操作数据来学习用户使用习惯的，其中，用户操作数据至少包括通过用户操作所启动的应用程序名称以及该应用程序的启动时间点。比如用户在9点通过用户操作启动了微信应用，则对应收集的用户操作数据为微信应用与启动时间9点。
可选的，机器学习还可以进一步收集移动终端的Wi-Fi状态以及终端设备的移动速度。比如根据Wi-Fi状态，可提前帮助用户开启Wi-Fi功能；根据终端设备的移动速度可以了解用户当前所处的环境状况，比如移动速度为零，则说明用户可以使用终端设备，而若移动速度较快，则说明此时用户不方便使用终端设备。
步骤S12，在每一单位时间内，基于本单位时间内各时段的实际用户操作数据，验证预测结果中对应相同时段内的各条预测条目是否预测正确；
表1
步骤S13，若预测正确，则将对应预测条目保存到预测结果中，否则，将对应预测条目保存到用户习惯数据库中，其中，一条预测条目对应一条用户习惯条目进行保存。
本实施例中，通过机器学习将每一单位时间内所收集的用户操作数据在经过验证处理后，将验证正确的预测条目保存到预测结果中，而将验证错误的预测条目保存到用户习惯数据库中。
进一步地，在本发明方法另一实施例中，由于每次验证针对的仅仅只是一个单位时间内的用户操作数据，因而这可能并不代表用户在多个单位时间内所表现出的使用习惯。因此，为提升机器学习的准确性，因此，在进行机器学习的同时，对学习结果进行自我修正，本实施例中具体通过循环迭代的方式进行自我修正，进而使得预测结果逐步贴近用户的实际使用习惯，从而提升用户使用体验。
(一)对预测结果中的预测条目进行自我修正
步骤S21，依次判断预测结果中的各条预测条目的累计分值是否小于第一门限值；
步骤S22，若是，则从预测结果中删除对应预测条目。
本实施例中，在每一次验证预测条目时，若验证正确，则给对应预测条目加分，进而基于预测条目的累计分值大小来对预测结果中的预测条目进行自我修正。其中，对于第一门限值的设置不限，比如设为30，也即如果存在30次的验证都正确，则可以认为该预测条目是贴近用户的实际使用习惯的，而若条预测条目的累计分值小于30次，则认为该预测条目并不贴近用户的实际使用习惯，因此从预测结果中删除该预测条目。
此外，为进一步提升预测结果的准确性，因此，可进一步限定预测条目的累计分值在预置时长内是否小于第一门限值，若是，则认为该预测条目是贴近用户的实际使用习惯，否则删除。
(二)对用户习惯数据中的用户习惯条目进行自我修正
步骤S31，依次判断用户习惯数据中各条用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长是否大于第二门限值；
步骤S32，若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长大于第二门限值，则从用户习惯数据中删除对应用户习惯条目；
本实施例对于第二门限值的设置不限，具体根据实际需要进行设置。例如第二门限值为5个单位时间，如果用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前已经超过5个单位时间，则说明该条目已经过时，因此从用户习惯数据中删除对应用户习惯条目。
步骤S33，若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长小于或等于第二门限值，则判断用户习惯条目所对应用户操作的发生频率是否大于第三门限值；
步骤S34，若用户习惯条目所对应用户操作的发生频率大于第三门限值，则将对应用户习惯条目作为一条新的预测条目加入到预测结果中。
如果用户最近有使用某个应用程序，则该应用程序有可能就是用户所习惯使用的，因此，为进一步验证，本实施例中进一步判断用户习惯条目所对应用户操作的发生频率是否大于第三门限值，若是，则说明用户最近开始习惯使用该用户习惯条目所对应的应用程序，因而将对应用户习惯条目作为一条新的预测条目加入到预测结果中，同时也进一步通过下一次对预测结果中的预测条目的自我修正来提升预测的准确性。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有应用快速启动程序，所述应用快速启动程序被处理器110执行时实现如下操作：
获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；
判断所述预测结果中是否存在未启动的应用程序；
若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行；
当接收到所述应用程序的运行指令时，将所述应用程序进程从后台切换至前台运行。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程是否为提前启动且未运行过的所述应用程序进程；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程所对应的应用程序是否为下一时段用户习惯使用的应用程序；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
在将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的同时，限制所述应用程序的调度功能，直至所述应用程序进程从后台切换至前台运行时撤销。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果，其中，所述预测结果中保存有多条不同时段内用户习惯使用的应用程序的预测条目。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
依次收集每一单位时间内各时段的用户操作数据，并将本单位时间内的所述用户操作数据作为下一单位时间内用户操作的预测结果，其中，所述用户操作数据至少包括用户操作所启动的应用程序以及该应用程序的启动时间点，且一条用户操作数据对应一条预测条目；
在每一单位时间内，基于本单位时间内各时段的实际用户操作数据，验证所述预测结果中对应相同时段内的各条预测条目是否预测正确；
若预测正确，则将对应预测条目保存到所述预测结果中，否则，将对应预测条目保存到用户习惯数据库中，其中，一条预测条目对应一条用户习惯条目进行保存。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
给对应预测条目加分并保存到所述预测结果中；
依次判断所述预测结果中的各条预测条目的累计分值是否小于第一门限值；若是，则从所述预测结果中删除对应预测条目。
进一步地，所述应用快速启动程序被处理器110执行时还实现如下操作：
依次判断所述用户习惯数据中各条用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长是否大于第二门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长大于第二门限值，则从所述用户习惯数据中删除对应用户习惯条目；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长小于或等于第二门限值，则判断用户习惯条目所对应用户操作的发生频率是否大于第三门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的发生频率大于第三门限值，则将对应用户习惯条目作为一条新的预测条目加入到所述预测结果中。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种应用程序快速启动方法，其特征在于，所述应用程序快速启动方法包括以下步骤：
获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果；
判断所述预测结果中是否存在未启动的应用程序；
若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行；
当接收到所述应用程序的运行指令时，将所述应用程序进程从后台切换至前台运行。
2.如权利要求1所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程是否为提前启动且未运行过的所述应用程序进程；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
3.如权利要求1所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
当存在后台进程回收等级的更新操作时，判断当前待更新操作的后台进程所对应的应用程序是否为下一时段用户习惯使用的应用程序；
若是，则调整该应用程序进程的回收等级以避免回收。
4.如权利要求1所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述若所述预测结果中存在未启动的应用程序，则提前启动所述应用程序，并将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的步骤之后，还包括：
在将提前启动的所述应用程序进程转入后台运行的同时，限制所述应用程序的调度功能，直至所述应用程序进程从后台切换至前台运行时撤销。
5.如权利要求1所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述获取本时段用户习惯使用的应用程序的预测结果的步骤之前，还包括：
基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果，其中，所述预测结果中保存有多条不同时段内用户习惯使用的应用程序的预测条目。
6.如权利要求5所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述基于预置的机器学习机制，生成用户习惯使用的应用程序的预测结果的步骤包括：
依次收集每一单位时间内各时段的用户操作数据，并将本单位时间内的所述用户操作数据作为下一单位时间内用户操作的预测结果，其中，所述用户操作数据至少包括用户操作所启动的应用程序以及该应用程序的启动时间点，且一条用户操作数据对应一条预测条目；
在每一单位时间内，基于本单位时间内各时段的实际用户操作数据，验证所述预测结果中对应相同时段内的各条预测条目是否预测正确；
若预测正确，则将对应预测条目保存到所述预测结果中，否则，将对应预测条目保存到用户习惯数据库中，其中，一条预测条目对应一条用户习惯条目进行保存。
7.如权利要求6所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述将对应预测条目保存到所述预测结果中包括：给对应预测条目加分并保存到所述预测结果中；
所述给对应预测条目加分并保存到所述预测结果中之后还包括：
依次判断所述预测结果中的各条预测条目的累计分值是否小于第一门限值；
若是，则从所述预测结果中删除对应预测条目。
8.如权利要求6或7所述的应用程序快速启动方法，其特征在于，所述将对应预测条目保存到用户习惯数据库中的步骤之后，还包括：
依次判断所述用户习惯数据中各条用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长是否大于第二门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长大于第二门限值，则从所述用户习惯数据中删除对应用户习惯条目；
若用户习惯条目所对应用户操作的最近发生时间距离当前的时长小于或等于第二门限值，则判断用户习惯条目所对应用户操作的发生频率是否大于第三门限值；
若用户习惯条目所对应用户操作的发生频率大于第三门限值，则将对应用户习惯条目作为一条新的预测条目加入到所述预测结果中。
9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的应用快速启动程序，所述应用快速启动程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的应用程序快速启动方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有应用快速启动程序，所述应用快速启动程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的应用程序快速启动方法的步骤。
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