CN105939416A - 移动终端及其应用预启动方法 - Google Patents

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CN105939416A CN201610372957.8A CN201610372957A CN105939416A CN 105939416 A CN105939416 A CN 105939416A CN 201610372957 A CN201610372957 A CN 201610372957A CN 105939416 A CN105939416 A CN 105939416A
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Abstract

本发明公开了一种移动终端及其应用预启动方法，移动终端包括：情景上下文模块，用于获取移动终端的情景上下文的原始数据；决策模块，用于对预测移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策；决策模块，还用于基于所决策使用的至少一个模型对情景上下文的原始数据进行预测处理，得到移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用；处理追踪模块，用于为预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载预启动应用的数据，获取网络侧对应预启动应用的新数据更新预加载的至少一个应用的数据。实施本发明，能够准确预测预启动应用。

Description

移动终端及其应用预启动方法
技术领域
本发明涉及电子技术，尤其涉及一种移动终端及其应用预启动方法。
背景技术
随着移动互联网的快速发展，应用(App)已进入了生活各个领域(比如社交、购物、旅游出行、学习办公等均有相应的App)，用户通过移动终端每天都与许多的App进行交互。然而App的启动通常会耗费几秒的时间，特别是一些游戏类App，等待启动画面消失，可能会耗费20秒以上的时间。一些App比如邮箱客户端，启动只需几秒的时间，但是在启动时从网络的应用服务器上异步读取新内容时会有一定的延迟，在这个过程中会耗费十几秒的时间。
为了减少启动时间，已有的方法是将App缓存于内存中，但至少存在以下问题：
1)App会占用大量的内存尤其是游戏类App，使终端运行缓慢。
2)App启动时读取缓存中的内容加载而不是从网络获取内容，会有内容更新不够及时的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中存在的至少一个问题而提供一种移动终端及其应用预启动方法。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供一种移动终端，所述移动终端包括：
情景上下文模块，用于获取移动终端的情景上下文的原始数据；
决策模块，用于对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度的特征、以及所述移动终端具有 所对应维度的特征时所运行的应用训练得到；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用；
处理追踪模块，用于为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
可选地，所述至少一个模型包括触发模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述触发模型进行预测处理以确定待启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用；
选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，所述至少一个模型包括位置模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述位置模型进行预测处理，确定待启动应用对应的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度；
选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，所述至少一个模型包括时间模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述时间模型进行预测处理以确定待启动应用对应的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度；
选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，所述移动终端还包括：
特征提取模块，用于解析所述移动终端的情景上下文的历史原始数据得到所述移动终端在至少一个维度下的特征；
模型训练模块，用于基于所述至少一个维度下的特征对相应维度的模型进行训练，所述训练为所述模型训练模块完成，或为所述模型训练模块使用云服务的方式完成。
第二方面，本发明实施例提供一种应用预启动方法，所述方法包括：
获取移动终端的情景上下文的原始数据；
对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度的特征、以及所述移动终端具有所对应维度的特征时所运行的应用训练得到；
基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用；
为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
可选地，所述至少一个模型包括触发模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述触发模型进行预测处理以确定待启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用；
选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，所述至少一个模型包括位置模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预 测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述位置模型进行预测处理，确定待启动应用对应的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度；
选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，所述至少一个模型包括时间模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述时间模型进行预测处理以确定待启动应用对应的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度；
选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
可选地，
所述方法还包括：
解析所述移动终端的情景上下文的历史原始数据得到所述移动终端在至少一个维度下的特征；
基于所述至少一个维度下的特征对相应维度的模型进行训练，所述训练为在所述移动终端侧完成，或为所述移动终端使用云服务的方式完成。
本发明实施例中，基于情景上下文对用户即将启动的应用也即预启动应用进行预测，并对预启动应用进行启动(包括内存中预加载App和内容更新)，避免了在用户启动应用时才对应用进行加载，节省了用户启动应用的等待时间，而且保证应用中内容的时效性，也避免将大量应用预加载对移动终端的硬件资源的消耗。
附图说明
图1为实现本发明各个实施例的一个可选的移动终端的硬件结构示意图；
图2为如图1所示的移动终端100的无线通信系统示意图；
图3为本发明第一至三实施例提供的一个可选的移动终端的模块示意图；
图4为本发明第四实施例提供的一个可选的移动终端的模块示意图；
图5为本发明第五实施例提供的一个可选的应用预启动的方法的流程示意图；
图6为本发明第六实施例提供的一个可选的应用预启动的方法的流程示意图；
图7为本发明第七实施例提供的一个可选的应用预启动的方法的流程示意图；
图8为本发明第八实施例提供的一个可选的应用预启动的方法的流程示意图。
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的技术方案，并不用于限定本发明的保护范围。
现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的移动终端。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，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。
移动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移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(PDA)、平板电脑(PAD)、便携式多媒体播放器(PMP)、导航装置等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是移动终端。然而，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。
图1为实现本发明各个实施例的一个可选的移动终端100的硬件结构示意，如图1所示，移动终端100可以包括无线通信单元110、输出单元150、存储器160、控制器180和电源单元190等等。图1示出了具有各种组件的移动终端100，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。将在下面详细描述移动终端100的元件。
无线通信单元110通常包括一个或多个组件，其允许移动终端100与无线通信系统或网络之间的无线电通信。例如，无线通信单元110可以包括移动通信模块112、无线互联网模块113和位置信息模块115中的至少一个。
移动通信模块112将无线电信号发送到基站(例如，接入点、节点B等等)、外部终端以及服务器中的至少一个和/或从其接收无线电信号。这样的无线电信号可以包括语音通话信号、视频通话信号、或者根据文本和/或多媒体消息发送和/或接收的各种类型的数据。
无线互联网模块113支持移动终端100的无线互联网接入。无线互联网模块113可以内部或外部地耦接到终端。无线互联网模块113所涉及的无线互联网接入技术可以包括无线局域网(WLAN)、无线相容性认证(Wi-Fi)、无线宽带(Wibro)、全球微波互联接入(Wimax)、高速下行链路分组接入(HSDPA)等等。
位置信息模块115是用于检查或获取移动终端100的位置信息的模块。位置信息模块115的典型示例是全球定位系统(GPS)模块115。根据当前的技术，GPS模块115计算来自三个或更多卫星的距离信息和准确的时间信息并且对于计算的信息应用三角测量法，从而根据经度、纬度和高度准确地计算三维当前位置信息。当前，用于计算位置和时间信息的方法使用三颗卫星并且通过使用另外的一颗卫星校正计算出的位置和时间信息的误差。此外，GPS模块115能够通过实时地连续计算当前位置信息来计算速度信息。
输出单元150被构造为以视觉、音频和/或触觉方式提供输出信号(例如，音频信号、视频信号、警报信号、振动信号等等)。输出单元150可以包括显示单元151，另外还可包括音频输出模块、警报单元等等。
显示单元151可以显示在移动终端100中处理的信息。例如，当移动终端100处于电话通话模式时，显示单元151可以显示与通话或其它通信(例如，文本消息收发、多媒体文件下载等等)相关的用户界面(UI)或图形用户界面(GUI)。当移动终端100处于视频通话模式或者图像捕获模式时，显示单元151可以显示捕获的图像和/或接收的图像、示出视频或图像以及相关功能的UI或GUI等等。
同时，当显示单元151和触摸板以层的形式彼此叠加以形成触摸屏时，显示单元151可以用作输入装置和输出装置。显示单元151可以包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管LCD(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、柔性显示器、三维(3D)显示器等等中的至少一种。这些显示器中的一些可以被构造为透明状以允许用户从外部观看，这可以称为透明显示器，典型的透明显示器可以例如为TOLED(透明有机发光二极管)显示器等等。根据特定想要的实施方式，移动终端100可以包括两个或更多显示单元(或其它显示装置)，例如，移动终端100可以包括外部显示单元(未示出)和内部显示单元(未示出)。触摸屏可用于检测触摸输入压力以及触摸输入位置和触摸输入面积。
存储器160可以存储由控制器180执行的处理和控制操作的软件程序等等，或者可以暂时地存储已经输出或将要输出的数据(例如，电话簿、消息、静态图像、视频等等)。而且，存储器160可以存储关于当触摸施加到触摸屏时输出的各种方式的振动和音频信号的数据。
存储器160可以包括至少一种类型的存储介质，所述存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。而且，移动终端100可以与通过网络连接执行存储器160的存储功能的网络存储装置协作。
控制器180通常控制移动终端100的总体操作。例如，控制器180执行与语音通话、数据通信、视频通话等等相关的控制和处理。另外，控制器180可 以包括用于再现或回放多媒体数据的多媒体模块181，多媒体模块181可以构造在控制器180内，或者可以构造为与控制器180分离。控制器180可以执行模式识别处理，以将在触摸屏上执行的手写输入或者图片绘制输入识别为字符或图像。
电源单元190在控制器180的控制下接收外部电力或内部电力并且提供操作各元件和组件所需的适当的电力。
这里描述的各种实施方式可以以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，这里描述的实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，这样的实施方式可以在控制器180中实施。对于软件实施，诸如过程或功能的实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储器160中并且由控制器180执行。
至此，已经按照其功能描述了移动终端。下面，为了简要起见，将描述诸如折叠型、直板型、摆动型、滑动型移动终端等等的各种类型的移动终端中的滑动型移动终端作为示例。因此，本发明能够应用于任何类型的移动终端，并且不限于滑动型移动终端。
如图1中所示的移动终端100可以被构造为利用经由帧或分组发送数据的诸如有线和无线通信系统以及基于卫星的通信系统来操作。
现在将参考图2描述其中根据本发明的移动终端100能够操作的通信系统。
这样的通信系统可以使用不同的空中接口和/或物理层。例如，由通信系统使用的空中接口包括例如频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址 (CDMA)和通用移动通信系统(UMTS)(特别地，长期演进(LTE))、全球移动通信系统(GSM)等等。作为非限制性示例，下面的描述涉及CDMA通信系统，但是这样的教导同样适用于其它类型的系统。
参考图2，CDMA无线通信系统可以包括多个移动终端100、多个基站(BS)270、基站控制器(BSC)275和移动交换中心(MSC)280。MSC 280被构造为与公共电话交换网络(PSTN)290形成接口。MSC 280还被构造为与可以经由回程线路耦接到基站270的BSC 275形成接口。回程线路可以根据若干己知的接口中的任一种来构造，所述接口包括例如E1/T1、ATM、IP、PPP、帧中继、HDSL、ADSL或xDSL。将理解的是，如图2中所示的系统可以包括多个BSC 2750。
每个BS 270可以服务一个或多个分区(或区域)，由多向天线或指向特定方向的天线覆盖的每个分区放射状地远离BS 270。或者，每个分区可以由用于分集接收的两个或更多天线覆盖。每个BS 270可以被构造为支持多个频率分配，并且每个频率分配具有特定频谱(例如，1.25MHz，5MHz等等)。
分区与频率分配的交叉可以被称为CDMA信道。BS 270也可以被称为基站收发器子系统(BTS)或者其它等效术语。在这样的情况下，术语“基站”可以用于笼统地表示单个BSC 275和至少一个BS 270。基站也可以被称为“蜂窝站”。或者，特定BS 270的各分区可以被称为多个蜂窝站。
如图2中所示，广播发射器(BT)295将广播信号发送给在系统内操作的移动终端100。在图2中，示出了几个卫星300，例如可以采用全球定位系统(GPS)卫星300。卫星300帮助定位多个移动终端100中的至少一个。
在图2中，描绘了多个卫星300，但是理解的是，可以利用任何数目的卫星获得有用的定位信息。如图1中所示的GPS模块115通常被构造为与卫星300配合以获得想要的定位信息。替代GPS跟踪技术或者在GPS跟踪技术之外，可以使用可以跟踪移动终端100的位置的其它技术。另外，至少一个GPS卫星300可以选择性地或者额外地处理卫星DMB传输。
作为无线通信系统的一个典型操作，BS 270接收来自各种移动终端100的 反向链路信号。移动终端100通常参与通话、消息收发和其它类型的通信。特定基站270接收的每个反向链路信号被在特定BS 270内进行处理。获得的数据被转发给相关的BSC 275。BSC提供通话资源分配和包括BS 270之间的软切换过程的协调的移动管理功能。BSC275还将接收到的数据路由到MSC 280，其提供用于与PSTN 290形成接口的额外的路由服务。类似地，PSTN 290与MSC 280形成接口，MSC与BSC 275形成接口，并且BSC 275相应地控制BS 270以将正向链路信号发送到移动终端100。
移动终端中无线通信单元110的移动通信模块112基于移动终端内置的接入移动通信网络(如2G/3G/4G等移动通信网络)的必要数据(包括用户识别信息和鉴权信息)接入移动通信网络为移动终端用户的网页浏览、网络多媒体播放等业务传输移动通信数据(包括上行的移动通信数据和下行的移动通信数据)。
无线通信单元110的无线互联网模块113通过运行无线热点的相关协议功能而实现无线热点的功能，无线热点支持多个移动终端(移动终端之外的任意移动终端)接入，通过复用移动通信模块112与移动通信网络之间的移动通信连接为移动终端用户的网页浏览、网络多媒体播放等业务传输移动通信数据(包括上行的移动通信数据和下行的移动通信数据)，由于移动终端实质上是复用移动终端与通信网络之间的移动通信连接传输移动通信数据的，因此移动终端消耗的移动通信数据的流量由通信网络侧的计费实体计入移动终端的通信资费，从而消耗移动终端签约使用的通信资费中包括的移动通信数据的数据流量。
基于上述移动终端硬件结构以及通信系统，提出本发明各个实施例。
实施例一
如图3所示，本发明实施例一提供一种移动终端100，包括：情景上下文模块10、特征提取模块30、决策模块20、处理追踪模块50和模型训练模块40，以下对各模块进行说明。
情景上下文模块10，用于获取移动终端的情景上下文的原始数据，例如，获取最近的统计时段(如最近的1小时、最近的10分钟)内的情景上下文的原 始数据，包括移动终端在统计时段内所运行的应用，本实施例中称为启动应用。
决策模块20，用于对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，本实施例中，以决策模块20决策使用与触发特征这一维度下的特征对应的触发模型为例进行说明，所述触发特征表征应用集合中各待启动应用(除了启动应用)在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，启动应用为所述移动终端中当前触发并处于前台运行状态的应用，数量为一个或多个。
例如，设移动终端当前正在运行的应用的集合为F，应用的集合为T，那么，当移动终端当前正在运行的应用为appα时，应用集合T中的appτt在appα之后启动的概率为：
ft＝P(F＝α|T∈τt)I(τt) (1)
其中τt表示触发集合，比如(微信、微博、淘宝的等应用)，I(x)表示预测函数，app α若在app T之后启动，I(x)值为1，否则I(x)为0。
触发特征表征了会话中被用户顺序启动的应用的关联性，会话与用户连续使用不同应用的情景对应，会话包括有至少两个被用户顺序触发的应用，特别地，后触发的应用为在先触发的应用中触发运行。
在一个会话的示例中，会话包括应用1和应用2，其中应用1为网络购物应用，应用2为网络支付应用，对应用户在应用1中下订单并启动应用2进行支付的情景。
在一个会话的示例中，会话包括应用3和应用4，其中应用3为新闻阅读应用，应用4为社交应用，对应用户在应用3中浏览新闻并启动应用4在社交网络分享新闻的情景。
训练触发模型的过程如下。
特征提取模块30解析移动终端的情景上下文的历史原始数据，得到移动终端运行的应用对应的触发特征，情景上下文的历史原始数据的时间区间与前述的统计时段的情景上下文的原始数据对应的时间区间不同，一般地，情景上下文的历史原始数据的时间区间大于统计时段，例如可以为移动终端最近1个月 或1周的情景上下文的历史原始数据。
模型训练模块40利用特征提取模块30提取的触发特征构造样本用以对触发模型进行训练。
模型训练模块40可以将构造的样本发送至云端服务器，使用云端服务器提供的云服务完成触发模型的训练以节省移动终端的计算资源。或者，模型训练模块40可以利用样本在移动终端侧完成对触发模型的训练，避免用户使用应用的隐私泄露。
以基于神经网络训练触发模型为例进行说明，触发模型可以视为情景上下文的原始数据(包括移动终端在统计时段内所运行的应用)与触发特征的映射关系，映射关系通过触发模型的模型参数来描述，例如基于模型参数a1、b1、c1(模型参数的数量仅为示例)设定这样的待训练的触发模型：
触发特征＝f(a1，b1，c1，情景上下文的历史原始数据)；其中f为选定的用于描述映射关系的函数，通过构成这样的样本：
样本1：(情景上下文的历史原始数据1、触发特征1)；
样本2：(情景上下文的历史原始数据2、触发特征2)；
将构造的样本输入上述的待训练的触发模型，对触发模型的模型参数进行训练，也即是确定模型参数a1、b1、c1的取值。
训练完成的触发模型可以用于供所述决策模块20对所述移动终端的统计时段的情景上下文的原始数据进行触发维度的预测处理，得到对应统计时段内的启动应用(统计时段内移动终端所运行的应用)的触发特征，由于触发特征表征应用集合中各待启动应用在所述启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，因此可以选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用，例如选取概率满足预设概率条件的应用为即将启动应用。例如，选取概率最高的一个或多个应用，选取概率大于零的全部应用，选取的数量可以根据移动终端当前可供分配的硬件资源确定。
处理追踪模块50，用于为所述预启动应用分配硬件资源，例如分配内存、处理器资源(处理器运算资源的占用率)，基于所分配的硬件资源预加载所述预 启动应用的数据，如应用中的获取网络侧对应所述即将启动的至少一个所述应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
本实施例具有以下有益效果：
基于触发模型确定各未启动应用与当前运行应用能够形成会话的概率，由于触发模型是基于在不同情景中对应的触发特征训练形成，因此所预测的概率符合预设条件的预启动应用最符合用户进行会话式操作时的使用习惯，是用户后续最有可能启动的应用，通过预加载所预测的预启动应用，后续用户一旦触发启动所预加载的应用，则可即时将应用切换到前台运行，避免了启动的等待时间，且应用的数据已经与网络侧同步更新，保证了应用中内容的时效性，无需用户手动更新。
实施例二
如图3所示，本发明实施例提供一种移动终端100，包括：情景上下文模块10、特征提取模块30、决策模块20、处理追踪模块50和模型训练模块40，以下对各模块进行说明。该第二实施例与上述第一实施例之间的区别在于，所述至少一个模型包括位置模型。
情景上下文模块10，用于获取移动终端在统计时段内的情景上下文的原始数据，例如，获取最近的统计时段(如最近的1小时、最近的10分钟)内的情景上下文的原始数据，包括移动终端在不同位置所运行的应用。位置可以采用图1中示出的位置信息模块获取，移动终端的位置采用经纬度坐标、位置区间(如以百平方米、千平方米的地理方格的形式)。
决策模块20，用于对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，本实施例中，以决策模块20决策使用与位置特征这一维度下的特征对应的位置模型为例进行说明，
位置特征用户描述：对于移动终端当前所处的位置，与应用集合中各待启动应用的预设启动位置与该位置的相近程度，应用集合中各待启动应用的预设启动位置是指在移动终端曾经运行的待启动应用(如运行频率最高的一个或多 个待启动应用)时所处的位置。
位置特征的一个示例为：
其中λ表示移动终端的当前位置，lc表示位置集合c(比如家庭、公司)的中心位置，位置集合c中的每个位置对应用户在该位置使用的应用，例如，用户在家中经常使用玩游戏或视频应用，在工作位置使用商务社交应用、邮箱或浏览器等应用，在户外使用照相机、图片编辑应用等。
训练位置模型的过程如下。
特征提取模块30从移动终端的情景上下文的历史原始数据中提取对应不同位置的位置特征。情景上下文的历史原始数据的时间区间与前述的统计时段的情景上下文的原始数据对应的时间区间不同，一般地，情景上下文的历史原始数据的时间区间大于统计时段，例如可以为移动终端最近1个月或1周的情景上下文的历史原始数据。
以基于神经网络训练位置模型为例进行说明，位置模型可以视为情景上下文的原始数据(包括移动终端在不同位置所运行的应用)与位置特征的映射关系，映射关系通过位置模型的模型参数来描述，例如基于模型参数a2、b2、c2(模型参数的数量仅为示例)设定这样的待训练的位置模型：
位置特征＝g(a2，b2，c2，情景上下文的历史原始数据)；其中g为选定的用于描述映射关系的函数，通过构成这样的样本：
样本1：(情景上下文的历史原始数据3、位置特征1)；
样本2：(情景上下文的历史原始数据4、位置特征2)；
将构造的样本输入上述的待训练的位置模型，对位置模型的模型参数进行训练，也即是确定模型参数a2、b2、c2的取值。
模型训练模块40利用特征提取模块30提取的位置特征构造样本用以对位置模型进行训练，模型训练模块40可以将样本发送至云端服务器，使用云端服务器提供的云服务完成位置模型的训练以节省移动终端的计算资源。或者，模 型训练模块40可以利用构造的样本在移动终端侧完成对位置模型的训练，避免用户的位置的隐私泄露。
训练完成的位置模型可以用于供所述决策模块20对所述移动终端在统计时段的情景上下文的原始数据进行预测处理，得到对应统计时段内对应移动终端所处位置的位置特征，由于位置特征表征应用集合中各待启动应用(除启动应用)的预设启动位置与移动终端当前所处位置的相近程度，因此可以选取应用集合中位置特征满足预条件的待启动应用为预启动应用。例如，选取相近程度最高的一个待启动应用，或选取相近程度最高的多个待启动应用，选取的数量可以根据移动终端当前可供分配的硬件资源确定。
处理追踪模块50，用于为所述即将启动的至少一个应用分配硬件资源，例如分配内存、处理器资源(处理器运算资源的占用率)，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，如应用中的获取网络侧对应所述即将预启动应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
本实施例具有以下有益效果：
基于位置模型预测移动终端所处位置对该位置移动终端可能运行的应用进行预测，由于位置模型是利用用户在不同位置对应的位置特征训练得到，因此所预测的预启动应用最符合用户在当前位置的使用习惯，是用户后续在当前位置启动概率最高的应用，通过预加载所预测的预启动应用，后续用户一旦触发启动所预加载的预启动应用，则可即时将应用切换到前台运行，避免了启动的等待时间，且应用的数据已经与网络侧同步更新，保证了应用中内容的时效性。
实施例三
如图3所示，本发明实施例提供一种移动终端，包括：情景上下文模块10、特征提取模块30、决策模块20、处理追踪模块50和模型训练模块40，以下对各模块进行说明。该第二实施例与上述第一实施例之间的区别在于，所述至少一个模型包括时间模型。
情景上下文模块10，用于获取移动终端在统计时段内的情景上下文的原始 数据，例如，获取最近的统计时段(如最近的1小时、最近的10分钟)内的情景上下文的原始数据，包括统计时段内各窗口时间用户通过移动终端使用的应用、使用各应用的次数(以前台状态运行的次数)、以及每次使用的时长。
本实施例中以当前时刻所处的窗口时间为例进行说明，窗口时间是统计时段内连续的时间段，持续时间可以为1小时、1天等，对此不做限定。
决策模块20，用于对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，本实施例中，以决策模块20决策使用与频度特征对应的时间模型为例进行说明，频度特征表征：对于每个窗口时间，在该窗口时间内用户曾经使用应用的频度，频度是对用户使用应用的时间、次数、以及每次使用的时长等信息的综合度量。
对于appβ，对应的频度特征fβ的一个示例为：
fβ＝(n/w)Δt (3)
在窗口时间内会出现一些频度使用的app，比如热门游戏、社交应用、视频应用等，其关键因素有窗口时间w、窗口时间w内使用appβ的次数n和每次使用appβ的时长Δt。
训练时间模型的过程如下。
特征提取模块30从移动终端的情景上下文的历史原始数据中提取对应窗口时间的频度特征，情景上下文的历史原始数据的时间区间与前述的统计时段的情景上下文的原始数据对应的时间区间不同，一般地，情景上下文的历史原始数据的时间区间大于统计时段，例如可以为移动终端最近1个月或1周的情景上下文的历史原始数据。
以基于神经网络训练时间模型为例进行说明，时间模型可以视为情景上下文的原始数据与频度特征的映射关系，情景上下文的原始数据包括统计时段内各窗口时间用户通过移动终端使用的应用、使用各应用的次数(以前台状态运行的次数)、以及每次使用的时长)，映射关系通过时间模型的模型参数来描述，例如基于模型参数a3、b3、c3(模型参数的数量仅为示例)设定这样的待训练 的时间模型：
频度特征＝h(a3，b3，c3，情景上下文的历史原始数据)；其中h为选定的用于描述映射关系的函数，通过构成这样的样本：
样本1：(情景上下文的历史原始数据5、频度特征1)；
样本2：(情景上下文的历史原始数据6、频度特征2)；
将构造的样本输入上述的待训练的时间模型，对时间模型的模型参数进行训练，也即是确定模型参数a3、b3、c3的取值。
模型训练模块40利用特征提取模块30提取的频度特征构造样本用以对时间模型进行训练，模型训练模块40可以将构造的样本发送至云端服务器，使用云端服务器提供的云服务完成位置模型的训练以节省移动终端的计算资源。或者，模型训练模块40可以利用构造的样本在移动终端侧完成对位置模型的训练，避免用户使用应用的情况泄露。
训练完成的时间模型可以用于供所述决策模块20对所述移动终端进行预测处理，确定当前时刻所处窗口时间的频度特征，频度特征表征应用集合中各待启动应用(除启动应用)在当前窗口时间被使用的次数、每次使用的时长(也就是在当前窗口时间累计的使用时长)，选取应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为预启动应用。例如，选取当前窗口时间的频度特征最高的一个待启动应用，或选取当前窗口时间的频度特征最高的多个待启动应用，选取的数量可以根据移动终端当前可供分配的硬件资源确定。
处理追踪模块50，用于为所述预启动应用分配硬件资源，例如分配内存、处理器资源(处理器运算资源的占用率)，基于所分配的硬件资源预加载所述即将启动的至少一个应用的数据，如应用中的获取网络侧对应所述即将预启动应用的新数据更新预加载的预启动应用的数据。
本实施例具有以下有益效果：
基于时间模型对预测与移动终端所处位置使用的应用进行预测，由于位置模型是基于移动终端在不同位置的频度特征训练得到，因此所预测的预启动应用是用户在当前窗口时间累计使用时间最长的应用，通过预加载所预测的预启 动应用，后续用户一旦触发启动所预加载的预启动应用，则可即时将应用切换到前台运行，避免了启动的等待时间，且应用的数据已经与网络侧同步更新，保证了应用中内容的时效性。
实施例四
除前述实施例记载的从情景上下文的历史原始数据中提取触发特征、位置特征和频度特征训练相应维度的模型外，还可以提取运动状态(如步行状态、跑步状态，利用加速度传感器、陀螺仪传感器获取传感数据分析得到相应状态)、外界状态(温度、光照等)等维度下的特征以训练相应维度的模型，并基于训练的模型进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用。
前述实施例以所训练得到的一个模型预测移动终端即将启动的应用为例进行说明，为了提升预测移动终端用户即将启动的应用的准确性，还可以结合多个模型的预测结果综合判断，图4为本发明第四实施例提供的一个可选的移动终端的模块示意图，第四实施例与上述第一实施例之间的区别在于，第四实施例中移动终端还包括分发器模块60和内核内存管理模块70，其中决策模块20、特征提取模块30和模型训练模块40构成启动预测器模块80。
移动终端获取的情景上下文的原始数据包括：移动终端的位置(以及在该位置运行的应用)、会话(包括会话中使用的App)、窗口时间(包括在窗口时间内使用的应用的累积时间)等维度的数据。
特征提取模块30从情景上下文的原始数据中提取多个维度下的特征，包括：
1)触发特征，表征应用集合中各待启动应用(除了启动应用)在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，启动应用为所述移动终端中当前触发并处于前台运行状态的应用，数量为一个或多个。
2)位置特征，表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度。
3)频度特征，表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使 用的频度。
4)运动状态特征，对于不同的运动状态，运动状态特征表征移动终端处于不同的运动状态时应用集合中各待启动应用的被启动的概率。
5)外界状态特征，对于不同的外界状态，外界状态特征表征移动终端处于不同的环境外界状态时应用集合中各待启动应用被启动的概率。
特征提取模块30从情景上下文模块40存储的情景上下文的历史原始数据(如最近1月的数据)中提取前述的多个维度下的特征，模型训练模块40利用特征提取模块提取的特征训练相应维度的模型，如利用触发特征训练触发模型，利用位置特征训练位置模型，以及利用频度特征训练时间模型。
预测需要启动的应用的处理如下。
决策模块20决策使用哪些模型进行预测处理，以决策使用触发模型、位置模型和时间模型为例，对于情景上下文模块获取的情景上下文的原始数据(与前述的用户训练模型的历史原始数据的时间区间不同，如最近1小时或最近5分钟的原始数据)，利用所训练的模型进行预测处理，得到用户即将启动的应用在不同维度下的特征(也即预测结果)，并综合不同维度下的特征确定用户即将启动的应用。
1)对于触发特征，表征对于移动终端当前所运行的应用，应用集合中各待启动应用后续被移动终端用户启动的概率。
2)对于位置特征，表征对于移动终端当前所处的位置，与应用集合中各待启动应用的预设位置与与当前所处位置的相近程度。
3)对于频度特征，表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度，频度是对用户使用应用的时间、次数、以及每次使用的时长的综合度量。
决策模块20基于上述三个维度下的特征对用户即将启动的应用进行了预测，综合三个维度的预测结果确定用户即将启动的应用。
在一个示例中，对于应用集合中的Appα，进行如下决策：
1)检测ft，确定Appα是否是预测出的在已启动应用之后触发的应用，也就是检测Appα对应的ft是否大于零。
2)检测fλ，确定Appα是否是预测出的移动终端当前位置中使用的应用，也就是检测Appα对应的fλ是否大于零。
3)检测fβ，确定Appα是否为预测出的当前窗口时间频度使用的应用，也就是检测Appα对应的fβ是否大于零。
Appα是否为即将启动的应用决策的表达式如下：
本实施例的有益效果如下：
用户使用移动终端的情景往往是交错的，通过对应用集合中各待启动应用在多个维度下的特征综合判断，相对于使用一个维度下的特征对用户即将启动的应用进行更加精确预测。
这里需要指出的是：以上实施例的描述，与下述实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于后续实施例中未披露的技术细节，请参照上述实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。
实施例五
参见图5，本实施例记载的应用预启动的方法包括以下步骤：
步骤101，获取移动终端的情景上下文的原始数据。
步骤102，对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度下的特征、以及所述移动终端具有所对应维度下的特征时所运行的应用训练得到。
步骤103，基于所决策使用的触发模型进行预测处理以确定所述启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用。
步骤104，选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所 述预启动应用。
例如，基于所确定的触发特征概率选取所述应用集合中概率满足预设概率条件的应用为所述预启动应用。
步骤105，为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述预启动应用的数据。
本实施例具有以下有益效果：
基于触发模型确定各未启动应用与当前运行应用能够形成会话的概率，由于触发模型是基于在不同情景中对应的触发特征训练形成，因此所预测的概率符合预设条件的应用最符合用户进行会话式操作时的使用习惯，是用户后续最有可能启动的应用，通过预加载所预测的应用，后续用户一旦触发启动所预加载的应用，则可即时将应用切换到前台运行，避免了启动的等待时间，且应用的数据已经与网络侧同步更新，保证了应用中内容的时效性，无需用户手动更新。
实施例六
参见图6，该第六实施例与上述第五实施例之间的区别在于，所述至少一个模型包括位置模型。本实施例记载的应用预启动的方法包括以下步骤：
步骤201，获取移动终端的情景上下文的原始数据。
步骤202，对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度下的特征、以及所述移动终端具有所对应维度下的特征时所运行的应用训练得到。
步骤203，基于所决策使用的位置模型对进行预测处理，确定待启动应用对应的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度。
步骤204，选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
例如，基于确定的位置特征选取所述应用集合中相近程度满足预设相近程度条件的应用为所述预启动应用。
步骤205，为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述预启动应用的数据。
本实施例具有以下有益效果：
基于位置模型预测移动终端所处位置对该位置移动终端可能运行的应用进行预测，由于位置模型是利用用户在不同位置对应的位置特征训练得到，因此所预测的应用最符合用户在当前位置的使用习惯，是用户后续在当前位置启动概率最高的应用，通过预加载所预测的应用，后续用户一旦触发启动所预加载的应用，则可即时将应用切换到前台运行，避免了启动的等待时间，且应用的数据已经与网络侧同步更新，保证了应用中内容的时效性。
实施例七
参见图7，该第七实施例与上述第五实施例之间的区别在于，所述至少一个模型包括时间模型。本实施例记载的应用预启动的方法包括以下步骤：
步骤301，获取移动终端的情景上下文的原始数据。
步骤302，对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度下的特征、以及所述移动终端具有所对应维度下的特征时所运行的应用训练得到。
步骤303，基于所决策使用的所述时间模型进行预测处理以确定待启动应用对应的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度。
步骤304，选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
步骤305，为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加 载的所述预启动应用的数据。
实施例八
参见图8，该第八实施例与上述第五实施例之间的区别在于，所述方法还包括基于模型进行训练。本实施例记载的应用预启动的方法包括以下步骤：
步骤401，解析所述移动终端的情景上下文的历史原始数据得到所述移动终端在至少一个维度下的特征。
步骤402，从所述移动终端的情景上下文的历史原始数据中提取对应所述至少一个维度下的特征，基于所述至少一个维度下的特征对相应维度的模型进行训练，所述训练为在所述移动终端侧完成，或为所述移动终端使用云服务的方式完成。
步骤403，获取移动终端的情景上下文的原始数据。
步骤404，对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度下的特征、以及所述移动终端具有所对应维度下的特征时所运行的应用训练得到。
步骤405，基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到移动终端用户即将启动的至少一个应用。
示例性地，包括以下几种情况：
1)基于所决策使用的触发模型进行预测处理以确定所述启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用。选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用，如基于所确定的概率选取所述应用集合中概率满足预设概率条件的至少一个应用。
2)基于所决策使用的位置模型对进行预测处理，确定对应所述移动终端当前位置的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度；选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
3)基于所触发使用的时间模型进行预测处理以确定对应当前时刻所处窗口 时间的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度。选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
除前述从情景上下文的历史原始数据中提取触发特征、时间特征和频度特征训练相应维度的模型外，还可以提取运动状态(如步行状态、跑步状态，利用加速度传感器、陀螺仪传感器获取传感数据分析得到相应状态)、外界状态(温度、光照等)等维度下的特征以训练相应维度的模型，并基于训练的模型进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用。
步骤406，基于全部维度的预测结果，选取应用集合中在全部所述维度为所述移动终端用户即将启动的应用为所述预启动应用。
步骤407，为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述预启动应用的数据。
本实施例的有益效果如下：
用户使用移动终端的情景往往是交错的，通过对应用集合中各应用在多个维度的特征综合判断，相对于使用一个维度的特征对用户即将启动的应用进行更加精确预测。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。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。
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。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：
情景上下文模块，用于获取移动终端的情景上下文的原始数据；
决策模块，用于对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度的特征、以及所述移动终端具有所对应维度的特征时所运行的应用训练得到；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用；
处理追踪模块，用于为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
2.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，所述至少一个模型包括触发模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述触发模型进行预测处理以确定待启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用；
选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
3.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，所述至少一个模型包括位置模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述位置模型进行预测处理，确定待启动应用对应的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度；
选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
4.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，所述至少一个模型包括时间模型；
所述决策模块，还用于基于所决策使用的所述时间模型进行预测处理以确定待启动应用对应的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度；
选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
5.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，
所述移动终端还包括：
特征提取模块，用于解析所述移动终端的情景上下文的历史原始数据得到所述移动终端在至少一个维度下的特征；
模型训练模块，用于基于所述至少一个维度下的特征对相应维度的模型进行训练，所述训练为所述模型训练模块完成，或为所述模型训练模块使用云服务的方式完成。
6.一种应用预启动方法，其特征在于，所述方法包括：
获取移动终端的情景上下文的原始数据；
对预测所述移动终端即将启动的应用所使用的模型进行决策，每个所述模型为基于所述模型所对应维度的特征、以及所述移动终端具有所对应维度的特征时所运行的应用训练得到；
基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用；
为所述预启动应用分配硬件资源，基于所分配的硬件资源预加载所述预启动应用的数据，获取网络侧对应所述预启动应用的新数据更新预加载的所述至少一个应用的数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述至少一个模型包括触发模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述触发模型进行预测处理以确定待启动应用对应的触发特征；所述触发特征表征应用集合中各待启动应用在启动应用之后被所述移动终端用户启动的概率，所述启动应用为所述移动终端中启动的应用；
选取所述应用集合中触发特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述至少一个模型包括位置模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述位置模型进行预测处理，确定待启动应用对应的位置特征；所述位置特征表征应用集合中各待启动应用的预设启动位置与所述移动终端所处位置的相近程度；
选取所述应用集合中位置特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述至少一个模型包括时间模型；
所述基于所决策使用的至少一个模型对所述情景上下文的原始数据进行预测处理，得到所述移动终端用户即将启动的至少一个应用，基于预测到的至少一个应用确定预启动应用，包括：
基于所决策使用的所述时间模型进行预测处理以确定待启动应用对应的频度特征，所述频度特征表征应用集合中各待启动应用在当前时刻被所述移动终端使用的频度；
选取所述应用集合中频度特征满足预设条件的待启动应用为所述预启动应用。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述方法还包括：
解析所述移动终端的情景上下文的历史原始数据得到所述移动终端在至少一个维度下的特征；
基于所述至少一个维度下的特征对相应维度的模型进行训练，所述训练为在所述移动终端侧完成，或为所述移动终端使用云服务的方式完成。
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