CN106055399A - 一种控制应用程序的方法及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及终端领域，具体主要涉及了一种控制应用程序的方法及终端。所述方法包括：获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及终端领域，具体主要涉及了一种控制应用程序的方法及终端。
背景技术
随着终端的智能化发展，用户终端上安装使用的应用程序(Application，APP)越来越多。而当用户在使用终端时，一般只使用终端上的某一个应用，当用户需要切换使用另外一个应用时，则需要将当前使用的应用关闭或者放到终端后台，然而被放到终端后台的应用仍然会继续进行该应用的功能交互，从而占用了系统的处理器调度，使得系统的负荷比较大。
针对上述场景，用户时常需要手动关闭或开启当前运行的应用，给用户造成了不便。
发明内容
本发明提供了一种控制应用程序的方法及终端，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
本发明第一方面公开了一种应用控制的方法，所述方法包括：
获取当前时间点和当前地理位置；
将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
结合第一方面，在第一方面第一种可能的实施方式中，所述将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序之前，所述方法还包括：
根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
结合第一方面第一种可能的实施方式，在第一方面第二种可能的实施方式中，所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
结合第一方面第一种可能的实施方式，在第一方面第三种可能的实施方式中，所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程时的网络连接状况；
将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
本发明第二方面公开了一种控制应用程序的方法，所述方法包括：
当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
结合本发明第二方面，在本发明第二方面的第一种可能的实施方式，所述方法还包括：
当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
本发明第三方面公开了一种终端，所述终端包括：
所述识别单元，用于识别用户对屏幕进行触控操作的操作模式；
所述检测单元，用于当识别出所述触控操作的操作模式为按压式操作时，检测所述触控操作在所述屏幕上的触控压力值；
所述获取单元，用于当所述触控压力值大于或等于预设阈值时，获取按压式操作所选择的内容；
所述显示单元，用于将所述选择的内容在搜索引擎中进行搜索，并将搜索的结果在预设位置进行显示。
结合第三方面，在第三方面第一种可能的实施方式中，所述终端还包括训练单元；
所述训练单元，用于根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯。
结合第三方面第一种可能的实施方式，在第三方面第二种可能的实施方式中，所述显示单元包括第一获取单元和第一训练子单元；
所述获取子单元，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
所述训练子单元，用于将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
结合第三方面第二种可能的实施方式，在第三方面第三种可能的实施方式中，所述训练单元包括第一获取子单元和第一训练子单元；
所述获取子单元，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
所述训练子单元，用于将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
结合第三方面第二种可能的实施方式，在第三方面第四种可能的实施方式中，所述训练单元包括第二获取子单元和第二训练子单元；
所述第二获取子单元，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程时的网络连接状况；
所述第二训练子单元，用于将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
本发明第四方面公开了一种终端，所述终端包括：
判断单元，用于当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
处理单元，用于当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
结合本发明第四方面，在本发明第四方面的第一种可能的实施方式中，
所述处理单元，还用于当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
从上可知，本发明实施例的方案中，获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种控制应用程序的方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例提供的另一种控制应用程序的方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种终端的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种终端的实体装置结构示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种终端的实体装置结构示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种控制应用程序的方法及终端，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
本发明说明书、权利要求书和附图中出现的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同的对象，而并非用于描述特定的顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明的一个实施例中一种控制应用程序的方法，所述方法包括：获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
请参阅图1，图1是本发明一个实施例提供的一种控制应用程序的方法的流程示意图。其中，如图1所示，本发明的一个实施例提供的一种控制应用程序的方法的流程包括以下步骤：
101、获取当前时间点和当前地理位置；
其中，该方法可应用在各类安装有多种应用程序的智能终端中，例如平板电脑、智能手机、个人电脑PC、笔记本电脑、可穿戴设备或其他安装有多种应用程序的智能终端。
可以理解的是，所述获取当前时间点和当前地理位置信息主要为获取终端当前的时间信息和地理位置坐标。
可以理解的是，获取终端当前的地理位置信息可以为通过定位技术获取终端的经纬度坐标，并在电子地图上标出终端的位置的技术或服务。
102、将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
其中，用户使用习惯模型为终端利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取的用户使用应用程序的记录。
其中，所述预设时间段例如可以为一个星期、一个月、两个月、或其他时间段。
其中，所述预设时间段可以为预先存储设定的，也可以为用户编辑设定的。
其中，获取用户使用应用程序的记录可以为用户使用全部应用程序的记录，也可以为用户选择的常用应用程序的使用记录。
举例来说，用户一般工作日常用的应用程序为实时公交查询应用、社交应用、邮箱。则用户可以先选定这些应用程序再进行用户使用习惯模型的机器学习计算。
可选的，终端也可以根据应用程序的使用频率向用户推介常用应用程序，当用户接收推介，则直接将推介的常用应用程序设定为用户常规使用的应用程序。
其中，所述用户使用应用程序的记录包括用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程序时的网络连接情况。
可以理解的是，获取用户使用习惯模型具体为：获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
可以理解的是，将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序的具体过程为将获取到的终端当前的时间和位置信息与机器学习算法训练获取的用户使用习惯模型中的时间及位置信息进行匹配，当终端当前的时间及当前的位置信息与用户使用习惯模型中的目标应用的时间及为位置信息相匹配时，则确定目标应用程序。
可选的，当获取的时间或者位置信息中任一样与用户使用习惯模型中的目标应用对应的时间或者位置信息相匹配时，可提示用户是否启动目标应用。
举例来说，当获取到时间为周三的下午六点，但获取到的地点并不为用户的公司所在地，则根据用户使用习惯模型提示用户是否启动实时公交查询应用，并更新实时公交查询应用的位置信息。
可选的，当用户一段时间内对应用程序使用发生规律性变化时，则终端可提示用户是否更新用户使用习惯模型，当用户选择更新时，则根据该段时间的机器学习数据对用户使用习惯模型进行变更。
103、当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
其中，所述目标应用程序可以为社交应用、文本编辑应用、实时公交查询应用、订餐应用或其他终端中的APP。
其中，可以理解的是，所述运行所述目标应用程序也可以理解为对已冻结的应用程序解冻的过程。
其中，所述目标应用程序的冻结过程具体为隔离所述目标应用所占用的系统资源，在系统框架中隔离所述目标应用，向所述目标应用的进程组发送冻结信号，使得所述目标应用进行冻结。
其中，可以理解的是，所述解冻过程则为向所述目标应用的进程组发送解冻信号，并分配系统资源给解冻的目标应用程序。
从上可知，本发明实施例的方案中，获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
请参阅图2，图2是本发明一个实施例提供的另一种控制应用程序的方法的流程示意图。其中，如图2所示，本发明的一个实施例提供的另一种控制应用程序的方法包括以下步骤：
201、当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
其中，所述第一应用程序例如可以为数据业务、GPS、蓝牙等手机关键应用。
其中，所述第二应用程序例如可以为社交应用、地图应用、导航应用、蓝牙音乐播放应用或其他应用程序。
其中，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序具体依据终端利用机器学习算法计算得到的应用程序使用记录。
举例来说，当检测到用户开启数据业务时，则根据应用程序使用记录判断需要使用数据业务的应用程序例如社交应用程序、订餐等应用程序。
再举例来说，当检测到用户开启GPS程序时，则根据应用程序使用记录判断需要使用GPS程序的应用程序例如地图、导航等应用程序。
可选的，所述第一应用程序例如还可以为邮箱、铃音编辑等应用程序。
可选的，所述第二应用程序例如可以为文本编辑应用程序、音乐播放应用程序等。
举例来说，当用户开启邮箱应用程序时，则通过应用程序使用记录判断需要使用文本编辑应用查看邮件信息，因而同步打开文本编辑应用程序。
202、当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
可以理解的是，第一应用程序关联多个第二应用程序时，则获取其他时间或者位置信息从而根据用户使用习惯模型确定运行一个或多个第二应用程序。
举例来说，用户打开数据业务，同时获取当前的时间为下午6点，地点为用户办公楼区，则运行实时公交查询应用。
可以理解的是，当用户关闭第一应用程序时，也将关闭与第一应用程序关联的第二应用程序。
其中，可以理解的是，所述关闭所述目标应用程序也可以理解为对目标应用程序的冻结过程。
其中，所述目标应用程序的冻结过程具体为隔离所述目标应用所占用的系统资源，在系统框架中隔离所述目标应用，向所述目标应用的进程组发送冻结信号，使得所述目标应用进行冻结。
举例来说，当检测到用户关闭数据业务时，则根据应用程序使用记录判断需要使用数据业务的应用程序例如社交应用等应用程序也相应被冻结。
再举例来说，当检测到用户关闭GPS程序时，则根据应用程序使用记录判断需要使用GPS程序的应用程序例如地图、导航等应用程序也相应被冻结。
从上可知，本发明实施例的方案中，当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序；当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
如图3所示，本发明另一实施例公开了一种终端300，所述终端包括获取单元301、匹配单元302、运行单元303。
其中，所述终端300可为各类安装有多种应用程序的智能终端，例如平板电脑、智能手机、个人电脑PC、笔记本电脑、可穿戴设备或其他安装有多种应用程序的智能终端。
获取单元301，用于获取当前时间点和当前地理位置；
其中，所述获取当前时间点和当前地理位置信息主要为获取终端当前的时间信息和地理位置坐标。
可以理解的是，获取终端当前的地理位置信息可以为通过定位技术获取终端的经纬度坐标，并在电子地图上标出终端的位置的技术或服务。
匹配单元302，用于将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
其中，用户使用习惯模型为终端利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取的用户使用应用程序的记录。
其中，所述预设时间段例如可以为一个星期、一个月、两个月、或其他时间段。
其中，所述预设时间段可以为预先存储设定的，也可以为用户编辑设定的。
其中，获取用户使用应用程序的记录可以为用户使用全部应用程序的记录，也可以为用户选择的常用应用程序的使用记录。
其中，所述用户使用应用程序的记录包括用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程序时的网络连接情况。
可以理解的是，获取用户使用习惯模型具体为：获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
可以理解的是，将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序的具体过程为将获取到的终端当前的时间和位置信息与机器学习算法训练获取的用户使用习惯模型中的时间及位置信息进行匹配，当终端当前的时间及当前的位置信息与用户使用习惯模型中的目标应用的时间及为位置信息相匹配时，则确定目标应用程序。
可选的，当获取的时间或者位置信息中任一样与用户使用习惯模型中的目标应用对应的时间或者位置信息相匹配时，可提示用户是否启动目标应用。
可选的，当用户一段时间内对应用程序使用发生规律性变化时，则终端可提示用户是否更新用户使用习惯模型，当用户选择更新时，则根据该段时间的机器学习数据对用户使用习惯模型进行变更。
运行单元303，用于当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
其中，所述目标应用程序可以为社交应用、文本编辑应用、实时公交查询应用、订餐应用或其他终端中的APP。
其中，可以理解的是，所述运行所述目标应用程序也可以理解为对已冻结的应用程序解冻的过程。
其中，所述目标应用程序的冻结过程具体为隔离所述目标应用所占用的系统资源，在系统框架中隔离所述目标应用，向所述目标应用的进程组发送冻结信号，使得所述目标应用进行冻结。
其中，可以理解的是，所述解冻过程则为向所述目标应用的进程组发送解冻信号，并分配系统资源给解冻的目标应用程序。
从上可知，本发明实施例的提供的终端设备，获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
可选的，基于上述实施例，所述终端还包括训练单元304；
训练单元304，用于根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯。
可选的，基于上述实施例，所述训练单元304包括第一获取子单元3041和第一训练子单元3042
第一获取子单元3041，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
第一训练子单元3042，用于将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
可选的，基于上述实施例，所述训练单元304还包括第二获取子单元3043和第二训练子单元3044；
第二获取子单元3043，用于用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程时的网络连接状况；
第二训练子单元3044，用于将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
其中，获取单元301、匹配单元302、运行单元303、训练单元304可以用于执行实施例1中步骤S101至S103所述的方法，具体描述详见实施例1对所述方法的描述，在此不再赘述。
如图4所示，本发明另一实施例公开了另一种终端400，所述终端包括判断单元401和处理单元402。
其中，所述终端400可为各类安装有多种应用程序的智能终端，例如平板电脑、智能手机、个人电脑PC、笔记本电脑、可穿戴设备或其他安装有多种应用程序的智能终端。
判断单元401，用于当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
其中，所述第一应用程序例如可以为数据业务、GPS、蓝牙等手机关键应用。
其中，所述第二应用程序例如可以为社交应用、地图应用、导航应用、蓝牙音乐播放应用或其他应用程序。
其中，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序具体依据终端利用机器学习算法计算得到的应用程序使用记录。
举例来说，当检测到用户开启数据业务时，则根据应用程序使用记录判断需要使用数据业务的应用程序例如社交应用。
再举例来说，当检测到用户开启GPS程序时，则根据应用程序使用记录判断需要使用GPS程序的应用程序例如地图、导航等应用程序。
可选的，所述第一应用程序例如还可以为邮箱、铃音编辑等应用程序。
可选的，所述第二应用程序例如可以为文本编辑应用、音乐播放应用等应用程序。
举例来说，当用户开启邮箱应用程序时，则通过应用程序使用记录判断需要使用文本编辑应用查看邮件信息，因而同步打开文本编辑应用程序。
处理单元402，用于当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
可以理解的是，第一应用程序关联多个第二应用程序时，则获取其他时间或者位置信息从而根据用户使用习惯模型确定运行一个或多个第二应用程序。
举例来说，用户打开数据业务，同时获取当前的时间为下午6点，地点为用户办公楼区，则运行实时公交查询应用。
其中，处理单元402还用于还用于当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
其中，可以理解的是，所述关闭或挂起所述目标应用程序也可以理解为对目标应用程序的冻结过程。
其中，所述目标应用程序的冻结过程具体为隔离所述目标应用所占用的系统资源，在系统框架中隔离所述目标应用，向所述目标应用的进程组发送冻结信号，使得所述目标应用进行冻结。
其中，判断单元401和处理单元402可以用于执行实施例2中步骤S201至S202所述的方法，具体描述详见实施例2对所述方法的描述，在此不再赘述。
请参阅图5，图5是本发明一个实施例提供的一种终端500的物理结构示意图。其中，如图5所示，本发明的一个实施例提供的所述终端500包括CPU501、存储器502、总线503，显示屏504等硬件。其中，该终端500可以为各类安装有多种应用程序的智能终端，例如平板电脑、智能手机、个人电脑PC、笔记本电脑、可穿戴设备或其他安装有多种应用程序的智能终端。
其中，CPU501执行预先存储在存储器502中的程序，该执行过程具体包括：
获取当前时间点和当前地理位置；
将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
可选的，该执行过程还包括：所述将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序之前，所述方法还包括：
根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
可选的，该执行过程还包括：所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
可选的，该执行过程还包括：所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程序时的网络连接状况；
将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
从上可知，本发明实施例中所述的终端，获取当前时间点和当前地理位置；将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
请参阅图6，图6是本发明一个实施例提供的一种终端600的物理结构示意图。其中，如图6所示，本发明的一个实施例提供的所述终端600包括CPU601、存储器602、总线603，显示屏604等硬件。其中，该终端600可以为各类安装有多种应用程序的智能终端，例如平板电脑、智能手机、个人电脑PC、笔记本电脑、可穿戴设备或其他安装有多种应用程序的智能终端。
其中，CPU601执行预先存储在存储器602中的程序，该执行过程具体包括：
当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
可选的，该执行过程还包括：当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
从上可知，本发明实施例提供的终端，当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序；当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。通过上述步方案，可实现根据用户的使用习惯自动进行应用程序的冻结与解冻过程，从而提升用户的使用体验。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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(可为个人计算机、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步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (12)
1.一种控制应用程序的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前时间点和当前地理位置；
将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序之前，所述方法还包括：
根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯模型，包括：
获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程序时的网络连接状况；
将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
5.一种控制应用程序的方法，其特征在于，所述方法包括：
当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
7.一种终端，其特征在于，所述终端包括：
获取单元，用于获取当前时间点和当前地理位置；
匹配单元，用于将所述当前时间点和当前地理位置与用户使用习惯模型匹配以确定目标应用程序；
运行单元，用于当成功确定所述目标应用程序时，运行所述目标应用程序。
8.根据权利要求7所述的终端，其特征在于，所述终端还包括训练单元：
所述训练单元，用于根据利用机器学习算法对预设时间段内用户数据进行训练以获取所述用户使用习惯。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述训练单元包括第一获取子单元和第一训练子单元；
所述第一获取子单元，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段和使用所述应用程序的地理位置；
所述第一训练子单元，用于将所述应用程序的标识、时间段和地理位置作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
10.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述训练单元包括第二获取子单元和第二训练子单元；
所述第二获取子单元，用于获取预设数量的所述用户使用应用程序的记录，其中，所述记录包括所述用户使用的应用程序的标识，使用所述应用程序的时间段、使用所述应用程序的地理位置以及使用所述应用程时的网络连接状况；
所述第二训练子单元，用于将所述应用程序的标识、时间段、地理位置、网络连接状况作为参数输入到所述预设机器学习算法中进行训练以获取所述用户使用习惯模型。
11.一种终端，其特征在于，所述终端包括：
判断单元，用于当检测到用户开启第一应用程序时，判断是否与所述第一应用程序关联的第二应用程序；
处理单元，用于当确定存在与所述第一应用程序关联的第二应用程序时，运行所述第二应用程序。
12.根据权利要求11所述的终端，其特征在于，
所述处理单元，还用于当检测到所述第一应用程序被关闭时，关闭或挂起所述第二应用程序。
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