CN106993083A - 一种推荐智能终端操作提示信息的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种推荐智能终端操作提示信息的方法和装置，方法包括预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。本发明通过采集大量样本数据进行训练得到的安全状态模型对用户的安全状态进行准确预测，并根据预测结果向用户推荐对应的智能终端操作提示信息，满足用户个性化需求。

Description

一种推荐智能终端操作提示信息的方法和装置
技术领域
本发明涉及智能终端技术领域，具体涉及一种推荐智能终端操作提示信息的方法和装置。
背景技术
随着智能终端的不断普及以及功能的丰富和强大，智能终端已经深入到了人们的生活和工作的方方面面，这导致了针对智能终端的不法活动越来越多，从近年来电信诈骗活动的日益猖獗可见一斑，而且电信诈骗的形式变化多端，例如诈骗短信、诈骗电话、恶意网址、木马应用等导致对电信诈骗的打击治理困难重重，严重威胁着智能终端的安全。可以说，电信诈骗就在每个人的身边，防诈骗形式非常严峻。然而，许多用户在使用智能终端的过程中，安全意识普遍不强，这也为一些不法分子提供了可乘之机，酿成了用户财产甚至人身损失的悲剧。
目前，有些用户会选择在智能终端中安装安全应用以保护自己远离电信诈骗，免遭财产损失。但是，这些安全应用要么功能单一，不能真正起到保护目的，要么不够个性化，不能满足不同用户操作智能终端以预防避免电信诈骗的需求。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种推荐智能终端操作提示信息的方法和装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种推荐智能终端操作提示信息的方法，包括：
预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
可选地，当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
可选地，当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全状态。
可选地，所述获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息包括:获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
可选地，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：
安全应用的已安装使用天数信息；安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；安全应用的号码标记库的更新频次信息。可选地，所述安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：
安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
可选地，所述基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型包括：采用特征工程，基于获取的所述安全应用的信息，生成特征向量；将所述特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
可选地，所述根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息包括：
从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
可选地，所述在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息包括：
在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
可选地，还包括：响应于所述便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。
根据本发明的另一个方面，提供了一种推荐智能终端操作提示信息的装置，包括：
设置单元，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
模型训练单元，适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
推荐单元，适于将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
可选地，所述推荐单元包括：第一推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
可选地，所述推荐单元包括：第二推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全的状态。
可选地，其中，所述模型训练单元，具体适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
可选地，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：安全应用的已安装使用天数信息；安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；
安全应用的号码标记库的更新频次信息。
可选地，所述安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：
安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
可选地，所述模型训练单元包括：特征向量生成子单元，适于采用特征工程，基于获取的所述安全应用的信息，生成特征向量；分类器子单元，适于将所述特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
可选地，所述推荐单元还包括：信息选择子单元，适于从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
可选地，所述推荐单元还包括：显示交互子单元，适于在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
可选地，还包括，更新单元，适于响应于所述便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。
本发明的有益效果是：本发明本实施例提供的推荐智能终端操作提示信息的方法和装置，通过预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息，并收集用户的智能终端中安装的安全应用的信息进行训练得到安全状态预测模型；然后，利用安全状态推荐模型预测得到一个用户对应的安全状态信息，最后，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。由于能够根据每个用户的不同安全状态，向用户推荐对应的智能终端操作提示信息，从而可根据用户的智能终端的安全应用的个性化信息决定应当向用户推荐哪些操作，使得智能终端操作提示信息的推荐更具有针对性，优化了用户体验，提高了安全应用的用户粘性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的推荐智能终端操作提示信息的方法的流程图；
图2示出了根据本发明另一个实施例推荐智能终端操作提示信息的界面示意图；
图3示出了根据本发明另一个实施例根据图2推荐的智能终端操作提示信息执行操作后的结果界面示意图；
图4示出了根据本发明又一个实施例的推荐智能终端操作提示信息的装置的功能框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的推荐智能终端操作提示信息的方法的流程图，参见图1，本实施例的推荐智能终端操作提示信息的方法包括如下步骤：
步骤S101，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
在不同的实施例中，根据实际需求，安全状态信息的分类可以有多种。举例而言，为了降低计算复杂性，提高预测效率，安全状态信息可以仅分为表示安全的安全状态以及表示不安全的安全状态两类。或者，为了提高预测精度，可进一步的将表示安全的安全状态细分为：安全，非常安全，以及将表示不安全的安全状态细分为：危险，非常危险。
这里的智能终端操作提示信息是以各种方式操作智能终端的提示信息，智能终端操作提示信息的作用是方便用户了解并根据提示信息对智能终端进行操作。例如，智能终端的提示信息可以是“打开安全应用的开机自启动权限开关”，“开启伪基站地图功能选项”，“更新个性化号码标记库”等等。
一般的，智能终端中的安全应用往往涉及各种安全防护设置，举例而言，智能终端中的安全应用，如，360手机卫士的欺诈拦截功能中的“垃圾短信云识别”开关选项设置，开启垃圾短信云识别后通过云端对垃圾短信进行识别，识别结果更加实时、准确，从而有效保护用户免遭垃圾短信的骚扰。又例如，360手机卫士的欺诈拦截功能中的“我身边的伪基站地图”开关选项设置，开启我身边的伪基站地图后，基于360手机卫士的大数据分析，能够定位出用户身边的伪基站，实时展示全国拦截伪基站短信的数据和内容，帮助用户学习辨别伪基站短信，提高用户的安全意识。再例如，360手机卫士的欺诈拦截功能中的“主动标记诈骗电话”功能选项设置，被开启后，安全应用能够接收用户接到诈骗电话后主动进行的诈骗电话号码标记操作，引导用户养成积极处理诈骗信息的好习惯，有助于提升用户对应的防诈骗意识和能力。
以上示例的每种防护设置是否开启都显著影响用户对应的安全状态。由于每个用户对应的安全状态不尽相同，所以不同安全状态对应的智能终端操作提示信息也具有个性化的特点。这里的不同安全状态信息对应的智能终端操作提示信息，接上例，如果用户A的智能终端中安装的安全应用只开启了一项防护设置(如，开启了主动标记诈骗电话)，且该用户A对应的安全状态被预测为非常危险，则与该非常危险的安全状态信息对应的智能终端操作提示信息可以是：开启垃圾短信云识别和/或开启我身边的伪基站地图。应当理解的是，上述有关不同安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的设置仅仅为一种示例，本领域技术人员根据上述示例完全可以设想出其它的各种设置方式而无需任何创造性的努力。
步骤S102，获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
这里，根据大量样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息进行机器学习，构建安全状态预测模型，从而更加准确的预测用户对应的安全状态，基于用户安全状态预测的较高准确性，保证了向用户推荐的智能终端的操作提示信息的针对性和个性化，满足了不同用户的需求，提高了用户的安全意识，降低用户遭受财产损失的概率。
具体的，统计大量用户的智能终端中安装的安全应用的信息进行机器学习，构建安全状态预测模型。例如，根据安全应用的所有安全防护设置是否都处于开启状态进行机器学习，当智能终端中安装的安全应用的所有安全防护设置都开启时，则与用户对应的安全状态有较高的概率被预测为非常安全；当有一项防护设置被关闭时，该用户对应的安全状态有较高的概率被预测为安全；当有两项或者更多项防护设置被关闭时，该用户对应的安全状态有较高的概率被预测为危险。
步骤S103，将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
每个用户的智能终端中安装的安全应用的信息可能都不相同，而安全应用的信息直接反映和体现了用户对应的安全状态，因此，将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入构建的安全状态预测模型，并得到该用户对应的安全状态信息后，基于用户对应的安全状态信息在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息，从而提高了向用户推荐的智能终端操作提示信息的针对性，更能满足用户个性化的提高防诈骗能力和安全状态的需求。
在本发明的一个实施例中，用户对应的安全状态信息可分为两种：安全的安全状态信息和不安全的安全状态信息，本实施例中，当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全的安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。例如，当安全状态预测模型预测出的用户对应的安全状态为危险时，即，预测出的用户对应的安全状态信息为不安全的安全状态信息，则，本实施例的方法根据用户对应的危险状态，确定出与该危险状态相匹配的智能终端操作提示信息。
举例而言，当将用户B的智能终端中安装的安全应用的信息输入安全状态预测模型后输出的结果为危险状态时，向用户B推荐“开启安全应用的读取通话记录权限”的智能终端操作提示信息，以及，“开启悬浮窗权限”的智能终端操作提示信息。应当理解的是，智能终端操作提示信息的作用是提示用户对智能终端进行各种操作，本实施例的方法针对不同用户推荐相应的智能终端操作提示信息，既满足了普通用户了解执行哪些操作可以提高用户对应的安全状态的需求，也方便了用户根据操作提示信息的提示在智能终端上执行操作提高用户对应的安全状态。
本实施例的智能终端操作提示信息推荐的基础是用户对应的安全状态，而用户的安全状态是由构建的安全状态预测模型预测出的，以下对本实施例的安全状态预测模型的构建过程进行详细说明。
在本发明的一个实施例中，首先，获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，安全应用的信息包括：多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
这里的权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：
后台运行权限；
其中，后台运行权限是安全应用发挥安全防护作用的基础和保障，安全应用的后台运行权限的开启与否直接影响了用户对应的安全状态，只有安全应用的后台运行权限开启，即，安全应用保持在后台运行状态，才能时刻检测诈骗短信、诈骗电话等可疑信息。
自启动权限；
实际运行环境中，安全应用有被智能终端的系统杀掉的风险，如果安全应用的自启动权限未开启，一旦安全应用被智能终端的系统杀掉后，便无法继续掌握用户的智能终端当前面临的风险，相当于将智能终端完全暴露在各种电信诈骗攻击之下，所以，本实施例中在计算和构建安全状态预测模型时需要考虑安全应用的自启动权限。
读/写通话记录权限，读/写短信权限；
目前，电信诈骗的主要形式还是诈骗短信和诈骗电话。而读写短信的权限是安全应用能够获取进而识别出短信中的诈骗信息的基础。即，只有获取智能终端短信读取/写入的权限才能为用户提供更安全的防护。
读取通讯录权限；
安全应用的安全防护功能，如欺诈拦截，需要获取通讯录权限，只有在获取读取通讯录权限后才能区分来电号码是否在通讯录中，从而实现拦截陌生人电话，提高用户安全性的有益效果，所以，在构建安全状态预测模型时，需要考虑读取通讯录权限是否开启。
悬浮窗权限；
悬浮窗权限关系到安全应用能否在检测到来电时，通过悬浮窗口向用户展示来电信息，例如，悬浮窗口显示某一来电电话的标记类型和次数、归属地、黄页信息等，因此，优选地安全状态预测模型构建时也需要获取悬浮窗权限的设置信息。
另外，这里的使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：
安全应用的已安装使用天数信息；
一般的，安全应用的已安装使用天数越长，说明用户的安全习惯越好，所以安全应用的已安装使用天数信息也体现了用户对应的防骗指数和安全状态。
安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；
这里的安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
非正常电话包括：诈骗电话、骚扰电话、广告推销电话、房产中介电话数量等。非正常短信包括：骚扰短信、诈骗短信、伪基站短信。
安全应用近期拦截到的电话和短信的数据代表着用户对应的安全状态，比如，安全应用频繁拦截到诈骗电话可能是用户的个人信息遭到泄露，而且安全应用收到的伪基站短信数量过多也是不安全因素。
实际应用过程中，可以结合智能终端中安装的安全应用最近30天内收到的电话和短信的情况，按照整体水平预测和评价用户对应的安全状态。例如，安全应用近30天接到的诈骗电话数量、骚扰电话数量、广告推销电话数量、房产中介电话数量等，这里的数量可以是绝对数量，即对于每种类型的电话，拦截到一个对应记1，将所有的数相加即得到该种类型的绝对数量。或者，还可以统计和计算安全应用拦截的非正常电话的比例。例如，安全应用近30天收到陌生电话数量占总计电话数量的比例，安全应用近30天拦截到的诈骗电话数量占总计电话数量的比例，等等。
同理，对于短信，也可以按照短信的内容统计每种类型短信的绝对数量和相对数量，例如，统计安全应用近30天收到的骚扰短信的数量、安全应用近30天收到的诈骗短信的数量、安全应用近30天收到的伪基站短信的数量。或者，对于每种类型短信，计算该种类型短信占总短信数量的比例。应当理解的是，上述有关拦截到的电话和短信的数据的统计和计算仅仅为一种示例，本领域技术人员根据上述示例完全可以设想出其它的各种计算方式而无需任何创造性的努力。
安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；
在本实施例的用户的智能终端中安装的安全应用具有号码或短信标记功能，安全应用例如360手机卫士，能够在用户接到陌生电话后，接收用户主动进行的标记操作。例如，用户在接到陌生电话并识别出该电话是诈骗电话后，进入360手机卫士的号码标记功能界面中输入该陌生电话号码，并在360手机卫士提供的多种标记类型选择“诈骗电话”完成该陌生电话的一次标记操作。实践中，360手机卫士对用户每次的号码标记操作进行记录和统计，从而得到用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息，便于后续对用户的安全状态进行预测。本步骤基于的原理是：能够主动标记诈骗电话说明用户不仅具有识别诈骗的能力，同时具有处理诈骗信息的好习惯。而养成积极处理诈骗信息的好习惯，则有助于提升用户自身的防骗能力，提高用户对应的安全状态。
安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；
接上例，用户的智能终端中安装的安全应用，如360手机卫士每周会结合当前电信诈骗热点推出一至两篇安全播报，例如，“双十二”期间推出防止快递诈骗的安全播报、“春运”期间推出防止火车票诈骗的安全播报。360手机卫士获取用户对推送的安全播报的阅读信息和反馈信息，例如，用户是否定期查看360手机卫士推送的安全播报，查看360手机卫士推送的安全播报的及时性，或用户在查看安全播报后输入的反馈信息，如，“安全播报已阅”等信息。通过获取用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息，能够帮助用户提升自身安全常识，进而避免用户遭受电信防骗。
安全应用的号码标记库的更新频次信息。
安全应用，如，360手机卫士为用户提供了号码标记库，可以识别电话的标记类型和次数，从而使得用户不必接电话就可以判断来电是否是诈骗电话。实际应用过程中，安全应用获取用户手动更新更为个性化的号码库的更新时间、更新频率信息作为安全应用的使用信息之一。
在进行上述的信息采集之后，本实施例即可基于获取的安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
具体的，在本实施例中采用特征工程，基于获取的安全应用的信息，生成特征向量；将特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
这里的基于获取的安全应用的信息生成特征向量的具体实现过程可以如下：将前述获取的安全应用的信息分为五个维度：(w1)安全应用权限设置，(w2)用户行为特征，(w3)用户防骗能力，(w4)用户安全意识，(w5)用户安全习惯，对应这五个维度，计算获取的每个样本用户的安全应用的信息的得分，将分值构成该样本用户的安全应用信息对应的特征向量W。
接着，将特征向量W输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种常用的分类模型，逻辑回归模型用途之一是，根据模型，预测判断某个目标属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个目标有多大的可能性是属于这一类别。对于多类分类问题，可以将其看成二类分类问题：保留其中的一类，剩下的作为另一类。对于每一个类i训练一个逻辑回归模型的分类器，并且预测y＝i时的概率；对于一个新的输入变量x，分别对每一个类进行预测，取概率最大的那个类作为x的分类结果。如此，对于一个目标用户对应状态的预测，即根据该用户的智能终端中安装的安全应用的信息生成特征向量，将生成的特征向量输入多分类逻辑回归模型，即可得到该用户对应的安全状态。
最后，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
具体的，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息包括：从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
在本实施例的一个实施例中，为了简化计算过程，提高信息推荐的效率，可以不考虑智能终端操作提示信息的重要性程度，即，不考虑权重。而是从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项向用户推荐。而实践中，不同的操作往往能够带来不同程度的作用和效果，举例而言，开启安全应用的自启动权限的操作比开启悬浮窗权限的操作对用户对应的安全状态的影响大，所以当用户的安全状态为非常危险时，可以考虑向用户推荐权重较大的智能终端操作提示信息，从而可以抓将智能终端的最重要的操作提示信息推荐给用户，方便用户快速、及时操作智能终端，减少操作次数。需要说明的是，实践中可以根据具体需求对上述两种选择智能终端操作提示信息的方式进行取舍，对此不作限制。
在本发明的一个实施例中，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息还包括在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
图2示出了根据本发明另一个实施例推荐的智能终端操作提示信息的界面示意图；
参见图2，本实施例中，推荐的智能终端操作提示信息的界面中显示有当前指数520，最高指数760。其中，当前指数对应了用户当前对应的安全状态。根据用户当前对应的安全状态，在图2所示的安全应用的指数提升界面中向用户推荐了两条智能终端操作提示信息，分别为：提升识别能力之启用智能云拦截以及开启重要权限之开启自启权限。此外，还提供每条智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件，如图2中示意的启用智能云拦截操作提示信息关联的“开启+15分”控件，用户按照在智能终端上显示的启用智能云拦截操作提示信息进行操作，如，点击该启用智能云拦截操作提示信息关联的“开启+15分”控件即可提升识别能力。
本实施例的方法还包括，响应于便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。
图3示出了根据本发明另一个实施例根据图2推荐的智能终端操作提示信息执行操作后的结果界面示意图，参见图3，响应于点击启用智能云拦截操作提示信息关联的“开启+15分”控件的触发事件，本实施例的方法对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，例如，将智能终端中安装的安全应用的启用智能云拦截权限的关闭设置信息相应修改为开启，将修改后的安全应用信息再输入安全状态预测模型，可根据修改后的安全应用信息得到用户对应的新的安全状态。参见图3，本实施例中，将修改后的安全应用信息重新输入安全状态预测模型后得到用户对应的新的安全状态为最佳状态，(即非常安全状态)，最佳状态的得分是满分即760分。
而且在本实施例中，当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全状态。参见图3，用户当前对应的安全状态信息为安全的状态提示信息，即，智能终端中安装的安全应用的得分为满分760分，本实施例的方法在智能终端中显示用户对应的安全状态为“已提升至最佳状态”提示用户对应的安全状态。同时，还在当前界面显示了防骗指数提升小贴士(如，保持卫士活跃运行，时刻识别诈骗电话和短信)，方便用户在对应的安全状态下也能了解执行哪些操作能够保持高防骗能力。
图4示出了根据本发明又一个实施例的推荐智能终端操作提示信息的装置的功能框图，参见图4，本实施例的推荐智能终端操作提示信息的装置40包括：
设置单元401，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
模型训练单元402，适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
推荐单元403，适于将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
在本发明的一个实施例中，推荐单元403包括：第一推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
在本发明的一个实施例中，推荐单元403还包括第二推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全的状态。
在本发明的一个实施例中，模型训练单元402，具体适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：安全应用的已安装使用天数信息；安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；安全应用的号码标记库的更新频次信息。安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
在本发明的一个实施例中，模型训练单元402包括：特征向量生成子单元，适于采用特征工程，基于获取的所述安全应用的信息，生成特征向量；分类器子单元，适于将所述特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
在本发明的一个实施例中，推荐单元403还包括：信息选择子单元，适于从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
在本发明的一个实施例中，推荐单元403还包括：显示交互子单元，适于在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
在本发明的一个实施例中，推荐智能终端操作提示信息的装置40还包括，更新单元，适于响应于所述便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。
需要说明的是，本实例的推荐智能终端操作提示信息的装置的工作过程是和前述推荐智能终端操作提示信息的方法的实现步骤相对应的，因此本实施例中没有描述的内容可参见前述实施例的说明，这里不再赘述。
本发明实施例的技术方案，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；然后，获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，接着，基于获取的安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；最后，将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。由此可知，本发明实施例满足了不同用户提升安全状态的个性化操作需求，提高了推荐的智能终端操作提示信息的针对性，解决了如何针对不同用户的智能终端中安装的安全应用情况进行智能终端操作提示信息推荐的问题，提高了安全应用的粘性。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的推荐智能终端操作提示信息的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明实施例还公开了A1、一种推荐智能终端操作提示信息的方法，包括：
预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
A2、如A1所述的方法，当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
A3、如A1所述的方法，其中，当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全状态。
A4、如A2或A3所述的方法，其中，所述获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息包括:获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
A5、如A4所述的方法，其中，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：安全应用的已安装使用天数信息；安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；安全应用的号码标记库的更新频次信息。
A6、如A5所述的方法，其中，所述安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
A7、如A1所述的方法，其中，所述基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型包括：采用特征工程，基于获取的所述安全应用的信息，生成特征向量；将所述特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
A8、如A1所述的方法，其中，所述根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息包括：从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，
根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
A9、如A2所述的方法，所述在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息包括：在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
A10、如A9所述的方法，还包括：响应于所述便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。
本发明还公开了B11、一种推荐智能终端操作提示信息的装置，包括：
设置单元，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
模型训练单元，适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
推荐单元，适于将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
B12、如B11所述的装置，其中，所述推荐单元包括：第一推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
B13、如B11所述的装置，所述推荐单元包括：第二推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全的状态。
B14、如B12或B13所述的装置，其中，所述模型训练单元，具体适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。B15、如B14所述的装置，其中，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：安全应用的已安装使用天数信息；安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；安全应用的号码标记库的更新频次信息。
B16、如B15所述的装置，其中，所述安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息包括：安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话的绝对数量信息或相对数量信息，和/或，安全应用最近预设时间段内拦截的非正常短信的绝对数量信息或相对数量信息。
B17、如B11所述的装置，其中，所述模型训练单元包括：特征向量生成子单元，适于采用特征工程，基于获取的所述安全应用的信息，生成特征向量；分类器子单元，适于将所述特征向量输入多分类逻辑回归模型进行机器学习构建安全状态预测模型。
B18、如B11所述的装置，所述推荐单元还包括：信息选择子单元，适于从安全状态信息对应的智能终端操作提示信息中任选一项或多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息；或者，根据安全状态信息对应的智能终端操作提示信息的权重大小，从以智能终端操作提示信息权重大小降序排列的多项智能终端操作提示信息中选择前一项或前多项，并在该用户的智能终端上为该用户推荐选中的智能终端操作提示信息。
B19、如B12所述的装置，所述推荐单元还包括：显示交互子单元，适于在该用户的智能终端中安装的安全应用的指定界面上显示用户对应的不安全状态信息，向该用户推荐的智能终端操作提示信息，与推荐的智能终端操作提示信息关联的便捷操作控件。
B20、如B19所述的装置，还包括，更新单元，适于响应于所述便捷操作控件被触发的事件，对应修改该用户的智能终端中安装的安全应用的信息，并将修改后的安全应用的信息重新输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息。

Claims (10)

1.一种推荐智能终端操作提示信息的方法，包括：
预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出该用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，
当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全状态。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息包括:
获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：
后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；
所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：
安全应用的已安装使用天数信息；
安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；
安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；
安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；
安全应用的号码标记库的更新频次信息。
6.一种推荐智能终端操作提示信息的装置，包括：
设置单元，预先设置用户的不同安全状态信息以及对应的智能终端操作提示信息；
模型训练单元，适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的信息，基于获取的所述安全应用的信息，按照预定的训练模型进行机器学习构建安全状态预测模型；
推荐单元，适于将一个用户的智能终端中安装的安全应用的信息输入所述安全状态预测模型，预测出用户对应的安全状态信息，根据预测出的该用户对应的安全状态信息，在该用户的智能终端上为该用户推荐对应的智能终端操作提示信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述推荐单元包括：第一推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为不安全状态信息时，确定出与不安全状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，使用户根据推荐的智能终端操作提示信息在智能终端上执行对应的操作。
8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述推荐单元包括：第二推荐子单元，适于当预测出的该用户对应的安全状态信息为安全的状态信息时，确定出与安全的状态信息相匹配的智能终端操作提示信息，并在该用户的智能终端上为该用户推荐确定出的智能终端操作提示信息，提示用户对应的安全的状态。
9.根据权利要求7或8所述的装置，其中，所述模型训练单元，具体适于获取多个样本用户的智能终端中安装的安全应用的权限设置信息和使用状况信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述权限设置信息包括下列的一种或多种权限的开启或关闭设置信息：
后台运行权限，自启动权限，读/写短信权限，读/写通话记录权限，读取通讯录权限，悬浮窗权限；
所述使用状况信息包括下列信息中的一项或多项：
安全应用的已安装使用天数信息；
安全应用最近预设时间段内拦截的非正常电话和/或非正常短信的统计结果信息；
安全应用接收的用户在收到陌生电话和/或陌生短信时主动进行确认和标记操作的累计次数信息；
安全应用获取的用户对安全应用推送的安全知识的反馈信息；
安全应用的号码标记库的更新频次信息。
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