CN107145215A - 一种后台应用程序清理方法及移动终端 - Google Patents

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CN107145215A CN201710314371.0A CN201710314371A CN107145215A CN 107145215 A CN107145215 A CN 107145215A CN 201710314371 A CN201710314371 A CN 201710314371A CN 107145215 A CN107145215 A CN 107145215A
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Abstract

本实施例提供的一种后台应用程序清理方法,通过当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。

Description

一种后台应用程序清理方法及移动终端
技术领域
本发明实施例涉及通信领域,尤其涉及一种后台应用程序清理方法及移动终端。
背景技术
随着智能手机技术的发展和智能手机的普及,智能手机上能够安装各种各样的应用程序,有聊天通讯类、音乐视频类、生活工具类和游戏类等。安装的应用程序越来越多,也带来了耗电的问题,智能手机的电量除了正常使用的消耗外,还有一部分会被一些后台应用消耗。清理这些后台应用虽然可以减少电量的浪费,但有时候不恰当的后台清理会造成不好的体验。
目前,后台应用程序的清理方式大多采取单一阈值触发式的周期清理方法,即当应用进入后台且没有进行一些后台任务时,周期性的计算该应用的耗电情况,当耗电量大于预设的阈值时,则清理该后台应用,否则不处理。另外,也有基于名单的匹配方法,即查看后台应用是否在预设的白名单中,如果在则不清理,否则清理。例如,采取阈值方法时,针对每一个应用的耗电阈值都是预设的。然而,同一个应用对不同用户的重要性程度是不一样的,有些用户可能需要该应用能够在后台存留时间长,有些用户可能在用完该应用后就不再需要它。针对这种情况,如果采取统一的基于阈值的清理方法,就会容易导致应该清理的后台漏清理,不应该清理的却被误清理的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种后台应用程序清理方法及移动终端,以解决现有的后台应用程序清理方法由于清理方式固定,导致容易引起漏清理和误清理的问题。
一方面,提供了一种后台应用程序清理方法,所述方法包括:
当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;
根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;
获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
将所述期望值与所述实际时长值相比较;
若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
另一方面,提供一种移动终端,该移动终端包括:
计算模块,用于当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;
确定模块,用于根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;
获取模块,用于获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
比较模块,用于将所述期望值与所述实际时长值相比较;
清理模块,用于若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
本发明提供的一种后台应用程序清理方法,通过当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的描述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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种后台应用程序清理方法的流程图;
图1a是本发明实施例的计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值过程的流程图;
图1b是本发明实施例的确定初始重要程度因子过程的流程图;
图1c是本发明实施例确定驻留时长期望值过程的流程图;
图1d是本发明实施例的三角形隶属函数图;
图2是本发明实施例的移动终端的结构图之一;
图2a是本发明实施例的移动终端的结构图之二;
图2b是本发明实施例的移动终端的结构图之三;
图2c是本发明实施例的移动终端的结构图之四;
图3是本发明实施例的移动终端的装置结构图之一;
图4是本发明实施例的移动终端的装置结构图之二。
具体实施方式
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、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,为本发明的一种后台应用程序清理方法实施例的流程图。本发明实施例提供的一种后台应用程序清理方法,包括:
步骤101,当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值。
本步骤中,该定时器时间为后台应用的清理周期。当该定时器时间达到时,为达到移动终端省电的目的,系统对移动终端的后台应用选择性的进行清理。该后台应用的重要程度用来衡量该应用对用户的重要程度,表示为It,该重要程度参数值的影响因数包括:该后台应用在前台和后台之间的切换频率或该后台应用在后台的存留时长或该后台应用是否被主动启动或退出的至少一项。该后台应用在前台和后台之间的切换频率,表示为Sf,主要计算方式为切换次数除以该应用在前台和后台停留的时间总和。统计该项的意义在于:如果用户频繁切换某个应用到前后台,说明用户在频繁使用它,该应用重要程度高。该后台应用在后台的存留时长,表示为Tb,主要计算方式为当前时间点减去应用进入后台的时间点。统计该项的意义在于:通常如果应用长时间进入后台而没有执行特定任务的话,该后台应用重要程度低。后台应用是否被主动启动或退出,表示为I0,由于有些应用会被其它应用拉起,通常我们认为不是用户主动启动的应用,重要性程度低,所以此处需要将非用户启动的应用的重要程度因子置为0,而启动过的应用则被赋予一个初始的重要程度因子值I0,而有些应用在用户明确退出后,也会保留一部分后台功能,这种后台应用对用户来说已经没有作用,因此也需要重置其重要程度因子为0。该应用的重要程度与其影响因数的关系可以用函数表示为:It=f(I0,Sf,Tb)。当I0为0时,It也为0,即重要性程度为0,其对应的后台应用程序应被清理。
具体的,如图1a所示,为分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值的流程图。该流程对应步骤1011-1015。该步骤101包括步骤1011-1015:
步骤1011,计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次。
本步骤中,该目标后台应用程序在前台和后台之间的切换频次,表示为Sf,通过切换次数除以该应用程序在前台和后台停留的时间总和的计算方式获取。该项的意义在于:如果用户频繁切换某个应用到前后台,说明用户在频繁使用它,该应用重要程度高。
步骤1012,获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值。
本步骤中,该目标后台应用程序在后台的驻留的实际时长值,表示为Tb,通过以当前时间点减去应用进入后台的时间点的计算方式获取。该项的意义在于:通常如果应用长时间进入后台而没有执行特定任务的话,该后台应用重要程度低。
步骤1013,计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子。
具体的,步骤1013,包括步骤10131-10132:
步骤10131,确定初始重要程度因子。
本步骤中,该初始重要程度因子表示为I0,其中,I0为常量,根据目标应用程序是否被用户主动启动或退出确定。系统监控该目标应用程序,若该目标后台应用程序被用户启动,则将该目标后台应用程序的初始重要程度因子赋值为I0;若目标后台应用程序未被用户启动,则将该目标后台应用程序的初始重要程度因子赋值为0;若该目标后台应用程序被用户退出,则将该目标后台应用程序的初始重要程度因子赋值为0。
具体的,如图1b所示,为确定初始重要程度因子的流程图。步骤10131,包括:步骤101311,获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;该标志位用于指示目标应用程序被用户启动。步骤101312,若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0。当后台应用程序被启动,认为该应用程序具有一定的重要性,该重要性用重要程度因子I0表示。步骤101313,若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。当应用程序未被用户启动,此时可能是被其他应用程序捆绑启动,此类的应用程序的初始重要程度因子赋值为0,即此类应用程序应被清理。步骤101314,获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位。该标志位用于指示目标应用程序被用户退出。步骤101315,若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。当应用程序被用户主动退出,但可能还存留一些后台功能,此时初始重要程度因子赋值为0,该应用程序应被清理。
步骤10132,根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
本步骤中,该目标重要程度因子与初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值的关系用函数关系式表示为It=f(I0,Sf,Tb)。
步骤1014,将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
本步骤中,该目标重要程度因子即为本实施例的重要程度值
步骤1015,计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
本步骤中,该耗电量值可以通过获取电容来确定,也可以通过相关软件获取。
步骤102,根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值。
本步骤中,该模糊规则库包括预设的模糊规则。本实施例中,先将重要程度值和耗电量值进行模糊化处理,再将该模糊化后的数据输入到模糊数据库中,通过该模糊规则对该重要程度值和该耗电量值进行模糊推理,得到模糊化的驻留时长期望值,最后对该模糊化的驻留时长期望值进行解模糊,得到准确的驻留时长期望值。
本实施例中,通过确定目标后台应用程序的准确的驻留时长期望值,然后与目标后台应用程序的时间停留时长做比较,从而根据比较的结果来确定是否需要清理目标应用程序。在确定后台应用程序的驻留时长期望值时,综合考虑到了后台应用的耗电情况和该后台应用对用户的重要性情况。比如,若耗电大的应用,但是同时其重要程度极高,用户希望其存留较长的时间,此时该应用在周期清理时,会被保留;而当耗电量大但重要程度低的应用,在移动终端周期清理时,会被清理,该后台应用的耗电情况和该后台应用对用户的重要性情况这两个因素共同决策是否需要在周期清理来到时清理该后台应用,充分的提高了用户的个性化体验,同时满足省电的要求。
如图1c所示,为确定驻留时长期望值的流程图。具体的,步骤102,包括:
步骤1021,将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合。
本步骤中,在进行模糊化之前,需要选取定性的模糊语言变量,例如低、中、高、大、小等。例如当输入的精确变量取值范围为0-100时,我们可以选定小、中和大这三个概念来对输入变量进行模糊化。因此精确变量的模糊化就是对某一个值,分别计算其隶属于小,中和大这三个概念的隶属程度。上面提到计算隶属程度需要隶属函数,通常隶属函数是一条曲线(常用的有三角形隶属函数、梯形隶属函数等)。以三角形隶属函数为例,如图1d所示:
该模糊化的过程为:1、确定模糊语言变量。如小、中、大。2、确定隶属函数。如三角函数。3、计算隶属程度。如耗电量值A为10时,根据确定的隶属函数,得到耗电量值的模糊集合A={0.75/小,0/中,0/大},即该变量隶属于小的程度为0.75,隶属于中和大的程度都为0;当重要程度值B为30时,得到重要程度值的模糊集合B={0.25/小,0.25/中,0/大},即该变量隶属于小和中的程度为0.25,隶属于大的程度为0。
步骤1022,将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库。
本步骤中,将耗电量值模糊集合A={0.75/小,0/中,0/大}和重要程度值模糊集合B={0.25/小,0.25/中,0/大},输入模糊规则库,通过模糊规则进行模糊推理。
步骤1023,按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合。
本步骤中,得到模糊集合后,可以根据模糊规则进行推理:以本发明为例,涉及如下模糊规则(只选取几条为例):
当耗电为小,且重要程度为小,期望的时长则为小。
当耗电为小,且重要程度为中,期望的时长则为中。
即,将耗电模糊集合A={0.75/小,0/中,0/大}和重要程度模糊集合B={0.25/小,0.25/中,0/大},输入到模糊规则库,如下模糊规则会被激活:
a:当耗电为小(隶属度0.75),重要程度为小(隶属度0.25),期望的时长则为小。
b:当耗电为小(隶属度0.75),重要程度为中(隶属度0.25),期望的时长则为中。
由于模糊规则前提条件是交集运算(即连接词为“且”),根据“最小原则”,当a被激活时得到模糊输出为:0.25/小;当b被激活时得到模糊输出为:0.25/中
因此,最终的模糊输出,即驻留时长期望值的模糊集合C={0.25/小0.25/中}。
步骤1024,对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
本步骤中,该驻留时长期望值为准确的数值。在得到驻留时长期望值的模糊集合后,需要对该模糊集合进行解模糊化,从而得到准确的驻留时长期望值。该解模糊化的过程为模糊化的逆运算。该解模糊化的过程如下:根据步骤1023得到的驻留时长期望值的模糊集合C={0.25/小0.25/中},选择与输入变量相同的隶属函数,通过加权平均得到准确的驻留时长期望值。即,将y=0.25,代入语言变量“小”的直线方程中,可以得到x=30;将y=0.25,代入语言变量为“中”的直线方程中可以得到x1=30,x2=70,因此x(avg)=(30+70)/2=50。最终加权平均得到的精确输出变量为(0.25*30+0.25*50)/(0.25+0.25)=40。即当耗电为10mA,重要程度为30时,驻留时长期望值为40秒。
步骤103,获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值。
本步骤中,该目标后台应用在后台驻留的实际时长值,表示为Tb,主要计算方式为当前时间点减去应用进入后台的时间点。
步骤104,将所述期望值与所述实际时长值相比较。
本步骤中,根据期望值与所述实际时长值相比较的结果,确定是否清理该目标后台应用程序。
步骤105,若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
本步骤中,如实际时长Tb为60秒,根据步骤1024获取的期望时长为40秒时,即期望时长小于实际时长时,清理该目标后台应用程序。
优选地,因整个方法中模糊化、模糊规则库和解模糊化这三个步骤对结果影响很大,因此本发明提供了三个开发接口,可以供开发中或者用户进行调整,以提高方法的准确性和适应性。
本发明提供的一种后台应用程序清理方法,通过当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。
如图2所示,是本发明的一种移动终端的实施例的结构图,该移动终端200,包括:
计算模块201,用于当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;
确定模块202,用于根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;
获取模块203,用于获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
比较模块204,用于将所述期望值与所述实际时长值相比较;
清理模块205,用于若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
进一步的,如图2a所示,该移动终端300,还包括:
所述计算模块201,包括:
第一计算单元2011,用于计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次;
获取单元2012,用于获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
第二计算单元2013,用于计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子;
确定单元2014,用于将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
第三计算单元2015,用于计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
所述第二计算单元2013,包括:
确定子单元20131,用于确定初始重要程度因子;
计算子单元20132,用于根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
如图2b所示,所述确定单元2014,包括:
第一获取子单元20141,用于获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;
第一赋值子单元20142,用于若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0
第二赋值子单元20143,用于若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0;
其中,I0为常量。
第二获取子单元20144,用于获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位;
第三赋值子单元20145,用于若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。
如图2c所示,所述确定模块202,包括:
模糊化单元2021,用于将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合;
输入单元2022,用于将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库;
模糊规则处理单元2023,按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合;
解模糊化单元2024,用于对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
本发明实施例提供的一种移动终端,通过上述模块,当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。
参照图3,为本发明实施例的一种移动终端的结构图,该移动终端300,包括:
至少一个处理器301、存储器302、至少一个网络接口304和用户接口303。移动终端300中的各个组件通过总线系统305耦合在一起。可以理解,总线系统305用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统305除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图3中将各种总线都标为总线系统305。
其中,用户接口303可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如,鼠标,轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。
可以理解,本发明实施例中的存储器302可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(Static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM,DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM,DRRAM)。本发明实施例描述的系统和方法的存储器302旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中,存储器302存储了如下的元素,可执行模块或者数据结构,或者他们的子集,或者他们的扩展集:操作系统3021和应用程序3022。
其中,操作系统3021,包含各种系统程序,例如框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序3022,包含各种应用程序,例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等,用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序3022中。
在本发明实施例中,通过调用存储器302存储的程序或指令,具体的,可以是应用程序3022中存储的程序或指令,处理器301用于:当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;将所述期望值与所述实际时长值相比较;若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器301中,或者由处理器301实现。处理器301可能是一种集成电路芯片,具有信号处理的能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器301中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器301可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器302,处理器301读取存储器302中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是,本发明实施例描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现,处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits,ASIC)、数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、数字信号处理设备(DSP Device,DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogic Device,PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现,可通过执行本发明实施例所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本发明实施例所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选地,处理器301用于:计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次;获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子;将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
可选地,处理器301用于:确定初始重要程度因子;根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
可选地,处理器301用于:获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0;若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0;
其中,I0为常量。
可选地,处理器301用于:获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位;若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。
可选地,处理器301用于:计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
可选地,处理器301还用于:将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合;将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库;按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合;对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
移动终端300能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程,为避免重复,这里不再赘述。
本发明实施例提供的一种移动终端,通过上述模块,当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。
参照图4,为本发明实施例的一种移动终端另一结构图。
具体地,图4中的移动终端400可以为手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigital Assistant,PDA)、或车载电脑等。
图4中的移动终端400包括射频(RadioFrequency,RF)电路410、存储器420、输入单元430、显示单元440、处理器460、音频电路470、WiFi(WirelessFidelity)模块480和电源490。
其中,输入单元430可用于接收用户输入的数字或字符信息,以及产生与移动终端400的用户设置以及功能控制有关的信号输入。具体地,本发明实施例中,该输入单元430可以包括触控面板431。触控面板431,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431上的操作),并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的,触控面板431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,再送给该处理器460,并能接收处理器460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431。除了触控面板431,输入单元430还可以包括其他输入设备432,其他输入设备432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。音频电路470接收处理器的播放信号,用于播放各种音频数据。
其中,显示单元440可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及移动终端400的各种菜单界面。显示单元440可包括显示面板441,可选的,可以采用LCD或有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode,OLED)等形式来配置显示面板541。
其中处理器460是移动终端400的控制中心,利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分,通过运行或执行存储在第一存储器421内的软件程序和/或模块,以及调用存储在第二存储器422内的数据,执行移动终端400的各种功能和处理数据,从而对移动终端400进行整体监控。可选的,处理器460可包括一个或多个处理单元。
在本发明实施例中,通过调用存储该第一存储器421内的软件程序和/或模块和/或该第二存储器422内的数据,处理器460用于:当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;将所述期望值与所述实际时长值相比较;若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
可选地,处理器460用于:计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次;获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子;将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
可选地,处理器460用于:确定初始重要程度因子;根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
可选地,处理器460用于:获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0;若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0;
其中,I0为常量。
可选地,处理器460用于:获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位;若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。
可选地,处理器460用于:计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
可选地,处理器460还用于:将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合;将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库;按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合;对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
可见,移动终端400能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程,为避免重复,这里不再赘述。
移动终端400能够实现前述实施例中移动终端实现的各个过程,为避免重复,这里不再赘述。
本发明实施例提供的一种移动终端,通过上述模块,当预设的定时器时间到达时,根据预设的模糊规则库、目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值,确定后台应用程序的驻留时长期望值,从而将该确定驻留时长期望值与实际时长值相比较,当比较的结果为期望值小于实际时长值时,清理该目标后台应用程序。即不单单通过参考后台应用的耗电程度,而且引入了该后台应用对用户的重要程度的参考因数,并通过模糊规则来综合决策确定是否需要对该后台应用进行清理,使得在清理后台应用时,不会造成当后台应用的重要程度较高用户不希望其被清理时而被误清理的问题,以更人性化,更好的用户体验实现省电的效果。
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权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种后台应用程序清理方法,应用于移动终端,其特征在于,所述方法包括:
当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;
根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;
获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
将所述期望值与所述实际时长值相比较;
若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值的步骤,包括:
计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次;
获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子;
将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子的步骤,包括:
确定初始重要程度因子;
根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定初始重要程度因子的步骤,包括:
获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;
若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0
若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0;
其中,I0为常量。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0的步骤之后,所述方法还包括:
获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位;
若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值的步骤,还包括:
计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值的步骤,包括:
将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合;
将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库;
按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合;
对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
8.一种移动终端,其特征在于,包括:
计算模块,用于当预设的定时器时间到达时,分别计算目标后台应用程序的重要程度值和耗电量值;
确定模块,用于根据预设的模糊规则库、所述重要程度值和所述耗电量值,确定驻留时长期望值,所述驻留时长期望值为所述目标后台应用程序在后台驻留时长的参考值;
获取模块,用于获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
比较模块,用于将所述期望值与所述实际时长值相比较;
清理模块,用于若所述期望值小于所述实际时长值,则清理所述目标后台应用程序。
9.根据权利要求8所述的移动终端,其特征在于,所述计算模块,包括:
第一计算单元,用于计算所述目标后台应用程序在在前台与后台之间的切换频次;
获取单元,用于获取所述目标后台应用程序在后台驻留的实际时长值;
第二计算单元,用于计算所述目标后台应用程序的目标重要程度因子;
确定单元,用于将所述目标重要程度因子确定为所述重要程度值。
10.根据权利要求9所述的移动终端,其特征在于,所述第二计算单元,包括:
确定子单元,用于确定初始重要程度因子;
计算子单元,用于根据所述初始重要程度因子、所述切换频次和所述实际时长值,计算所述目标重要程度因子。
11.根据权利要求9所述的移动终端,其特征在于,所述确定单元,包括:
第一获取子单元,用于获取所述目标后台应用程序的预设的第一标志位;
第一赋值子单元,用于若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为I0
第二赋值子单元,用于若所述第一标志位指示所述目标后台应用程序未被用户启动,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0;
其中,I0为常量。
12.根据权利要求9所述的移动终端,其特征在于,所述确定单元,还包括:
第二获取子单元,用于获取所述目标后台应用程序的预设的第二标志位;
第三赋值子单元,用于若所述第二标志位指示所述目标后台应用程序被用户退出,则将所述目标后台应用程序的所述初始重要程度因子赋值为0。
13.根据权利要求8所述的移动终端,其特征在于,所述计算模块,还包括:
第三计算单元,用于计算所述目标后台应用程序在后台运行过程中的耗电量值。
14.根据权利要求8所述的移动终端,其特征在于,所述确定模块,包括:
模糊化单元,用于将所述重要程度值和所述耗电量值分别进行模糊化处理,得到重要程度模糊集合和耗电量模糊集合;
输入单元,用于将所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合分别输入预设的模糊规则库;
模糊规则处理单元,按照预设的模糊规则库,对所输入的所述重要程度模糊集合和所述耗电量模糊集合进行模糊规则处理,输出所述驻留时长期望值的模糊集合;
解模糊化单元,用于对所述驻留时长期望值的模糊集合进行解模糊化处理,得到所述驻留时长期望值。
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