CN107291577A - 文件备份方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种文件备份方法、装置及存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：对未备份的文件进行特征提取，得到所述文件的特征向量；将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，所述分类模型用于根据任一文件的特征向量确定所述任一文件所属的类型；当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，所述预设备份类型为需要进行备份的文件类型。本发明实现了对预设备份类型的文件自动进行备份，无需对所有文件进行备份，避免了浪费存储空间，且无需用户进行多次选择操作，节省了时间，提高了备份效率。

Description

文件备份方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种文件备份方法、装置及存储介质。

背景技术

文件备份是指将系统中的文件加以复制，从而能够在发生文件损坏或者文件丢失时方便及时地恢复文件，保障系统的正常运行。随着智能设备的存储容量逐渐增大，存储的文件越来越多，文件备份已成为一种常用的文件管理方式。

通常智能设备中可以存储多个文件，进行备份时，智能设备可以自动对存储的所有文件进行备份，或者，由用户从存储的文件中手动选择需要备份的文件，智能设备对用户选择的文件进行备份。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：自动备份所有文件的方式灵活性差，如果备份的文件中包括不需要备份的文件，就会造成存储空间的浪费；而用户手动选择文件的方式操作繁琐，会耗费过多的时间，导致备份效率低。

发明内容

为了解决相关技术的问题，本发明实施例提供了一种文件备份方法、装置及存储介质。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种文件备份方法，所述方法包括：

对未备份的文件进行特征提取，得到所述文件的特征向量；

将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，所述分类模型用于根据任一文件的特征向量确定所述任一文件所属的类型；

当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，所述预设备份类型为需要进行备份的文件类型。

第二方面，提供了一种文件备份装置，所述装置包括：

特征提取模块，用于对未备份的文件进行特征提取，得到所述文件的特征向量；

类型确定模块，用于将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，所述分类模型用于根据任一文件的特征向量确定所述任一文件所属的类型；

备份模块，用于当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，所述预设备份类型为需要进行备份的文件类型。

第三方面，提供了一种文件备份装置，所述文件备份装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的文件备份方法中所执行的操作。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的文件备份方法中所执行的操作。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本发明实施例提供的方法、装置及存储介质，将文件的特征向量输入至分类模型中，获取分类模型确定的文件所属的类型，当文件所属的类型为预设备份类型时对文件进行备份，实现了对预设备份类型的文件自动进行备份，无需对所有文件进行备份，避免了浪费存储空间，且无需用户进行多次选择操作，节省了时间，提高了备份效率。

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是本发明实施例提供的一种实施环境的示意图；

图2是本发明实施例提供的一种文件备份方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种训练过程的步骤示意图；

图4是本发明实施例提供的一种备份文件夹的分类示意图；

图5是本发明实施例提供的一种备份处理过程的步骤示意图；

图6是本发明实施例提供的一种文件备份装置的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。

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做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。

本发明实施例应用于备份文件的场景下，智能设备中存储有多个文件，为了便于在发生文件损坏或者文件丢失时及时地恢复文件，可以对存储的文件进行备份。

在一种可能实现方式中，可以在智能设备本地进行备份，将智能设备在一个文件夹中存储的文件备份至另一文件夹中，一旦原始的文件发生文件损坏或者文件丢失，可以采用另一文件夹中存储的备份文件进行恢复。

在另一种可能实现方式中，可以将智能设备存储的文件备份至服务器中。图1是本发明实施例提供的一种实施环境的示意图，该实施环境包括：智能设备101和服务器102，智能设备101和服务器102之间通过网络连接。智能设备101可以将本地存储的文件备份至服务器102中，由服务器102存储备份文件。当智能设备101中原始的文件发生文件损坏或者文件丢失时，可以从服务器102下载备份文件，采用备份文件进行恢复。

其中，智能设备101可以为手机、计算机、平板电脑等，服务器102可以是一台服务器，或者由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。智能设备101可以运行与服务器102关联的文件管理应用，通过该文件管理应用与服务器102进行交互，管理服务器102中的文件。

考虑到自动对所有文件进行备份时易造成存储空间的浪费，而用户手动选择需要备份的文件时操作繁琐。因此本发明实施例提供了一种文件备份方法，应用分类模型确定文件所属的类型，仅对属于预设备份类型的文件进行备份，既能够实现自动备份，简化了用户的操作，而且无需对所有文件进行备份，避免浪费过多的存储空间。该文件备份方法的具体过程详见下述实施例。

图2是本发明实施例提供的一种文件备份方法的流程图，该文件备份方法的执行主体为智能设备，参见图2，该方法包括：

201、智能设备获取训练得到的分类模型。

本发明实施例中，所涉及的文件格式可以包括多种，如图片格式、视频格式、音频格式等，文件类型也可以包括多种，如图片可以包括旅游、人物、风景、美食、自拍、宝宝、合影等类型，其中旅游图片是指在用户归属地之外的其他地区拍摄的图片，人物图片是指包含人物的图片，风景图片为包括山、大海、雪地等风景的图片，美食图片是指包含食物的图片，自拍图片是指采用前置摄像头拍摄的、包含用户人脸的图片，宝宝图片是指包含小孩的图片，合影图片是指包含多个人物的图片。

该分类模型用于根据任一文件的特征向量确定文件所属的类型，可以通过训练装置训练得到。其中，该训练装置可以为服务器或者其他具有数据处理能力的设备，训练装置训练得到分类模型后，可以发布该分类模型，供智能设备下载使用。或者，该训练装置也可以为智能设备本身。

在训练过程中，训练装置获取多个样本文件，并获取该多个样本文件中每个样本文件所属的类型，其中样本文件所属的类型可以通过人工标注确定。之后，对每个样本文件进行特征提取，得到每个样本文件的特征向量，通过特征向量可以描述对应的样本文件，并以每个样本文件的特征向量作为输入数据，以每个样本文件所属的类型作为输出数据，分别根据多个样本文件对应的输入数据和输出数据进行训练，得到分类模型。例如，建立一个初始分类模型，遍历多个样本文件，每次根据当前遍历到的样本文件对应的输入数据和输出数据进行训练，得到训练后的分类模型，采用训练后的分类模型对样本文件进行分类，将分类结果作为测试类型，根据测试类型和样本文件实际所属的类型之间的差异可以对该分类模型进行修正，得到修正后的分类模型，以此类推，经过多次遍历之后即可训练出准确度较高的分类模型。

其中，进行特征提取时可以采用预设特征提取算法进行，以图片为例，该预设特征提取算法可以为Harris角点检测算法、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)特征算法、Canny算子等，训练分类模型时可以采用预设训练算法进行，该预设训练算法可以为boosting分类算法、支持向量机算法等。

参见图3，以备份图片为例，训练分类模型的过程可以包括以下四个步骤：

1-1、预处理步骤：

训练装置收集多张样本图片，并确定每张样本图片所属的类型，首先会进行归一化处理，将多张样本图片统一缩放为预设尺寸(如157mm*157mm)，之后提取每张样本图片的灰度图、直方图和亮度图。

1-2、特征提取步骤：

对于每张样本图片，对样本图片的灰度图、直方图和亮度图分别提取边缘特征、角点特征、区域特征和脊特征，将这些特征构成样本图片的特征向量。

其中，边缘是图片的不同区域之间的边界线，通过提取边缘特征可以检测出图片中不连续的部分，从而实现区域划分。角点特征可以包括图片中的极值点、线段端点、曲线曲率最大的点等。区域特征是描述图片中一个区域的特征，包括图片中的轮廓和局部区域等。脊特征是描述图片中长条形区域的特征。

1-3、训练步骤：

根据样本图片的特征向量和所属的类型，采用预设训练算法进行快速分类训练，得到训练的分类模型。并且，采用训练的分类模型确定样本图片所属的类型，即为测试类型，根据该测试类型与样本图片实际所属的类型的差异，可以对分类模型进行修正，从而得到更为准确的分类模型。

1-4、训练结果导出步骤：

训练完成之后，即可导出分类模型，从而将分类模型应用于文件备份过程中。

202、智能设备对未备份的文件进行特征提取，得到文件的特征向量。

对于智能设备中的任一还未备份的文件，为了判断是否对进行备份，可以先对该文件进行特征提取，得到该文件的特征向量，其中进行特征提取时采用的算法与训练该分类模型时采用的预设特征提取算法相同，以保证分类模型能够准确确定该文件所属的类型。

其中，对于图片，可以采用针对图像的特征提取算法进行特征提取，得到图片的特征向量；对于视频，可以采用针对图像的特征提取算法对视频中的每帧图像进行特征提取，根据每帧的特征向量获取视频的特征向量，而对于音频，可以采用针对音频的特征提取算法进行特征提取，如音频指纹提取算法等，得到音频的特征向量。

需要说明的是，本发明实施例仅以一个文件为例对备份处理过程进行说明，该备份处理过程包括获取文件所属的类型后判断是否要进行备份的过程以及确定要进行备份后的备份过程。实际应用时，智能设备中包括多个未备份的文件，可以采用本发明实施例对任一未备份的文件进行备份处理，或者，智能设备的未备份文件中包括经过判断已确定无需备份的文件以及还未判断是否要进行备份的文件，则可以采用本发明实施例对还未判断是否要进行备份的文件进行备份处理。

203、智能设备将特征向量输入至分类模型中，获取分类模型确定的文件所属的类型。

获取到文件的特征向量之后，将特征向量输入至分类模型，由该分类模型确定该特征向量对应的分类结果，即为文件所属的类型。

在一种可能实现方式中，所训练出的分类模型可以包括分类算法、至少一种类型以及与该至少一种类型匹配的数值范围，该分类算法用于计算用于确定文件所属类型的特征值，每种类型匹配的数值范围用于表示属于该类型的文件的特征值应属的数值范围。其中，该数值范围可以由一个或多个阈值表示，例如该数值范围包括下限阈值，表示该数值范围为大于该下限阈值的范围，或者该数值范围包括下限阈值和上限阈值，表示该数值范围为大于该下限阈值且小于该上限阈值的范围。

那么，将文件的特征向量输入至分类模型后，即可采用该分类算法对文件的特征向量进行计算，得到文件的特征值，并根据特征值以及至少一种类型匹配的数值范围确定文件所属的类型。其中，确定文件所属的类型时，可以判断该特征值是否属于该至少一种类型中某种类型匹配的数值范围，当确定特征值属于与指定类型匹配的数值范围时，确定文件属于指定类型。

需要说明的是，该至少一种类型中不同类型匹配的数值范围可能存在交集，因此可能会存在一个文件的特征值属于多种类型匹配的数值范围的情况，此时可以确定该文件属于多种类型。

204、智能设备判断文件所属的类型是否为预设备份类型，如果是，执行步骤205，如果否，确定不对文件进行备份。

智能设备可以设定需要进行备份的文件类型，即预设备份类型，属于该预设备份类型的文件即为需要进行备份的文件，而不属于该预设备份类型的文件即为不需要进行备份的文件。因此，智能设备确定文件所属的类型后，判断该类型是否为预设备份类型。

当该类型为预设备份类型时，对该文件进行备份。而当该类型不是预设备份类型时，不对该文件进行备份，此时还可以为该文件添加无需备份的标记，在下一次备份处理过程中根据该标记可以确定该文件经过判断已确定无需备份，因此可以忽略该文件，无需对该文件进行备份处理。

需要说明的是，该预设备份类型可以包括一种类型或者多种类型，如可以包括宝宝、风景、自拍等类型。该预设备份类型可以由该智能设备默认设置，或者也可以由用户选择。例如，智能设备显示备份类型设置页面，备份类型设置页面中包括分类模型包括的至少一种类型，此时用户可以从至少一种类型中选择需要进行备份的文件类型，当智能设备获取到对至少一种类型中任一类型的选择操作时，将选择操作对应的类型确定为预设备份类型。之后用户还可以重新打开备份类型设置页面，再次触发选择操作，从而添加新的预设备份类型或者删除某些预设备份类型。

与相关技术中由用户从多个文件中手动选择要备份的文件相比，由用户手动选择要备份的文件类型可以大大简化用户的操作，节省操作时间。

205、智能设备对文件进行备份。

在一种可能实现方式中，智能设备可以设置一个用于存储备份文件的备份文件夹，对该文件进行备份时，可以进行拷贝得到该文件的备份文件，将备份文件存储于该备份文件夹中。而且，为了便于管理不同类型的文件，还可以在该备份文件夹中设置与预设备份类型对应的文件夹，对该文件进行备份时，可以将该文件的备份文件存储于与预设备份类型对应的文件夹中。

参见图4，智能设备打开备份文件夹，该备份文件夹中包括多个预设备份类型对应的文件夹，包括宝宝类型、合影类型、自拍类型、旅游类型、风景类型和美食类型，用户点击任一文件夹，即可查看该文件夹对应类型的备份文件。

在另一种可能实现方式中，智能设备可以将该文件备份至服务器中，由服务器存储该文件的备份文件。其中，该服务器可以为网络云盘服务器或者为与文件管理应用关联的服务器等。而且，为了便于管理不同类型的文件，还可以在服务器中设置与预设备份类型对应的文件夹，对该文件进行备份时，服务器可以将该文件的备份文件存储于与预设备份类型对应的文件夹中。

另外，智能设备将文件备份至服务器时需要向服务器发送备份文件，发送过程会造成数据流量的消耗。因此，为了避免消耗数据流量，可以仅在预设网络环境下进行备份。其中，该预设网络环境可以由智能设备默认设置，或者由用户设置，且该预设网络环境可以包括Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)网络环境、4G网络环境等。

需要说明的是，在智能设备执行上述步骤204对文件进行判断，并确定需要对文件进行备份时，可以不立即进行备份，而是先将文件添加至待备份集合中，待对未备份的所有文件均判断完成后，待备份集合中包含本次需要备份的所有文件，此时可以统一对待备份集合中的所有文件进行备份。

基于上述步骤201提供的训练过程示例，参见图5，文件的备份处理过程可以包括以下四个步骤：

2-1、预处理步骤：

将要进行备份处理的图片缩放为预设尺寸，提取该图片的灰度图、直方图和亮度图。

2-2、特征提取步骤：

对图片的灰度图、直方图和亮度图分别提取边缘特征、角点特征、区域特征和脊特征，将这些特征构成图片的特征向量。

2-3、分类步骤：

加载分类模型，采用分类模型对图片的特征向量进行计算，得到图片的特征值，判断该特征值是否属于每种类型匹配的数值范围。

2-4、备份判断步骤：

对于图片的特征值属于相应数值范围的类型，判断该类型是否为预设备份类型，如果是，将图片添加至自动备份图片集合。而对于图片的特征值不属于相应数值范围的类型，无需再判断该类型是否为预设备份类型。之后，对自动备份图片集合中的图片进行备份。

需要说明的是，关于备份处理过程的执行时机，智能设备可以在每当获取到新文件时，采用本发明实施例对该新文件进行备份处理；或者，智能设备安装文件管理应用，可以在每次启动该文件管理应用时，通过文件管理应用扫描上一次关闭该文件管理应用之后获取的新文件，采用本发明实施例对该新文件进行备份处理。或者，智能设备可以以预设时长为一个周期，每隔预设时长对当前周期内获取的新文件进行处理，该预设时长可以由智能设备默认设置或者由用户设置，可以为一天或者一周等。

并且，每次进行备份处理时，智能设备可以对至少一个文件进行备份，当备份完成时可以展示提示消息，该提示消息包括本次备份的文件数目，用于提示用户这些文件已备份文成。

本发明实施例提供的方法，将文件的特征向量输入至分类模型中，获取分类模型确定的文件所属的类型，当文件所属的类型为预设备份类型时对文件进行备份，实现了对预设备份类型的文件自动进行备份，无需对所有文件进行备份，避免了浪费存储空间，且无需用户进行多次选择操作，节省了时间，提高了备份效率。并且，可以由用户确定预设备份类型，保证了备份的文件能满足用户本人的需求，另外考虑到备份过程造成的流量消耗问题，在预设网络环境下进行备份，尤其是在Wi-Fi环境下进行备份，实现了自动免流量备份。

图6是本发明实施例提供的一种文件备份装置的结构示意图。参见图6，该装置包括：

特征提取模块601，用于执行上述实施例中的步骤202；

类型确定模块602，用于执行上述实施例中的步骤203；

备份模块603，用于执行上述实施例中的步骤205。

可选地，类型确定模块602，用于执行上述实施例中确定文件属于指定类型的步骤。

可选地，装置还包括：

样本获取模块，用于执行上述实施例中获取样本文件及其所属的类型的步骤；

样本特征提取模块，用于执行上述实施例中对样本文件进行特征提取的步骤；

训练模块，用于执行上述实施例中训练分类模型的步骤。

可选地，备份模块603，用于执行上述实施例中将文件备份至与预设备份类型对应的文件夹中的步骤。

可选地，备份模块603，用于执行上述实施例中在预设网络环境下备份的步骤。

可选地，装置还包括：

页面显示模块，用于显示上述实施例中的备份类型设置页面；

类型选择模块，用于执行上述实施例中通过选择操作确定预设备份类型的步骤。

需要说明的是：上述实施例提供的文件备份装置在备份文件时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将智能设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的文件备份装置与文件备份方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图7是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。该终端可以用于实施上述实施例所示出的文件备份方法中的智能设备所执行的功能。具体来讲：

终端700可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路110、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、传输模块170、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的终端结构并不构成对终端的限定，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。其中：

RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器180处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路110包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他终端通信。所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)、CDMA(CodeDivision Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division MultipleAccess,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(ShortMessaging Service，短消息服务)等。

存储器120可用于存储软件程序以及模块，如上述示例性实施例所示出的终端所对应的软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，如实现基于视频的交互等。存储器120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终端700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120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。相应地，存储器120还可以包括存储器控制器，以提供处理器180和输入单元130对存储器120的访问。

输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元130可包括触敏表面131以及其他输入终端132。触敏表面131，也称为触摸显示屏或者触控板，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敏表面131上或在触敏表面131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的链接装置。可选的，触敏表面131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180，并能接收处理器180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敏表面131。除了触敏表面131，输入单元130还可以包括其他输入终端132。具体地，其他输入终端132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。

显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端700的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板141。进一步的，触敏表面131可覆盖显示面板141，当触敏表面131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触敏表面131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面131与显示面板141集成而实现输入和输出功能。

终端700还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可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141的亮度，接近传感器可在终端700移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度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；至于终端700还可配置的陀螺仪、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。

音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与终端700之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。音频电路160还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端700的通信。

终端700通过传输模块170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或有线的宽带互联网访问。虽然图7示出了传输模块170，但是可以理解的是，其并不属于终端700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。

处理器180是终端700的控制中心，利用各种接口和线路链接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行终端700的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器180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180中。

终端700还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器180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。电源190还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管未示出，终端700还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端700的显示单元是触摸屏显示器，终端700还包括有存储器以及至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，其中至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器加载并执行，以实现上述实施例中的文件备份方法中所执行的操作。

本发明实施例还提供了一种文件备份装置，该文件备份装置包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，指令、程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述实施例的文件备份方法中所执行的操作。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该指令、该程序、该代码集或该指令集由处理器加载并执行以实现上述实施例的文件备份方法中所执行的操作。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种文件备份方法，其特征在于，所述方法包括：

对未备份的文件进行特征提取，得到所述文件的特征向量；

将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，所述分类模型用于根据任一文件的特征向量确定所述任一文件所属的类型；

当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，所述预设备份类型为需要进行备份的文件类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括分类算法、至少一种类型以及与所述至少一种类型匹配的数值范围；

所述将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，包括：

采用所述分类算法对所述特征向量进行计算，得到特征值；

根据所述特征值以及所述至少一种类型匹配的数值范围，确定所述文件所属的类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值以及所述至少一种类型匹配的数值范围，确定所述文件所属的类型，包括：

当确定所述特征值属于与所述至少一种类型中的指定类型匹配的数值范围时，确定所述文件属于所述指定类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个样本文件以及所述多个样本文件中每个样本文件所属的类型；

对每个样本文件进行特征提取，得到每个样本文件的特征向量；

以每个样本文件的特征向量作为输入数据，以每个样本文件所属的类型作为输出数据，分别根据所述多个样本文件对应的输入数据和输出数据进行训练，得到所述分类模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，包括：

当确定所述文件所属的类型为所述预设备份类型时，将所述文件备份至与所述预设备份类型对应的文件夹中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，包括：

当确定所述文件所属的类型为所述预设备份类型，且当前网络环境为预设网络环境时，将所述文件备份至服务器。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

显示备份类型设置页面，所述备份类型设置页面中包括所述分类模型包括的至少一种类型；

当获取到对所述至少一种类型中任一类型的选择操作时，将所述选择操作对应的类型确定为预设备份类型。

8.一种文件备份装置，其特征在于，所述装置包括：

特征提取模块，用于对未备份的文件进行特征提取，得到所述文件的特征向量；

类型确定模块，用于将所述特征向量输入至分类模型中，获取所述分类模型确定的所述文件所属的类型，所述分类模型用于根据任一文件的特征向量确定所述任一文件所属的类型；

备份模块，用于当确定所述文件所属的类型为预设备份类型时，对所述文件进行备份，所述预设备份类型为需要进行备份的文件类型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

样本获取模块，用于获取多个样本文件以及所述多个样本文件中每个样本文件所属的类型；

样本特征提取模块，用于对每个样本文件进行特征提取，得到每个样本文件的特征向量；

训练模块，用于以每个样本文件的特征向量作为输入数据，以每个样本文件所属的类型作为输出数据，分别根据所述多个样本文件对应的输入数据和输出数据进行训练，得到所述分类模型。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

页面显示模块，用于显示备份类型设置页面，所述备份类型设置页面中包括所述分类模型包括的至少一种类型；

类型选择模块，用于当获取到对所述至少一种类型中任一类型的选择操作时，将所述选择操作对应的类型确定为预设备份类型。

11.一种文件备份装置，其特征在于，所述文件备份装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的文件备份方法中所执行的操作。

12.一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中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的文件备份方法中所执行的操作。