CN107944277A - 应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端 - Google Patents

应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端。该方法包括：在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率；确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。采用上述技术方案，可以避免通过人工设置禁止自启动或关联启动的应用程序导致系统执行效率不高的问题，智能地禁止非当前场景模型下的应用程序由非用户触发方式启动并在后台运行，降低了智能终端功耗，提高了终端的续航时间。

Description

应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端。
背景技术
目前，智能终端已成为用户生活或工作中最常用最重要的电子设备。智能终端的功能也不仅限于打电话和发短信。
用户经常会安装各种第三方应用，以满足工作或生活需求。但是，这些应用可能通过各种方式自启动或关联启动。例如，在智能终端联网后，一些应用程序可能就会自启动并在后台运行。即使用户杀死这类应用的进程，在网络状态发生变化时，这类应用还会自启动。又如，当一个应用启动后，可能与其关联的其它应用也会启动并在后台运行。即使用户杀死一个应用的进程，与其相关联的其它应用又会把它启动，导致应用进程杀不死。这些自启动或关联启动的第三方应用会占用系统资源，使智能终端的运行速度或上网速度变慢。比如，某些第三方应用在用户不知情的情况下进行数据上传或下载，使用了智能终端的系统资源，占用了网络带宽，影响了智能终端的处理速度、功耗等性能。
发明内容
本申请实施例提供一种应用启动的控制方法、装置、存储介质及智能终端，可以智能的管控通过非用户触发方式启动应用的操作，提升智能终端的性能。
第一方面，本申请实施例提供了一种应用启动的控制方法，包括：
在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
第二方面，本申请实施例还提供了一种应用启动的控制装置，该装置包括：
信息获取模块，用于在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
概率获取模块，用于将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
应用控制模块，用于确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的应用启动的控制方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的应用启动的控制方法。
本申请实施例提供一种应用启动的控制方案，通过在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；将当前场景模式以及应用程序输入预先构建的判断模型，获取该判断模型输出的应用程序的禁止启动概率；确定禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止目标应用程序通过非用户触发方式启动，可以智能的管控通过非用户触发方式启动应用的操作。采用上述技术方案，可以通过预先构建的判断模型及当前场景模式自动的设置是否允许具有自启动权限及具有关联启动权限的应用程序启动，避免通过人工设置禁止自启动或关联启动的应用程序导致系统执行效率不高的问题，智能地禁止非当前场景模型下的应用程序由非用户触发方式启动并在后台运行，降低了智能终端功耗，提高了终端的续航时间。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种应用启动控制方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的单个神经元的基本结构示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种应用程序控制方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种应用启动控制装置的结构框图；
图5是本申请实施例提供的一种智能终端的结构框图；
图6是本申请实施例提供的一种智能手机的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
相关技术中，可以在软件管家中设置对应于应用程序的自启动开关或关联启动开关，用户可以根据自己的需要人工设置是否打开某一应用程序的自启动开关或关联启动开关。若打开某一应用程序的自启动开关，则在触发该应用程序自启动的条件满足时，系统控制该应用程序启动。若打开应用程序A对于应用程序B的关联启动开关，则在应用程序A调用应用程序B的服务时，可以关联启动应用程序B。然而，上述自启动开关或关联启动开关需要用户人工设置，智能程度并不高，无法很好的解决应用程序的自启动或关联启动问题。为解决上述问题，本申请实施例提供一种应用启动的控制方案，可以智能的管控非用户触发方式启动应用的操作。
图1为本申请实施例提供的一种应用启动的控制方法的流程图，该方法可以由应用启动的控制装置来执行，其中，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成于智能终端中。如图1所示，该方法包括：
步骤110、在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序。
其中，预设控制事件可以是通过机器学习方式分析不同场景模式下应用程序的使用记录更新管控策略的事件。所述的管控策略是针对非用户触发的应用程序，控制其在对应的场景模式下是否可以自启动或关联启动的策略。
预设控制事件的触发条件可以是检测到达到定时时间或者检测到用户输入的更新指示。上述触发条件用于引发自启动应用程序的管控策略变化，或者引发关联启动应用程序的管控策略变化。示例性的，可以是读取预设定时器的数值，其中，该预设定时器在执行禁止目标应用程序通过非用户触发方式启动操作时开始计时。在所述数值达到预设时间阈值时，触发预设控制事件，并控制所述预设计时器清零。可以理解为，在确定了上一次自启动应用程序(或关联应用程序)的管控策略后，控制定时器开始计时，在达到定时时间时，触发预设控制事件。在触发预设控制事件后，将定时器清零，以便在管控策略确定后进行计时。
其中，当前场景包括智能终端的状态信息、环境信息及位置信息等。示例性的，该状态信息包括智能终端的屏幕状态、剩余电量、充电状态、联网状态及情景模式状态(包括会议模式、户外模式及一般模式)。可以通过电源管理服务获取智能终端的屏幕状态、剩余电量及充电状态。屏幕状态包括屏幕点亮状态、屏幕熄灭状态及半点亮状态等。充电状态包括未充电状态或正在充电状态。示例性的，该环境信息包括办公环境、休闲环境及乘坐交通工具环境。可以根据用户的常驻位置及在该位置的停留时间确定该常驻位置是办公环境还是休闲环境。可以通过检测用户的运动状态及途径的关于交通站点的POI(Point ofInterest，信息点，简称POI)信息确定当前环境是否为乘坐交通工具环境。示例性的，该位置信息包括室内及室外。例如，根据GPS信号确定当前位置处于室内或室外。
其中，非用户触发方式包括通过广播方式启动、通过启动服务(startService)方式启动、通过绑定服务(bindService)方式启动、通过调用可视化界面(Activity)方式启动、通过数据提供者(Content Provider)方式启动及通过定时唤醒(alarm)方式启动等。可选的，非用户触发方式还可以是应用程序调用链路中层号超过设定阈值的被调用应用程序由于主应用程序的调用关系被启动的方式。其中，该应用程序调用链路包括按照调用与被调用关系对关联启动的应用程序进行排序构成的序列，并将该序列中各个应用程序的序号作为所述层号。例如，由用户点击启动应用程序A，在应用程序A运行时调用应用程序B的服务，在应用程序B运行时调用了应用程序C的服务，在应用程序C运行的过程中调用了应用程序D，在应用程序D的运行过程中又调用了应用程序E。上述过程中，应用程序调用链路是A(用户的操作触发启动)—B—C—D—E，其中，B—C—D—E是由应用程序A关联启动的应用程序按照调用与被调用关系进行排序构成的序列。然后，根据该序列中各个应用程序的序号为各个关联启动的应用程序赋予层号、例如，可以为用户触发启动的应用程序A赋予层号0，表明A为主应用程序，随后，根据上述排序结果，为应用程序B赋予层号1，为应用程序C赋予层号2，为应用程序D赋予层号3，以及为应用程序E赋予层号4。若预先规定超过层号不小于3的被调用应用程序的启动方式为非用户触发方式，则应用程序D和应用程序E可以被认为是通过非用户触发方式启动。又如，由用户点击启动应用程序A，在应用程序A运行时调用应用程序B1和B2的服务，在应用程序B2运行时调用应用程序C1、C2和C3的服务，在应用程序C2运行时调用应用程序D的服务，在应用程序D运行时调用应用程序E1和E2的服务。上述过程中，应用调用链路是A(用户的操作触发启动)—B1，B2—C1，C2，C3—D—E1，E2，其中，B1，B2—C1，C2，C3—D—E1，E2是由应用程序A关联启动的应用程序按照调用与被调用关系进行排序构成的序列。然后，根据该序列中各个应用程序的序号为各个关联启动的应用程序赋予层号，需要说明的是被同一应用程序调用启动的被调用应用程序具有相同的层号，例如，应用程序B1，应用程序B2均因主应用程序A的调用而被关联启动，因此，应用程序B1，应用程序B2具有相同的层号，可以为应用程序B1，应用程序B2赋予层号1。同理，也由于应用程序C1，应用程序C2和应用程序C3均因应用程序B2的调用而被关联启动，所以，为应用程序C1，应用程序C2和应用程序C3赋予相同的层号2。随后，为因应用程序C2调用而被关联启动的应用程序D赋予层号3，为因应用程序D关联启动的应用程序E1和E2赋予相同的层号4。若预先规定超过层号不小于3的被调用应用程序的启动方式为非用户触发方式，则应用程序D和应用程序E1和应用程序E2可以被认为是通过非用户触发方式启动。
在检测到预设控制事件被触发时，获取智能终端的当前状态信息、环境信息及位置信息。还获取已注册为通过自启动方式(或关联启动方式)启动的应用程序。可选的，还可以是获取未注册为通过自启动方式(或关联启动方式)启动的应用程序，但是，该应用程序是被其它应用程序调用启动的，且在应用程序调用链路中层号超过设定阈值。
步骤120、将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率。
其中，该判定模型通过对各个场景模式下的应用程序的使用记录进行训练的方式构建。示例性的，判定模型可以是以预设时间区间内不同场景模式下的应用程序的使用记录作为训练样本，采用监督式学习方式训练得到的机器学习模型。不同场景模式下的应用程序的使用记录包括关联存储的智能终端的状态信息、环境信息、位置信息及允许或禁止启动的非用户触发方式启动的应用程序及应用程序的运行时间等。
示例性的，获取用户标记的禁止在黑屏状态下自启动或关联启动的第一应用程序，以该第一应用程序为样本，训练判定模型，以使该判定模型学习出用户标记出禁止在黑屏状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景下待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
可选的，还可以结合用户标记与运行时间对判定模型进行训练。获取用户标记的允许在黑屏状态下运行的第二应用程序，以及第二应用程序的运行时间，作为样本训练判定模型，以使该判定模型学习出用户标记为允许在黑屏状态下自启动或关联启动，且运行时间超过设定阈值的应用程序的特征，从而，通过该判定模型计算出智能终端当前场景模式下待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。需要说明的是，采用该方式是为了避免将用户标记为允许在黑屏状态下运行，但因剩余移动数据流量(或剩余电量、断开充电等因素)限制而很快自动关闭的应用程序误作为允许自动运行的应用程序样本，从而，影响判定模型的训练精度。例如，用户标记应用程序A、应用程序B、应用程序C为允许黑屏状态下通过自启动或关联启动方式启动的应用程序，但是，还设定了在剩余移动数据流量小于100兆时，禁止应用程序C通过自启动或关联启动方式被启动。其中，应用程序C可能是耗费流量较多的应用，若其通过自启动或关联启动方式在后台被启动，并运行，可能不断进行数据上传或下载。此时，结合应用程序A、应用程序B、应用程序C的运行时间确定训练判定模型的样本。即若应用程序C的运行时间小于设定阈值，则不将其作为训练判定模型的样本。
可选的，获取在剩余电量小于设定电量阈值，且未连接充电器时，智能终端中允许自启动或关联启动的应用程序，根据该应用程序以及剩余电量对判定模型进行训练，以使该判定模型学习出剩余电量小于设定电量阈值，且未连接充电器时允许自启动或关联启动的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
可选的，获取在未连接设定网络(例如未接入WI-FI)时，智能终端中允许自启动或关联启动的应用程序，根据该应用程序及联网与否对判定模型进行训练，以使该判定模型学习出未接入设定网络时允许自启动或关联启动的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
可选的，还可以结合情景模式状态对判定模型进行训练。例如，获取剩余电量、联网状态及不同情景模式状态下，允许自启动或关联启动的应用程序的关联关系表，据此训练判定模型，以使该判定模型学习出不同剩余电量范围、联网与否及不同情景模式下允许自启动或关联启动的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
可以理解的是，用于训练判定模型的样本的来源并不限于上述实施例列举的几种，还可以根据需要对上述列举的方式进行有机结合，或者是可以为上述智能终端的状态场景信息添加环境信息，结合状态信息与环境信息训练判定模型。例如，获取用户标记的允许在黑屏状态下自启动或关联启动的第二应用程序，以及该第二应用程序运行时的环境信息，将第二应用程序及对应的运行时的环境信息作为样本数据输入判定模型，训练该判断模型，以使该判定模型学习出不同环境下允许在黑屏状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。又如，获取用户标记的允许在黑屏状态下自启动或关联启动的第二应用程序、以及该第二应用程序的运行时间，以及第二应用程序的运行时的环境信息，将上述获取的信息作为样本数据输入判定模型对该判定模型进行训练，以使该判定模型学习出不同环境下、允许在黑屏状态下自启动或关联启动的应用程序中，运行时间超过设定时间阈值的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。再如，还可以获取剩余电量小于设定电量阈值，且未连接充电器的状态下，允许自启动或关联启动的第三应用程序，并获取第三应用程序运行时的环境信息，将第三应用程序的上述状态信息及运行时的环境信息输入判定模型，训练该判定模型，以使该判定模型学习出不同环境下允许在低电量状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。再如，获取在未连接设定网络(例如未接入WI-FI)时，智能终端中允许自启动或关联启动的第四应用程序，并获取第四应用程序运行时的环境信息，将第四应用程序的上述状态信息及运行时的环境信息输入判定模型，训练该判定模型，以使该判定模型学习出不同环境下允许在未连接设定网络状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
可选的，还可以在确定样本数据时增加位置信息的维度，即结合状态信息、环境信息、位置信息确定样本数据，从而，对判定模型进行训练。例如，获取用户标记的允许在黑屏状态下自启动或关联启动的第二应用程序，该第二应用程序运行时的环境信息，以及该第二应用程序运行时智能终端的位置信息，将第二应用程序、对应的运行时的环境信息以及运行时的位置作为样本数据输入判定模型，训练该判断模型，以使该判定模型学习出不同环境、不同位置下允许在黑屏状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。又如，获取用户标记的允许在黑屏状态下自启动或关联启动的第二应用程序、以及该第二应用程序的运行时间，第二应用程序运行时的环境信息，以及第二应用程序运行时的智能终端的位置信息，将上述获取的信息作为样本数据输入判定模型对该判定模型进行训练，以使该判定模型学习出不同环境、不同位置下、允许在黑屏状态下自启动或关联启动的应用程序中，运行时间超过设定时间阈值的应用程序的特征，进而，可以调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。再如，还可以获取剩余电量小于设定电量阈值，且未连接充电器的状态下，允许自启动或关联启动的第三应用程序，并获取第三应用程序运行时的环境信息，以及，获取第三应用程序运行时智能终端的位置信息，将第三应用程序的上述状态信息、环境信息及位置信息输入判定模型，训练该判定模型，以使该判定模型学习出不同环境、不同位置下允许在低电量状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。再如，获取在未连接设定网络(例如未接入WI-FI)时，智能终端中允许自启动或关联启动的第四应用程序，并获取第四应用程序运行时的环境信息，以及，获取第四应用程序运行时的智能终端的位置信息，将第四应用程序的上述状态信息、环境信息及位置信息输入判定模型，训练该判定模型，以使该判定模型学习出不同环境、不同位置下允许在未连接设定网络状态下自启动或关联启动的应用程序的特征，从而，通过调用该判定模型计算出智能终端当前场景模式下的待自启动或关联启动的应用程序的禁止启动概率。
其中，判定模型的训练可以在云端服务器完成。用于训练该判定模型的样本数据可以是通过云端服务器选择满足筛选条件的用户群体，再获取该用户群体的非用户触发方式启动的应用程序在预设场景模式下的使用记录的方式获得。
示例性的，以判定模型为神经网络模型为例，判定模型的训练过程包括：
模型初始化，包括设至隐藏层的数目以及输入层、隐藏层和输出层各层的节点数，各层之间的连接权重，以及初始化隐藏层和输出层的阈值等，初步得到神经网络模型的框架。
计算启动概率，根据神经网络模型包括的公式计算隐藏层的输出参数和输出层的输出参数，根据上一层的计算结果、两层之间的连接权重和自身节点的外部偏置值，计算神经网络模型的输出。
误差计算，采用监督式学习方式对神经网络模型中的参数进行调整。获取上述预设时间区间内的非用户触发方式启动的应用程序在预设场景模式下的使用记录。可以人工对预设时间内不同场景模式下的应用程序进行标记，分别确定出允许运行及禁止运行的应用程序。其中，允许运行的应用程序即为判定模型的期望输出。
将预设时间内不同场景模式下的应用程序输入该判定模型，获取实际输出，将该实际输出与期望输出进行计算，得到实际输出和期望输出之间的误差信号。然后，根据该误差信号对神经网络模型中各个神经元的连接权重和外部偏置值进行更新。图2示出本申请实施例提供的单个神经元的基本结构示意图，图2中ωi1为神经元i与其所在层的上一层中神经元之间的连接权重，也可以理解为输入x1的权重；θi为该神经元的外部偏置。根据上述误差信号，神经网络中误差反向传递修改各个神经元的连接权重和外部偏置值。判断算法迭代是否结束，若是，则完成判定模型的构建。
将当前场景模式及当前智能终端上可通过非用户触发方式自动启动的应用程序输出该预先构建的判定模型，对于允许启动的应用程序，其连接权重较小，输入参数在判定模型的隐层之间或隐层与输出层的传递过程中，由于乘以该连接权重而逐渐缩小，经过多次计算后，输入参数汇总允许启动的应用程序的禁止启动概率会被缩小，相应的，禁止启动的应用程序的禁止启动概率会被放大。从而，判定模型输出的是上述可以通过非用户触发方式自动启动的应用程序的禁止启动概率，并且，禁止启动的应用程序的禁止启动概率比允许启动的应用程序的禁止启动概率大。
步骤130、确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
将判定模型输出的禁止启动概率与设定阈值进行比较，确定禁止启动概率超过该设定阈值的目标应用程序。对于上述目标应用程序，禁止通过自启动方式或关联启动方式进行自动启动。
本发明实施例的技术方案，通过在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；将当前场景模式以及应用程序输入预先构建的判断模型，获取该判断模型输出的应用程序的禁止启动概率；确定禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止目标应用程序通过非用户触发方式启动，可以智能的管控通过非用户触发方式启动应用的操作。采用上述技术方案，可以通过预先构建的判断模型及当前场景模式自动的设置是否允许具有自启动权限及具有关联启动权限的应用程序启动，避免通过人工设置禁止自启动或关联启动的应用程序导致系统执行效率不高的问题，智能地禁止非当前场景模型下的应用程序由非用户触发方式启动并在后台运行，降低了智能终端功耗，提高了终端的续航时间。
图3是本申请实施例提供的另一种应用程序控制方法的流程图；如图3所示，该方法包括：
步骤301、在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序。
步骤302、将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率。
其中，判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建。示例性的，获取预设时间区间内的应用程序的使用记录作为训练样本，采用监督式学习方式对所述训练样本进行训练，生成判定模型。其中，应用程序的使用记录包括关联存储的智能终端的状态信息、环境信息、位置信息及允许启动的通过非用户触发方式启动的应用程序。
步骤303、确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序。
步骤304、判断所述目标应用程序是否为系统内置应用，若是，则执行步骤305，否则执行步骤306。
其中，系统内置应用为智能终端出厂前预置在其中的应用程序。可以通过查询根据系统预装应用程序列表的方式，判断所述应用进程对应的应用程序是否为系统内置应用。例如，电话、应用管家、相册等应用程序。可以理解的是，判断应用程序是否为系统内置应用的方式有很多种，本实施例不作具体限定。
步骤305、允许所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
在检测到目标应用程序的启动条件满足时，允许该目标应用程序通过非用户触发方式启动。目标应用程序的启动条件可以是通过广播方式自启动的条件，还可以是通过服务方式关联启动的条件等。可以理解的是，允许目标应用程序通过非用户触发方式启动的策略有很多种，本发明实施例并不作具体限定。例如，可以将目标应用程序的自启动开关或关联启动开关自动设置为开启状态。又如，可以将目标应用程序的包名存入预设白名单。再如，可以将目标应用程序的组件名称存入预设白名单。
步骤306、禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
在检测到目标应用程序的启动条件满足时，禁止该目标应用程序通过非用户触发方式启动。可以理解的是，禁止目标应用程序通过非用户触发方式启动的策略有很多种，本申请实施例并不作具体限定。示例性的，将所述目标应用程序的自启动开关或关联启动开关设置为关闭状态；判断所述目标应用程序是否属于预设白名单；在所述目标应用程序属于预设白名单时，将所述目标应用程序由预设白名单中移除；判断所述目标应用程序的组件名称是否属于预设白名单；在所述组件名称属于预设白名单时，将所述目标应用程序的组件名称由预设白名单中移除。
步骤307、根据禁止通过非用户触发方式启动的目标应用程序的包名生成拦截启动记录。
对于禁止通过自启动方式启动目标应用程序的情况，若禁止目标应用程序启动，则保存调用者包名和该目标应用程序的应用包名，根据应用包名生成拦截启动记录，所述拦截启动记录用于指示所有因自启动被拦截的启动记录。
对于禁止通过关联启动方式启动目标应用程序的情况，若禁止目标应用程序启动，则保存调用者包名和该目标应用程序的应用包名，根据应用包名生成拦截启动记录，所述拦截启动记录用于指示所有因关联启动被拦截的启动记录。
可以理解的是，本步骤可以在目标应用程序在通过非用户触发方式启动时执行，当然，若不执行本步骤，也不会影响方案的完整性。
步骤308、显示所述拦截启动记录。
步骤309、获取用户输入的操作指示。
其中，所述操作指示用于指示所述拦截启动记录中允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序。示例性的，如用户想要允许已被判定模型判定为禁止通过非用户触发方式启动的目标应用启动(自启动或关联启动)，则可以输入想要允许启动的目标应用程序。
可选的，若智能终端的使用过程出现访问限制问题，则提示用户是否允许受限应用进程通过非用户触发方式启动。获取用户输入的操作指示，该操作指示包括允许指示或禁止指示。
步骤310、根据所述操作指示将允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序添加入预设白名单。
系统根据用户输入的操作指示，将用户人为由拦截启动记录中排除的目标应用程序添加至预设白名单。
可以理解的是，步骤308至310在步骤307之后执行，若不执行步骤307，则相应地可以省略步骤308至310。
步骤311、读取预设定时器的数值。
在执行禁止目标应用程序通过非用户触发方式启动操作后，启动预设定时器开始计时，并读取预设定时器的数值。
可选的，在生成拦截启动记录时，启动预设定时器开始计时。
步骤312、判断所述数值是否达到预设时间阈值，若是，则执行步骤313，否则返回执行步骤311。
预先设定禁止通过非用户触发方式启动的目标应用程序的更新周期，该更新周期可以是系统默认，还可以由用户自行设置。
预设时间阈值可以是该更新周期，或略大于该更新周期。
将定时器的读数与该预设时间阈值进行比较，根据比较结果可以确定是否需要更新目标应用程序。
步骤313、触发预设控制事件，并控制所述预设定时器清零。
若定时器的数值查过设定时间阈值，则触发预设控制事件，返回执行步骤301，以通过判定模型更新目标应用程序，并控制预设定时器清零，以准备下一次进行计时。
本发明实施例的技术方案，通过定时的方式触发系统调用判定模型以更新目标应用程序，根据用户的使用习惯智能的调整拦截启动记录，避免出现影响用户正常使用应用程序的问题，提高了系统的智能性和系统处理效率。
图4是本申请实施例提供的一种应用启动控制装置的结构框图。该装置可以通过软件和/或硬件实现，可被集成于智能终端之内，用于执行本申请实施例提供的应用启动的控制方法。如图4所示，该装置包括：
信息获取模块410，用于在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
概率获取模块420，用于将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
应用控制模块430，用于确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
本申请实施例提供一种应用启动的控制装置，可以智能的管控通过非用户触发方式启动应用的操作。采用上述技术方案，可以通过预先构建的判断模型及当前场景模式自动的设置是否允许具有自启动权限及具有关联启动权限的应用程序启动，避免通过人工设置禁止自启动或关联启动的应用程序导致系统执行效率不高的问题，智能地禁止非当前场景模型下的应用程序由非用户触发方式启动并在后台运行，降低了智能终端功耗，提高了终端的续航时间。
可选的，信息获取模块410具体用于：
获取智能终端的状态信息、环境信息及位置信息，其中，所述状态信息包括屏幕状态、剩余电量、充电状态、联网状态及情景模式状态，所述环境信息包括办公环境、休闲环境及乘坐交通工具环境，所述位置信息包括室内及室外；
获取已注册为通过非用户触发方式启动的应用程序，以及，获取应用程序调用链路中层号超过设定阈值的被调用应用程序，将所述被调用应用程序确定为通过非用户触发方式启动的应用程序，其中，所述应用程序调用链路包括按照调用与被调用关系对关联启动的应用程序进行排序构成的序列，并将所述序列中各个应用程序的序号作为所述层号。
可选的，还包括：
模型生成模块，用于获取预设时间区间内的应用程序使用记录作为训练样本，其中，应用程序使用记录包括关联存储的智能终端的状态信息、环境信息、位置信息及允许启动的非用户触发方式启动的应用程序；
采用监督式学习方式对所述训练样本进行训练，生成判定模型。
可选的，应用控制模块430具体用于：
将所述目标应用程序的自启动开关或关联启动开关设置为关闭状态；
判断所述目标应用程序是否属于预设白名单；
在所述目标应用程序属于预设白名单时，将所述目标应用程序由预设白名单中移除；
判断所述目标应用程序的组件名称是否属于预设白名单；
在所述组件名称属于预设白名单时，将所述目标应用程序的组件名称由预设白名单中移除。
可选的，还包括：
定时模块，用于读取预设定时器的数值，其中，所述预设定时器在执行禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动操作时开始计时；
在所述数值达到预设时间阈值时，触发预设控制事件，并控制所述预设定时器清零。
可选的，还包括：
应用判断模块，用于在禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动之前，判断所述目标应用程序是否为系统内置应用；
若是，则允许所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
可选的，还包括：
记录生成模块，用于在禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动之后，根据禁止通过非用户触发方式启动的目标应用程序的包名生成拦截启动记录；
记录显示模块，用于显示所述拦截启动记录；
指示获取模块，用于获取用户输入的操作指示，其中，所述操作指示用于指示所述拦截启动记录中允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序；
名单更新模块，用于根据所述操作指示将允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序添加入预设白名单。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种应用启动的控制方法，该方法包括：
在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的应用启动的控制操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的应用启动的控制方法中的相关操作。
本申请实施例提供了一种智能终端，该智能终端内具有操作系统，该智能终端中可集成本申请实施例提供的应用启动的控制装置。其中，智能终端包括智能手机、平板电脑、掌上游戏机、笔记本电脑及智能穿戴设备(包括智能手表、智能眼镜或智能手环)等。图5为本申请实施例提供的一种智能终端的结构框图。如图5所示，该智能终端可以包括：存储器510和处理器520。所述存储器510，用于存储计算机程序及预设白名单；所述处理器520读取并执行所述存储器510中存储的计算机程序。所述处理器520在执行所述计算机程序时实现以下步骤：在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
上述示例中列举的存储器及处理器均为智能终端的部分元器件，所述智能终端还可以包括其它元器件。以智能手机为例，说明上述智能终端可能的结构。图6是本申请实施例提供的一种智能手机的结构示意图。如图6所示，该智能手机可以包括：存储器601、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)602(又称处理器，以下简称CPU)、外设接口603、RF(Radio Frequency，射频)电路605、音频电路606、扬声器611、电源管理芯片608、输入/输出(I/O)子系统609、其他输入/控制设备610以及外部端口604，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线607来通信。
应该理解的是，图示智能手机600仅仅是智能终端的一个范例，并且智能手机600可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
下面就本实施例提供的集成有应用启动的控制装置的智能手机进行详细的描述。
存储器601，所述存储器601可以被CPU602、外设接口603等访问，所述存储器601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，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。在存储器601中存储计算机程序，还可以存储应用程序的自启动开关状态表、关联启动开关状态表、预设白名单及拦截启动记录等。
外设接口603，所述外设接口603可以将设备的输入和输出外设连接到CPU602和存储器601。
I/O子系统609，所述I/O子系统609可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏612和其他输入/控制设备610，连接到外设接口603。I/O子系统609可以包括显示控制器6091和用于控制其他输入/控制设备610的一个或多个输入控制器6092。其中，一个或多个输入控制器6092从其他输入/控制设备610接收电信号或者向其他输入/控制设备610发送电信号，其他输入/控制设备610可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器6092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。
触摸屏612，所述触摸屏612是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。
I/O子系统609中的显示控制器6091从触摸屏612接收电信号或者向触摸屏612发送电信号。触摸屏612检测触摸屏上的接触，显示控制器6091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏612上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏612上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。
RF电路605，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路605接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路605将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路605可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。
音频电路606，主要用于从外设接口603接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器611。
扬声器611，用于将手机通过RF电路605从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。
电源管理芯片608，用于为CPU602、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。
本申请实施例提供的智能终端，可以智能的管控通过非用户触发方式启动应用的操作，智能地禁止非当前场景模型下的应用程序由非用户触发方式启动并在后台运行，降低了智能终端功耗，提高了终端的续航时间。
上述实施例中提供的应用启动的控制装置、存储介质及智能终端可执行本申请任意实施例所提供的应用启动的控制方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的应用启动的控制方法。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种应用启动的控制方法，其特征在于，包括：
在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序，包括：
获取智能终端的状态信息、环境信息及位置信息，其中，所述状态信息包括屏幕状态、剩余电量、充电状态、联网状态及情景模式状态，所述环境信息包括办公环境、休闲环境及乘坐交通工具环境，所述位置信息包括室内及室外；
获取已注册为通过非用户触发方式启动的应用程序，以及，获取应用程序调用链路中层号超过设定阈值的被调用应用程序，将所述被调用应用程序确定为通过非用户触发方式启动的应用程序，其中，所述应用程序调用链路包括按照调用与被调用关系对关联启动的应用程序进行排序构成的序列，并将所述序列中各个应用程序的序号作为所述层号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
获取预设时间区间内的应用程序使用记录作为训练样本，其中，应用程序使用记录包括关联存储的智能终端的状态信息、环境信息、位置信息及允许启动的非用户触发方式启动的应用程序；
采用监督式学习方式对所述训练样本进行训练，生成判定模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动，包括：
将所述目标应用程序的自启动开关或关联启动开关设置为关闭状态；
判断所述目标应用程序是否属于预设白名单；
在所述目标应用程序属于预设白名单时，将所述目标应用程序由预设白名单中移除；
判断所述目标应用程序的组件名称是否属于预设白名单；
在所述组件名称属于预设白名单时，将所述目标应用程序的组件名称由预设白名单中移除。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
读取预设定时器的数值，其中，所述预设定时器在执行禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动操作时开始计时；
在所述数值达到预设时间阈值时，触发预设控制事件，并控制所述预设定时器清零。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动之前，还包括：
判断所述目标应用程序是否为系统内置应用；
若是，则允许所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动之后，还包括：
根据禁止通过非用户触发方式启动的目标应用程序的包名生成拦截启动记录；
显示所述拦截启动记录；
获取用户输入的操作指示，其中，所述操作指示用于指示所述拦截启动记录中允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序；
根据所述操作指示将允许通过非用户触发方式启动的目标应用程序添加入预设白名单。
8.一种应用启动的控制装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于在预设控制事件被触发时，获取当前场景模式以及通过非用户触发方式启动的应用程序；
概率获取模块，用于将所述当前场景模式以及所述应用程序输入预先构建的判定模型，获取所述判定模型输出的所述应用程序的禁止启动概率，其中，所述判定模型通过对各个场景模式下的应用程序使用记录进行训练的方式构建；
应用控制模块，用于确定所述禁止启动概率超过设定阈值的目标应用程序，禁止所述目标应用程序通过非用户触发方式启动。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的应用启动的控制方法。
10.一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一所述的应用启动的控制方法。
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