CN108062195A - 一种通知事件的提示方法及移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通知事件的提示方法及移动终端，该方法包括：获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理。本发明可根据用户的操作行为特征信息，确定与操作行为特征信息相匹配的提示方式，来对通知事件信息进行相应的处理，有效避免用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，提高用户使用体验。

Description

一种通知事件的提示方法及移动终端

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种通知事件的提示方法及移动终端。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，用户通过移动终端可以接收各种消息。例如，社交应用的聊天消息、邮件客户端中的邮件消息、短息消息、新闻应用的新闻消息，等等。当移动终端接受到消息后，一般将该消息悬浮显示在显示屏的固定区域。若用户正在使用移动终端上的娱乐应用不想被打扰时，则需要手动取消该消息的显示。若用户想要查看消息内容，则需要手动点击该消息，以进入该消息的展示界面进行查看。但是，当用户正在使用娱乐应用无暇顾及悬浮显示在显示屏上的消息时，该消息会遮挡该娱乐应用的界面，影响用户的体验。

发明内容

本发明实施例提供一种通知事件的提示方法及移动终端，以解决现有技术中用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，用户使用体验较差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：一种通知事件的提示方法，该方法包括：

获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；

根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

第二方面，本发明实施例还提供一种移动终端，包括：

获取模块，用于获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

第一确定模块，用于响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；

处理模块，用于根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

第三方面，本发明实施例还提供一种移动终端，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述所述的通知事件信息的提示方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的通知事件信息的提示方法的步骤。

在本发明实施例中，通过获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；根据用户的操作行为特征信息，确定与操作行为特征信息相匹配的提示方式，来对通知事件信息进行相应的处理，有效避免用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，提高用户使用体验。

附图说明

图1为本发明实施例提供的通知事件的提示方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的移动终端的结构示意图之一；

图3为本发明实施例提供的移动终端的结构示意图之二。

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。以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

为解决现有技术中用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，用户使用体验较低的问题，本发明提供一种通知事件的提示方法，该方法的执行主体，可以但不限于移动终端(如，手机、平板电脑等)或能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法的装置。

为便于描述，下文以该方法的执行主体为能够执行该方法的移动终端为例，对该方法的实施方式进行介绍。可以理解，该方法的执行主体为移动终端只是一种示例性的说明，并不应理解为对该方法的限定。

图1为本发明实施例提供的通知事件的提示方法的流程图，图1的方法可以由移动终端执行，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101、获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息。

该通知事件信息可以为社交应用的聊天消息、邮件客户端中的邮件消息、短息消息、新闻应用的新闻消息等各种消息，也可以为来电。当然，本发明实施例中所述的通知事件信息并不局限于上述列举的，本发明实施例不做限定。

该操作行为特征信息可以为用户使用移动终端的过程中的操作行为特征信息，可以包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。具体可以为，触屏轨迹、点击频率、滑动速度、接触面积，等等。

本步骤中，获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息，具体实现可以是：实时获取可以是实时获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；或者，预定时间间隔获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息。

而获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息的先后顺序，可以是先获取通知事件信息之后，再获取用户的操作行为特征信息；或者是在获取通知事件信息之前获取用户的操作行为特征信息；再或者是同时获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息。

步骤102、响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式。

该深度学习模型中可以包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式。

该提示方式可以包括不提示、振动提示、声音提示、悬浮提示，预定时间悬浮提示，等等。当然，提示方式还可以包括现有技术中能够实现提示功能的提示方式，本发明实施例不做具体限定。具体实施时，该提示模块的选取可以根据实际需求设定。

步骤103、根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理。

本步骤中，根据提示方式对通知事件信息进行相应的处理，具体实现可以采用现有技术中的处理方式，本申请实施例不做具体限定。

在本发明实施例中，通过获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；根据用户的操作行为特征信息，确定与操作行为特征信息相匹配的提示方式，来对通知事件信息进行相应的处理，有效避免用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，提高用户使用体验。

可选地，作为一个实施例，步骤102具体可实现为：

根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息、以及所述通知事件信息的类型信息相匹配的提示方式。

其中，所述深度学习模型中可以包括所述用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息及与所述历史操作行为特征信息、所述通知事件信息的类型信息相对应的提示方式。

其中，该通知事件信息的类型信息可以包括通知事件信息的种类，例如，消息或来电。该通知事件信息的类型信息也可以包括某一种通知事件信息的具体分类，例如，聊天消息、新闻消息、短信消息或邮件消息。

本发明实施例中，深度学习模型中包括用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息，及与历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息相对应的提示方式，使得提示模块根据用户的操作行为特征信息和通知事件信息的类型信息确定，来对通知事件信息进行相应的处理，使不同类型信息的通知事件信息对应不同的显示模式，从而可使用户不会错过其想获知的类型信息的通知事件信息。

可选地，作为一个实施例，在步骤102之前，还可以包括：

步骤S1、根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型。

该预定时间可以为用户使用移动终端的时间，也可以是设定的一定时间段。具体实施时，该预定时间可以为5分钟、30分钟或2个小时。

本步骤具体实现可以为，根据获取的用户在预定时间内的操作行为特征信息(如，触屏轨迹或点击频率)，及用户在具体场景(如使用娱乐应用过程中)下，通知事件信息的提示方式，通过深度学习算法，训练深度学习模型。

本发明实施例，通过训练深度学习模型，该深度学习模块中包括用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式，使得根据获得用户的操作行为特征信息和通知事件信息，即可得到该通知事件信息的提示方式，从而使用户无需对通知事件信息进行操作，即可根据用户的意向进行提示，提高了用户的使用体验。

或者，

步骤S2、根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息和通知事件信息的类型信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型。

该预定时间可以为用户使用移动终端的时间，也可以是设定的一定时间段。具体实施时，该预定时间可以为5分钟、30分钟或2个小时。

本步骤具体实现可以为，根据获取的用户在预定时间内的操作行为特征信息(如，触屏轨迹或点击频率)，及与用户在具体场景(如使用娱乐应用过程中)下，通知事件信息的类型信息对应的提示方式，通过深度学习算法，训练深度学习模型。

本发明实施例，通过训练深度学习模型，该深度学习模块中包括用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息，及与历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息相对应的提示方式，使得根据获得用户的操作行为特征信息和通知事件信息，即可得到与该通知事件信息的类型信息对应的提示方式，从而使用户无需对通知事件信息进行操作，即可根据用户的意向进行提示，提高了用户的使用体验。

可选地，作为一个实施例，步骤101具体可实现为：

步骤S3、获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息。

相应的，步骤102具体实现可以为：

响应于所述通知事件信息，根据所述应用程序对应的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式。

在本发明实施例中，该用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息，可以指用户在使用应用程序，在使用该应用程序的过程中，用户对该应用程序的操作的行为特征信息。例如，关于用户在聊天应用中输入聊天信息的点击操作的行为特征信息。

在本发明实施例中，每个应用程序均具有与之对应的深度学习模型，换句话说，一个应用程序对应一个深度学习模型。

本发明实施例，通过将每个应用程序均具有与之对应的深度学习模型，当用户在使用其中的某个应用程序的过程中，接收到通知事件信息，均可以根据用户在该应用程序使用过程中的操作行为特征信息、通知事件信息和该应用程序对应的深度学习模型，确定与该操作行为特征信息匹配的提示方式，从而根据不同的应用程序，对通知事件信息进行处理，更能结合各个应用程序的特性进行通知事件信息的提示，灵活性更高，更能满足用户的需求，提高用户体验。

可选地，作为一个实施例，步骤S3具体可实现为：

监测应用程序是否在指定应用程序名单中。所述指定应用程序名单为授权获取用户操作行为特征信息的应用程序的名单。

若所述应用程序在指定应用程序名单中，则获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息。

当然，步骤S3还可以存在其他实现方式，本发明实施例不做具体限定。

本发明实施例，通过确定用户正在使用的应用程序在指定应用程序名单中，才对用户使用该应用程序的过程中的操作行为体征进行获取，有效避免移动终端保持一直获取用户操作行为特征信息的操作，造成的移动终端资源消耗，延长了使用寿命。

可选地，作为另一个实施例，步骤101具体可实现为：

获取用户在通知事件信息发生时刻之前预定时间内的操作行为特征信息；或者，

获取用户在通知事件信息发生时刻之后预定时间内的操作行为特征信息。

在本发明实施例中，该预定时间可以为10分钟、30分钟或1小时，具体实施需要根据具体情况设定，本发明实施例不做限定。

本发明实施例，通过在获取通知事件信息之前或之后的预定时间内，在获取用户的操作行为特征信息，有效避免了持续较长时间执行获取用户操作行为特征信息的操作，造成移动终端资源消耗，节省了资源。

可选地，作为一个实施例，在步骤103之后还可以包括：

根据所述提示方式，确定所述通知事件信息的等级。

沿用上述示例，该提示方式可以包括不提示、振动提示、声音提示、悬浮提示，预定时间悬浮提示，等等。

具体实施时，根据上述提示方式，可以确定通知事件信息的等级分别为等级1(提示方式：不提示)；等级2(提示方式：声音提示或振动提示)；等级3(提示方式：悬浮提示1秒)；等级4(提示方式：悬浮提示3秒)；等级5(提示方式：悬浮提示5秒)。

本发明实施例，通过根据提示方式确定通知事件信息的等级，使得用户可以根据提示方式即可判断该通知事件信息的重要程度，使用户能避免垃圾通知事件信息的干扰，并且能够避免错过重要通知事件信息，实用性较高。

这里需要补充的是，上述实施例中的深度学习模型中可以包括用户答复该通知事件信息的操作。根据用户的操作行为特征信息，可以预判用户将答复通知事件信息的操作，从而提前完成该操作(例如，选择输入法，并输入回复通知事件信息的信息)，提前完成处理通知事件信息的相应操作，可以提高通知事件信息的处理效率。

以上，结合图1详细说明了本发明实施例的通知事件的提示方法，下面，结合图2，详细说明本发明实施例的移动终端。

图2示出了本发明实施例提供的移动终端的结构示意图，如图2所示，该移动终端基于本发明一实施例提供的通知事件的提示方法，该移动终端200可以包括：

获取模块201，用于获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

第一确定模块202，用于响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；

处理模块203，用于根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

在一种实施例中，所述第一确定模块202可以包括：

第一确定单元，用于根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息、以及所述通知事件信息的类型信息相匹配的提示方式；

其中，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息及与所述历史操作行为特征信息、所述通知事件信息的类型信息相对应的提示方式。

在一种实施例中，移动终端200还可以包括：

第一训练模块204，用于根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型；或者，

第二训练模块205，用于根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息和通知事件信息的类型信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型。

在一种实施例中，所述获取模块201可以包括：

第一获取单元，用于获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息；

所述第一确定模块202包括：

第二确定单元，用于响应于所述通知事件信息，根据所述应用程序对应的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式。

在一种实施例中，所述获取模块201可以包括：

监测单元，用于监测应用程序是否在指定应用程序名单中；所述指定应用程序名单为授权获取用户操作行为特征信息的应用程序的名单；

第二获取单元，用于若所述应用程序在指定应用程序名单中，则获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息。

在一种实施例中，所述获取模块201可以包括：

第三获取单元，用于获取用户在通知事件信息发生时刻之前预定时间内的操作行为特征信息；或者，

第四获取单元，用于获取用户在通知事件信息发生时刻之后预定时间内的操作行为特征信息。

在一种实施例中，移动终端200还可以包括：

第二确定模块206，用于根据所述提示方式，确定所述通知事件信息的等级。

在本发明实施例中，通过获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；根据用户的操作行为特征信息，确定与操作行为特征信息相匹配的提示方式，来对通知事件信息进行相应的处理，有效避免用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，提高用户使用体验。

该移动终端还可执行图1的方法，并实现移动终端在图1所示实施例的功能，不再赘述。

图3为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，

该移动终端300包括但不限于：射频单元301、网络模块302、音频输出单元303、输入单元304、传感器305、显示单元306、用户输入单元307、接口单元308、存储器309、处理器310、以及电源311等部件。本领域技术人员可以理解，图3中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端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。在本发明实施例中，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器310，用于获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；

根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

在本发明实施例中，通过获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；根据用户的操作行为特征信息，确定与操作行为特征信息相匹配的提示方式，来对通知事件信息进行相应的处理，有效避免用户在使用移动终端时受到通知事件信息的干扰，提高用户使用体验。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元301可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器310处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元301包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元301还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

移动终端通过网络模块302为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元303可以将射频单元301或网络模块302接收的或者在存储器309中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元303还可以提供与移动终端300执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、通知事件接收声音等等)。音频输出单元303包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元304用于接收音频或视频信号。输入单元304可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)3041和麦克风3042，图形处理器3041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元306上。经图形处理器3041处理后的图像帧可以存储在存储器309(或其它存储介质)中或者经由射频单元301或网络模块302进行发送。麦克风3042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元301发送到移动通信基站的格式输出。

移动终端300还包括至少一种传感器305，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3061的亮度，接近传感器可在移动终端300移动到耳边时，关闭显示面板3061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计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，可用于识别移动终端姿态(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；传感器305还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元306用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元306可包括显示面板3061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板3061。

用户输入单元307可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元307包括触控面板3071以及其他输入设备3072。触控面板3071，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3071上或在触控面板3071附近的操作)。触控面板3071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310，接收处理器310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3071。除了触控面板3071，用户输入单元307还可以包括其他输入设备3072。具体地，其他输入设备3072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，在此不再赘述。

进一步的，触控面板3071可覆盖在显示面板3061上，当触控面板3071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器310以确定触摸事件的类型，随后处理器310根据触摸事件的类型在显示面板3061上提供相应的视觉输出。虽然在图3中，触控面板3071与显示面板3061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板3071与显示面板3061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元308为外部装置与移动终端300连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元308可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端300内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端300和外部装置之间传输数据。

存储器309可用于存储软件程序以及各种数据。存储器309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手机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309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。

处理器310是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器309内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器309内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器310可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器310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310中。

移动终端300还可以包括给各个部件供电的电源311(比如电池)，优选的，电源311可以通过电源管理系统与处理器310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。

另外，移动终端300包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

优选的，本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器310，存储器309，存储在存储器309上并可在所述处理器310上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器310执行时实现上述调整通知事件的提示方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述调整通知事件的提示方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (11)

1.一种通知事件的提示方法，其特征在于，包括：

获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及与所述用户的历史操作行为特征信息对应的提示方式；

根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，包括：

根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息、以及所述通知事件信息的类型信息相匹配的提示方式；

其中，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息及与所述历史操作行为特征信息、所述通知事件信息的类型信息相对应的提示方式。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式之前，还包括：

根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型；或者，

根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息和通知事件信息的类型信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息，包括：

获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息；

所述响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，包括：

响应于所述通知事件信息，根据所述应用程序对应的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息，包括：

监测应用程序是否在指定应用程序名单中；所述指定应用程序名单为授权获取用户操作行为特征信息的应用程序的名单；

若所述应用程序在指定应用程序名单中，则获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息。

6.一种移动终端，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取通知事件信息和用户的操作行为特征信息；

第一确定模块，用于响应于所述通知事件信息，根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息及对应的提示方式；

处理模块，用于根据所述提示方式对所述通知事件信息进行相应的处理；

其中，所述操作行为特征信息包括以下一种或多种：关于滑动操作的行为特征信息、关于点击操作的行为特征信息、关于触压面积的行为特征信息和关于输入时间间隔序列的行为特征信息。

7.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述第一确定模块包括：

第一确定单元，用于根据预先训练的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息、以及所述通知事件信息的类型信息相匹配的提示方式；

其中，所述深度学习模型中包括所述用户的历史操作行为特征信息、通知事件信息的类型信息及与所述历史操作行为特征信息、所述通知事件信息的类型信息相对应的提示方式。

8.根据权利要求6或7所述的移动终端，其特征在于，还包括：

第一训练模块，用于根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型；或者，

第二训练模块，用于根据用户在预定时间内的操作行为特征信息，以及与所述操作行为特征信息和通知事件信息的类型信息对应的提示方式，训练所述深度学习模型。

9.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述获取模块包括：

第一获取单元，用于获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息；

所述第一确定模块包括：

第二确定单元，用于响应于所述通知事件信息，根据所述应用程序对应的深度学习模型，确定与所述操作行为特征信息相匹配的提示方式。

10.根据权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述获取模块包括：

监测单元，用于监测应用程序是否在指定应用程序名单中；所述指定应用程序名单为授权获取用户操作行为特征信息的应用程序的名单；

第二获取单元，用于所述应用程序在指定应用程序名单中，则获取通知事件信息和用户使用应用程序过程中的操作行为特征信息。

11.一种移动终端，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现根据权利要求1至5中任一项所述的通知事件的提示方法的步骤。