CN108304508A - 一种操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置，所述方法包括数据采集步骤：采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中；数据分析步骤：根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；预测步骤：当在设定的天数内，预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；清理步骤：在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。本发明可以自动识别用户的空闲时间段并在所述空闲时间段进行垃圾清理。
Description
技术领域
本发明涉及操作系统的后台进程管理领域，尤其涉及一种操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置。
背景技术
Android机器（手机或平板电脑）安装的程序越多，应用的使用越久，系统会不断消耗内存，会不断产生很多垃圾文件，cpu能耗也随着增大，而且随着用的时间越久，会越来越卡。故非常有必要即使给系统进行垃圾清理。
现有的垃圾清理触发动作场景无外乎两种情形:
1.提供一个一键清理开关；
2.设定一个固定时间段，执行垃圾清理动作。
对于第一种方式，通常是进行一个快速的清理，其优点是耗时比较少，清理迅速，缺点是只能清理一些系统浅层的垃圾，无法进行深度清理。
对于第二种方式，通常采用深度清理，深度清理的时候需占用更多的系统资源，导致机器变慢，此时不宜使用机器。每个人有不同的作息习惯，有些人早睡，有些人晚睡，有些人白天休息，晚上上班等等，对应的机器夜间睡眠状态时间段也就因人而异，故设置固定时间段执行清理动作并不适合所有人。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术存在的缺陷，提供一种可以自动识别用户的空闲时间段并在所述空闲时间段进行垃圾清理的操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置。
本发明实施例中，提供了一种操作系统的垃圾清理方法，其包括
数据采集步骤：采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中；
数据分析步骤：根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；
预测步骤：当在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；
清理步骤：在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。
本发明实施例中，所述数据采集步骤中，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的天数的数据。
本发明实施例中，如果当前采集数据的天数大于设定的天数，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的天数的数据。
本发明实施例中，所述数据分析步骤中，下一天的暗屏时间段的预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。
本发明实施例中，所述清理步骤包括：
将所述垃圾清理时间段设置到定时器；
定时器时间到来时判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
本发明实施例中，还提供了一种操作系统的垃圾清理系统，其包括
数据采集模块，用于采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中；
数据分析模块，用于根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；
预测模块，用于在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；
清理模块，用于在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。
本发明实施例中，所述数据采集采集模块对数据库中采集数据的天数进行判断，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的天数的数据，如果当前采集数据的天数大于设定的天数，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的天数的数据。
本发明实施例中，所述数据分析模块预测下一天的暗屏时间段的预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。
本发明实施例中，所述清理模块将所述垃圾清理时间段设置到定时器，并在定时器时间到来时判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
本发明实施例中，还提供了一种存储装置，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的操作系统的垃圾清理方法。
与现有技术相比较，本发明的操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置，根据用户的日常使用习惯尤其是暗屏的时间段数据，通过统计和预测想结合，预测出机器最近一段时间的夜间休眠数据，并巧妙利用该时间段执行相对耗时的深度垃圾清理动作，可智能识别用户使用机器的习惯，识别出机器夜间模式，并在该模式下进行垃圾清理的动作，在不影响用户体验下，完成机器的自检和清理，有效避免用户机器随着使用时间越用越长带来的存储空间不足和性能卡顿的问题。
附图说明
图1是本发明实施例一的操作系统的垃圾清理方法的流程图；
图2是本发明实施例一中的数据采集步骤的流程示意图；
图3是本发明实施例一中的数据分析步骤的流程示意图；
图4是本发明实施例一中的预测步骤的流程示意图；
图5是本发明实施例一中的清理步骤的流程示意图；
图6是本发明实施例二提供的操作系统的垃圾清理系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不，用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述。
实施例一
如图1所示，本发明实施例一中，提供了一种操作系统的垃圾清理方法，其包括步骤S1-S4。下面分别进行详细说明。
步骤S1、数据采集步骤：采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中。
如图2所示，具体地，步骤S1中，在采集数据时，为了确保样本的准确性和针对性，只保存最近的几天的数据，因此，需要设定一个采集的数据保存的天数MAX。采集数据时，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数MAX，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的MAX天的数据；如果当前采集数据的天数大于设定的天数MAX，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的MAX天的数据。
步骤S2、数据分析步骤：根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；
如图3所示，具体地，步骤S2中，根据步骤S1中获取的数据找到当天暗屏时间最长的时间段，将这个时间段判断为用户睡觉休息的时间段。根据这个时间段来预测下一天的暗屏时间段，具体预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。例如，次日暗屏时段开始时间 = 23点 + （8小时/2）= 03 点，对应结束时间：次日暗屏时段开始时间 + 1小时，即预测次日暗屏时段为03 ~04点。预测休眠时间段为1小时是因为，深度清理只需要保证在不影响用户体验的时间段内执行动作即可。上述预测的暗屏时间段在下一天的实际暗屏时间段数据范围内，即表明预测结果正确。
步骤S3、预测步骤：当在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段。
具体地，如图4所示，判断在设定的天数MAX内，是否预测的暗屏时间段都正确，如果都正确，则取这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；如果存在不正确的情形，则不计算下一天的垃圾清理时间段，直到在接下来的设定的天数MAX内，预测的暗屏时间段都正确再计算下一天的垃圾清理时间段。
步骤S4、清理步骤：在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。
具体地，如图5所示，所述清理步骤包括：
将所述垃圾清理时间段设置到定时器；
定时器时间到来时。判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
实施例二
如图6所示，本发明中，提供了本发明实施例中，还提供了一种操作系统的垃圾清理系统，其包括数据采集模块1、数据分析模块2、预测模块3和清理模块4。下面分别进行说明。
数据采集模块1，用于采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中。所述数据采集采集模块1对数据库中采集数据的天数进行判断，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的天数的数据，如果当前采集数据的天数大于设定的天数，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的天数的数据。
数据分析模块2，用于根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确。所述数据分析模块2预测下一天的暗屏时间段的预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。
所述预测模块3，用于在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；
所述清理模块4，用于在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。所述清理模块4将所述垃圾清理时间段设置到定时器，并在定时器时间到来时判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
需要说明的是，实施例二中的操作系统的垃圾清理系统与实施例一所述的操作系统的垃圾清理方法基于同样的发明构思，其实现过程和带来的技术效果与实施例一相同，此处不再赘述。
实施例三
本实施例中，提供了一种存储装置，其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实施例一所述的操作系统的垃圾清理方法。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器( Read-Only Memory，ROM)，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等。
综上所述，本发明的操作系统的垃圾清理方法、系统及存储装置，根据用户的日常使用习惯尤其是暗屏的时间段数据，通过统计和预测想结合，预测出机器最近一段时间的夜间休眠数据，并巧妙利用该时间段执行相对耗时的深度垃圾清理动作，可智能识别用户使用机器的习惯，识别出机器夜间模式，并在该模式下进行垃圾清理的动作，在不影响用户体验下，完成机器的自检和清理，有效避免用户机器随着使用时间越用越长带来的存储空间不足和性能卡顿的问题。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种操作系统的垃圾清理方法，其特征在于，包括
数据采集步骤：采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中；
数据分析步骤：根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；
预测步骤：当在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；
清理步骤：在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。
2.如权利要求1所述的操作系统的垃圾清理方法，其特征在于，所述数据采集步骤中，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的天数的数据。
3.如权利要求2所述的操作系统的垃圾清理方法，其特征在于，
如果当前采集数据的天数大于设定的天数，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的天数的数据。
4.如权利要求1所述的操作系统的垃圾清理方法，其特征在于，所述数据分析步骤中，下一天的暗屏时间段的预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。
5.如权利要求1所述的操作系统的垃圾清理方法，其特征在于，所述清理步骤包括：
将所述垃圾清理时间段设置到定时器；
定时器时间到来时判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
6.一种操作系统的垃圾清理系统，其特征在于，包括
数据采集模块，用于采集每天所述操作系统的暗屏时间和亮屏时间的数据到数据库中；
数据分析模块，用于根据当天的最长暗屏时间段来预测下一天的暗屏时间段，并在下一天判断预测的暗屏时间段是否正确；
预测模块，用于在设定的天数内预测的暗屏时间段都正确时，计算这些天预测的暗屏时间段的平均值来得到下一天的垃圾清理时间段；
清理模块，在所述垃圾清理时间段中启动垃圾清理进程清理系统垃圾。
7.如权利要求6所述的操作系统的垃圾清理系统，其特征在于，所述数据采集采集模块对数据库中采集数据的天数进行判断，对数据库中的数据进行判断，如果当前采集数据的天数小于设定的天数，则增加当天采集的数据，直到采集到设定的天数的数据，如果当前采集数据的天数大于设定的天数，则去掉最早一天的采集的数据，增加当天采集的数据，以保持设定的天数的数据。
8.如权利要求1所述的操作系统的垃圾清理系统，其特征在于，所述数据分析模块预测下一天的暗屏时间段的预测方法为：开始时间=当天最长暗屏时段的开始时间 + （当天最长暗屏时段的时长/2），结束时间=开始时间+1小时。
9.如权利要求1所述的操作系统的垃圾清理系统，其特征在于，所述清理模块将所述垃圾清理时间段设置到定时器，并在定时器时间到来时判断系统是否暗屏，是则启动垃圾清理进程。
10.一种存储装置，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的操作系统的垃圾清理方法。
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