CN109800105A - 一种数据备份方法和终端设备 - Google Patents

Abstract

一种数据备份方法和终端设备。该方法包括：终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的使用记录，计算得到备份概率；所述备份概率用于表示备份所述第一应用的数据的概率；所述第一应用被使用的频繁程度与所述备份概率成正相关；当所述备份概率大于概率阈值时，所述终端设备备份所述第一应用的数据。这种方法中，无需用户手动操作，方便操作，而且一个应用被使用的频繁程度与备份概率正相关，即使用越频繁的应用，备份概率越大，有助于提高数据备份的准确性。

Description

一种数据备份方法和终端设备

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种数据备份方法和终端设备。

背景技术

目前，终端设备(比如手机和平板)逐渐成为用户生活中的必备品。用户通过终端设备完成日常任务(比如图像拍摄、收发邮件、通信聊天等)。通常，终端设备在使用的过程中会产生大量个人数据，比如拍摄的图片、视频等。随着终端设备使用时间的增长，个人数据量也在增加，如果不及时进行数据备份，一方面可能导致个人数据丢失，另一方面可能导致终端设备上的内存逐渐减小，降低终端设备运行速度，影响用户体验。

现有技术中，存在数据备份的方案。比如，终端设备上安装用于备份数据的软件，当用户打开该软件中的数据备份功能时，终端设备备份数据。可见，现有技术中，通过这类软件进行数据备份时，需要用户手动操作才能实现数据备份，操作太繁琐，用户体验较差。

发明内容

本申请实施例提供一种数据备份方法和终端设备，用以自动备份终端设备中的个人数据，减少用户操作，提升用户体验。

第一方面，本申请实施例提供一种数据备份方法，该方法可由终端设备(比如手机、ipad 等)执行。该方法包括：终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率；所述第一使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，所述备份概率用于表示备份所述第一应用的数据的概率；所述第一应用被使用的频繁程度与所述备份概率成正相关；当所述备份概率大于概率阈值时，所述终端设备备份所述第一应用的数据。

在本申请实施例中，终端设备可以根据第一应用的使用记录，计算得到备份概率，然后基于该备份概率备份第一应用的数据，无需用户手动操作，方便操作，而且一个应用被使用的频繁程度与备份概率正相关，即使用越频繁的应用，备份概率越大，有助于提高数据备份的准确性。

在一种可能的设计中，所述终端设备根据预设模型计算得到所述备份概率，所述预设模型如下：

其中，x为输入参数，w为参数系数，b为参数偏移量，n表示输入参数的个数，f为预设的激活函数，y为输出参数；其中，当x的值是与第一应用被使用的频繁程度相关的参数的取值时，得到的y表征所述备份概率。

在本申请实施例中，终端设备可以根据模型计算备份概率。其中，当模型中输入参数的值是与第一应用被使用的频繁程度相关的参数的取值时，得到的输出结果表征备份概率。该方法有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔。

在本申请实施例中，第一应用被使用的频繁程度与相关参数包括：第一应用的使用时长、使用次数；第一应用的单日使用最高频率；第一应用的单日使用最长时间；第一应用上一次使用至今的时间间隔中的一种或多种。终端设备可以根据相关参数计算得到第一应用的备份概率，然后基于该备份概率备份第一应用的数据，有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第五参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，y表示备份概率。

通过上述公式(包括x1-x5的公式)计算备份概率，有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第六参数：表示所述第一应用的应用类别。

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

在本申请实施例中，第一应用被使用的频繁程度与相关参数包括：第一应用的应用类别；所述终端设备的运动轨迹；从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；用户手动备份历史；上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；所述第一应用的分享次数。终端设备可以根据相关参数计算得到第一应用的备份概率，然后基于该备份概率备份第一应用的数据，有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第六参数至所述第十一参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

通过上述公式(包括x6-x11的公式)计算备份概率，有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔；

第六参数：表示所述第一应用的应用类别。

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第十一参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

在一种可能的设计中，所述终端设备根据预设模型计算得到所述备份概率之前，还从w 的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值。

在本申请实施例中，终端设备使用模型计算备份概率之前，可以确定w和b的合适的取值，提高了确定模型中的参数(w和b)取值的准确性，进而有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述终端设备从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值，包括：所述终端设备从w的多个取值中确定w的第一取值，从b 的多个取值中确定b的第二取值；所述终端设备根据用户使用所述第一应用的第二使用记录，所述第一取值和所述第二取值，以及所述预设模型，计算得到输出结果；所述第二使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第二使用记录在所述第一使用记录之前产生；若所述输出结果与实际结果一致，所述终端设备确定所述第一取值和所述第二取值合适。

在本申请实施例中，终端设备使用模型计算备份概率之前，可以确定w和b的合适的取值。具体而言，终端设备可以采用训练的方式确定w和b的取值是否合适。比如，终端设备将确定的w的取值和b的取值带入模型的公式中，并将第二使用记录也带入模型的公式中，得到输出结果，将输出结果与实际结果比较，若一致，则w和b的取值合适。通过这种方式，提高了确定模型中的参数(w和b)取值的准确性，进而有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述终端设备从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值，包括：所述终端设备根据所述第一应用的应用类别，确定与所述第一应用对应的w和b的取值。

在本申请实施例中，终端设备可以根据第一应用的应用类别，确定w和b的取值。通过这种方式，提高了确定模型中的参数(w和b)取值的准确性，进而有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，在终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之后，当超过预设周期后，所述终端设备重新确定w和b的取值；或者所述终端设备使用所述预设模型进行计算的次数超过预设次数后，重新确定w和b的取值；所述终端设备根据重新确定的w和b的取值、第三使用记录以及所述预设模型，计算得到备份概率，所述第三使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第三使用记录在所述第一使用记录之后产生。

在本申请实施例中，终端设备使用模型(模型中的w和b的取值是上一次确定的)计算备份概率之后，还可以重新确定w和b的取值。这种方式中，终端设备可以不断优化模型中w和b 的取值，有助于提高数据备份的准确性，而且无需用户手动操作，方便操作，提升用户体验。

在一种可能的设计中，在所述终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之前，所述终端设备检测到如下触发条件中的一个或多个条件：所述终端设备检测到插入电源；所述终端设备检测到插入存储卡；所述终端设备检测到显示屏熄灭时长达到第一预设时长；所述终端设备检测到距离上次备份的时间达到第二预设时长；所述终端设备检测到当前电量大于预设电量。

在本申请实施例中，终端设备可以在检测到触发条件之后，才计算备份概率，有助于节省计算量。

在一种可能的设计中，在所述终端设备将所述第一特征参数的取值代入预设模型的公式中，计算得到备份概率之前，所述终端设备响应于用户操作，显示第一界面，所述第一界面中包括第一控件、第二控件和第三控件；当所述第一控件被触发时，所述终端设备启动获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率的功能；当所述第二控件被触发时，所述终端设备启动周期性的备份所有应用的数据的功能；当所述第三控件被触发时，所述终端设备显示第二界面，所述第二界面中包括多个应用，当所述终端设备检测到用户选中多个应用中的第二应用时，所述终端设备备份所述第二应用的数据。

在本申请实施例中，终端设备的备份数据的功能，可以在用户激活该功能之后，才执行。通过这种方式，给用户提供选择机会，提升用户体验。

在一种可能的设计中，所述终端设备响应于用于操作，显示第三界面，所述第三界面中包括备份的数据的历史记录；所述终端设备检测到针对所述历史记录中第一历史记录的操作时，将所述第一历史记录对应的备份数据还原到所述终端设备中。

在本申请实施例中，终端设备还可以将备份过的数据还原到终端设备中，有助于提升用户体验。

第二方面，本申请实施例还提供一种终端设备，包括：触摸屏、存储器和处理器；其中，触摸屏，用户采集用户的触控操作；存储器，用于存储数据；处理器，用户基于所述触控操作获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，并计算得到备份概率；所述第一使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，所述备份概率用于表示备份所述第一应用的数据的概率；所述第一应用被使用的频繁程度与所述备份概率成正相关；当所述备份概率大于概率阈值时，所述终端设备备份所述第一应用的数据。

在一种可能的设计中，所述处理器具体用于：根据预设模型计算得到所述备份概率，所述预设模型如下：

其中，x为输入参数，w为参数系数，b为参数偏移量，n表示输入参数的个数，f为预设的激活函数，y为输出参数；其中，当x的值是与第一应用被使用的频繁程度相关的参数的取值时，得到的y表征所述备份概率。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第五参数相关，则所述处理器具体用于：根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，y表示备份概率。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第六参数：表示所述第一应用的应用类别。

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第六参数至所述第十一参数相关，则所述处理器具体用于根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔；

第六参数：表示所述第一应用的应用类别。

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

在一种可能的设计中，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第十一参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

在一种可能的设计中，所述处理器在用于根据预设模型计算得到所述备份概率之前，还具体：

从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值。

在一种可能的设计中，所述处理器具体用于：

从w的多个取值中确定w的第一取值，从b的多个取值中确定b的第二取值；

根据用户使用所述第一应用的第二使用记录，所述第一取值和所述第二取值，以及所述预设模型，计算得到输出结果；所述第二使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第二使用记录在所述第一使用记录之前产生；

若所述输出结果与实际结果一致，确定所述第一取值和所述第二取值合适。

在一种可能的设计中，所述处理器具体用于：根据所述第一应用的应用类别，确定与所述第一应用对应的w和b的取值。

在一种可能的设计中，处理器还用于：当超过预设周期后，重新确定w和b的取值；或者

确定使用所述预设模型进行计算的次数超过预设次数后，重新确定w和b的取值；

所述终端设备根据重新确定的w和b的取值、第三使用记录以及所述预设模型，计算得到备份概率，所述第三使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第三使用记录在所述第一使用记录之后产生。

在一种可能的设计中，所述处理器在用于终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之前，还用于：

检测到如下触发条件中的一个或多个条件：

检测到插入电源；

检测到插入存储卡；

检测到显示屏熄灭时长达到第一预设时长；

检测到距离上次备份的时间达到第二预设时长；

检测到当前电量大于预设电量。

在一种可能的设计中，所述终端设备还包括：

显示屏，用于显示第一界面，所述第一界面中包括第一控件、第二控件和第三控件；

当所述第一控件被触发时，所述处理器启动获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率的功能；

当所述第二控件被触发时，所述处理器启动周期性的备份所有应用的数据的功能；

当所述第三控件被触发时，所述显示屏显示第二界面，所述第二界面中包括多个应用，当所述终端设备检测到用户选中多个应用中的第二应用时，所述终端设备备份所述第二应用的数据。

在一种可能的设计中，所述终端设备还包括：

显示屏，用于显示第三界面，所述第三界面中包括备份的数据的历史记录；

所述处理器检测到针对所述历史记录中第一历史记录的操作时，将所述第一历史记录对应的备份数据还原到所述终端设备中。

第三方面，本申请实施例还提供一种终端设备，包括存储器和处理器，

所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备能够实现上述第一方面或上述第一方面的任意一种可能的设计的方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括执行第一方面或者第一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元；这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。

第五方面，本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在终端上运行时，使得所述终端执行第一方面或上述第一方面的任意一种可能的设计的方法。

第六方面，本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行第一方面或上述第一方面的任意一种可能的设计的方法。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种模型的示意图；

图2为本申请实施例提供的模型与模型参数的示意图；

图3为本申请实施例提供的手机100的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的模型训练和模型使用的切换示意图；

图5为本申请实施例提供的一种模型训练方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的训练数据的示意图；

图7为本申请实施例提供的数据备份方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的一种特征参数的示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种特征参数的示意图；

图10为本申请实施例提供的应用与模型参数的示意图；

图11为本申请实施例提供的手机100的显示界面的示意图；

图12为本申请实施例提供的手机100的显示界面的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

以下，对本申请实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。

本申请实施例涉及的应用程序(application，app)，能够实现某项或多项特定功能的计算机程序。通常，终端设备中可以安装多个应用程序。比如，相机应用、短信应用、彩信应用、各种邮箱应用、微信、腾讯聊天软件(QQ)、WhatsApp Messenger、连我(Line)、照片分享(instagram)、Kakao Talk、钉钉等。下文中提到的应用程序，可以是终端出厂时自带的应用程序，也可以是用户在使用终端的过程中从网络侧下载的应用程序。

本申请实施例涉及的模型，即算法，包括一个或多个函数/方程。本申请实施例提到的模型可以是现有技术的算法，比如逻辑回归(logistic regression，LR)，朴素贝叶斯(naive bayes， NB)分类算法，随机森林(random forest，RF)算法，支持向量机(supportvector machines， SVM)算法等等。

通常，模型是包括模型参数、输入参数和输出参数的方程式，在给定模型参数和输入参数的具体取值的情况下，通过计算该方程式便可以得到输出参数的具体取值。下面以神经网络单元为例，介绍模型的模型参数、输入参数和输出参数等。

请参见图1所示，以模型是神经单元为例。神经单元作为一个具有计算能力的单元，其计算方式如下：

其中，x₁-x_n是神经单元的多个输入参数；w是输入参数的系数(也称之为权重)；b是输入参数的偏移量(用于指示u与坐标原点的截距)；f是用于保证输出结果的取值范围处于区间[0,1]内的函数(比如Sigmoid函数、tanh函数等)。

综上所述，当模型为神经单元时，模型参数即为权重w和偏移量b，输入参数为x，当w、 b、x已知时，可以通过上述公式得到输出结果y。

图1所示的模型仅是一种示例，在本申请实施例中，还可以采用其它模型，不同的模型对应的模型参数不同。需要说明的是，由以上公式可知，终端设备需要在已知模型参数(比如权重w和偏移量b)和输入参数(比如x)的具体取值的情况下，才能确定输出参数y的取值。

因此，终端设备在使用模型之前需要确定模型参数(比如w和b)的取值，该过程即模型训练过程，将在后文介绍。

本申请实施例涉及的模型训练过程，即确定一个模型的合适的模型参数的取值的过程。继续以图1所示的模型为例，终端设备中可以存储该模型的多组模型参数的取值。请参见图 2所示，为本申请实施例提供的模型和模型参数取值的对应关系。图2中仍然以神经单元为例，神经单元对应的模型参数的取值有两组，第一组为w＝1、b＝2、第二组为w＝2、b＝3。因此，在本申请实施例中，模型训练过程为终端设备从多组模型参数取值中确定一组合适的模型参数取值的过程。需要说明的是，模型参数的取值可以是手机100在出厂之前，设计人员根据已有经验或者实验确定出的，存储在手机100中以便使用。图2所示的模型参数的取值只是为方便读者理解的举例，并不是对模型参数取值的限定。另外，在图2中是以w和b作为一组数据为例，实际应用中，w和b的取值可以独立，比如w有多个取值，b也有多个取值，终端设备可以从w的多个取值中选择一个取值，从b的多个取值中一个取值，随机组合使用。

假设终端设备选择第二组模型参数取值，即w＝2、b＝3，则将w＝2、b＝3代入上述公式(1)，得到公式(2)：

终端设备可以判断选择第二组模型参数取值是否合适。具体而言，终端设备可以将已知的输入参数x₁-x_n的取值代入公式(2)中，得到y的取值，若该取值与实际取值一致(后文介绍)，则第二组模型参数取值合适，若该取值与实际取值不一致，则第二组模型参数取值不合适，终端设备可以重新选择一组模型参数取值，直到选择出的模型参数的取值合适为止 (具体过程，将在后文介绍)。

本申请实施例设计的训练数据，用于训练模型的数据，包括：上述判断第二组模型参数取值是否合适的过程中，使用的已知的输入参数x₁-x_n的取值，以及所述预设取值。

当模型训练完成之后，即模型参数w、b的取值确定之后，该模型可被使用，即模型使用过程。

本申请实施例涉及的模型使用过程，即确定模型的模型参数的具体取值之后，获取输入参数x₁-x_n的取值，将输入参数x₁-x_n的取值代入公式(2)，得到输出结果y的过程。

本申请实施例涉及的特征参数，包括用户使用终端设备(比如手机)的过程的行为数据。特征参数也是模型的输入参数，可以是一个或者多个。以图1所示的模型为例，特征参数可以是输入参数x₁-x_n。以微信为例，特征参数包括用户上一次备份微信数据的时间，微信的使用时长(比如，上次备份至今这段时间内的使用时长)，微信的使用次数(比如上次备份至今这段时间内的使用次数)等等。终端设备可以设置用户上一次备份微信数据的时间为x₁、微信的使用时长为x₂、微信的使用次数为x₃。终端设备将x₁-x₃代入到公式(2)，得到输出结果y。

需要说明的是，在本申请实施例中，特征参数是模型的输入参数，终端设备运行该模型进行计算，得到输出结果，该输出结果表征备份概率。由于用户操作终端设备中的每个应用的行为数据不同，所以，每个应用的特征参数不同。因此，终端设备将不同应用对应的特征参数作为模型的输入参数时，会得到不同的输出结果，该输出结果用于指示该应用的备份概率。

本申请实施例涉及的个人数据，用户在使用终端设备的过程中产生的数据。不同的应用产生的个人数据不同。比如，终端设备相机音乐拍摄的图片、视频；用户使用终端设备中的通信应用(比如微信、QQ)进行通信产生的通信记录(比如聊天记录)等；终端设备备忘录应用中存储的信息等；终端设备中的电话应用中存储的联系人、联系人的联系方式、通话记录等等。终端设备将检测到的某个应用(比如微信应用)的特征参数作为模型的输入参数，运行模型得到输出结果，该输出结果表征该微信应用的个人数据的备份概率。当备份概率较大时，终端设备将微信应用的个人数据(聊天记录等)进行备份；当备份概率较小时，终端设备不备份微信应用的个人数据。

本申请实施例涉及的多个，是指大于或等于两个。

需要说明的是，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。且在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

以下介绍终端设备、用于这样的终端的图形用户界面(graphical userinterface，GUI)、和用于使用这样的终端设备的实施例。在本申请一些实施例中，终端设备可以是便携式终端，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴设备(如智能手表)等。该便携式终端包含能够检测特征参数的器件比如触摸传感器、以及运行模型的公式进行计算的器件(比如处理器)。便携式终端的示例性实施例包括但不限于搭载或者其它操作系统的便携式终端。上述便携式终端也可以是其它便携式终端，只要能够检测特征参数、并运行模型的公式进行计算即可。还应当理解的是，在本申请其他一些实施例中，上述终端设备也可以不是便携式终端，而是能够检测特征参数的器件、以及运行模型的公式进行计算的台式计算机。

当然，在本申请另一些实施例中，终端设备也可以无需具有运行模型的公式进行计算的能力，只需具有通信能力，可以将检测到特征参数发给具有运行模型的公式进行计算能力的其他设备(比如云端服务器)，由其他设备运行模型的公式进行计算得到输出结果，终端只需接收云端服务器发送的输出结果即可。在下文中，以终端设备自己检测特征参数，并运行模型进行计算为例。

以终端是手机为例，图3示出了手机100的结构示意图。

手机100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，传感器模块180，按键190，显示屏194，以及定位模块160等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A，触摸传感器180K等(手机100 还可包括其他传感器比如距离传感器、指纹传感器、温度传感器、环境光传感器、陀螺仪传感器等，图中未示出)。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对手机100的具体限定。在本申请另一些实施例中，手机100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

下面对图3示出的手机100中的部件进行介绍。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是手机100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110 中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

其中，处理器110能够运行模型的公式进行计算。以处理器110集成NPU为例，NPU能够运行模型的公式进行计算。当处理器110集成至少两个器件(比如NPU和应用处理器)时，模型的公式可以在所述至少两个器件中的一个器件上运行。比如，对于运算过程较为复杂的模型(比如较为复杂的公式)，可以由运算能力相对较强的器件来运行，对于运算过程较为简单的模型(比如较为简单的公式)，可以由运算相对较弱的器件来运行。以处理器110集成NPU和应用处理器为例，当模型是RF算法时，该模型可以由NPU运行，当模型是LR算法时，该模型可以由应用处理器运行。以上内容均是举例，在实际应用中，本领域技术人员可以根据实际情况确定哪一个模型或者哪一些模型由哪一个处理器运行，本申请实施例对此不限定。

在本申请实施例中，特征参数的检测可以由处理器110执行。如前述内容可知，特征参数是用户操作手机100的行为数据，比如app的使用记录。因此，处理器110可以记录应用的使用情况。以微信为例，处理器110可以记录微信当前使用时刻，使用时长(比如，上次备份至今这段时间内的使用时长)、使用次数(比如，上次备份至今这段时间内的使用次数)等。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行手机100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以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、应用程序(比如微信应用，相机应用等)的软件代码。存储数据区可存储手机100使用过程中所创建的个人数据(比如相机应用拍摄的图片、视频等)。

内部存储器121还可以用于存储模型以及模型参数的取值，比如，内部存储器可以存储图2所示的模型和模型参数取值的对应关系。具体而言，图2所示的模型和模型参数取值的对应关系可以存储在存储程序区中或者存储数据区。内部存储器121还可以存储特征参数、概率阈值(后文介绍)等。

其中，内部存储器121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，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

定位模块160用于定位手机100当前的地理位置。定位模块160所采用的定位方法可以是GPS、基站，WiFi热点，蓝牙(iBacon)，辅助GPS(assisted GPS，AGPS)等一种或多种方法定位。定位模块160检测到当前的地理位置信息后，可以将当前地理位置信息发送给处理器110。处理器100将当前地理位置位置信息作为模型的输入参数，运行模型的公式进行计算(具体将在后文介绍)。

外部存储器接口120，用于将外部存储器和手机100连接，其中，外部存储器包括外置存储卡(SD存储卡)和NAS存储设备等，本申请实施例不限定。当处理器110按照本申请实施例提供的数据备份方法备份数据时，可以将要备份的个人数据通过外部存储器接口120存储在外部存储器中(或者将个人数据备份到云端比如百度网盘等)。

下面介绍传感器模块180的功能。

触摸传感器180K，也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于手机100的表面，与显示屏194所处的位置不同。

触摸传感器180K可以辅助处理器110检测特征参数。以手机100的触摸屏显示主界面为例，主界面中包括多个应用的图标，比如相机应用、电话应用、微信应用、QQ应用等。触摸传感器180K可以检测用户在触摸屏上的触摸操作，并将该触摸操作发送给处理器110，处理器100基于该触摸操作，可以确定该触摸操作对应的图标，即确定出用户要点击的应用。处理器110记录用户点击的应用的操作。比如，处理器100记录用户在10:00点击过一次微信，在12:00时又一次点击微信，处理器100记录上午用户使用微信的次数为2次。再比如，触摸传感器180K在第一时刻检测到启动第一应用的触摸操作(比如点击主界面中的第一应用的图标的操作)，在第二时刻检测到退出所述第一应用的触摸操作。触摸传感器180K将这两个触摸操作以及每个触摸操作对应的时刻发送给处理器110。处理器110记录第一应用的使用时长为第一时刻和第二时刻的时间差。由此可见，处理器110通过触敏传感器180K检测的触摸操作确定用户使用应用的使用记录。

类似的，手机100还可以通过按键190接收输入操作，并将输入操作发送给处理器110，处理器110确定输入操作对应的图标，比如相机应用、电话应用、微信应用、QQ应用等。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的， AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，手机100 可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

显示屏194用于显示应用的显示界面，比如微信应用或者支付宝的界面。显示界面还用于显示历史备份记录，所述历史备份记录中包括手机100使用本申请实施例提供的数据备份方法进行数据备份的记录。

手机100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块150可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块150可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块 150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A，受话器170B等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块160可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块160 经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2 转为电磁波辐射出去。

若手机100自身没有运行模型的公式进行计算的能力(或者手机100当前计算量较大、或者手机100当前电量较小)时，可以将检测到特征参数通过移动通信模块151或者无线通信模块152发送给其它具有运行模型的公式进行计算能力的设备(比如云端服务器)，由其它设备进行计算，得到输出结果。手机100通过移动通信模块151或者无线通信模块152接收其它设备发送的输出结果。

尽管图3未示出，手机100还可以包括摄像头，例如前置摄像头、后置摄像头；还可以包括马达，用于产生振动提示(比如来电振动提示)；还可以包括指示器比如指示灯，用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。另外，手机100还可以包括音频模块(扬声器，受话器，麦克风，耳机接口)等。

请参见图4所示，为本申请实施例提供数据备份方法的流程示意图。如图4所示，手机 100训练模型，在训练模型的过程中，手机100从模型的多组模型参数取值中确定一组合适的模型参数取值(比如，从图2所示的两组模型参数取值中选择一组模型参数取值)，基于这组模型参数取值，对模型进行训练，得到训练结果，若该训练结果满足条件(后文介绍)，则模型训练过程结束。若该训练结果不满足条件，则手机100继续从多组模型参数取值中确定另一组模型参数取值。因此，在模型训练的过程中，手机100确定了模型参数的取值。

手机100使用模型(已确定模型参数取值的模型)过程中，手机100将检测到的特征参数作为模型的输入参数，得到备份概率。手机100基于该备份概率进行数据备份(比如备份概率较小时，手机100不备份数据，备份概率较大时，手机100备份数据)。在模型的使用过程中，若周期到达或者模型不满足条件(后文介绍)时，手机100再次进行模型训练，重复前述过程。

由于特征参数是用户使用某个应用的行为数据，而行为数据由用户使用应用的习惯决定，比如用户习惯使用某个app，那么该app的使用次数较多。手机100将特征参数作为模型的输入参数，得到备份概率。也就是说，手机100可以根据用户使用应用的习惯，确定每个应用的备份概率，若备份概率较大，则手机100备份该应用的数据，若备份概率较小，则手机 100不备份该应用的数据，无需用户手动操作，方便用户操作。

下面介绍图4所示的模型训练过程，请参见图5所示，为本申请实施例提供的模型训练过程的流程示意图。在图5中仍以模型是图1所示的神经单元为例。如图5所示，该流程包括：

S501：手机100从模型的多组模型参数取值中，选择一组模型参数取值，带入模型的公式(1)中，得到已知模型参数取值的模型，为了方便描述，下文简称这个已知模型参数取值的模型为模型A。

请参见图2所示，手机100可以随机的从神经单元的多组模型参数取值中选择一组模型参数取值，比如选择第二组模型参数取值w＝2、b＝3，带入上述的公式(1)，得到公式(2)。公式(2)是已知模型参数取值的模型，下文简称公式(2)为模型A。

S502：手机100获取训练数据，所述训练数据中包括已知的输入参数的取值和实际结果，其中，输入参数包括应用的使用记录和实际结果；实际结果反映用户真实的备份结果。

请参见图6所示，为本申请实施例提供的训练数据的示意图。图6所示的训练数据中包括不同应用(比如应用A-C)，每个应用的使用时长(上次备份至今这段时间内的使用时长)、使用次数、单日使用最高频率，单日使用最长时间、上次使用距现在间隔，应用类别等。训练数据中还包括每个应用对应的实际结果a。

作为一种示例，实际结果a可以是用户手动备份数据的结果。比如，以应用A为例，若用户在预设时间内手动备份过应用A的数据，则实际结果a为1，若用户在预设时间内未手动备份应用A的数据，则实际结果a为0。这种方式中，实际结果a是动态更新的。比如应用A在上一段时间内对应的实际结果a是1，在下一段时间内对应的实际结果a是0。

作为另一种示例，实际结果a也可以是人工预置的，在手机100出厂之后，存储在手机 100中。在这种方式中，实际结果a是固定的值。

作为又一种示例，实际结果a也可以是存储在云端服务器的，比如由云端服务器侧的工作人员人工设置实际结果a的值。举例来说，手机100训练模型的过程(即图5所示的流程) 可以由云端服务器执行，云端服务器训练模型之后，将该训练之后的模型(已确定模型参数取值的模型)推送给手机100使用。因此，云端服务器可以采集用户使用应用的记录(比如手机100将用户使用记录发送给云端服务器等等)，云端服务器侧的工作人员人工设置实际结果a。云端服务器基于图5所示的流程对模型进行训练，得到输出结果y，若输出结果y与人工设置的实际结果比较，若一致，则模型训练成功，若不一致，则模型训练不成功，需重新选择模型参数。

关于实际结果a的作用将在后文介绍。

S503：手机100将训练数据中的应用的使用记录作为模型A的输入参数，运行模型A进行计算，得到输出结果y。

如图6所示，应用的使用记录中不同的参数作为不同的输入参数。以应用A是微信为例为例，使用时长为第一个输入参数，以x1表示，比如x1的取值为5min。使用次数作为第二个输入参数，以x2表示，比如x2的取值为5次/天。单日使用最高频率作为第三个输入参数，以x3表示，比如x3的取值为10次/天。单日使用最长时间作为第四个输入参数，以x4表示，比如x4的取值为30min。上次使用至今的时间间隔作为第五个输入参数，以x5表示，比如x5的取值为50min。应用类别作为第六个输入参数，以x6表示，比如x6的取值为3。

应理解，用户使用手机100中的应用的使用记录实时变化，模型训练过程中使用的应用的使用记录可以是历史使用记录。当模型训练好之后，手机100使用训练好的模型和当前的使用记录，计算备份概率。举例来说，手机100采用两天前使用微信的使用记录训练模型，之后，将今天使用微信的使用记录和训练好的模型，计算备份概率。

需要说明的是，手机100可以设置不同应用的应用类别，比如电话、备忘录属于系统类应用，音乐播放器、视频播放器属于多媒体类应用，QQ、微信属于社交类应用等。手机100 设置对不同的应用类别编码，比如系统类应用被编码为1，多媒体类应用被编码为2，社交类应用被编码为3。由于应用A是微信，属于社交类应用，所以x6取值为3。

手机100将x1-x6的取值带入上述公式(2)，且以公式(2)中的f是tanh函数为例，得到如下公式：

通过公式(3)，可得到输出结果y的取值。假设手机100得到的输出结果y取值为0.6，即应用A即微信的备份概率为0.6。

S504：手机100根据输出结果y，确定训练结果b。

手机100得到备份概率后，可以基于该备份概率确定训练结果b。举例来说，若输出结果y(即备份概率)大于概率阈值(比如0.5)时，则需要备份数据，即训练结果b为1。当输出结果y(备份概率)小于等于概率阈值时，则不需要备份数据，即训练结果b为0。假设手机100得出备份概率为0.6，大于预设概率0.5，则手机100确定以应用A的使用记录训练模型A，得到的训练结果b为1。

S505：手机100判断训练结果b与实际结果a是否一致，若一致，模型训练结束；若不一致，则手机100执行S501。

如前述内容可知，手机100基于输出结果y得到训练结果b，所以S504中，手机100可以比较训练结果b和实际结果a是否一致。

若应用A的实际结果a为0，而训练结果b为1，即训练结果b与实际结果a不一致，即模型A不准确(模型参数选择不合适)，则手机100重新从图2所示的多组模型参数取值中选择另一组模型参数取值。当然，若实际结果a和训练结果b一致，则模型A较为准确，模型训练过程结束。

需要说明的是，上述的概率阈值可以是手机100在出厂之前，设计人员根据实验确定出的，存储在手机100中的，也可以是用户自定义的，还可以是手机100其它方式确定的(比如手机100根据训练结果和实际结果绘制ROC曲线，然后根据ROC曲线确定概率阈值，关于绘制ROC曲线的过程，以及在ROC曲线上确定概率阈值的过程与现有技术相同，本申请实施例不多赘述)。

以上介绍了手机100训练模型的过程，由以上内容可知，模型训练过程为手机100确定合适的模型参数取值的过程。当手机100确定合适的模型参数取值后，可以使用该模型计算备份概率。下面介绍手机100使用该模型，计算备份概率的过程。

请参见图7所示，为本申请实施例提供的数据备份方法的流程示意图。如图7所示，所述流程包括如下：

S701：手机100采集特征参数，特征参数包括用户使用手机100中的一个应用的使用记录。以微信为例，具体而言，特征参数包括一下参数中的一个或多个参数：

参数1(x1)：使用时长(单位min)、参数2(x2)使用次数(单位次/天)、参数3(x3)：单日使用最高频率(单位次/天)、参数4(x4)：单日使用最长时间(单位min)、参数5 (x5)：上次使用至今的时间间隔(单位min)、参数6(x6)：应用类别。

请参见图8，为本申请实施例提供的特征参数中不同参数的取值的示例。以微信为例，手机100采集到x1-x6的取值。

S702：手机100将x1-x6的取值带入模型的公式，进行计算，得到备份概率。

以微信应用为例，手机100将微信应用对应的x1-x6的取值带入公式(2)，得到输出结果y。

以激活函数f是tanh函数为例，则将微信应用的x1-x6的取值分别带入上述公式(3)后，得到如下公式：

假设手机100通过上述公式计算出，微信应用的输出结果y＝0.9，即微信应用的备份概率为0.9。

对于图8中的美团应用和备忘录，也是采用类似的方式进行计算(比如，手机100经过确定美团应用的备份概率为0.3，备忘录的备份概率为0.6)，为了说明书的简洁，在此不赘述。

S703：手机100判断备份概率是否大于概率阈值，若是，则备份数据，若否，则不备份数据。

通过以上描述可知，手机100得到每个应用的备份概率。在本申请实施例中，当备份概率较大时，手机100备份该应用的数据，当备份概率较小时，手机100不备份该应用的数据。

作为一种示例，手机100可以将得到的输出结果y(即备份概率)与概率阈值进行比较。若计算得到的备份概率大于概率阈值，则手机100备份数据，若计算得到的备份概率小于等于概率阈值，则手机100不备份数据。

举例来说，请参数图8所示，手机100计算出微信应用的备份概率为0.9，该备份概率大于概率阈值(比如0.5)，则手机100将微信应用的数据备份。手机100计算出美团应用的备份概率为0.3，该备份概率小于概率阈值(比如0.5)，则手机10不备份美团应用的数据。

需要说明的是，在上述实施例中，是以特征参数包括图8所示的应用的6个参数即x1-x6 为例。在实际应用中，特征参数还可以包括更多的参数，比如还包括，手机100当前地理位置，应用的上一次备份间隔，节假日占比等。

请参见图9所示，图9示出了更多的特征参数。以微信应用为例，微信应用的特征参数中除了包括上述的x1-x6为例，还包括x7-x11。下面分别对x7-x11进行介绍。

参数7(x7)：表示运动轨迹。以微信应用为例，手机100可以记录微信应用从上次备份至今这段时间段内用户所去过地点的集合。示例性的，手机100可以将为不同地点划分不同的地点类似，比如家里被划分为居住场所类，办公室被划分为工作场所类，商场被划分为娱乐场所类、公园被划分旅游场所类。其中，工作场所类用1表示，居住场所类用2表示，旅游场所类用3表示，娱乐场所类用4表示。假设用户在这段时间内去过工作场所5次，居住场所7次，旅游场所1次，娱乐场所1次。那么这段时间内运动轨迹为 [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,4]。运动轨迹中有4个1代表去过4次工作场所。

参数8(x8)：表示节假日占比。以微信为例，x8表示微信应用从上次备份至今这段时间内节假日所占比，比如自上次备份至今7天，其中节假日3天，则节假日占比为3/7＝42.8％。

参数9(x9)：表示用户手动备份历史。通常，用户手动备份数据时，会打开备份软件选择要备份的应用，然后将用户选中的应用的数据进行备份。手机100为备份软件中的应用列表中的每个应用设置编号，比如联系人-501，备忘录-502，短信-503，闹钟-504，微信-505等等。若用户手动备份时，选择多个应用比如短信、闹钟、微信。则x9为[503,504,505]。

参数10(x10)：表示上一次备份至今的时间间隔，单位可以是天、小时或者分钟。

参数11(x11)：表示分享次数。以微信应用为例，x11表示微信应用从上次备份至今这段时间内用户分享微信应用中的数据的次数，比如朋友圈分享图片的次数。

需要说明的是，特征参数包括更多参数时，手机100在模型训练过程中，采用的训练数据也包括更多的参数(即图7所示的训练数据也包括更多参数)。手机100运行模型的过程中，将更多的参数作为输入参数运行模型。具体而言，手机100将图9所示的x1-x11带入公式(3)中，得到输出结果y。

需要说明的是，由于运动轨迹、用户手动备份历史中均包括多个数字，所以手机100在将x7或者x9带入公式(3)时，可以将x7、x9中的每个一个数字均带入公式(3)中。

以上描述了手机100从训练模型到使用模型的过程。下面介绍手机100从使用模型切换到训练模型的过程。

作为一种示例，手机100可以设置一定的周期，该周期表征一个模型的使用时长，该周期可以是手机100在出厂时设置好的，也可以是用户自定义的。比如，手机100训练模型之后，使用该模型的时长达到预设的周期(比如一天)时，手机100自动进行模型训练。

作为其它示例，手机100可以在每次开机之后，训练模型；或者，手机100检测到用户主动触发训练数据的操作时，再训练模型。

在上面的实施例中，是以模型是图1所示的神经单元为例，且神经单元的公式(1)中每个输入参数的权重w相同为例。下面介绍另一个实施例，在该实施例中，不同输入参数的权重可以不同。

作为另一种示例，不同应用对应的权重不同。手机100可以将应用划分不同种类，比如淘宝、天猫、京东、支付宝等属于购物类，微信、QQ等属于社交类；备忘录、电话等手机100出厂时自带的应用属于系统类。不同种类的应用的权重不同。请参见图10所示，社交类应用的权重取值为w0或w1，购物类应用的权重取值为w2或w3，系统类应用的权重取值为w4。需要说明的是，w0-w4不是变量，是具体值，为了简洁，本文只强调w0-w4中每个值都不同，不给出具体值。

作为一种示例，一个应用的特征参数中不同输入参数的权重可以不同。请继续参见图10 所示，以社交类应用为例，使用时长和使用次数(上次备份至今这段时间内的使用时长和使用次数)的权重可以相比其他参数高一些。

由于每个应用的权重不同。因此，在该实施例中，手机100进行模型训练的过程中，可以针对不同类型的应用分别进行训练。比如，对于社交类应用或系统类应用，可以分别采用图5所示的模型进行训练。

以社交类应用是微信应用为例，假设手机100选择的模型参数取值为w＝w0，b＝b0，则使用时长x1、使用次数x2的权重是w01；其它输入参数的权重时w02(w01大于w02)。以图8所示的特征参数x1-x6为例，手机100将不同的输入参数对应的权重代入公式(1)中，得到如下公式：

即对社交类应用，手机100采用上述公式(5)训练模型。

通过以上描述可知，对于不同类型的应用，模型训练过程采用的模型参数不同，即不同类型的应用，经过训练过程确定的模型参数不同。因此，在模型使用过程中，不同类型的应用，手机100可以使用不同的模型(模型参数不同)进行计算。

上文中介绍了图4所示的模型训练过程和模型使用过程。在实际应用中，模型训练过程和/或模型使用过程可以由其它设备(比如云端服务器)执行。比如，模型训练过程有其它设备执行，模型使用过程由手机100执行。若其它设备进行模型训练：手机100可以将训练数据发送给其它设备，其它设备基于训练数据采用图5所示的流程进行模型训练，即其它设备确定合适的模型参数。其它设备将确定的模型参数发送给手机100，则手机100经过模型训练过程，即可以确定合适的模型参数，有助于节省计算量。

需要说明的是，在本申请实施例中，上述的数据备份功能可以是手机100激活后，就开始使用的功能；也可以是用户使用手机100的过程中，触发激活这项功能后，才使用的功能。

示例性的，请参见图11所示，手机100的显示界面1101上显示三个控件，分别为：“全部自动备份”1102、“手动备份”1103和“根据习惯自动备份”1104。当“全部自动备份”1102被激活时，手机100周期性的自动备份所有应用的数据。当“手动备份”1103被激活时，手机100显示备份列表，用户可以在被列表中选择要备份的应用，手机100只备份用户选中的应用的数据。当“根据习惯自动备份”1104被激活时，手机100按照本申请实施例提供的数据备份方法备份数据。

其中，图11所示的显示界面1101可以是手机100中的某一个应用(比如设置应用)的应用界面；或者，显示界面1101可以自动弹出，比如手机100检测到较长时间未备份数据或者当前手机100存储的数据较多时，可以自动弹出显示界面1101。

请继续参见图11所示，在本申请另一些实施例中，用户触发“根据习惯自动备份”1104 时，可以显示如图12所示的显示界面1201。在显示界面1201中显示应用列表，用户可以在该应用列表中选择一个或多个应用。其中，对于被选中的应用(比如微信)，手机100可以按照本申请实施例提供的数据备份方法进行备份；对于未被选中的应用(比如微博)，手机 100可以不备份或者周期性的自动备份。

需要说明的是，手机100采用本申请实施例提供的数据备份方法备份数据时，可以周期性的自动备份，也可以在检测到下列的某种触发条件时，自动备份。

条件一：手机100检测到插入电源(比如手机100检测到进入充电状态)。条件二：手机100检测到外置存储卡(比如SD存储卡)插入。条件三：手机100检测到熄灭屏幕的时长大于等于预设时长(比如5min)。条件四：手机100检测到距离上次备份成功的时长大于等于预设时长；条件五：手机100检测到当前电量大于预设电量(比如75％)。

手机100在备份的过程中，也可能因为某种原因中断备份。比如，手机100检测到SD卡可用空间不够(通知栏提醒)；再比如，手机100在备份过程中，检测到电源被拔出，则中断备份，当手机100再次检测到重新插入电源时，继续备份。再比如，手机100在备份过程中，检测到当前电量小于预设电量(比如5％)。

在本申请另一些实施例中，当手机100连接的外部存储器有至少两个时，用户可以选择将数据备份到哪一个存储器中。以图11为例，手机100检测到用户触发“根据习惯自动备份” 1104后，手机100显示至少两个外部存储器(比如两个SD卡)的选项。手机100检测某个外部存储器被选中时，手机100将数据备份到该外部存储器中。

在实际应用中，外部存储器还可以是网络附属存储设备(Network AttachedStorage，NAS)，比如西部数据(western digital corp，WD)。以西部数据为例，触发条件除去上述的几种条件之外，还可以包括条件六，手机100检测到当前已登录西部数据。

本申请的各个实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。

上述本申请提供的实施例中，从终端设备(手机100)作为执行主体的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能，终端可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括存储器，该存储器可存储有程序，该程序被执行时，使得计算机执行包括如前的执行如前的图5、图7所示的方法实施例中记载的终端设备所执行的全部或部分步骤。

本发明实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端上运行时，使得所述终端设备执行包括如前的图5、图7所示的方法实施例中记载的终端设备所执行的全部或部分步骤。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括RAM、ROM、电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-Only memory， CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(digital subscriber line，DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本申请实施例所使用的，盘 (disk)和碟(disc)包括压缩光碟(compact disc，CD)、激光碟、光碟、数字通用光碟(digital video disc，DVD)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。

总之，以上所述仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡根据本申请的揭露，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (29)

1.一种数据备份方法，其特征在于，所述方法包括：

终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率；所述第一使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，所述备份概率用于表示备份所述第一应用的数据的概率；所述第一应用被使用的频繁程度与所述备份概率成正相关；

当所述备份概率大于概率阈值时，所述终端设备备份所述第一应用的数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据预设模型计算得到所述备份概率，所述预设模型如下：

其中，x为输入参数，w为参数系数，b为参数偏移量，n表示输入参数的个数，f为预设的激活函数，y为输出参数；其中，当x的值是与第一应用被使用的频繁程度相关的参数的取值时，计算得到的y表征所述备份概率。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第五参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，y表示备份概率。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第六参数：表示所述第一应用的应用类别；

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第六参数至所述第十一参数相关，则所述终端设备根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

7.如权利要求2-6任一所述的方法，其特征在于，所述终端设备根据预设模型计算得到所述备份概率之前，还包括：

所述终端设备从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述终端设备从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值，包括：

所述终端设备从w的多个取值中确定w的第一取值，从b的多个取值中确定b的第二取值；

所述终端设备根据用户使用所述第一应用的第二使用记录，所述第一取值和所述第二取值，以及所述预设模型，计算得到输出结果；所述第二使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第二使用记录在所述第一使用记录之前产生；

若所述输出结果与实际结果一致，所述终端设备确定所述第一取值和所述第二取值合适。

9.如权利要求2-6任一所述的方法，其特征在于，所述终端设备从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值，包括：

所述终端设备根据所述第一应用的应用类别，确定与所述第一应用对应的w和b的取值。

10.如权利要求2-9任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之后，所述方法还包括：

当超过预设周期后，所述终端设备重新确定w和b的取值；或者

所述终端设备确定使用所述预设模型进行计算的次数超过预设次数后，重新确定w和b的取值；

所述终端设备根据重新确定的w和b的取值、第三使用记录以及所述预设模型，计算得到备份概率，所述第三使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第三使用记录在所述第一使用记录之后产生。

11.如权利要求1-10任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之前，所述方法还包括：

所述终端设备检测到如下触发条件中的一个或多个条件：

所述终端设备检测到插入电源；

所述终端设备检测到插入存储卡；

所述终端设备检测到显示屏熄灭时长达到第一预设时长；

所述终端设备检测到距离上次备份的时间达到第二预设时长；

所述终端设备检测到当前电量大于预设电量。

12.如权利要求1-11任一所述的方法，其特征在于，在终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之前，所述方法还包括：

所述终端设备响应于用户操作，显示第一界面，所述第一界面中包括第一控件、第二控件和第三控件；

当所述第一控件被触发时，所述终端设备启动获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率的功能；

当所述第二控件被触发时，所述终端设备启动周期性的备份所有应用的数据的功能；

当所述第三控件被触发时，所述终端设备显示第二界面，所述第二界面中包括多个应用，当所述终端设备检测到用户选中多个应用中的第二应用时，所述终端设备备份所述第二应用的数据。

13.如权利要求1-12任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端设备响应于用于操作，显示第三界面，所述第三界面中包括备份的数据的历史记录；

所述终端设备检测到针对所述历史记录中第一历史记录的操作时，将所述第一历史记录对应的备份数据还原到所述终端设备中。

14.一种终端设备，其特征在于，包括：

触摸屏，用户采集用户的触控操作；

存储器，用于存储数据；

处理器，用户基于所述触控操作获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，并计算得到备份概率；所述第一使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，所述备份概率用于表示备份所述第一应用的数据的概率；所述第一应用被使用的频繁程度与所述备份概率成正相关；当所述备份概率大于概率阈值时，所述终端设备备份所述第一应用的数据。

15.如权利要求14所述的终端设备，其特征在于，所述处理器具体用于：根据预设模型计算得到所述备份概率，所述预设模型如下：

其中，x为输入参数，w为参数系数，b为参数偏移量，n表示输入参数的个数，f为预设的激活函数，y为输出参数；其中，当x的值是与第一应用被使用的频繁程度相关的参数的取值时，计算得到的y表征所述备份概率。

16.如权利要求14或15所述的终端设备，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第一参数：表示所述第一应用的使用时长；

第二参数；表示所述第一应用的使用次数；

第三参数：表示所述第一应用的单日使用最高频率；

第四参数：表示所述第一应用的单日使用最长时间；

第五参数：表示所述第一应用上一次使用至今的时间间隔。

17.如权利要求16所述的终端设备，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第一参数至所述第五参数相关，则所述处理器具体用于：根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第一参数以x1表示，第二参数以x2表示，第三参数以x3表示，第四参数以x4表示，第五参数以x5表示，y表示备份概率。

18.如权利要求14或15所述的终端设备，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与下述至少一个参数相关：

第六参数：表示所述第一应用的应用类别；

第七参数：表示所述终端设备的运动轨迹；

第八参数：从上次备份所述第一应用的数据至今的时间段内节假日所占比；

第九参数：用户手动备份历史；

第十参数：上一次备份所述第一应用至今的时间间隔；

第十一参数：所述第一应用的分享次数。

19.如权利要求18所述的终端设备，其特征在于，所述第一应用被使用的频繁程度与所述第六参数至所述第十一参数相关，则所述处理器具体用于根据下述公式计算得到备份概率：

其中，第六参数以x6表示，第七参数以x7表示，第八参数以x8表示，第九参数以x9表示，第十参数以x10表示，第十一参数以x11表示，y表示备份概率。

20.如权利要求15-19任一所述的终端设备，其特征在于，所述处理器在用于根据预设模型计算得到所述备份概率之前，还具体：

从w的多个取值中确定w的合适的取值，从b的多个取值中确定b的合适的取值。

21.如权利要求20所述的终端设备，其特征在于，所述处理器具体用于：

从w的多个取值中确定w的第一取值，从b的多个取值中确定b的第二取值；

根据用户使用所述第一应用的第二使用记录，所述第一取值和所述第二取值，以及所述预设模型，计算得到输出结果；所述第二使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第二使用记录在所述第一使用记录之前产生；

若所述输出结果与实际结果一致，确定所述第一取值和所述第二取值合适。

22.如权利要求20所述的终端设备，其特征在于，所述处理器具体用于：

根据所述第一应用的应用类别，确定与所述第一应用对应的w和b的取值。

23.如权利要求15-22任一所述的终端设备，其特征在于，处理器还用于：

当超过预设周期后，重新确定w和b的取值；或者

确定使用所述预设模型进行计算的次数超过预设次数后，重新确定w和b的取值；

所述终端设备根据重新确定的w和b的取值、第三使用记录以及所述预设模型，计算得到备份概率，所述第三使用记录包括所述第一应用被使用的频繁程度，且所述第三使用记录在所述第一使用记录之后产生。

24.如权利要求15-23任一所述的终端设备，其特征在于，所述处理器在用于终端设备获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率之前，还用于：

检测到如下触发条件中的一个或多个条件：

检测到插入电源；

检测到插入存储卡；

检测到显示屏熄灭时长达到第一预设时长；

检测到距离上次备份的时间达到第二预设时长；

检测到当前电量大于预设电量。

25.如权利要求14-24任一所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：

显示屏，用于显示第一界面，所述第一界面中包括第一控件、第二控件和第三控件；

当所述第一控件被触发时，所述处理器启动获取用户使用所述终端设备中第一应用的第一使用记录，计算得到备份概率的功能；

当所述第二控件被触发时，所述处理器启动周期性的备份所有应用的数据的功能；

当所述第三控件被触发时，所述显示屏显示第二界面，所述第二界面中包括多个应用，当所述终端设备检测到用户选中多个应用中的第二应用时，所述终端设备备份所述第二应用的数据。

26.如权利要求14-25任一所述的终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：

显示屏，用于显示第三界面，所述第三界面中包括备份的数据的历史记录；

所述处理器检测到针对所述历史记录中第一历史记录的操作时，将所述第一历史记录对应的备份数据还原到所述终端设备中。

27.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，

所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备能够实现如权利要求1-13任一所述的方法。

28.一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包括计算机程序，当计算机程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-13任一所述的方法。

29.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-13任一项所述的方法。