CN110167121A - 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置 - Google Patents

一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110167121A
CN110167121A CN201910572720.8A CN201910572720A CN110167121A CN 110167121 A CN110167121 A CN 110167121A CN 201910572720 A CN201910572720 A CN 201910572720A CN 110167121 A CN110167121 A CN 110167121A
Authority
CN
China
Prior art keywords
application program
mobile terminal
preference
application
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910572720.8A
Other languages
English (en)
Inventor
陈博
席菁
韦仕聪
倪江枫
孟海涛
匡天宇
高冉
王远堂
田志鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Original Assignee
Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Institute for Advanced Study USTC filed Critical Suzhou Institute for Advanced Study USTC
Priority to CN201910572720.8A priority Critical patent/CN110167121A/zh
Publication of CN110167121A publication Critical patent/CN110167121A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0212—Power saving arrangements in terminal devices managed by the network, e.g. network or access point is master and terminal is slave
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0251—Power saving arrangements in terminal devices using monitoring of local events, e.g. events related to user activity
    • H04W52/0258—Power saving arrangements in terminal devices using monitoring of local events, e.g. events related to user activity controlling an operation mode according to history or models of usage information, e.g. activity schedule or time of day
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0261—Power saving arrangements in terminal devices managing power supply demand, e.g. depending on battery level
    • H04W52/0264—Power saving arrangements in terminal devices managing power supply demand, e.g. depending on battery level by selectively disabling software applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Telephone Function (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置，涉及系统功耗优化技术领域。该方法包括：获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息；将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表；对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。通过服务器基于移动终端的持有Wakelock的应用程序的运行信息对用户进行行为分析，以获得用户关于应用程序的非偏好列表，然后通过移动终端终止非偏好列表中的应用程序的进程，从而降低了移动终端的功耗，增强了移动终端的节能效果。

Description

一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置
技术领域
本发明涉及系统功耗优化技术领域，具体涉及一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置。
背景技术
Wakelock(唤醒锁)是Android(安卓)系统功耗管理模块的一个核心，该机制通过应用程序持有锁，使得应用程序一直处于运行状态，而直接导致系统在高功耗的状态运行。如当系统中某应用持有PARTIAL_WAKE_LOCK锁时，即使系统屏幕锁屏，该应用处于后台运行，而由于持有该锁也导致CPU处于工作态，增加了功耗。
现有的针对Wakelock锁的功耗优化方法有很多，如申请号为201610875926.4且名称为“省电方法及装置”的专利文件通过定义打开Wakelock锁的预设程序对Wakelock锁进行管理和使用，以此降低功耗。申请号为201710476964.7且名称为“一种提高安卓设备电池续航能力的方法及系统”专利文件主要通过对屏幕锁进行监测及打开时间进行处理来调整Wakelock的使用，以此降低功耗。又如华为公司的名称为“一种异常耗电的检测方法及终端”(申请号：201610086341.4)的专利文件主要通过检测各应用所占用Wakelock的时间，如果大于某预定的数值且为后台应用，则确定为恶意耗电应用，应进行关闭处理，以此降低功耗。又如努比亚公司的名称为“一种异常耗电的检测方法及终端”(专利号为：201610086341.4)专利文件主要通过预定周期的循环检测，对持有Wakelock锁的情况进行分析，并将超时持有锁的应用进行关闭处理，降低功耗。
然而，现有的方法主要通过检测Wakelock持有锁的时间长度进行分析，并将超时的应用进行关闭处理的方式进行节能，在该情况下，难以进一步优化移动终端的功耗。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置，以解决移动终端的功耗优化问题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，用于功耗优化系统中的移动终端，功耗优化系统包括移动终端和服务器，所述方法包括：
获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；
将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；
对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。
可选地，所述获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，包括：
通过移动终端上的预定程序周期性地获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。
可选地，非偏好列表通过如下方式来获得：
所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；
由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。
可选地，非偏好列表具体通过如下方式来获得：
获取预先确定的应用程序的划分类型；
服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，用户向量为预定向量，并且用户向量的维度与划分类型的数目相同，基向量为单位向量；
将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；
由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。
可选地，持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，
所述对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程，包括：
确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；
根据锁类型，确定应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，所述对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程，具体包括：
确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；
在锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；
在锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，余弦相似度为用户向量与基向量的余弦距离。
可选地，划分类型包括如下类型：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。
第二方面，本发明还提供了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置，用于功耗优化系统中的移动终端，功耗优化系统包括移动终端和服务器，所述装置包括：
运行信息获取模块，用于获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；
信息传输模块，用于将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；
应用程序处理模块，用于对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。
可选地，运行信息获取模块，具体用于：
通过移动终端上的预定程序周期性地获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。
可选地，非偏好列表通过如下方式来获得：
所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；
由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。
可选地，非偏好列表具体通过如下方式来获得：
获取预先确定的应用程序的划分类型；
服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，用户向量为预定向量，并且用户向量的维度与划分类型的数目相同，基向量为单位向量；
将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；
由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。
可选地，持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，
应用程序处理模块，具体用于：
确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；
根据锁类型，确定应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，应用程序处理模块，具体用于：
确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；
在锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；
在锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，余弦相似度为用户向量与基向量的余弦距离。
可选地，划分类型包括如下类型：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。
第三方面，本发明还提供了一种移动装置，所述移动装置采用根据第一方面所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法来优化功耗，或者所述移动装置包括根据第二方面所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置。
本发明的有益效果包括：
本发明提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法包括：获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。通过服务器基于移动终端的持有Wakelock的应用程序的运行信息对用户进行行为分析，以获得用户关于应用程序的非偏好列表，然后通过移动终端终止非偏好列表中的应用程序的进程，从而降低了移动终端的功耗，增强了移动终端的节能效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的功耗优化系统的结构示意图；
图2示出了本发明一实施例提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法的流程示意图；
图3示出了本发明另一实施例提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法的流程示意图；
图4示出了本发明实施例提供的移动终端下九种应用程序类型的划分示意图；
图5示出了本发明实施例提供的偏好余弦计算示意图；
图6示出了本发明实施例提供的功耗优化结果对比图。
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，所描述的实施例仅仅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。
现有的方法主要通过检测Wakelock持有锁的时间长度进行分析，并将超时的应用进行关闭处理的方式进行节能。尚未见到通过用户应用偏好指导的方式进行Wakelock锁的处理。为了优化移动终端下的系统功耗，延长终端续航时间，本发明提供了一种基于用户行为的移动终端下的功耗优化方法，通过分析应用的行为以及用户的偏好，分析出导致系统处于唤醒状态的非偏好应用并对其加以关闭处理，增强移动终端的节能效果。
如图1所示，本发明提供的功耗优化系统包括移动终端和服务器，移动终端与服务器之间进行网络传输。移动终端用于获取在该移动终端上运行的应用程序的相关终端数据，将相关终端数据经由网络传输给服务器，并且根据服务器的反馈结果报告终止应用程序进程，服务器用于获取来自移动终端的终端数据，并且根据终端数据分析该移动终端用户的行为，获得分析结果，并经由网络传输给移动终端。本发明实施例中的移动终端可以为手机、平板电脑等任何便携式电子设备。
如图2所示，本发明提供了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，用于功耗优化系统中的移动终端，功耗优化系统包括移动终端和服务器，该功耗优化系统例如为本发明上述提供的功耗优化系统。所述方法包括：
步骤201、获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息。
其中，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间。
具体地，可以通过移动终端上的专用app(应用程序)来获取相关运行信息。
步骤202、将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表。
其中，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得。
步骤203、对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。
本发明实施例提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法包括：获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。通过服务器基于移动终端的持有Wakelock的应用程序的运行信息对用户进行行为分析，以获得用户关于应用程序的非偏好列表，然后通过移动终端终止非偏好列表中的应用程序的进程，从而降低了移动终端的功耗，增强了移动终端的节能效果。与现有的部分技术相比，本发明所采用的方案不会影响用户所使用的应用程序，可以在不影响用户使用体验的前提下减少系统整体的电量消耗。
本发明是基于Wakelock锁提出的优化方法，相应的，移动终端APP界面中包括应用管理、手机电池、系统设置、功耗分析以及Wakelock模块，可以让用户清晰直观地看到程序运行及耗能情况，通过周期检测及处理，有效降低移动设备的能耗，提升移动设备的续航能力，具有较好的性能，同时，通过分析用户行为的策略，对其他部件的功耗优化具有积极的借鉴意义。
图3示出了本发明另一实施例提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法的流程示意图，如图3所示，在移动终端中添加一个运行于安卓内核的服务，并周期性地收集应用的使用信息，包括应用名称、应用程序的用户点击次数、应用程序的前台运行时间与后台运行时间，并将收集到的信息发送到云端平台。根据云端的用户行为识别算法来计算用户向量以及用户向量与各个基轴之间的夹角相似度，并以余弦值的大小来判定用户向量与基轴之间的角度，然后将余弦值大于阈值的方向进行标记，表示用户更倾向于使用该类型的应用。根据终端发来的信息，可以判断出用户偏好于哪些应用，同时非偏好哪些应用。基于此，本方法将检测非偏好类型应用中持有wakelock锁的应用程序。同时，如果检测到某些应用程序持有不同的wakelock锁，也要进行不同的处理。具体的，对于持有持久性wakelock的应用程序，只有当其持有锁的时间大于设定的第一阈值时，该应用将被关闭处理。而如果应用持有的为超时wakelock锁，只有当用户点击次数大于设定的第二阈值时才会被标记。这样就能将应用划分到偏好列表以及非偏好列表中。根据上述的应用偏好计算方法，同时结合具体的wakelock锁的类型进行应用程序的调优处理。
可选地，所述获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，包括：通过移动终端上的预定程序周期性地获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。
可选地，非偏好列表通过如下方式来获得：所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。
可选地，非偏好列表具体通过如下方式来获得：获取预先确定的应用程序的划分类型；服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，用户向量为预定向量，并且用户向量的维度与划分类型的数目相同，基向量为单位向量；将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。
关于基向量的选择，依据各个app的功能和主要使用情况，将应用程序划分为以下九种类型(如图4所示)：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。九维向量为：(1，1，1，1，1，1，1，1，1)，而针对某一种类型的基向量为该维度值为1，而其他维度值为0，比如对于社交类的基向量为：(1，0，0，0，0，0，0，0，0)。该向量值用于后续与用户向量一同计算用户的偏好。
关于用户向量的计算，用户向量由应用的相关使用参数决定，具体包括应用的点击次数n、前台运行时间t1和后台运行时间t2，由这3个值得到用户向量在上述九维空间里的向量坐标以做出相似性分析。由于点击次数、前台运行时间与后台运行时间对于用户行为的刻画并不一致，所以需要分别乘以各自的一个权重，该值可根据不同用户的使用情况进行不同设置。典型的，将点击次数设置为占比0.5，前台时间占比为0.3，后台时间占比为0.2。因此，当某在社交类应用上的各参数为：用户点击次数为80，前台运行时间为200s，后台运行时间为500s，则该用户的社交类应用的向量值为(80×0.5+200×0.3+300×0.2)/4＝40。同时为了均一化，将上述向量值除以该类型中的应用数4，意思为该用户在智能终端下安装了4种社交类应用。依次方法，可以计算出用户在每种类型上应用的向量值。
用户向量在每个应用向量基轴上投影的具体长度可以表示为：
Vi＝∑(ni×x+t1i×y+t2i×z)/Wj
其中，参数含义如下：
Vi表示用户在第i类应用上的用户向量的大小；
ni表示第i类应用的用户点击次数；
t1i表示第i类应用的前台运行时间；
t2i表示第i类应用的后台运行时间；
Wi表示第i类应用的总计安装数量；
x表示用户点击次数的权重；
y表示应用前台运行时间的权重；
z表示应用后台运行时间的权重。
如下为某用户的用户向量：(40，15，4，89，61，32，56，8，12)，分别表示在社交类上用户向量值为40，在游戏类应用上用户向量为15，以此类推。基于上述用户向量值，可以计算与九维基向量之间的余弦相似度。
完成各个应用的用户向量的计算后，可用向量余弦公式计算向量夹角以确定用户向量更加偏向于其中的某一个类。本文使用向量空间模型(Vector Space Model)中的向量余弦公式来进行计算：
其中，SIM(A，B)表示两个向量的余弦相似度。具体的，a表示用户向量，xi表示用户向量中的向量值；b表示某类应用的基向量，yi表示基向量中的向量值，n表示向量维度。
对于上述的用户向量(40，15，4，89，61，32，56，8)，社交类应用的基向量为(1，0，0，0，0，0，0，0，0)，则该用户的社交类应用的余弦相似度为：
该值(即，0.299)为用户在社交类应用上的偏好值。
例如，参照图5，图5用于说明某个用户的用户向量a(x，y)分别与基向量的余弦计算，上述的社交类应用上的偏好值0.299对应于夹角∠2的余弦，音乐类应用上的偏好值对应于夹角∠1的余弦。
针对本发明实施例的具体情况，向量空间模型(Vector Space Model)中的上述余弦公式可以简化为：(基向量以单位向量形式表示)
其中vi为某一类的向量值，如上述的40或者15等。cos(θ)i，basis表示用户向量与第i类应用的基向量之间夹角的余弦值，当这个值越大时，表示用户向量与该应用的基向量之间的夹角越小，即用户更偏向于使用该类型的应用。在这里需要设立一个阈值，当cos(θ)i，basis的值大于该阈值时，表明可以将其划入用户偏好列表中。在偏好阈值设置上，通过经验，经常设置为0.2左右，例如，设置为0.2，此时如果偏好值大于0.2，该用户偏好该类应用，如果小于或等于0.2，则用户非偏好该类应用。
在服务器端完成上述分析后，将偏好值发送回移动终端以确定非偏好列表，并由移动终端将处于非偏好列表中的应用程序进行移除。
可选地，持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，所述对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程，包括：确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；根据锁类型，确定应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。可选地，所述对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程，具体包括：确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；在锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；在锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，余弦相似度为用户向量与基向量的余弦距离。
为了验证本发明专利所提出的优化方法的效果，在移动终端例如手机充满电的状态下，打开某些应用程序，如360管家、360手机助手、豌豆荚、QQ、简单闹钟、中国工商银行、QQ音乐、应用宝、点心省电、百度地图等应用程序，依次对比在预定时间段(例如一天)各个应用程序的功耗变化，优化前后功耗所得结果如图6所示。
在此定义优化比例＝(优化前能耗-优化后能耗)/优化前能耗*100％，则根据图6所示的优化结果计算获得的对应的优化比例如下表1所示。
表1应用程序功耗优化比例
应用程序名称 优化比例
360管家 12％
360手机助手 14％
豌豆荚 16％
QQ 18％
简单闹钟 0％
中国工商银行 6％
QQ音乐 4％
应用宝 9％
点心省电 0％
百度地图 21％
从表1中可见，百度地图、QQ、豌豆荚优化效果较好，原因为这三个应用属于非偏好列表中能耗较大的应用程序，本发明实施例提出的方法对它们的终止处理较为严格，而简单闹钟和点心省电应用优化效果低，因为这两个应用属于用户偏好的一类应用程序，本发明实施例提出的方法对其不做处理。
综上所述，本发明实施例提出了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，具体的，本方法划分为两个部分，分别为移动终端下的功耗优化服务任务，以及服务器的用户行为偏好分析任务。一方面，将系统内部的应用划分为九种类型，并依次建立九维空间向量，并计算某用户的九维空间的偏好值，确定该用户的应用偏好。同时，检测移动终端下哪些任务持有Wakelock锁，然后将非偏好的应用任务进行关闭，以此降低系统耗能。本方案所提出的机制，属于移动终端软件和服务器端软件的结合，需要通过网络传输，将终端实时获取到的移动终端中各应用的使用信息，主要包括应用的名称、点击次数、前台运行时间和后台运行时间等传输至服务器端，并在服务器端进行分析，将结果返回至应用，由移动终端下的功耗管理服务程序将非偏好的任务直接关闭，节省功耗。
另外，本发明实施例还提供了一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置，用于功耗优化系统中的移动终端，功耗优化系统包括移动终端和服务器，具体地，该装置用于实施本发明上述实施例所提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法。所述装置包括：运行信息获取模块，用于获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内的点击次数、前台运行时间以及后台运行时间；信息传输模块，用于将运行信息发送至服务器，并根据来自服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，非偏好列表为由应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；应用程序处理模块，用于对非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止非偏好列表中的应用程序的进程。
可选地，运行信息获取模块，具体用于：通过移动终端上的预定程序周期性地获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。
可选地，非偏好列表通过如下方式来获得：所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。
可选地，非偏好列表具体通过如下方式来获得：获取预先确定的应用程序的划分类型；服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，用户向量为预定向量，并且用户向量的维度与划分类型的数目相同，基向量为单位向量；将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。
可选地，持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，应用程序处理模块，具体用于：确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；根据锁类型，确定应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，应用程序处理模块，具体用于：确定非偏好列表中的应用程序的锁类型；在锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；在锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。
可选地，余弦相似度为用户向量与基向量的余弦距离。
可选地，划分类型包括如下类型：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。
另外，本发明还提供了一种移动装置，所述移动装置采用根据本发明上述实施例所提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法来优化功耗，或者所述移动装置包括根据本发明上述实施例所提供的基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置。具体地，该移动装置的呈现形式例如可以为手机、平板电脑等便携式智能终端。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让本领域普通技术人员能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，用于功耗优化系统中的移动终端，所述功耗优化系统包括所述移动终端和服务器，所述方法包括：
获取所述移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；
将所述运行信息发送至所述服务器，并根据来自所述服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，所述非偏好列表为由所述应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，所述偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；
对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程。
2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述获取移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，包括：
通过所述移动终端上的预定程序周期性地获取所述移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述预定时间段为上一次获取所述移动终端上的应用程序的运行信息的时间至当前时间的时间段。
3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述非偏好列表通过如下方式来获得：
所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析，以确定用户对所述应用程序列表中的应用程序类型是偏好或非偏好；
由所确定的所有非偏好应用程序类型的应用程序形成非偏好列表。
4.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述非偏好列表具体通过如下方式来获得：
获取预先确定的应用程序的划分类型；
所述服务器根据接收到的运行信息，采用空间向量算法，计算所述应用程序列表中的每种类型的应用程序的用户向量与基向量的余弦相似度作为偏好值，所述用户向量为预定向量，并且所述用户向量的维度与所述划分类型的数目相同，所述基向量为单位向量；
将偏好值小于或等于预设阈值的应用程序类型的应用程序确定为用户非偏好应用程序；
由所确定的所有非偏好应用程序形成非偏好列表。
5.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述持有Wakelock的应用程序的锁类型包括持有永久性Wakelock和持有超时Wakelock，
所述对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程，包括：
确定所述非偏好列表中的应用程序的锁类型；
根据所述锁类型，确定所述应用程序是否满足对应的预设条件，并且在满足预设条件的情况下，终止该应用程序的进程。
6.根据权利要求5所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程，具体包括：
确定所述非偏好列表中的应用程序的锁类型；
在所述锁类型为持有永久性Wakelock时，确定持有时间是否大于预设的第一阈值，并且在大于预设的第一阈值的情况下，终止该应用程序的进程；
在所述锁类型为持有超时Wakelock时，确定点击次数是否大于预设的第二阈值，并且在大于预设的第二阈值的情况下，终止该应用程序的进程。
7.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述余弦相似度为所述用户向量与所述基向量的余弦距离。
8.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法，其特征在于，所述划分类型包括如下类型：社交类、游戏类、生活类、视频类、上网类、音乐类、摄影类、学习类和工具类。
9.一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置，其特征在于，用于功耗优化系统中的移动终端，所述功耗优化系统包括所述移动终端和服务器，所述装置包括：
运行信息获取模块，用于获取所述移动终端上当前正在运行的持有Wakelock的应用程序的运行信息，所述运行信息包括应用程序列表、用户在预定时间段内该应用程序的点击次数、应用程序的前台运行时间以及后台运行时间；
信息传输模块，用于将所述运行信息发送至所述服务器，并根据来自所述服务器的关于应用程序类型的偏好值来确定非偏好列表，所述非偏好列表为由所述应用程序列表中的属于用户非偏好的应用程序类型的应用程序组成的列表，所述偏好值通过服务器根据接收到的运行信息并采用预定算法对用户进行关于使用应用程序的行为分析来获得；
应用程序处理模块，用于对所述非偏好列表中的应用程序进行处理，以终止所述非偏好列表中的应用程序的进程。
10.一种移动装置，其特征在于，所述移动装置采用根据权利要求1至8中任一项所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法来优化功耗，或者所述移动装置包括根据权利要求9所述的基于用户行为分析的移动终端功耗优化装置。
CN201910572720.8A 2019-06-28 2019-06-28 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置 Pending CN110167121A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910572720.8A CN110167121A (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910572720.8A CN110167121A (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110167121A true CN110167121A (zh) 2019-08-23

Family

ID=67636989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910572720.8A Pending CN110167121A (zh) 2019-06-28 2019-06-28 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110167121A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113401774A (zh) * 2021-05-26 2021-09-17 杭州法维莱科技有限公司 一种具有防夹功能的电梯90度平开门系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106055077A (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 广东欧珀移动通信有限公司 一种基于唤醒锁的处理方法及装置
CN107067297A (zh) * 2017-03-21 2017-08-18 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于用户使用偏好进行应用推荐的方法和系统
CN107133094A (zh) * 2017-06-05 2017-09-05 努比亚技术有限公司 应用管理方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN107885307A (zh) * 2016-09-30 2018-04-06 北京小米移动软件有限公司 设备控制方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106055077A (zh) * 2016-05-31 2016-10-26 广东欧珀移动通信有限公司 一种基于唤醒锁的处理方法及装置
CN107885307A (zh) * 2016-09-30 2018-04-06 北京小米移动软件有限公司 设备控制方法及装置
CN107067297A (zh) * 2017-03-21 2017-08-18 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种基于用户使用偏好进行应用推荐的方法和系统
CN107133094A (zh) * 2017-06-05 2017-09-05 努比亚技术有限公司 应用管理方法、移动终端及计算机可读存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113401774A (zh) * 2021-05-26 2021-09-17 杭州法维莱科技有限公司 一种具有防夹功能的电梯90度平开门系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108156265B (zh) 一种应用程序控制方法及移动设备
CN101981531B (zh) 聚集循环调度以优化资源消耗
CN107332889B (zh) 一种基于云计算的云端信息管理控制系统及控制方法
Xia et al. Federated-learning-based client scheduling for low-latency wireless communications
CN106532719B (zh) 基于电流二次谐波与无功的非变频空调非侵入式辨识方法
CN108280479A (zh) 一种基于负荷特性指标加权聚类算法的电网用户分类方法
CN108737535A (zh) 一种消息推送方法、存储介质和服务器
CN109947497A (zh) 应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端
CN109947495A (zh) 应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端
CN109726885A (zh) 用电量异常评估方法、装置、设备和计算机存储介质
CN109948909A (zh) 一种电网数据采集分析方法及系统
CN109636433A (zh) 基于大数据分析的养卡识别方法、装置、设备和存储介质
CN107622004A (zh) 耗电提醒方法及装置
CN107480432A (zh) 一种基于云平台的负荷分解方法
CN107807730B (zh) 应用清理方法、装置、存储介质及电子设备
CN105338186A (zh) 基于情景感知的Android移动终端电源管理方法
Li et al. Multi-layer coordination for high-performance energy-efficient federated learning
EP3979563A1 (en) Inter-domain data interaction method and apparatus
CN116933318A (zh) 一种基于联邦学习的用电数据隐私保护方法
CN115456034A (zh) 一种电动自行车充电自动识别监测方法及系统
CN107704317A (zh) 智能设备及其应用管理方法和具有存储功能的装置
CN110167121A (zh) 一种基于用户行为分析的移动终端功耗优化方法及装置
CN107704364B (zh) 后台应用程序管控方法、装置、存储介质及电子设备
CN108989548A (zh) 一种检测移动终端应用耗电量的控制方法及控制装置
CN104182470B (zh) 一种基于svm的移动终端应用分类系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190823