CN110633134A - 应用程序管理方法、装置及移动终端、存储介质 - Google Patents

应用程序管理方法、装置及移动终端、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种应用程序管理方法、装置及移动终端、计算机可读存储介质，该方法包括：获取机器学习模型训练得到的权重参数；根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。本发明通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。

Description

应用程序管理方法、装置及移动终端、存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种应用程序管理方法、移动终端及移动终端、计算机可读存储介质。
背景技术
随着通信技术的不断发展，移动终端能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，向着多样化、个性化的方向发展。用户可自行安装各种各样的应用程序，例如：游戏应用程序、音乐应用程序、视频应用程序、办公应用程序等等，移动终端已成为人们生活和工作必不可少的工具。
一般地，终端用户启动过的应用程序都会缓存到后台，以使得下次可以加速启动该应用；当内存不足时，系统可自行清理应用程序。该方式存在的问题是，移动终端只能按照用户启动过的应用程序缓存到后台；若应用程序没有缓存到后台，则应用程序的启动或者相关设备的初始化都将变得非常缓慢；而内存不足时可能把终端用户下次需要启动的应用程序清理掉，导致终端过于频繁的初始化启动应用程序，影响用户体验。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种应用程序管理方法、装置及移动终端、计算机可读存储介质，以解决现有移动终端中应用程序启动或者相关设备的初始化缓慢，影响用户体验的问题。
本发明实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
根据本发明实施例的一个方面，提供的一种应用程序管理方法，所述方法包括：
获取机器学习模型训练得到的权重参数；
根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；
若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种序应用程序管理装置，所述装置包括第一获取模块、加载模块以及切换模块；
所述第一获取模块，用于获取机器学习模型训练得到的权重参数；
所述加载模块，用于根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；
所述切换模块，用于若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种移动终端，所述移动终端包括：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应用管理程序，所述应用管理程序被所述处理器执行时实现上述的应用程序管理方法的步骤。
根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有应用管理程序，所述应用管理程序被处理器执行时实现上述的应用程序管理方法的步骤。
本发明实施例的应用程序管理方法、装置及移动终端、计算机可读存储介质，通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。
附图说明
图1为本发明第一实施例的应用程序管理方法流程示意图；
图2为本发明第二实施例的应用程序管理装置结构示意图；
图3为本发明第二实施例的应用程序管理装置另一结构示意图；
图4为本发明第三实施例的移动终端结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，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。
第一实施例
如图1所示，本发明第一实施例提供一种应用程序管理方法，该方法用于终端中，终端可以以各种形式来实施。例如，本实施例中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、PDA、PMP(Portable Media Player，便捷式媒体播放器)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。具体地在此不作限制。
所述方法包括：
步骤S11：获取机器学习模型训练得到的权重参数。
在本实施例中，所述机器学习模型包括基于神经网络的模型，例如，机器学习模型中可包括一个或多个卷积神经网络层，还可包括一个或多个激活函数层，也可包括一个或多个循环神经网络层。用于训练的初始模型可基于神经网络理论建立，还可基于经验对网络层数或相关参数进行预先设置。需要说明的是，所述机器学习模型并不限于此种类型。
在本实施例中，所述机器学习模型训练得到的权重参数包括：
收集应用程序启动数据以及关联设备的数据；
将所述应用程序启动数据以及关联设备的数据，通过所述机器学习模型训练得到所述权重参数。
作为示例地，移动终端可将前后两次启动的应用程序和关联设备的数据传递给机器学习模型进行训练得到所述权重参数。
需要说明的是，机器学习模型可以从服务器或者终端本地获取。机器学习模型的训练过程可以在终端本地进行；也可以在服务器中进行，训练完毕后，可直接发送至终端进行存储，或在服务器本地进行存储，等待终端主动获取。
步骤S12：根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行。
在一种实施方式中，所述根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行之前还包括：
获取内存使用情况；
根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序。
在该实施方式中，所述根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序包括：
若内存使用超过预设阈值，则根据所述权重参数计算后台运行的应用程序中不使用的应用程序，并清理所述不使用的应用程序。
在该实施方式中，通过将不使用的应用程序进行清理回收，可以释放应用程序所占用的内存，便于对待启动的应用程序进行加载。
步骤S13：若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
在本实施例中，运行指令可以为终端用户操作而触发应用程序运行的指令。
作为示例地，假设通过权重参数计算待启动的应用程序为微信、QQ、千千静听，而千千静听已经被终端用户启动，则提前启动微信与QQ，并将微信与QQ的应用程序进程转入后台运行；当接收到用户触控微信图标或QQ图标而触发的运行指令时，将微信或QQ应用程序进程从后台切换至前台运行，从而使终端用户明显感受到应用程序的启动速度非常之快，进而获得较好的使用体验。
在另一种实施方式中，所述若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行之后还包括：
根据所述权重参数计算待启用设备，并对所述待启用设备进行初始化。
接上述示例，假设前台正在运行QQ应用程序，此时通过权重参数计算待启用设备为终端的摄像头，则对终端的摄像头进行初始化。在QQ应用程序启动终端的摄像头进行拍摄时，终端用户可明显感受到终端的摄像头的启动速度非常之快，进而获得较好的使用体验。
本发明实施例的应用程序管理方法，通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。
第二实施例
如图2所示，本发明第二实施例提供一种应用程序管理装置，所述装置包括第一获取模块21、加载模块22以及切换模块23；
所述第一获取模块21，用于获取机器学习模型训练得到的权重参数。
在本实施例中，所述机器学习模型包括基于神经网络的模型，例如，机器学习模型中可包括一个或多个卷积神经网络层，还可包括一个或多个激活函数层，也可包括一个或多个循环神经网络层。用于训练的初始模型可基于神经网络理论建立，还可基于经验对网络层数或相关参数进行预先设置。需要说明的是，所述机器学习模型并不限于此种类型。
在本实施例中，所述机器学习模型训练得到的权重参数包括：
收集应用程序启动数据以及关联设备的数据；
将所述应用程序启动数据以及关联设备的数据，通过所述机器学习模型训练得到所述权重参数。
作为示例地，移动终端可将前后两次启动的应用程序和关联设备的数据传递给机器学习模型进行训练得到所述权重参数。
需要说明的是，机器学习模型可以从服务器或者终端本地获取。机器学习模型的训练过程可以在终端本地进行；也可以在服务器中进行，训练完毕后，可直接发送至终端进行存储，或在服务器本地进行存储，等待终端主动获取。
所述加载模块22，用于根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行。
所述切换模块23，用于若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
在本实施例中，运行指令可以为终端用户操作而触发应用程序运行的指令。
作为示例地，假设通过权重参数计算待启动的应用程序为微信、QQ、千千静听，而千千静听已经被用户启动，则提前启动微信与QQ，并将微信与QQ的应用程序进程转入后台运行；当接收到用户触控微信图标或QQ图标而触发的运行指令时，将微信或QQ的应用程序进程从后台切换至前台运行，从而使用户明显感受到应用程序的启动速度非常之快，进而获得较好的使用体验。
请参考图3所示，在一种实施方式中，所述装置还包括第二获取模块24和清理模块25；
所述第二获取模块24，用于获取内存使用情况；
所述清理模块25，用于根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序。
在该实施方式中，所述清理模块25可判断内存使用是否超过预设阈值。若内存使用超过预设阈值，则根据所述权重参数计算后台运行的应用程序中不使用的应用程序，并清理所述不使用的应用程序。
在该实施方式中，通过将不使用的应用程序进行清理回收，可以释放应用程序所占用的内存，便于对待启动的应用程序进行加载。
请参考图3所示，在另一种实施方式中，所述装置还包括设备初始化模块26；
所述设备初始化模块26，用于根据所述权重参数计算待启用设备，并对所述待启用设备进行初始化。
接上述示例，假设前台正在运行QQ应用程序，此时通过权重参数计算待启用设备为终端的摄像头，则对终端的摄像头进行初始化。在QQ应用程序启动终端的摄像头进行拍摄时，终端用户可明显感受到终端的摄像头的启动速度非常之快，进而获得较好的使用体验。
本发明实施例的应用程序管理装置，通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。
第三实施例
如图4所示，本发明第三实施例提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器31、处理器32及存储在所述存储器31上并可在所述处理器32上运行的应用管理程序，所述应用管理程序被所述处理器32执行时，用于实现以下所述的应用程序管理方法的步骤：
获取机器学习模型训练得到的权重参数；
根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；
若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
所述应用管理程序被所述处理器32执行时，还用于实现以下所述的应用程序管理方法的步骤：
收集应用程序启动数据以及关联设备的数据；
将所述应用程序启动数据以及关联设备的数据，通过所述机器学习模型训练得到所述权重参数。
所述应用管理程序被所述处理器32执行时，还用于实现以下所述的应用程序管理方法的步骤：
获取内存使用情况；
根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序。
所述应用管理程序被所述处理器32执行时，还用于实现以下所述的应用程序管理方法的步骤：
若内存使用超过预设阈值，则根据所述权重参数计算后台运行的应用程序中不使用的应用程序，并清理所述不使用的应用程序。
所述应用管理程序被所述处理器32执行时，还用于实现以下所述的应用程序管理方法的步骤：
根据所述权重参数计算待启用设备，并对所述待启用设备进行初始化。
本发明实施例的移动终端，通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。
第四实施例
本发明第四实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有应用管理程序，所述应用管理程序被处理器执行时用于实现第一实施例所述的应用程序管理方法的步骤。
本发明实施例的计算机可读存储介质，通过机器学习模型训练得到的权重参数计算待启动的应用程序，并将应用程序加载到后台运行；使得应用程序可以快速地启动，提升用户体验。
需要说明的是，上述装置实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在装置实施例中均对应适用，这里不再赘述。
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来实现，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设备设备(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。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明，比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡在运用本发明的技术构思之内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种应用程序管理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取机器学习模型训练得到的权重参数；
根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；
若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型训练得到的权重参数包括：
收集应用程序启动数据以及关联设备的数据；
将所述应用程序启动数据以及关联设备的数据，通过所述机器学习模型训练得到所述权重参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行之前还包括：
获取内存使用情况；
根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序包括：
若内存使用超过预设阈值，则根据所述权重参数计算后台运行的应用程序中不使用的应用程序，并清理所述不使用的应用程序。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行之后还包括：
根据所述权重参数计算待启用设备，并对所述待启用设备进行初始化。
6.一种应用程序管理装置，其特征在于，所述装置包括第一获取模块、加载模块以及切换模块；
所述第一获取模块，用于获取机器学习模型训练得到的权重参数；
所述加载模块，用于根据所述权重参数计算待启动的应用程序，并将所述待启动的应用程序加载到后台运行；
所述切换模块，用于若接收到所述待启动的应用程序的运行指令，则将所述待启动的应用程序从后台运行切换到前台运行。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二获取模块和清理模块；
所述第二获取模块，用于获取内存使用情况；
所述清理模块，用于根据所述内存使用情况，清理后台运行的应用程序。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括设备初始化模块；
所述设备初始化模块，用于根据所述权重参数计算待启用设备，并对所述待启用设备进行初始化。
9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：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应用管理程序，所述应用管理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的应用程序管理方法的步骤。
10.一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上存储有应用管理程序，所述应用管理程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的应用程序管理方法的步骤。
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