CN111954287A - 基于用户行为的省电控制方法、移动终端及存储介质 - Google Patents

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CN111954287A CN202010815429.1A CN202010815429A CN111954287A CN 111954287 A CN111954287 A CN 111954287A CN 202010815429 A CN202010815429 A CN 202010815429A CN 111954287 A CN111954287 A CN 111954287A
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Abstract

本申请公开了一种基于用户行为的省电控制方法、移动终端及存储介质，所述基于用户行为的省电控制方法通过对用户的实时行为数据进行分析，确定用户此时的状态类型，使得所确定的状态类型更加符合用户的实际状态；通过使用预设的用户画像模型对用户即将进行的操作进行大数据方式的预测，使得预测结果更加精准，更加贴近用户的实际需求；通过结合实时状态类型与预测的应用使用习惯确定当前待清理的后台应用，使得移动终端在各种不同的使用场景中都能准确选择出实际需要清除的后台应用，节省了手机的电量消耗，提升了手机的使用时长。

Description

基于用户行为的省电控制方法、移动终端及存储介质
技术领域
本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种基于用户行为的省电控制方法、移动终端及存储介质。
背景技术
随着通信技术的快速发展，当前移动终端的配置越来越高，各式各样的功能也日渐增多，移动终端的耗电问题也因而成为了用户亟待解决的重要问题。目前移动终端所采用的省电控制方式也不尽相同。例如，通过检测使用者当前是否处于疲倦状态，从而决定是否关闭应用程序，这一方式在检测用户疲倦状态时需要一系列处理过程，且仅仅考虑了单一状态下的省电方法，受众较小，泛化性能不佳；或是依据移动终端的当前位置和时间以及当前运行状态判断当前是否需要进行省电控制，这一方式仅仅依靠经验去判断手机当前状态，忽略了用户的差异性。由此可见，现有的移动终端的省电控制方法均存在着在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种基于用户行为的省电控制方法，旨在解决现有的移动终端的省电控制方法在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种基于用户行为的省电控制方法，所述基于用户行为的省电控制方法应用于移动终端，所述基于用户行为的省电控制方法包括以下步骤：
获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；
获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；
基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
可选地，所述根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型的步骤包括：
判断所述实时行为数据是否满足预设阈值条件；
若满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为动态类型；和/或，
若不满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为静态类型。
可选地，所述实时状态类型为所述动态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用；
在所述第一待使用应用中存在视觉类应用时，将所述第一待使用应用中存在的视觉类应用与不属于所述第一待使用应用的当前后台运行应用共同标记为所述待清理后台应用。
可选地，所述根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并判断所述第一待使用应用中是否存在导航类应用；
若存在导航类应用，则检测当前后台运行应用；和/或，
若不存在导航类应用，则将所述导航类应用标记为新的所述第一待使用应用，并检测当前后台运行应用。
可选地，所述实时状态类型为所述静态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述静态类型时的第二待使用应用；
检测当前后台运行应用，并将不为所述第二待使用应用的当前后台运行应用标记为所述待清理后台应用。
可选地，所述实时状态类型为所述动态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤之前，还包括：
根据所述实时操作信息判断用户当前所使用的应用中是否存在视觉类应用；
若存在视觉类应用，则输出应用关闭提示信息，以提示用户在所述动态类型时关闭视觉类应用；和/或，
若不存在视觉类应用，则执行步骤基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
可选地，所述获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型的步骤之前，还包括：
在预设时长内识别用户在移动终端上的用户行为，并记录所述用户行为对应的应用使用数据；
将所述应用使用数据进行监督学习方式的训练，生成所述用户画像模型。
可选地，所述提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
输出后台应用清除请求框和/或后台应用清除语音提示，以提示用户清除所述待清理后台应用。
本申请提供一种基于用户行为的省电控制方法、移动终端及计算机可读存储介质。所述获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。通过上述方式，本申请基于用户行为数据分析用户当前行为，使用大数据分析用户在当前行为模式下对手机的使用习惯和爱好，提出一种依据用户当前行为的智能省电方法，通过对用户的实时行为数据进行分析，确定用户此时的状态类型，使得所确定的状态类型更加符合用户的实际状态；通过使用预设的用户画像模型对用户即将进行的操作进行大数据方式的预测，使得预测结果更加精准，更加贴近用户的实际需求；通过结合实时状态类型与预测的应用使用习惯确定当前待清理的后台应用，使得移动终端在各种不同的使用场景中都能准确选择出实际需要清除的后台应用，节省了手机的电量消耗，提升了手机的使用时长，从而解决了现有的移动终端的省电控制方法在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种通信网络系统架构图；
图3为本申请基于用户行为的省电控制方法第一实施例的流程示意图；
图4为本申请一具体实施例的第一动态类型流程示意图；
图5为本申请一具体实施例的第二动态类型流程示意图；
图6为本申请一具体实施例的静态类型流程示意图。
本申请目的的实现、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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
移动终端可以以各种形式来实施。例如，本申请中描述的移动终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、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。
后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本申请的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图。
本申请实施例移动终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该移动终端可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地，移动终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可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屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度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的应用(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；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，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。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于用户行为的省电控制程序。
在图1所示的移动终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，并执行以下操作：
获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；
获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；
基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
判断所述实时行为数据是否满足预设阈值条件；
若满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为动态类型；和/或，
若不满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为静态类型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用；
在所述第一待使用应用中存在视觉类应用时，将所述第一待使用应用中存在的视觉类应用与不属于所述第一待使用应用的当前后台运行应用共同标记为所述待清理后台应用。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并判断所述第一待使用应用中是否存在导航类应用；
若存在导航类应用，则检测当前后台运行应用；和/或，
若不存在导航类应用，则将所述导航类应用标记为新的所述第一待使用应用，并检测当前后台运行应用。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述静态类型时的第二待使用应用；
检测当前后台运行应用，并将不为所述第二待使用应用的当前后台运行应用标记为所述待清理后台应用。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
根据所述实时操作信息判断用户当前所使用的应用中是否存在视觉类应用；
若存在视觉类应用，则输出应用关闭提示信息，以提示用户在所述动态类型时关闭视觉类应用；和/或，
若不存在视觉类应用，则执行步骤基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
在预设时长内识别用户在移动终端上的用户行为，并记录所述用户行为对应的应用使用数据；
将所述应用使用数据进行监督学习方式的训练，生成所述用户画像模型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于用户行为的省电控制程序，还执行以下操作：
输出后台应用清除请求框和/或后台应用清除语音提示，以提示用户清除所述待清理后台应用。
为了便于理解本申请实施例，下面对本申请的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。
具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。
E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。
EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。
虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本申请不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。
基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本申请各个实施例。
随着通信技术的快速发展，当前移动终端的配置越来越高，各式各样的功能也日渐增多，移动终端的耗电问题也因而成为了用户亟待解决的重要问题。目前移动终端所采用的省电控制方式也不尽相同。例如，通过检测使用者当前是否处于疲倦状态，从而决定是否关闭应用程序，这一方式在检测用户疲倦状态时需要一系列处理过程，且仅仅考虑了单一状态下的省电方法，受众较小，泛化性能不佳；或是依据移动终端的当前位置和时间以及当前运行状态判断当前是否需要进行省电控制，这一方式仅仅依靠经验去判断手机当前状态，忽略了用户的差异性。由此可见，现有的移动终端的省电控制方法均存在着在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。
为解决上述问题，本申请提供一种基于用户行为的省电控制方法，即基于用户行为数据分析用户当前行为，使用大数据分析用户在当前行为模式下对手机的使用习惯和爱好，提出一种依据用户当前行为的智能省电方法，通过对用户的实时行为数据进行分析，确定用户此时的状态类型，使得所确定的状态类型更加符合用户的实际状态；通过使用预设的用户画像模型对用户即将进行的操作进行大数据方式的预测，使得预测结果更加精准，更加贴近用户的实际需求；通过结合实时状态类型与预测的应用使用习惯确定当前待清理的后台应用，使得在各种不同的使用场景中都能准确选择出实际需要清除的后台应用，节省了手机的电量消耗，提升了手机的使用时长，从而解决了现有的移动终端的省电控制方法在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。所述基于用户行为的省电控制方法应用于移动终端。
参照图3，图3为基于用户行为的省电控制方法第一实施例的流程示意图。
本申请第一实施例提供一种基于用户行为的省电控制方法，所述基于用户行为的省电控制方法包括以下步骤：
步骤S10，获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；
在本实施例中，实时行为数据由移动终端上的各类传感器获得，例如振动频率、方向变化数据等。传感器可为光传感器、运动传感器以及其他传感器。实时状态类型为根据用户的实时行为数据分析得出的用户当前状态。对用户的当前状态进行分类的方式可以有多种，例如，以运动传感器所获取到的实时运动数据为判断依据，将用户的行为状态分为动态类型与静态类型；或者结合光传感器与运动传感器所获取到的光强数据与运动数据为判断依据，将用户的行为状态分为日间忙碌状态、日间空闲状态、夜间忙碌状态、夜间空闲状态等。
移动终端在接收到省电控制指令时，通过内置的传感器获取用户此时的实时行为数据，根据传感器所获取到的实时行为数据确定用户此时的实时行为状态。省电控制指令的触发方式可为预先设置时间间隔，待当前时间处于预设时间点时触发；移动终端检测到当前后台运行应用的数目超出预设阈值时自动触发；或是移动终端检测到当前电量低于预设阈值时自动触发等。具体地，一用户携带手机处于通勤回家途中，手机检测到此时的后台运行应用为15个，超出预设最大阈值10个，则获取运动传感器所检测的该用户此时的运动数据。手机判断该运动数据处于步行范围内，则判定用户此时的实时行为状态的类型为动态类型。另外，在实际情况中，还可在获得用户授权后获取当前的地理位置信息，以辅助传感器所获取的实时行为数据，对用户的实时状态类型进行判断。
步骤S20，获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；
在本实施例中，实时操作信息包括用户当前在移动终端上开启应用的应用类型、应用使用时长与应用使用数量等。预设已训练的画像模型为已经用户授权的，采集一段时间内不同行为模式下用户常用的一些应用以及短时间内打开的多个应用(可记为最相关应用)等的行为数据，将此数据采集到的数据运用大数据分析及深度学习技术对当前用户数据进行学习所构建的模型，该模型可根据不断更新的用户反馈信息进行优化更新。移动终端获取用户此时的实时操作信息，将这些实时操作信息发送到服务器，作为输入数据输入进服务器中已训练的用户画像模型，模型的输出数据即为预测该用户的应用使用习惯。具体地，若用户此时开启一文本阅读APP，预设的用户画像模型经预测后判定该用户的应用使用习惯为在阅读文本的同时听音乐以及下载视频。
步骤S30，基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
在本实施例中，待清理后台应用为移动终端判定用户当前使用可能性较小，或用户当前使用该应用时可能具有一定危险性的应用程序。移动终端结合用户此时处于的实时状态类型与模型预测所得的用户此时的应用使用习惯，从当前正在运行的后台应用中选择出待清理的应用。具体地，若手机判定用户此时处于静态类型，且用户此时开启一文本阅读APP，预设的用户画像模型经预测后判定该用户的应用使用习惯为在阅读文本的同时听音乐以及下载视频，手机则确定后台运行应用中的的除去音乐类APP与视频类APP之外的应用为待清理后台应用，并可输出相应的应用关闭提示请求，以向用户确认是否关闭该待清理后台程序。提示请求的形式可为提示框界面或是语音提示等。
在本实施例中，通过获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。通过上述方式，本申请基于用户行为数据分析用户当前行为，使用大数据分析用户在当前行为模式下对手机的使用习惯和爱好，提出一种依据用户当前行为的智能省电方法，通过对用户的实时行为数据进行分析，确定用户此时的状态类型，使得所确定的状态类型更加符合用户的实际状态；通过使用预设的用户画像模型对用户即将进行的操作进行大数据方式的预测，使得预测结果更加精准，更加贴近用户的实际需求；通过结合实时状态类型与预测的应用使用习惯确定当前待清理的后台应用，使得移动终端在各种不同的使用场景中都能准确选择出实际需要清除的后台应用，节省了手机的电量消耗，提升了手机的使用时长，从而解决了现有的移动终端的省电控制方法在多种不同的实际应用场景下的适用性低的技术问题。
进一步地，图中未示的，基于上述图3所示的第一实施例，提出本申请基于用户行为的省电控制方法的第二实施例。在本实施例中，步骤S10包括：
步骤a，判断所述实时行为数据是否满足预设阈值条件；
在本实施例中，预设阈值条件为判断用户的实时行为数据属于静态类型或是动态类型的条件，可针对不同类型的实时行为数据设置不同的阈值。例如，为实时行为数据中的方向变化数据设置第一阈值，为实时行为数据中的振动频率数据设置第二阈值等。且根据实际需要设置满足多个阈值中的一个或多个即可满足预设阈值条件，本实施例不做具体限定。
步骤b，若满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为动态类型；
在本实施例中，动态类型可为用户的走路、骑车、开车、跑步等行为。走路、跑步的运动可由振动频率数据判定，骑车、开车可由速度数据与位置数据判定。若移动终端判定传感器所获取到的实时行为数据满足预设阈值条件，则可判定用户当前的实时状态类型为动态类型。具体地，若预设阈值条件为振动频率数据超出预设阈值a，手机获取到用户当前的振动频率数据大于A，则可判定用户的实时状态类型为动态类型。
步骤c，若不满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为静态类型。
在本实施例中，静态类型可为用户的看视频，看电子书，听音乐，社交，购物等行为。若移动终端判定传感器所获取到的实时行为数据不满足预设阈值条件，则可判定用户当前的实时状态类型为静态类型。具体地，若预设阈值条件为振动频率数据超出预设阈值a，手机获取到用户当前的振动频率数据小于A，则可判定用户的实时状态类型为静态类型。
进一步地，在本实施例中，步骤S30还包括：
步骤d，根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用；
在本实施例中，用户的实时行为类型为动态类型。第一待使用应用为在动态类型下用户画像模型根据用户当前的实时操作信息预测出的，用户在此时使用的可能性较大的应用程序。移动终端根据模型所输出的应用使用习惯确定用户即将使用的第一待使用应用，并检测当前后台所运行的所有应用。
步骤e，在所述第一待使用应用中存在视觉类应用时，将所述第一待使用应用中存在的视觉类应用与不属于所述第一待使用应用的当前后台运行应用共同标记为所述待清理后台应用。
在本实施例中，需要说明的是，依据已有经验，当用户处于动态类型时，在手机上使用与视觉相关的应用比如视频类，电子书类会对用户安全产生一定威胁。因此在动态类行为模式下倾向于清理与视觉相关的应用，以保证用户的安全。故移动终端在检测到第一待使用应用中存在视觉类应用时，将视觉类应用与不为第一待使用应用的后台应用标记为待清理后台应用。在实际情况中，也可直接清除第一待使用应用中的视觉类应用。具体地，若用户在跑步状态下，正在使用一运动类APP，且经用户画像模型预测的第一待使用应用为视频类APP与音乐类APP，则可将视频类APP与后台应用中的非音乐类APP共同标记为待清理后台应用。
进一步地，步骤d包括：
步骤f，根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并判断所述第一待使用应用中是否存在导航类应用；
在本实施例中，考虑到用户在走路、跑步、骑车、开车等动态行为状态下往往可能需要使用导航功能，因此在动态类行为模式下倾向于保留与导航相关的应用。移动终端根据模型所输出的应用使用习惯确定用户即将使用的第一待使用应用，并判断该第一待使用应用中是否包括导航类应用。
步骤g，若存在导航类应用，则检测当前后台运行应用；和/或，
步骤h，若不存在导航类应用，则将所述导航类应用标记为新的所述第一待使用应用，并检测当前后台运行应用。
在本实施例中，若移动终端判定该第一待使用应用中包括导航类应用，则无需额外添加，继续执行步骤检测当前后台运行应用；若移动终端判定该第一待使用应用中不包括导航类应用，则将导航类应用额外添加至该第一待使用应用，不对其进行清除，以便用户在动态行为模式下使用。
进一步地，在本实施例中，步骤S30之前，还包括：
步骤i，根据所述实时操作信息判断用户当前所使用的应用中是否存在视觉类应用；
在本实施例中，为进一步确保用户的安全性，还需对用户在动态模式下使用的应用类型进行检测。移动终端从当前获取到的实时操作信息中获取用户正在使用的应用信息，并判断在动态模式下用户此时正在使用的应用中是否存在视觉类应用。
步骤j，若存在视觉类应用，则输出应用关闭提示信息，以提示用户在所述动态类型时关闭视觉类应用；
在本实施例中，若经移动终端判定用户此时正在使用的应用中存在视觉类应用，则生成对应的应用关闭提示信息，以提示用户此时使用该类型应用的危险系数较高。提示方式可为语音提示、提示框显示提示等。
具体地，如图4所示，若手机检测到当前为行走状态，则判定用户的实时行为类型为动态类型。手机检测到用户当前正在使用的应用为一电子书阅读APP，则判定用户此时正用手机看小说，同时判定使用的是视觉相关应用，可能会对用户带来危险，则提醒用户走路时看收不安全，并提示关闭该视觉类应用。
步骤k，若不存在视觉类应用，则执行步骤基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
在本实施例中，若经移动终端判定用户此时正在使用的应用中不存在视觉类应用，无需进行特别提示，直接执行后续步骤基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
具体地，如图5所示，若手机检测到当前为静跑步态，则判定用户的实时行为类型为动态类型。手机检测到用户当前正在使用的应用为一运动类APP，并非视觉类应用。而将用户的实时操作信息输入已训练的用户画像模型预测得出用户的应用使用习惯为用户跑步时同时听音乐，并在后台下载视频，则手机可判定当前场景下的第一待使用应用为音乐类应用与视频类应用，因视频应用属于视觉类应该，则视频应用与当前后台运行的非音乐应用标记为待清除后台应用，并提醒用户关闭该待清除后台应用。
进一步地，在本实施例中，步骤S30包括：
步骤l，根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述静态类型时的第二待使用应用；
在本实施例中，用户的实时行为类型为静态类型。第二待使用应用为在静态类型下用户画像模型根据用户当前的实时操作信息预测出的，用户在此时使用的可能性较大的应用程序。移动终端根据模型所输出的应用使用习惯确定用户即将使用的第二待使用应用。
步骤m，检测当前后台运行应用，并将不为所述第二待使用应用的当前后台运行应用标记为所述待清理后台应用。
在本实施例中，移动终端对当前运行的所有后台应用进行检测，将不为第二待使用应用的后台应用标记为待清理后台应用。
具体地，如图6所示，若手机检测到当前为静止状态，则判定用户的实时行为类型为静态类型。手机检测到用户当前正在使用的应用为一电子书阅读APP，则判定用户此时正用手机看小说。而将用户的实时操作信息输入已训练的用户画像模型预测得出用户的应用使用习惯为用户看小说时同时喜欢打开音乐，并在后台下载视频，则手机可判定当前场景下的第二待使用应用为音乐类应用与视频类应用，则将当前后台运行的非音乐、视频类的应用标记为待清除后台应用，并提醒用户关闭该待清除后台应用。
在本实施例中，进一步通过将用户的实时状态类型分为动态类型与静态类型，有针对性地对这两种类型制定不同省电控制策略；通过在实时状态类型为动态类型时判断用户的当前使用应用与第一使用应用是否存在视觉类应用，并给出关闭视觉类应用的倾向，提升了用户在动态行为模式下的安全性；通过在实时状态类型为动态类型时保留导航类应用的正常运行，提高了用户日常使用移动终端的便捷性，提升了用户体验；通过在实时状态类型为静态类型时正常保留上述第二待使用应用，使得用户可在相对安全的情况下自由使用各项应用，同时关闭无关应用，节省了移动终端的电量消耗。
进一步地，图中未示的，基于上述图3所示的第一实施例，提出本申请基于用户行为的省电控制方法的第三实施例。在本实施例中，步骤S10之前，还包括：
步骤n，在预设时长内识别用户在移动终端上的用户行为，并记录所述用户行为对应的应用使用数据；
在本实施例中，预设时长可根据实际情况灵活设置。可以理解的是，用户先前已开启用户行为信息采集权限。移动终端通过在预设时长内采集不同行为模式下用户常用的一些应用以及短时间内打开的多个应用(可记为最相关应用)等应用使用数据，将此数据用于分析用户的喜好习惯。
步骤o，将所述应用使用数据进行监督学习方式的训练，生成所述用户画像模型。
服务器将这些应用使用数据作为训练数据集，进行有监督学习方式的训练，即可得到掌握有用户在不同情境下的应用使用习惯的用户画像模型。其中，监督学习的机器学习算法可为支持向量机(SVM，Support Vector Machine)算法，K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法和逻辑回归算法等。具体的模型训练过程，也即是用户画像的获取过程属于本领域的现有技术，在此不做赘述。
进一步地，在本实施例中，步骤S30包括：
步骤p，输出后台应用清除请求框和/或后台应用清除语音提示，以提示用户清除所述待清理后台应用。
在本实施例中，移动终端在确定出当前情境下的待清理后台应用时，生成对应的应用清除请求信息，该请求信息的输出形式可为语音提示与提示框显示提示中的任意一种或结合。
在本实施例中，进一步通过采用监督学习的机器学习方式利用采集到的应用使用数据训练出用户画像模型，提高了对用户在各种不同情境下的应用使用习惯进行预测的精准度；通过输出应用清除的提示信息，以便提示用户尽快关闭相应应用以减少电量消耗。
本申请还提供一种移动终端。
所述移动终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于用户行为的省电控制程序，其中所述基于用户行为的省电控制程序被所述处理器执行时，实现如上所述的基于用户行为的省电控制方法的步骤。
其中，所述基于用户行为的省电控制程序被执行时所实现的方法可参照本申请基于用户行为的省电控制方法的各个实施例，此处不再赘述。
本申请还提供一种计算机可读存储介质。
本申请计算机可读存储介质上存储有基于用户行为的省电控制程序，所述基于用户行为的省电控制程序被处理器执行时实现如上所述的基于用户行为的省电控制方法的步骤。
其中，所述基于用户行为的省电控制程序被执行时所实现的方法可参照本申请基于用户行为的省电控制方法各个实施例，此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如上各种可能的实施方式中所述的方法。
本申请实施例还提供一种芯片，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上各种可能的实施方式中所述的方法。
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，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
需要说明的是，在本文中，采用了诸如S10、S20等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S20后执行S10等，但这些均应在本申请的保护范围之内。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
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，本申请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如上所述的一个存储介质(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)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于用户行为的省电控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型；
获取用户在移动终端上的实时操作信息，并基于预设已训练的用户画像模型与所述实时操作信息，预测用户的应用使用习惯；
基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型的步骤包括：
判断所述实时行为数据是否满足预设阈值条件；
若满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为动态类型；和/或，
若不满足预设阈值条件，则确定所述实时状态类型为静态类型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时状态类型为所述动态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用；
在所述第一待使用应用中存在视觉类应用时，将所述第一待使用应用中存在的视觉类应用与不属于所述第一待使用应用的当前后台运行应用共同标记为所述待清理后台应用。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并检测当前后台运行应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述动态类型时的第一待使用应用，并判断所述第一待使用应用中是否存在导航类应用；
若存在导航类应用，则检测当前后台运行应用；和/或，
若不存在导航类应用，则将所述导航类应用标记为新的所述第一待使用应用，并检测当前后台运行应用。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时状态类型为所述静态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
根据所述应用使用习惯，确定所述实时状态类型为所述静态类型时的第二待使用应用；
检测当前后台运行应用，并将不为所述第二待使用应用的当前后台运行应用标记为所述待清理后台应用。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时状态类型为所述动态类型，
所述基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用的步骤之前，还包括：
根据所述实时操作信息判断用户当前所使用的应用中是否存在视觉类应用；
若存在视觉类应用，则输出应用关闭提示信息，以提示用户在所述动态类型时关闭视觉类应用；和/或，
若不存在视觉类应用，则执行步骤基于所述实时状态类型与应用使用习惯，确定并提示移动终端上的待清理后台应用。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户当前的实时行为数据，并根据所述实时行为数据确定用户的实时状态类型的步骤之前，还包括：
在预设时长内识别用户在移动终端上的用户行为，并记录所述用户行为对应的应用使用数据；
将所述应用使用数据进行监督学习方式的训练，生成所述用户画像模型。
8.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述提示移动终端上的待清理后台应用的步骤包括：
输出后台应用清除请求框和/或后台应用清除语音提示，以提示用户清除所述待清理后台应用。
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基于用户行为的省电控制程序，所述基于用户行为的省电控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于用户行为的省电控制方法的步骤。
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基于用户行为的省电控制程序，所述基于用户行为的省电控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于用户行为的省电控制方法的步骤。
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