CN112099889A - 一种信息显示方法、设备、装置及存储介质 - Google Patents

一种信息显示方法、设备、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种信息显示方法，该方法包括：若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；获取n个第二应用程序的历史信息；基于n个第二应用程序的历史信息，确定每一第二应用程序的优先级顺序；响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息；其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。本申请实施例还公开了一种信息显示设备、装置和存储介质。

Description

一种信息显示方法、设备、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息显示方法、设备、装置及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性和实时性要求，也对技术提出了更高的要求。进一步地，智能移动设备和计算机设备等设备得到了广泛的应用，对人们的工作、学习和娱乐等方面产生了较大的影响，智能移动设备和计算机设备等设备在金融领域也得到的广泛的应用，有效提高了金融行业的各项工作和业务的效率。通过智能移动设备和计算机设备等设备进行相应的操作实现应用窗口的切换时，目前，常用的切换方式有两种：一种方式是在任务栏中显示已打开的各应用窗口，然后用户通过鼠标点选任务栏中显示的窗口从而实现应用窗口的切换；另一种方式是通过快捷键例如Alt键+Tab键或者Command键+Tab键来切换已打开的各应用窗口，即每按压一次快捷键，切换出一个应用窗口，直至切换至需要的应用窗口。
但是，目前常用的两种切换方式只是实现了快捷操作，只能通过用户采用上述快捷操作方式一个一个的进行应用窗口选择，并不能快速查找用户希望使用的应用窗口，导致应用窗口的切换过程比较繁琐，切换效率较低。
申请内容
为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种信息显示方法、设备、装置及存储介质，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。
本申请的技术方案是这样实现的：
第一方面，一种信息显示方法，所述方法包括：
若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除所述第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；
获取n个所述第二应用程序的历史信息；
基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的优先级顺序；
响应所述切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示所述第一应用程序的标识信息，并在所述目标显示界面的第二显示区域内，按照所述优先级顺序显示每一所述第二应用程序的标识信息；其中，所述目标显示界面用于显示第一应用程序和n个所述第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
第二方面，一种信息显示设备，所述设备包括：存储器、处理器和通信总线；其中：
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息显示方法，实现如上述任一项所述的信息显示方法的步骤。
第三方面，一种信息显示装置，所述装置包括：第一确定单元、第一获取单元、第二确定单元和显示单元；其中：
所述第一确定单元，用于若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除所述第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；
所述第一获取单元，用于获取n个所述第二应用程序的历史信息；
所述第二确定单元，用于基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的优先级顺序；
所述显示单元，还用于响应所述切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示所述第一应用程序的标识信息，并在所述目标显示界面的第二显示区域内，按照所述优先级顺序显示每一所述第二应用程序的标识信息；其中，所述目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
第三方面，一种存储介质，所述存储介质上存储有信息显示程序，所述信息显示程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的信息显示方法的步骤。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序；然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，同时按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种信息显示方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种信息显示方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的又一种信息显示方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种目标预测模型的预测示意图；
图5为本申请实施例提供的一种目标显示界面的显示示意图；
图6为本申请实施例提供的再一种信息显示方法的流程示意图；
图7为本申请另一实施例提供的一种信息显示方法的流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；
图9为本申请另一实施例提供的又一种信息显示方法的流程示意图；
图10为本申请另一实施例提供的另一种信息显示方法的流程示意图；
图11为本申请实施例提供的一种信息显示装置的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的一种信息显示设备的结构示意图。
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清楚、完整地描述。
本申请的实施例提供一种信息显示方法，参照图1所示，方法应用于信息显示设备，该方法包括以下步骤：
步骤101、若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序。
其中，n为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，信息显示设备可以是能够用于安装应用程序的设备，例如可以是台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、车载电脑或智能手机等。应用程序可以是一些办公应用程序，尤其是金融领域中常用的办公应用程序，还可以是一些娱乐应用程序等。当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序指的是当前已打开运行的应用程序，第一应用程序为信息显示设备检测到切换信息前，用户操作并显示的应用程序。用于指示切换应用程序的切换信息可以是信息显示设备检测到用户对信息显示设备执行某一特定操作确定得到的，例如可以是信息显示设备检测到用户在输入设备例如键盘中对切换应用程序的快捷键进行了相关操作，或者是信息显示设备检测到输入设备例如鼠标的光标被移动至任务栏处等。
步骤102、获取n个第二应用程序的历史信息。
在本申请实施例中，第二应用程序的历史信息至少包括信息显示设备记录的用户对第二应用程序进行操作的相关信息和第二应用场景的应用场景信息，还可以包括切换至第二应用程序的切换关系和第二应用程序切换至其他应用程序的切换关系。
步骤103、基于n个第二应用程序的历史信息，确定每一第二应用程序的优先级顺序。
在本申请实施例中，对n个第二应用程序的历史信息进行统计分析并打分处理，得到n个第二应用程序对应的分值，然后对n个分值按照预设排序方式进行排序，得到每一第二应用程序的排序序号，并确定每一第二应用程序的排序序号为每一第二应用程序的优先级顺序。
步骤104、响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息。
其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
在本申请实施例中，目标显示界面用于显示当前运行的全部应用程序的界面，以便用户快速进行选择在第一应用程序后需进行切换至的应用程，其中，目标显示界面中显示的当前运行的全部应用程序是按照一定的优先级顺序进行显示的。
信息显示设备响应切换信息，在目标显示界面内显示第一应用程序的标识信息和第二应用程序的标识信息，其中，用户在接收到切换信息前操作的第一应用程序的标识信息显示在目标显示界面的第一显示区域内，对应的n个第二应用程序可以根据确定的优先级顺序在第二显示区域内进行依次排序显示。第一应用程序的标识信息可以是第一应用程序的快捷图标，也可以是将第一应用程序的工作窗口进行缩小处理后得到的缩小窗口，同理，第二应用程序的标识信息与第一应用程序的标识信息保持一致。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序，然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，并按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息显示方法，参照图2所示，方法应用于信息显示设备，该方法包括以下步骤：
步骤201、若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序。
其中，n为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，以信息显示设备检测到的键盘输入的切换应用程序的快捷键、以信息显示设备为计算机设备、计算机设备中当前已打开的应用程序为A、B、C和D为例进行说明，A为用户当前正在操作即当前显示的第一应用程序，用户对计算机设备中运行的应用程序进行相应的操作后，通过键盘输入切换应用程序的快捷键Alt键+Tab键时，计算机设备确定当前显示的第一应用程序为A，n个第二应用程序对应的B、C和D这3个第二应用程序。
步骤202、基于当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史信息，确定每一第二应用程序的第一分值。
其中，第一分值用于表示预测推荐可能度。
在本申请实施例中，信息显示设备对当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史信息进行分析，确定用于表示推荐每一第二应用程序的第一分值。
在本申请其他实施例中，步骤202可以由步骤a11～a15来实现：
步骤a11、获取n个第二应用程序的历史信息。
在本申请实施例中，计算机设备可以从对应的存储区域中获取n个第二应用程序的历史信息。示例性地，计算机设备从计算机设备的存储区域中分别取出B、C和D这3个第二应用程序的历史信息。
步骤a12、获取第一应用程序的当前使用场景信息和用户对第一应用程序的当前操作。
在本申请实施例中，第一应用程序的当前使用场景信息即第一应用程序的使用用途，例如可以是工作、学习、游戏、影视或音乐等，用户对第一应用程序的当前操作例如可以是复制、粘贴、移动鼠标、鼠标点击、打字等操作。示例性地，采集到的第一应用程序的当前使用场景信息例如为学习，用户对第一应用程序的当前操作例如为打字。
步骤a13、从n个历史信息中获取每一第二应用程序的历史使用场景信息。
在本申请实施例中，每一历史信息中均包括对应的第二应用程序的历史使用场景信息。示例性地，计算机设备从第二应用程序B的历史信息中取出第二应用程序B的历史使用场景信息例如工作，从第二应用程序C的历史信息中取出第二应用程序C的历史使用场景信息例如学习，从第二应用程序D的历史信息中取出第二应用程序D的历史使用场景信息例如游戏。
步骤a14、通过已训练的目标预测模型，基于当前使用场景信息、当前操作和每一历史使用场景信息，对从第一应用程序切换至每一第二应用程序的概率进行预测，得到每一第二应用程序的预测概率。
在本申请实施例中，目标预测模型是预先对待训练模型例如可以是用于实现深度学习的神经网络模型进行训练得到的。其中，在目标预测模型中，输入参数为第一应用程序的当前使用场景信息、针对第一应用程序的当前操作和每一第二应用程序的历史使用场景信息，目标预测模型预测后输出结果为对应的每一第二应用程序的预测概率。即通过目标预测模型，预测每一第二应用程序可能是用户在第一应用程序后切换至应用程序的概率值。
示例性地，计算机设备通过已训练的目标预测模型，对第一应用程序A的当前使用场景信息学习、用户对第一应用程序A的当前操作打字和第二应用程序B的历史使用场景信息工作进行预测，得到第二应用程序B可能是第一应用程序A切换至的应用程序的预测概率；计算机设备通过已训练的目标预测模型，对第一应用程序A的当前使用场景信息学习、用户对第一应用程序A的当前操作打字和第二应用程序C的历史使用场景信息工作进行预测，得到第二应用程序C可能是第一应用程序A切换至的应用程序的预测概率；计算机设备通过已训练的目标预测模型，对第一应用程序的当前使用场景信息学习、用户对第一应用程序A的当前操作打字和第二应用程序D的历史使用场景信息工作进行预测，得到第二应用程序D可能是第一应用程序A切换至的应用程序的预测概率。
步骤a15、确定每一第二应用程序的预测概率与第一预设数值的乘积，得到每一第二应用程序的第一分值。
在本申请实施例中，第一预设数值可以是一个经验值，具体可以以分制类型来确定，分制类型例如可以是百分制、十分制和一分制等。例如，采用百分制时，第一预设数值可以是50，对应的第一分值W1可以采用以下公式W1＝x1*50来计算得到，其中，x1为预测概率。
示例性地，假设利用上述公式，计算得到的第二应用程序B的第一分值记为W1B＝20，计算得到的第二应用程序C的第一分值记为W1C＝10，计算得到的第二应用程序D的第一分值记为W1D＝30。
步骤203、基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值。
其中，第二分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻距离第一应用程序最近一次的使用时刻的时间相邻程度，第三分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻之间的时间远近度。
在本申请实施例中，计算机设备对n个历史信息进行分析，从而确定得到每一第二应用程序的第二分值和第三分值。示例性地，确定的第二应用程序B的第二分值记为W2B，计算得到的第二应用程序C的第二分值记为W2C，计算得到的第二应用程序D的第二分值记为W2D；确定的第二应用程序B的第三分值记为W3B，计算得到的第二应用程序C的第三分值记为W3C，计算得到的第二应用程序D的第三分值记为W3D。
步骤204、基于每一第二应用程序的第一分值、第二分值和第三分值，确定每一第二应用程序的第一目标分值。
在本申请实施例中，对每一第二应用程序的第一分值、第二分值和第三分值进行计算，得到每一第二应用程序的第一目标分值。其中，对每一第二应用程序的第一分值、第二分值和第三分值进行计算的计算方法，例如可以是简单求和计算，或者加权求和，或者求平均等。
步骤205、按照预设排序方式对n个第二应用程序的第一目标分值进行排序，得到每一第二应用程序的优先级顺序。
在本申请实施例中，计算机设备按照预设排序方式例如从大到小的排序方式对n个第二应用程序的第一目标分值进行排序，得到n个第二应用程序的第一目标分值的排序顺序，并将每一第二应用程序的排序序号作为对应的优先级顺序。
步骤206、响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息。
其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
在本申请实施例中，计算机设备响应切换信息，显示目标显示界面，并在目标显示界面的第一显示区域内显示第一应用程序的标识信息，例如是第一应用程序的快捷图标，在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序对n个第二应用程序的标识信息进行排序显示。例如，n个第二应用程序的标识信息均在目标显示界面的第二显示区域内进行显示，其中，n个第二应用程序的显示位置是根据每一第二应用程序的优先级顺序来确定的，即优先级越高的应用程序，显示位置越靠前；或者n个第二应用程序的标识信息在目标显示界面的第二显示区域内依次按照每一第二应用程序的优先级顺序的进行显示，即在第二显示区域内每次显示至少一个应用程序，例如每一显示一个应用程序时，显示一个第二应用程序3秒后，按照优先级顺序显示下一个第二应用程序。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序；然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，并按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。进一步地，每一第二应用程序的优先级顺序是从三个不同的方面进行综合考虑确定得到的，能够更加符合用户使用习惯，实现了个性化智能推荐。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息显示方法，参照图3所示，方法应用于信息显示设备，在本申请实施例中，采用了人工智能(Artificial Intelligence，AI)机器学习方法对应用程序的分值进行预测，以便进行后续排序，该方法包括以下步骤：
步骤301、若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序。
其中，n为大于或等于1的整数。
步骤302、获取n个第二应用程序的历史信息。
步骤303、获取第一应用程序的当前使用场景信息和用户对第一应用程序的当前操作。
步骤304、从n个历史信息中获取每一第二应用程序的历史使用场景信息。
步骤305、通过已训练的目标预测模型，基于当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史使用场景信息，对从第一应用程序切换至每一第二应用程序的概率进行预测，得到每一第二应用程序的预测概率。
在本申请实施例中，通过目标预测模型进行预测的原理图可以如图4所示，将输入对象E输入至目标预测模型F，目标预测模型F对输入对象进行预测，输出对应的第二应用程序的预测概率G。其中，输出对象E至少包括当前使用场景信息、当前操作和每一历史使用场景信息。
步骤306、确定每一第二应用程序的预测概率与第一预设数值的乘积，得到每一第二应用程序的第一分值。
步骤307、从n个历史信息中获取n个第二应用程序的使用时刻。
在本申请实施例中，计算机设备在每一第二应用程序打开使用时，均会记录其被打开的时刻，从而得到该第二应用程序的使用时刻，例如记录的第一应用程序A的打开时刻为9:30。示例性地，假设第二应用程序B的使用时刻为今天9:00，第二应用程序C的使用时刻为今天8:40，第二应用程序D的使用时刻为9:05。需说明的是，第二应用程序D的使用时刻与第一应用程序A打开的时刻较近，也能说明第一应用程序A是从第二应用程序D切换过来的。
步骤308、基于n个第二应用程序的使用时刻按照时间由近及远的关系，对n个第二应用程序进行排序，得到目标排列顺序。
在本申请实施例中，对n个第二应用程序按照使用时间由近及远的关系，进行排序，得到目标排列顺序为D、B和C。
步骤309、基于目标排列顺序，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值。
在本申请实施例中，计算机设备根据目标排列顺序，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值。
在本申请其他实施例中，步骤309可以由步骤b11～b13来实现：
步骤b11、从目标排列顺序中，确定排序为第一的第二应用程序的第二分值为第二预设数值，确定除排序第一的第二应用程序以外的每一第二应用程序的第二分值为零。
在本申请实施例中，第二预设数值为预先设置的经验值，与第一预设数值对应的分制类型保持一致，例如第一预设数值为百分制时，对应的第二预设数值可以是50。将目标排列顺序中排序为第一的第二应用程序的第二分值确定为第二预设数值，对应的，其他第二应用程序的第二分值均设置为0。示例性地，目标排列顺序为D、B和C中，第二应用程序D的第二分值W2D＝50，第二应用程序B的第二分值W2B＝0，第二应用程序C的第二分值W2C＝0。
步骤b12、从目标排列顺序中获取每一第二应用程序的排序序号。
步骤b13、将第三预设数值与每一第二应用程序的排序序号之间的比值，确定为每一第二应用程序的第三分值。
在本申请实施例中，第三预设数值为预先设置的经验值，与第一预设数值对应的分制类型保持一致，例如第一预设数值为百分制时，第三预设数值可以是99，对应的每一应用程序的第三分值W3可以采用以下公式W3＝99/x2来计算得到，其中，x2为每一第二应用程序的排序序号。示例性地，第二应用程序D的第三分值W3D＝99/1＝99，第二应用程序B的第三分值W3B＝99/2＝49.5，第二应用程序C的第三分值W3C＝99/3＝33。
步骤310、确定每一第二应用程序的第一分值、第二分值与第三分值的累加值，得到每一第二应用程序的第一目标分值。
在本申请实施例中，每一第二应用程序的第一目标分值W可以用以下公式W＝W1+W2+W3来计算得到。示例性地，第二应用程序B的第一目标分值WB＝W1B+W2B+W3B＝20+0+49.5＝69.5，第二应用程序C的第一目标分值WC＝W1C+W2C+W3C＝10+0+33＝43，第二应用程序D的第一目标分值WD＝W1D+W2D+W3D＝30+50+99＝179。
步骤311、按照预设排序方式对n个第二应用程序的第一目标分值进行排序，得到每一第二应用程序的优先级顺序。
在本申请实施例中，按照从大到小的预设排序方式对第二应用程序B、C和D的第一目标分值进行排序，得到对应的排序顺序为D、B和C，由此，可以确定第二应用程序D的优先级顺序为第一，第二应用程序B的优先级顺序为第二，第二应用程序C的优先级顺序为第三。
步骤312、响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息。
其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
在本申请实施例中，计算机设备响应切换信息，对第一应用程序和n个第二应用程序的标识信息进行渲染排序处理，实现在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息。参照图5所示为响应切换信息后，在目标显示界面上显示的A、B、C和D的目标显示界面示意图，还以提现出各应用程序在目标显示界面上显示的优先顺序，其中，第一应用程序A显示在第一显示区域H中，第二应用程序B、C和D按照确定的排序顺序依次显示在第二显示区域I之后。需说明的是，图5仅示例说明，在一些应用场景中，第一级排序中除显示第一应用程序A外，还可以显示优先级靠前的第二应用程序，每一级中显示的应用程序的数量可以根据实际打开的应用程序的数量自动调整，以便显示全部打开的应用程序。
基于前述实施例，信息显示设备执行步骤305之前，参照图6所示，信息显示设备还用于执行步骤313～316：
步骤313、获取预设数量的关于用户行为的特征样本信息。
其中，特征样本信息至少包括：包括切换前的应用程序和切换后的应用程序的切换关系、应用程序切换方式、切换关系对应的应用场景信息、用户针对切换前的应用程序的操作信息。
在本申请实施例中，特征样本信息可以存储在信息显示设备对应的存储区域中，例如可以是信息显示设备的本地存储区域，也可以是信息显示设备可以访问的共享存储区域。特征样本信息可以存储在数据库中，可以按照采用列表的形式进行存储。在一些应用场景中，特征样本信息除上述信息外，还可以包括其他一些用户特征，例如还可以包括用户性别、年龄和职业等信息。
步骤314、从预设数量的特征样本信息中获取第一数量的特征样本信息，对待训练模型进行训练，得到待验证模型。
在本申请实施例中，第一数量可以是指预设数量中一定比例的特征样本信息。待训练模型可以是卷积神经网络模型，具体例如可以是inceptionV4或mobilenet等神经网络模型算法。示例性地，预设数量的特征样本信息可以是指计算机设备中存储的全部样本信息，第一数量可以为预设数量的90％，即计算机设备将90％的特征样本信息作为模型训练数据，来对预先设定的卷积神经网络模型进行模型训练，得到待验证模型。
步骤315、从预设数量的特征样本信息中获取第二数量的特征样本信息验证待验证模型。
其中，第二数量的特征样本信息是预设数量的特征样本信息除第一数量的特征样本信息外的样本信息。
在本申请实施例中，第二数量＝预设数量-第一数量，即第一数量和第二数量的和值为预设数量。示例性地，计算机设备将剩余的10％的特征样本信息即除上述模型训练数据外的样本信息作为验证数据，对待验证模型进行验证处理。
步骤316、若待验证模型验证通过，确定目标预测模型为待验证模型。
在本申请实施例中，在采用第二数量的特征样本信息对待验证模型进行验证时，只要待验证模型的验证结果的准确率满足一定比例，即可认定验证通过。
需说明的是，步骤313～316可以在步骤305之前的任意一个步骤之前执行，或者，步骤313～316也可以是一个独立的实施例，即信息显示设备预先执行步骤313～316，得到目标预测模型，以便在需要使用目标预测模型可以直接使用。
基于前述实施例，信息显示设备执行步骤312之后，参照图7所示，信息显示设备还用于执行步骤317～320：
步骤317、接收用户对目标显示界面的选择操作。
在本申请实施例中，信息显示设备显示目标显示界面后，信息显示设备接收用户对信息显示设备显示的目标显示界面的选择操作，例如可以是用户对鼠标的控制操作，或者是用户采用快捷键对目标显示界面中的显示内容的控制操作。
步骤318、响应选择操作，确定选择对象。
在本申请实施例中，选择对象指的是用户基于选择操作选择的应用程序。需说明的是，用户选择的应用程序可以是目标显示界面中显示的应用程序，即用户选择的是一个已打开的应用程序；但在一些应用程序中，选择对象可以是除目标显示界面中显示的应用程序外的应用程序，即当前未打开运行的应用程序。
步骤319、获取第一应用程序的应用场景，记录选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景。
步骤320、对选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景进行格式化处理，得到特征样本信息，并存储特征样本信息。
在本申请实施例中，格式化处理可以是将选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景等这些信息进行统一处理的一种方式，例如可以是统一数据格式，和/或对采集到的信息中的无效数据进行剔除，和/或对统一数据格式后的上述信息按照一定信息格式制作成一条数据，例如按照“选择操作-第一应用程序-选择对象-应用场景”的数据格式进行数据制作。这样，能够不断的增加模型训练的样本，以便对目标预测模型进行不断的模型改正，进行增量强化学习，使模型逐步学习用户个性化使用习惯，变得更加智能，更加符合用户使用习惯。需说明的是，记录第一应用程序和选择对象，这样即记录了前后切换关系，即从第一应用程序切换至选择对象的切换关系。
基于前述实施例，本申请实施例提供一种实现上述信息显示方法的信息显示设备的应用场景，其中，如图8所示，信息显示设备包括以下模块：智能AI权重模块J1、历史窗口权重处理模块J2、全局权重计算模块J3、操作历史记录模块J4、工作窗口渲染排序模块J5和显示模块J6，信息显示设备检测到的用户对目标显示界面的选择操作K1和信息显示设备检测到的用户输入的切换应用程序的切换信息K2，其中：
在信息显示设备接收到用户发送的切换信息后，智能AI权重模块J1、历史窗口权重处理模块J2和全局权重计算模块J3开始工作，确定每一第二应用程序的优先级顺序，用户的选择操作对显示模块中显示的目标显示界面进行操作，选择切换至的应用程序，同时操作历史记录模块会对选择操作进行相应的记录；其中：
智能AI权重模块包括目标预测模型，实现原理如图4所示，用于基于当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史使用场景信息进行预测，得到每一第二应用程序的预测概率AI score，第一权重系数的计算规则：第一权重系数W1＝50*AI score，第一权重系数即上述第一分值。其中：
智能AI权重模块中得到目标预测模型的训练方案包括：收集工作站各种工作场景下当前工作场景、用户操作和窗口切换操作记录数据，即用户行为特征获取，对数据进行合理标注，进行数据清理和数据集整理；定义神经网络的前向算法，这里采用现成的神经网络模型，如inceptionV4或mobilenet等；然后用标注整理的数据进行模型训练。
其中，关于用户行为的特征样本信息获取的获取方式可以包括以下两种：a)工作站埋点获取工作站使用操作数据；b)用户加入体验者计划，上报使用数据。用户行为的特征样本信息的核心数据特征至少包括：当前使用窗口，上一次使用窗口，窗口切换方式，用户使用场景例如工作、学习、游戏、影视、音乐等，用户操作例如复制粘贴、移动鼠标、鼠标点击、打字等，和其他工作窗口。进一步地，关于用户行为的特征样本信息还可以包括其他一些用户特征数据，例如：用户性别，年龄，职业等。
对获取到的用户行为特征数据进行数据清理和数据整理的过程包括：对采集到的用户行为特征数据，进行格式化特征数据，进行数据进行规整和整理，从而得到关于用户行为的特征样本信息。其中，对获取到的用户行为特征数据进行数据清理和数据整理的过程还包括准备用于进行模型验证的验证数据。
对数据进行合理标注，即针对用户行为，以上次使用窗口为参照，对同一条采点数据的当前使用窗口打标1和其他工作窗口打标0，即确定窗口切换关系。
模型训练的过程包括：根据获取的关于用户行为的特征样本信息，获取其中90％的特征样本信息作为模型训练数据，剩余10％的特征样本信息作为验证数据，从而实现对特征样本信息中的工作窗口进行二分类处理，来实现对卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks，CNN)算法进行模型训练。
历史窗口权重处理模块，用于确定用户历史使用的窗口顺序，即前述目标排列顺序，按照确定的窗口顺序对窗口进行权重计算。其中：
第二权重系数的权重计算规则：第二权重系数W2＝50*First，其中，First是一个bool值，上次使用的窗口的First＝true即为1，否则First＝False即为0，上次使用的窗口即上述的当前使用的第一应用程序前使用的第二应用程序。W2权重代表用户最近使用的窗口，一般在用户习惯中，最近使用的工作窗口是大概率被再次使用。用户总是在高频使用的窗口间进行切换。所以通过50*First方式进行权重提升。需说明的是，第二权重系数即前述第二分值。
第三权重系数的权重计算规则：第三权重系数W2＝99/Hn，其中，Hn是历史窗口队列的深度。历史窗口队列的深度为前述目标排列顺序，即用户进行窗口切换时，程序会按照用户使用每一窗口的时间对窗口队列深度进行排序，当前使用窗口前使用的工作窗口排在第一位，该当前使用窗口前使用的工作窗口的前一使用窗口排在第二位，窗口队列深度以次类推。W2权重代表的是工作窗口被历史使用的权重，在使用习惯上，越久使用的窗口，越不容易不容易被再次使用。所以这里，采用跟窗口队列深度成反比例函数方式来计算W2权重值。需说明的是，第三权重系数即上述第三分值。
综合权重处理模块，用于将智能AI权重模块和历史窗口权重处理模块的权重进行计算，然后对用户使用过的运行窗口进行权重打标。其中：
综合权重计算规则：综合权重系数W＝W1+W2+W3，即W权重是三类权重因子计算总和，通过三个维度权重来整体实现窗口优先级加权排序，根据权重因子的重要程度进行加权分级排序展示。综合权重即上述第一目标分值。其中，W权重兼顾到三个层面权重因素：1、智能AI权重模块，根据AI模型根据用户使用场景进行窗口权重打分；2、用户上次使用的工作窗口，此权重占比最高；3、历史使用窗口，根据窗口队列深度，权重反比例递减。
在综合权重系数中，上次使用的工作窗口，权重的优先级最高W2＝50*First；历史使用的工作窗口，权重按指数级递减W3＝99/Hn；智能AI权重模块推荐获取的权重，W1＝50*AI score。
工作窗口渲染排序模块，用于针对综合权重系数，对用户使用场景下工作窗口分组分级排序，然后进行渲染展示。即实现上述在目标显示界面中显示第一应用程序和n个第二应用程序的过程。分组分级排序的方案还可以是：(1)第一级即前述第一显示区域内，显示当前窗口；(2)第二级和后续级别，则是以计算得到的综合权重系数进行排序显示，即在第二显示区域内显示。渲染后的工作窗口的显示具体可以参照图5。
用户操作记录模块，用于记录用户操作记录，比对用户对当前窗口切换至窗口和本申请推荐的窗口是否一致，如果结果一致将操作结果记录到历史记录，如果不一致，将对应的工作场景、历史环境和用户操作进行记录，导入智能AI权重模块，进行增量强化学习，使模型逐步学习用户个性化使用习惯，变得更加智能，更加符合用户使用习惯。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序，然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，并按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。进一步地，每一第二应用程序的优先级顺序是从三个不同的方面进行综合考虑确定得到的，能够更加符合用户使用习惯，实现了个性化智能推荐，并采用AI中的深度学习人工智能模型根据用户历史操作，继续自我训练不断进行自我优化，有效提高人工智能模型的预测结果符合用户行为习惯。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息显示方法，参照图9所示，方法应用于信息显示设备，在本申请实施例中，直接通过n个第二应用程序的历史信息来进行打分排序，确定每一第二应用程序的优先级顺序，该方法包括以下步骤：
步骤401、若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序。
其中，n为大于或等于1的整数。
步骤402、获取n个第二应用程序的历史信息。
步骤403、基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值。
其中，第二分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻距离第一应用程序最近一次的使用时刻的时间相邻程度，第三分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻之间的时间远近度。
在本申请实施例中，步骤403具体可以由步骤c11～c13来实现：
步骤c11、从n个历史信息中获取n个第二应用程序的使用时刻。
步骤c12、基于n个第二应用程序的使用时刻按照时间由近及远的关系，对n个第二应用程序进行排序，得到目标排列顺序。
步骤c13、基于目标排列顺序，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值。
在本申请其他实施例中，步骤c13具体可以由步骤来实现：
步骤c131、从目标排列顺序中，确定排序为第一的第二应用程序的第二分值为第二预设数值，确定除排序第一的第二应用程序以外的每一第二应用程序的第二分值为零。
步骤c132、从目标排列顺序中获取每一第二应用程序的排序序号。
步骤c133、将第三预设数值与每一第二应用程序的排序序号之间的比值，确定为每一第二应用程序的第三分值。
步骤404、确定每一第二应用程序的第二分值与第三分值的累加值，得到每一第二应用程序的第二目标分值。
步骤405、按照预设排序方式对n个第二应用程序的第二目标分值进行排序，得到每一第二应用程序的优先级顺序。
步骤406、响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息。
其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
在本申请其他实施例中，信息显示设备执行步骤406之后，参照图10所示，信息显示设备还用于执行步骤407～410：
步骤407、接收用户对目标显示界面的选择操作。
步骤408、响应选择操作，确定选择对象。
步骤409、获取第一应用程序的应用场景，记录选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景。
步骤410、对选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景进行格式化处理，得到特征样本信息，并存储特征样本信息。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序，然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，并按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。进一步地，根据用户历史操作信息确定每一第二应用程序的优先级顺序，能够更加符合用户使用习惯，实现了个性化智能推荐。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息显示装置，参照图11所示，该信息显示装置5可以包括：第一确定单元51、第一获取单元52、第二确定单元53和显示单元54，其中：
第一确定单元51，用于若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；
第一获取单元52，用于获取n个第二应用程序的历史信息；
第二确定单元53，用于基于n个第二应用程序的历史信息，确定每一第二应用程序的优先级顺序；
显示单元54，用于响应切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示第一应用程序的标识信息，并在目标显示界面的第二显示区域内，按照优先级顺序显示每一第二应用程序的标识信息；其中，目标显示界面用于显示第一应用程序和n个第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
在本申请其他实施例中，第二确定单元包括：获取模块、第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块和排序模块；其中：
获取模块，用于获取第一应用程序的当前使用场景信息和用户对第一应用程序的当前操作；
第一确定模块，用于基于当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史信息，确定每一第二应用程序的第一分值；其中，第一分值用于表示预测推荐可能度；
第二确定模块，用于基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值；其中，第二分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻距离第一应用程序最近一次的使用时刻的时间相邻程度，第三分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻之间的时间远近度；
第三确定模块，用于基于每一第二应用程序的第一分值、第二分值和第三分值，确定每一第二应用程序的第一目标分值；
显示模块，用于按照预设排序方式对n个第二应用程序的第一目标分值进行排序，得到每一第二应用程序的优先级顺序。
在本申请其他实施例中，第一确定模块具体用于实现以下步骤：
从n个历史信息中获取每一第二应用程序的历史使用场景信息；通过已训练的目标预测模型，基于当前使用场景信息、当前操作和每一第二应用程序的历史使用场景信息，对从第一应用程序切换至每一第二应用程序的概率进行预测，得到每一第二应用程序的预测概率；确定每一第二应用程序的预测概率与第一预设数值的乘积，得到每一第二应用程序的第一分值；
在本申请其他实施例中，第二确定模块用于实现步骤基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第二分值时，具体可以通过以下步骤来实现：
从n个历史信息中获取n个第二应用程序的使用时刻；基于n个第二应用程序的使用时刻按照时间由近及远的关系，对n个第二应用程序进行排序，得到目标排列顺序；从目标排列顺序中，设置排序为第一的第二应用程序的第二分值为第二预设数值，设置除排序第一的第二应用程序以外的每一第二应用程序的第二分值为零。
在本申请其他实施例中，第二确定模块用于实现步骤基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第三分值时，具体可以通过以下步骤来实现：
从n个历史信息中获取n个第二应用程序的使用时刻；基于n个第二应用程序的使用时刻按照时间由近及远的关系，对n个第二应用程序进行排序，得到目标排列顺序；从目标排列顺序中获取每一第二应用程序的排序序号；将第三预设数值与每一第二应用程序的排序序号之间的比值，确定为每一第二应用程序的第三分值。
在本申请其他实施例中，在第二确定单元之前，信息显示装置还包括：第二获取单元55和模型训练单元56；其中：
第二获取单元，用于获取预设数量的关于用户行为的特征样本信息；其中，特征样本信息至少包括：包括切换前的应用程序和切换后的应用程序的切换关系、应用程序切换方式、切换关系对应的应用场景信息、用户针对切换前的应用程序的操作信息；
模型训练单元，用于从预设数量的特征样本信息中获取第一数量的特征样本信息，对待训练模型进行训练，得到待验证模型；
模型训练单元，还用于从预设数量的特征样本信息中获取第二数量的特征样本信息验证待验证模型；其中，第二数量的特征样本信息是预设数量的特征样本信息除第一数量的特征样本信息外的样本信息；
模型训练单元，还用于若待验证模型验证通过，确定目标预测模型为待验证模型。
在本申请其他实施例中，第二确定单元包括：第二确定模块、第三确定模块和排序模块；其中：
第二确定模块，用于基于n个历史信息，确定每一第二应用程序的第二分值和第三分值；其中，第二分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻距离第一应用程序最近一次的使用时刻的时间相邻程度，第三分值用于表示每一第二应用程序最近一次的使用时刻之间的时间远近度；
第三确定模块，用于确定每一第二应用程序的第二分值与第三分值的累加值，得到每一第二应用程序的第二目标分值；
排序模块，用于按照预设排序方式对n个第二应用程序的第二目标分值进行排序，得到每一第二应用程序的优先级顺序。
在本申请其他实施例中，显示单元之后，信息显示装置还包括：接收单元57、处理单元58和存储单元59；其中：
接收单元57，用于接收用户对目标显示界面的选择操作；
处理单元58，用于响应选择操作，确定选择对象；
处理单元58，还用于获取第一应用程序的应用场景，记录选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景；
存储单元59，用于对选择操作、第一应用程序、选择对象和应用场景进行格式化处理，得到特征样本信息，并存储特征样本信息。
需要说明的是，本申请实施例各单元和模块之间的相互交互过程，可以参照图1～3、6～7和9～10中的实施例中的说明，此处不再赘述。
本申请实施例中，在检测到用于指示切换应用程序的切换信息时，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的第二应用程序；然后根据第二应用程序的历史信息，确定第二应用程序的优先级顺序后，在目标显示界面显示第一应用程序的标识信息，并按照确定的优先级顺序显示第二应用程序的标识信息，以便用户对目标显示界面上按照优先级顺序推荐的应用程序进行快速选择操作，解决了目前应用窗口切换的过程比较繁琐的问题，简化了应用窗口切换的过程，有效提高了应用窗口切换的效率。进一步地，每一第二应用程序的优先级顺序是从三个不同的方面进行综合考虑确定得到的，能够更加符合用户使用习惯，实现了个性化智能推荐，并采用AI中的深度学习人工智能模型根据用户历史操作，继续自我训练不断进行自我优化，有效提高人工智能模型的预测结果符合用户行为习惯。或根据用户历史操作信息确定每一第二应用程序的优先级顺序，能够更加符合用户使用习惯，实现了个性化智能推荐。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息显示设备，参照图12所示，该信息显示设备6可以包括：处理器61、存储器62和通信总线63，其中：
存储器62，用于存储可执行指令；
通信总线63，用于实现处理器61和存储器62之间的通信连接；
处理器61，用于执行存储器62中存储的信息显示程序，以实现如图1～3、6～7和9～10对应的实施例提供的信息显示方法实现过程，此处不再赘述。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质，简称为存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如图1～3、6～7和9～10对应的实施例提供的信息显示方法实现过程，此处不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种信息显示方法，其特征在于，所述方法包括：
若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除所述第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；
获取n个所述第二应用程序的历史信息；
基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的优先级顺序；
响应所述切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示所述第一应用程序的标识信息，并在所述目标显示界面的第二显示区域内，按照所述优先级顺序显示每一所述第二应用程序的标识信息；其中，所述目标显示界面用于显示所述第一应用程序和n个所述第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序优先级顺序，包括：
获取所述第一应用程序的当前使用场景信息和用户对所述第一应用程序的当前操作；
基于所述当前使用场景信息、所述当前操作和每一所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的第一分值；其中，所述第一分值用于表示预测推荐可能度；
基于n个所述历史信息，确定每一所述第二应用程序的第二分值和第三分值；其中，所述第二分值用于表示每一所述第二应用程序最近一次的使用时刻距离所述第一应用程序最近一次的使用时刻的时间相邻程度，所述第三分值用于表示每一所述第二应用程序最近一次的使用时刻之间的时间远近度；
基于每一所述第二应用程序的第一分值、第二分值和第三分值，确定每一所述第二应用程序的第一目标分值；
按照预设排序方式对n个所述第二应用程序的第一目标分值进行排序，得到每一所述第二应用程序的优先级顺序。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前使用场景信息、所述当前操作和每一所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的第一分值，包括：
从n个所述历史信息中获取每一所述第二应用程序的历史使用场景信息；
通过已训练的目标预测模型，基于所述当前使用场景信息、所述当前操作和每一所述所述第二应用程序的历史使用场景信息，对从所述第一应用程序切换至每一所述第二应用程序的概率进行预测，得到每一所述第二应用程序的预测概率；
确定每一所述第二应用程序的预测概率与第一预设数值的乘积，得到每一所述第二应用程序的第一分值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述历史信息，确定每一所述第二应用程序的第二分值，包括：
从n个所述历史信息中获取n个所述第二应用程序的使用时刻；
基于n个所述第二应用程序的使用时刻按照时间由近及远的关系，对n个所述第二应用程序进行排序，得到目标排列顺序；
从所述目标排列顺序中，确定排序为第一的第二应用程序的所述第二分值为第二预设数值，确定除排序第一的第二应用程序以外的每一第二应用程序的所述第二分值为零。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述历史信息，确定每一所述第二应用程序的第三分值，包括：
从所述目标排列顺序中获取每一所述第二应用程序的排序序号；
将第三预设数值与每一所述第二应用程序的排序序号之间的比值，确定为每一所述第二应用程序的所述第三分值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序优先级顺序，包括：
基于n个所述历史信息，确定每一所述第二应用程序的第二分值和第三分值；
确定每一所述第二应用程序的第二分值与第三分值的累加值，得到每一所述第二应用程序的第二目标分值；
按照预设排序方式对n个所述第二应用程序的第二目标分值进行排序，得到每一所述第二应用程序的优先级顺序。
7.根据权利要求1至4、6任一所述的方法，其特征在于，所述响应所述切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示所述第一应用程序的标识信息，并在所述目标显示界面的第二显示区域内，按照所述优先级顺序显示对应的所述第二应用程序的标识信息之后，所述方法还包括：
接收用户对所述目标显示界面的选择操作；
响应所述选择操作，确定选择对象；
获取所述第一应用程序的应用场景，记录所述选择操作、所述第一应用程序、所述选择对象和所述应用场景；
对所述选择操作、所述第一应用程序、所述选择对象和所述应用场景进行格式化处理，得到特征样本信息，并存储所述特征样本信息。
8.一种信息显示设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器和通信总线；其中：
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息显示方法，实现如权利要求1至7中任一项所述的信息显示方法的步骤。
9.一种信息显示装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定单元、第一获取单元、第二确定单元和显示单元；其中：
所述第一确定单元，用于若检测到用于指示切换应用程序的切换信息，确定当前显示的第一应用程序和当前运行的除所述第一应用程序外的n个第二应用程序；其中，n为大于或等于1的整数；
所述第一获取单元，用于获取n个所述第二应用程序的历史信息；
所述第二确定单元，用于基于n个所述第二应用程序的历史信息，确定每一所述第二应用程序的优先级顺序；
所述显示单元，还用于响应所述切换信息，在目标显示界面的第一显示区域内，显示所述第一应用程序的标识信息，并在所述目标显示界面的第二显示区域内，按照所述优先级顺序显示每一所述第二应用程序的标识信息；其中，所述目标显示界面用于显示第一应用程序和n个所述第二应用程序，以使用户快速选择将要切换至的应用程序。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有信息显示程序，所述信息显示程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的信息显示方法的步骤。
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