CN114489835A - 一种移动应用性能体验度量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种移动应用性能体验度量方法及系统，启动终端机；获取终端机运行参数，并将运行参数进行解析储存；根据预设运算模型，将获取的终端机运行参数与预设阈值进行比对；本发明可以对终端机的App启动时间、页面加载时间、应用准备时间、视图填充时间、交互准备时间、首屏时间、正常交互时间、满屏次数、可用操作次数、操作耗时信息、执行耗时信息、流畅操作占比和慢操作占比等参数进行验证度量，验证后输出验证结果供验证人员参考使用。如果出现不满足要求的参数，可以及时调整，使终端机满足用户需求，提高终端机的性能和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及终端设备性能验证技术领域，尤其涉及一种移动应用性能体验度量方法及系统。
背景技术
当前终端机已经在许多行业，许多领域进行广泛应用。终端机可以涉及手机，平板电脑，数据处理机等等，可以根据生产生活需要配置相应的程序，满足生产生活需求，为人们提高生产效率，提升生活质量。
为了能使终端机实现相应的功能，终端机内部安装了多种应用程序APP，来满足终端机的使用功能要求。但在使用终端机时，会存在应用程序运行过程卡顿，运行不流畅，或者无法正常启动，降低用户的使用体验，而且造成终端机无法正常运行。当下无法对终端机应用程序运行稳定性以及运行性能进行度量。
发明内容
本发明提供一种移动应用性能体验度量方法，方法可以对终端机的应用性能进行度量，监测出终端机应用程序的问题，并提供给用户进行参考使用。
方法包括：启动终端机；
获取终端机运行参数，并将运行参数进行解析储存；
根据预设运算模型，将获取的终端机运行参数与预设阈值进行比对；
如获取的运行参数超出预设阈值，则进行报警提示。
进一步需要说明的是，启动预设次数的终端机App；
记录每次启动终端机App的启动时间；
计算终端机App的启动时间，启动时间＝总启动时间/总启动次数；
对启动时间进行储存，并判断启动时间是否满足预设要求；
通过如下方式计算终端机App初始化时间；
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()结束到Application.onCreate()结束；
终端机为iOS系统时：main函数启动时间到applicationDelegate；
对初始化时间进行储存，并对初始化时间进行验证，输出验证结果。
进一步需要说明的是，通过如下方式计算页面加载时间：
终端机为Android系统时：MainActivity onCreate到onResume，Application.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
终端机为iOS系统时：FirstVC.loadView()开始到FirstVC.viewDidAppear()结束；
通过如下方式计算应用准备时间：
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()开始到结束；在Android启动体验分析的单样本详情数据中展示；
将页面加载时间和应用准备时间进行储存，并分别判断页面加载时间和应用准备时间是否满足预设要求。
进一步需要说明的是，通过如下方式计算视图填充时间；
Application.onCreate()结束到MainActivity.onCreate()结束；
通过如下方式计算交互准备时间；
MainActivity.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
记录并储存页面打开至内容展现完毕的时间，定义为首屏时间；
记录并储存页面打开至用户可以正常交互时间；
对计算视图填充时间、交互准备时间、首屏时间以及正常交互时间进行验证，并输出验证结果信息。
进一步需要说明的是，终端机页面打开后，检测满屏占比信息；
打开并关闭多次页面，检测每次满屏占比信息；
计算满屏次数，并对满屏次数进行验证，输出验证结果。
进一步需要说明的是，设置操作执行页面的总次数；
对执行页面机芯操作，通过下述方式计算可用操作次数；
可用操作次数＝总操作次数－失败操作次数－崩溃操作次数
通过下述方式计算可用性；
可用性＝可用操作次数/总操作次数；
分别对可用操作次数和可用性进行验证，输出验证结果。
进一步需要说明的是，配置所属页面信息；
获取对所属页面信息的操作耗时信息；
获取操作过程中入口函数的执行耗时信息；
通过下述方式计算流畅操作占比；
计算公式：流畅操作占比＝流畅操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算慢操作占比(％)；
计算公式：慢操作占比＝慢操作次数/总操作次数
慢操作为操作耗时超过设定阈值的操作；
分别对操作耗时信息、执行耗时信息、流畅操作占比和慢操作占比进行验证，输出验证结果。
进一步需要说明的是，通过下述方式计算卡顿占比；卡顿占比为阻塞耗时超过设定阈值的操作；
卡顿操作占比＝卡顿操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算崩溃操作占比；崩溃操作占比为操作过程中应用出现崩溃或闪退的操作；
崩溃操作占比＝崩溃操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算失败操作占比；失败操作占比为操作过程中请求错误率达到100％的操作；
失败操作占比＝失败操作次数/总操作次数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
进一步需要说明的是，方法还包括：对终端机的异常运行进行分析；
异常分析中的应用软件启动次数是根据SDK的初始化次数统计，包含冷启动次数和热启动次数；
获取应用软件启动过程中，发生崩溃的次数；
再通过下述方式计算崩溃率；崩溃率是在选定时间段内，应用软件崩溃率随时间变化情况；
计算公式：崩溃率＝崩溃次数/启动次数；
通过下述方式计算卡顿率，卡顿率是在选定时间段内，应用的卡顿率随时间变化情况；
其中，在选定时间段内，获取处于活跃状态的设备数，并获取发生崩溃的设备数；
调取发生卡顿的次数；
计算卡顿率：卡顿率＝卡顿用户数/活跃用户数；
在选定时间段内，获取发生错误的次数；
计算在选定时间段内，应用的错误率随时间变化情况，即为错误率；
错误率计算公式为：错误率＝错误用户数/活跃用户数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
本发明还提供一种终端机，包括：指令获取模块、指令执行模块、性能体验度量模块以及显示模块；
指令获取模块用于获取用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
指令执行模块用于执行用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
性能体验度量模块用于对终端机运行过程中的参数进行验证，并通过显示模块输出验证结果。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统中可以对终端机的App启动时间、页面加载时间、应用准备时间、视图填充时间、交互准备时间、首屏时间、正常交互时间、满屏次数、可用操作次数、操作耗时信息、执行耗时信息、流畅操作占比和慢操作占比等参数进行验证度量，验证后输出验证结果供验证人员参考使用。如果出现不满足要求的参数，可以及时调整，使终端机满足用户需求，提高终端机的性能和稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为移动应用性能体验度量方法流程图；
图2为移动应用性能体验度量系统示意图。
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做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。
本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统的附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
在本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统中应用到终端机中，终端机可以包括无线通信单元、音频/视频(A/V)输入单元、用户输入单元、感测单元、输出单元、存储器、接口单元、控制器和电源单元等等。但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。将在下面详细描述移动终端的元件。
具体来讲，如图1所示，S101、启动终端机；
终端机可以是智能电视、VR(VirtualReality，虚拟现实)/AR(AugmentedReality，增强现实)头盔显示器、或者其上安装有即时通讯、应用程序(application，APP)等的移动终端例如智能手机、平板电脑等，用户可以通过该智能电视、VR/AR头盔显示器或者该导航、即时通讯、APP进行操作。
S102、获取终端机运行参数，并将运行参数进行解析储存；
终端机可以根据用户需要运行相应的软件程序，以满足用户使用需要。
S103、根据预设运算模型，将获取的终端机运行参数与预设阈值进行比对；
S104、如获取的运行参数超出预设阈值，则进行报警提示。
这里可以是对终端机运行过程的验证，也就是对终端机运行的应用性能体验度量。
作为本发明提供的一种实施例，本发明可以测试终端机App的启动时间。终端机中可以配置Android系统，或iOS系统。
具体的讲，启动预设次数终端机App；
记录每次启动终端机App的启动时间；
计算终端机App的启动时间，启动时间＝总启动时间/总启动次数；
对启动时间进行储存，并判断启动时间是否满足预设要求；
通过如下方式计算终端机App初始化时间；
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()结束到Application.onCreate()结束；
终端机为iOS系统时：main函数启动时间(SDK启动时间)到FirstVC.viewDidAppear()结束。
对初始化时间进行储存，并对初始化时间进行验证，输出验证结果。
本发明相当于是对初始化时间进行验证，用户可以预设设置初始化时间的预设时间阈值，如果初始化时间满足预设时间阈值，则说明终端机的初始化时间符合要求。本发明还涉及冷启动，App安装后的第一次启动，属于冷启动。可以对冷启动时间进行验证。
进一步的讲，通过如下方式计算页面加载时间：
终端机为Android系统时：MainActivity onCreate到onResume，Application.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
终端机为iOS系统时：FirstVC.loadView()开始到FirstVC.viewDidAppear()结束；
通过如下方式计算应用准备时间：
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()开始到结束；在Android启动体验分析的单样本详情数据中展示；
将页面加载时间和应用准备时间进行储存，并分别判断页面加载时间和应用准备时间是否满足预设要求。
本发明涉及的方法中，还可以对终端机的页面加载时间进行验证，具体的讲，通过如下方式计算页面加载时间：
终端机为Android系统时：MainActivity onCreate到onResume，Application.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
终端机为iOS系统时：FirstVC.loadView()开始到FirstVC.viewDidAppear()结束；
通过如下方式计算应用准备时间：
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()开始到结束；在Android启动体验分析的单样本详情数据中展示；
将页面加载时间和应用准备时间进行储存，并分别判断页面加载时间和应用准备时间是否满足预设要求。
本发明的方法还可以通过如下方式计算视图填充时间；
Application.onCreate()结束到MainActivity.onCreate()结束；
通过如下方式计算交互准备时间；
MainActivity.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
记录并储存页面打开至内容展现完毕的时间，定义为首屏时间；
记录并储存页面打开至用户可以正常交互时间；
对计算视图填充时间、交互准备时间、首屏时间以及正常交互时间进行验证，并输出验证结果信息。
本发明还可以通过如下方式计算视图填充时间；
Application.onCreate()结束到MainActivity.onCreate()结束；
通过如下方式计算交互准备时间；
MainActivity.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
记录并储存页面打开至内容展现完毕的时间，定义为首屏时间；
记录并储存页面打开至用户可以正常交互时间；交互时间超过既定阈值的页面用以衡量当前页面展现内容是否流畅，默认阈值1000ms，可满足验证条件。
对计算视图填充时间、交互准备时间、首屏时间以及正常交互时间进行验证，并输出验证结果信息。
终端机页面打开后，检测满屏占比信息；
打开并关闭多次页面，检测每次满屏占比信息；
计算满屏次数，并对满屏次数进行验证，输出验证结果。
展现时间超过既定阈值的页面用以衡量当前页面交互过程是否完整，默认阈值3000ms，可满足验证条件。
本发明涉及的方法中，还可以设置操作执行页面的总次数；
对执行页面机芯操作，通过下述方式计算可用操作次数；
可用操作次数＝总操作次数－失败操作次数－崩溃操作次数
通过下述方式计算可用性；
可用性＝可用操作次数/总操作次数；
分别对可用操作次数和可用性进行验证，输出验证结果。
配置所属页面信息；操作所属页面名称，Android为：Activity或Fragment名称；iOS为：VC的名称。
获取对所属页面信息的操作耗时信息；
获取操作过程中入口函数的执行耗时信息；阻塞过程中用户无法进行任何操作。操作耗时未达到设定阈值的操作，默认阈值3S，可满足验证条件。
通过下述方式计算流畅操作占比；
计算公式：流畅操作占比＝流畅操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算慢操作占比(％)；
计算公式：慢操作占比＝慢操作次数/总操作次数
慢操作为操作耗时超过设定阈值的操作；
分别对操作耗时信息、执行耗时信息、流畅操作占比和慢操作占比进行验证，输出验证结果。
通过下述方式计算卡顿占比；卡顿时长默认阈值3S。
卡顿占比为阻塞耗时超过设定阈值的操作；
卡顿操作占比＝卡顿操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算崩溃操作占比；崩溃操作占比为操作过程中应用出现崩溃或闪退的操作；
崩溃操作占比＝崩溃操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算失败操作占比；失败操作占比为操作过程中请求错误率达到100％的操作；操作过程中发出了三个请求，若三个请求都发生了错误，则此次操作为错误操作。
失败操作占比＝失败操作次数/总操作次数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
作为本发明提供的一种实施例，方法还包括：对终端机的异常运行进行分析；
异常分析中的应用软件启动次数是根据SDK的初始化次数统计，包含冷启动次数和热启动次数；
获取应用软件启动过程中，发生崩溃的次数；
再通过下述方式计算崩溃率；崩溃率是在选定时间段内，应用软件崩溃率随时间变化情况；
计算公式：崩溃率＝崩溃次数/启动次数；
通过下述方式计算卡顿率，卡顿率是在选定时间段内，应用的卡顿率随时间变化情况；
其中，在选定时间段内，获取处于活跃状态的设备数，并获取发生崩溃的设备数；
调取发生卡顿的次数；
计算卡顿率：卡顿率＝卡顿用户数/活跃用户数；
在选定时间段内，获取发生错误的次数；
计算在选定时间段内，应用的错误率随时间变化情况，即为错误率；
错误率计算公式为：错误率＝错误用户数/活跃用户数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
基于上述方法本发明还提供一种终端机，如图2所示，包括：指令获取模块、指令执行模块、性能体验度量模块以及显示模块；
指令获取模块用于获取用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
指令执行模块用于执行用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
性能体验度量模块用于对终端机运行过程中的参数进行验证，并通过显示模块输出验证结果。
本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统是结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明提供的移动应用性能体验度量方法及系统的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种移动应用性能体验度量方法，其特征在于，方法包括：
启动终端机；
获取终端机运行参数，并将运行参数进行解析储存；
根据预设运算模型，将获取的终端机运行参数与预设阈值进行比对；
如获取的运行参数超出预设阈值，则进行报警提示。
2.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
启动预设次数的终端机App；
记录每次启动终端机App的启动时间；
计算终端机App的启动时间，启动时间＝总启动时间/总启动次数；
对启动时间进行储存，并判断启动时间是否满足预设要求；
通过如下方式计算终端机App初始化时间；
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()结束到Application.onCreate()结束；
终端机为iOS系统时：main函数启动时间到applicationDelegate；
对初始化时间进行储存，并对初始化时间进行验证，输出验证结果。
3.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
通过如下方式计算页面加载时间：
终端机为Android系统时：MainActivity onCreate到onResume，Application.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
终端机为iOS系统时：FirstVC.loadView()开始到FirstVC.viewDidAppear()结束；
通过如下方式计算应用准备时间：
终端机为Android系统时：Application.attachbaseContext()开始到结束；在Android启动体验分析的单样本详情数据中展示；
将页面加载时间和应用准备时间进行储存，并分别判断页面加载时间和应用准备时间是否满足预设要求。
4.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
通过如下方式计算视图填充时间；
Application.onCreate()结束到MainActivity.onCreate()结束；
通过如下方式计算交互准备时间；
MainActivity.onCreate()结束到MainActivity.onResume()结束；
记录并储存页面打开至内容展现完毕的时间，定义为首屏时间；
记录并储存页面打开至用户可以正常交互时间；
对计算视图填充时间、交互准备时间、首屏时间以及正常交互时间进行验证，并输出验证结果信息。
5.根据权利要求4所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
终端机页面打开后，检测满屏占比信息；
打开并关闭多次页面，检测每次满屏占比信息；
计算满屏次数，并对满屏次数进行验证，输出验证结果。
6.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
设置操作执行页面的总次数；
对执行页面机芯操作，通过下述方式计算可用操作次数；
可用操作次数＝总操作次数－失败操作次数－崩溃操作次数
通过下述方式计算可用性；
可用性＝可用操作次数/总操作次数；
分别对可用操作次数和可用性进行验证，输出验证结果。
7.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
配置所属页面信息；
获取对所属页面信息的操作耗时信息；
获取操作过程中入口函数的执行耗时信息；
通过下述方式计算流畅操作占比；
计算公式：流畅操作占比＝流畅操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算慢操作占比(％)；
计算公式：慢操作占比＝慢操作次数/总操作次数
慢操作为操作耗时超过设定阈值的操作；
分别对操作耗时信息、执行耗时信息、流畅操作占比和慢操作占比进行验证，输出验证结果。
8.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
通过下述方式计算卡顿占比；卡顿占比为阻塞耗时超过设定阈值的操作；
卡顿操作占比＝卡顿操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算崩溃操作占比；崩溃操作占比为操作过程中应用出现崩溃或闪退的操作；
崩溃操作占比＝崩溃操作次数/总操作次数；
通过下述方式计算失败操作占比；失败操作占比为操作过程中请求错误率达到100％的操作；
失败操作占比＝失败操作次数/总操作次数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
9.根据权利要求1所述的移动应用性能体验度量方法，其特征在于，
方法还包括：对终端机的异常运行进行分析；
异常分析中的应用软件启动次数是根据SDK的初始化次数统计，包含冷启动次数和热启动次数；
获取应用软件启动过程中，发生崩溃的次数；
再通过下述方式计算崩溃率；崩溃率是在选定时间段内，应用软件崩溃率随时间变化情况；
计算公式：崩溃率＝崩溃次数/启动次数；
通过下述方式计算卡顿率，卡顿率是在选定时间段内，应用的卡顿率随时间变化情况；
其中，在选定时间段内，获取处于活跃状态的设备数，并获取发生崩溃的设备数；
调取发生卡顿的次数；
计算卡顿率：卡顿率＝卡顿用户数/活跃用户数；
在选定时间段内，获取发生错误的次数；
计算在选定时间段内，应用的错误率随时间变化情况，即为错误率；
错误率计算公式为：错误率＝错误用户数/活跃用户数；
分别对卡顿操作占比、崩溃操作占比和失败操作占比进行验证，输出验证结果。
10.一种终端机，其特征在于，包括：指令获取模块、指令执行模块、性能体验度量模块以及显示模块；
指令获取模块用于获取用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
指令执行模块用于执行用户输入的性能体验度量参数以及对终端机的控制指令；
性能体验度量模块用于对终端机运行过程中的参数进行验证，并通过显示模块输出验证结果。
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| CN202210014250.5A Pending CN114489835A (zh) | 2022-01-06 | 2022-01-06 | 一种移动应用性能体验度量方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114489835A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115756245A (zh) * | 2022-11-16 | 2023-03-07 | 周正秀 | 一种基于大数据的智能交互管理系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110659185A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-07 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于真实用户感知的移动app用户体验监测方法 |
| CN110888780A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-17 | 泰康保险集团股份有限公司 | 应用监控方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113672458A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-19 | 北京基调网络股份有限公司 | 一种应用程序的监测方法、电子设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-01-06 CN CN202210014250.5A patent/CN114489835A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN110659185A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-07 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于真实用户感知的移动app用户体验监测方法 |
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