CN115309664A - 一种软件问题跟踪方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种软件问题跟踪方法和系统,涉及数据处理领域,用于解决现有的软件管理方法无法对计算机和智能终端中的应用软件进行主动检测及主动处理,仍然需要用户自行处理应用软件,其处理过程繁琐,智能化程度不高的问题;该软件问题跟踪系统包括终端监测模块、问题跟踪平台、软件监测模块、软件分析模块以及软件调节模块;该软件问题跟踪方法利用终端监测模块对终端进行监测,便于后续过程对其中的软件进行监测,利用软件监测模块实现了对每个软件的在线监测,并对在线监测所监测出存在问题的软件进行下载更新和卸载处理,实现了智能化自动处理过程,从而保证了软件以及终端处于良好的运行状态,提高用户体验感,延长终端使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种软件问题跟踪方法和系统。
背景技术
随着计算机和智能终端的普及,应用软件的开发规模日益扩大,软件的功能要求日趋丰富,适用于智能终端的各种应用软件的不断衍生,给社会智能化发展带来了极大的推动力。应用APP等软件程序可以为用户提供所需的处理功能,例如计算功能、联网功能、通信功能、数据查询功能等。并且,随着应用软件程序的不断完善,其功能也越来越趋于智能化。
但是,用户在使用计算机和智能终端的过程中,计算机和智能终端会逐渐安装过多的软件,随着时间累计,软件所占空间越大,而且软件本身可能存在未知的问题,会导致计算机和智能终端逐渐卡顿甚至损坏。
申请号为CN201210465785.0的专利公开了一种用于管理软件的方法和装置,该装置包括检测模块,适于定期检测用户终端内安装软件最近一次使用时间;判断模块,适于依次判断各安装软件最近一次使用时间与当前检测时间的时间间隔是否大于预先设定的提醒阈值,当存在某软件对应的时间间隔大于提醒阈值时,触发提示模块;提示模块,适于构造并展示提示窗体,提示用户对窗体内展示的时间间隔大于提醒阈值的各软件进行卸载或删除;卸载/删除检测模块,适于检测用户是否点击提醒窗体内的卸载/删除控件,若是,进入卸载/删除界面,直接对相应软件进行卸载/删除。本发明可以通过“不常用软件”管理功能,有效帮助用户卸载掉其不需要的软件,释放占用的宝贵资源,极大提升终端性能,但仍然存在以下不足之处:无法对计算机和智能终端中的应用软件进行主动检测及主动处理,仍然需要用户自行处理应用软件,其处理过程繁琐,智能化程度不高。
发明内容
为了克服上述的技术问题,本发明的目的在于提供一种软件问题跟踪方法和系统:通过终端监测模块采集终端的软件占据值和内存占据值,并根据软件占据值和内存占据值获得跟踪值,利用软件监测模块对终端中的软件进行在线监测,采集其问题参数和卸装系数,解决了现有的软件管理方法无法对计算机和智能终端中的应用软件进行主动检测及主动处理,仍然需要用户自行处理应用软件,其处理过程繁琐,智能化程度不高的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种软件问题跟踪系统,包括:
终端监测模块,用于采集终端的软件占据值RZ和内存占据值NZ,并根据软件占据值RZ和内存占据值NZ获得跟踪值GZ,将跟踪值GZ发送至问题跟踪平台;
问题跟踪平台,用于根据跟踪值GZ生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
软件监测模块,用于采集软件的问题参数,并将问题参数发送至软件分析模块,还用于采集软件的卸装参数,并根据卸装参数获得卸装系数XZ,根据卸装系数XZ获得预卸软件,并将预卸软件发送至软件调节模块,其中,问题参数包括问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC,卸装参数包括更新时间GS、点次值DC和运时值YS;
软件分析模块,用于根据问题参数获得调节值TJ,根据调节值TJ获得选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
软件调节模块,用于对接收到的选中软件进行下载更新,还用于对接收到的预卸软件进行卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
作为本发明进一步的方案:所述终端监测模块获得跟踪值GZ的具体过程如下:
采集终端上安装的软件的数量以及软件所占据容量,并将两者的乘积标记为软件占据值RZ;
采集终端的内存的已用容量以及终端的内存的总容量,并将两者之比标记为内存占据值NZ;
将跟踪值GZ发送至问题跟踪平台。
作为本发明进一步的方案:所述软件监测模块采集软件的问题参数的具体过程如下:
接收到软件监测指令后采集软件单位时间内软件出现闪退的次数、不能打开的次数以及打开后无法运行的次数,并获得三者之和,得到问题次数WC,其中闪退表示软件打开后立即退出软件,不能打开表示点击软件后软件未运行,打开后无法运行表示软件打开后处于空白页或者软件打开后无法进行下一步操作;
采集点击软件的时刻以及软件作出反应的时刻,获得两者的时间差并将其标记为反应时间FY;
将反应时间FY与预设反应时间FYy进行比较:
若反应时间FY>预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为卡顿时间,同时卡顿次数KC加一;
若反应时间FY≤预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为正常时间,同时正常次数ZC加一;
获取单位时间内所有卡顿时间之和,获得卡顿总时KS,获取单位时间内所有正常时间之和,获得正常总时ZS,获取单位时间内卡顿次数KC和正常次数ZC;
将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC发送至软件分析模块。
作为本发明进一步的方案:所述软件监测模块采集软件的卸装参数的具体过程如下:
采集单位时间内软件的更新时刻与当前时刻,获取两者时间差并将其标记为更新时间GS,若未进行过更新则令安装时刻为更新时刻;
采集单位时间内软件的点击总次数和运行总时长,并将其标记为点次值DC和运时值YS;
将更新时间GS、点次值DC和运时值YS代入公式得到卸装系
数XZ,其中d1、d2、d3分别为更新时间GS、点次值DC和运时值YS的预设比例系数,且d1+d2+d3
=1,取d1=0.29,d2=0.36,d3=35;
将卸装系数XZ与卸装阈值XZy进行比较:
若卸装系数XZ<卸装阈值XZy,则将卸装系数XZ所对应的软件标记为预卸软件;
将预卸软件发送至软件调节模块。
作为本发明进一步的方案:所述软件分析模块获得调节值TJ的具体过程如下:
将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC代入公式得到调节值TJ,其中Q1、Q2、Q3、Q4、Q5分别
为问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC的预设比例因子,且Q1
>Q2>Q4>Q3>Q5>1.214;
将调节值TJ与调节阈值TJy进行比较:
若调节值TJ>调节阈值TJy,则将调节值TJ所对应的软件标记为预选软件;
将预选软件按照调节值TJ从大到小的顺序进行排序;
将位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块。
作为本发明进一步的方案:一种软件问题跟踪方法,包括以下步骤:
步骤一:终端监测模块采集终端上安装的软件的数量以及软件所占据容量,并将两者的乘积标记为软件占据值RZ;
步骤二:终端监测模块采集终端的内存的已用容量以及终端的内存的总容量,并将两者之比标记为内存占据值NZ;
步骤四:终端监测模块将跟踪值GZ发送至问题跟踪平台;
步骤五:问题跟踪平台接收到跟踪值GZ后将其与跟踪阈值GZy进行比较:
若跟踪值GZ>跟踪阈值GZy,则生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
步骤六:软件监测模块接收到软件监测指令后采集软件单位时间内软件出现闪退的次数、不能打开的次数以及打开后无法运行的次数,并获得三者之和,得到问题次数WC,其中闪退表示软件打开后立即退出软件,不能打开表示点击软件后软件未运行,打开后无法运行表示软件打开后处于空白页或者软件打开后无法进行下一步操作;
步骤七:软件监测模块采集点击软件的时刻以及软件作出反应的时刻,获得两者的时间差并将其标记为反应时间FY;
步骤八:软件监测模块将反应时间FY与预设反应时间FYy进行比较:
若反应时间FY>预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为卡顿时间,同时卡顿次数KC加一;
若反应时间FY≤预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为正常时间,同时正常次数ZC加一;
步骤九:软件监测模块获取单位时间内所有卡顿时间之和,获得卡顿总时KS,获取单位时间内所有正常时间之和,获得正常总时ZS,获取单位时间内卡顿次数KC和正常次数ZC;
步骤十:软件监测模块将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC发送至软件分析模块;
步骤十一:软件分析模块将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和
正常次数ZC代入公式得到调节值TJ,其中
Q1、Q2、Q3、Q4、Q5分别为问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC的
预设比例因子,且Q1>Q2>Q4>Q3>Q5>1.214;
步骤十二:软件分析模块将调节值TJ与调节阈值TJy进行比较:
若调节值TJ>调节阈值TJy,则将调节值TJ所对应的软件标记为预选软件;
步骤十三:软件分析模块将预选软件按照调节值TJ从大到小的顺序进行排序;
步骤十四:软件分析模块将位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十五:软件调节模块接收到选中软件后对其进行下载更新,若预选软件为最新版本,则进行重新下载安装;
步骤十六:软件调节模块将选中软件下载更新完成后生成完成指令,并将完成指令发送至软件分析模块;
步骤十七:软件分析模块接收到完成指令后删除选中软件,重新排序,并将重新排序后位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十八:软件调节模块将所有选中软件下载更新完成后生成卸装指令,并将卸装指令发送至软件监测模块;
步骤十九:软件监测模块采集单位时间内软件的更新时刻与当前时刻,获取两者时间差并将其标记为更新时间GS,若未进行过更新则令安装时刻为更新时刻;
步骤二十:软件监测模块采集单位时间内软件的点击总次数和运行总时长,并将其标记为点次值DC和运时值YS;
步骤二十一:软件监测模块将更新时间GS、点次值DC和运时值YS代入公式得到卸装系数XZ,其中d1、d2、d3分别为更新时间GS、点次值DC和运
时值YS的预设比例系数,且d1+d2+d3=1,取d1=0.29,d2=0.36,d3=35;
步骤二十二:软件监测模块将卸装系数XZ与卸装阈值XZy进行比较:
若卸装系数XZ<卸装阈值XZy,则将卸装系数XZ所对应的软件标记为预卸软件;
步骤二十三:软件监测模块将预卸软件发送至软件调节模块;
步骤二十四:软件调节模块接收到预卸软件后将其卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
本发明的有益效果:
本发明的一种软件问题跟踪方法和系统,通过终端监测模块采集终端的软件占据值和内存占据值,并根据软件占据值和内存占据值获得跟踪值,跟踪值用于衡量终端存在问题且需要对其问题进行跟踪的程度,且跟踪值越大越需要对问题进行跟踪,利用软件监测模块对终端中的软件进行在线监测,采集其问题参数和卸装系数,其中问题参数用于衡量软每个软件存在问题的程度,问题参数越大表示相对应的软件存在越严重的问题,卸装系数用于衡量软每个软件需要卸装的程度,问题参数越小表示相对应的软件越需要被卸装;该软件问题跟踪方法利用终端监测模块对终端进行监测,便于后续过程对其中的软件进行监测,利用软件监测模块实现了对每个软件的在线监测,并对在线监测所监测出存在问题的软件进行下载更新和卸载处理,实现了智能化自动处理过程,从而保证了软件以及终端处于良好的运行状态,提高用户体验感,延长终端使用寿命。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明中一种软件问题跟踪系统的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
请参阅图1所示,本实施例为一种软件问题跟踪系统,包括:
终端监测模块,用于采集终端的软件占据值RZ和内存占据值NZ,并根据软件占据值RZ和内存占据值NZ获得跟踪值GZ,将跟踪值GZ发送至问题跟踪平台;
问题跟踪平台,用于根据跟踪值GZ生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
软件监测模块,用于采集软件的问题参数,并将问题参数发送至软件分析模块,还用于采集软件的卸装参数,并根据卸装参数获得卸装系数XZ,根据卸装系数XZ获得预卸软件,并将预卸软件发送至软件调节模块,其中,问题参数包括问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC,卸装参数包括更新时间GS、点次值DC和运时值YS;
软件分析模块,用于根据问题参数获得调节值TJ,根据调节值TJ获得选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
软件调节模块,用于对接收到的选中软件进行下载更新,还用于对接收到的预卸软件进行卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
实施例2:
请参阅图1所示,本实施例为一种软件问题跟踪方法,包括以下步骤:
步骤一:终端监测模块采集终端上安装的软件的数量以及软件所占据容量,并将两者的乘积标记为软件占据值RZ;
步骤二:终端监测模块采集终端的内存的已用容量以及终端的内存的总容量,并将两者之比标记为内存占据值NZ;
步骤四:终端监测模块将跟踪值GZ发送至问题跟踪平台;
步骤五:问题跟踪平台接收到跟踪值GZ后将其与跟踪阈值GZy进行比较:
若跟踪值GZ>跟踪阈值GZy,则生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
步骤六:软件监测模块接收到软件监测指令后采集软件单位时间内软件出现闪退的次数、不能打开的次数以及打开后无法运行的次数,并获得三者之和,得到问题次数WC,其中闪退表示软件打开后立即退出软件,不能打开表示点击软件后软件未运行,打开后无法运行表示软件打开后处于空白页或者软件打开后无法进行下一步操作;
步骤七:软件监测模块采集点击软件的时刻以及软件作出反应的时刻,获得两者的时间差并将其标记为反应时间FY;
步骤八:软件监测模块将反应时间FY与预设反应时间FYy进行比较:
若反应时间FY>预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为卡顿时间,同时卡顿次数KC加一;
若反应时间FY≤预设反应时间FYy,则将反应时间FY标记为正常时间,同时正常次数ZC加一;
步骤九:软件监测模块获取单位时间内所有卡顿时间之和,获得卡顿总时KS,获取单位时间内所有正常时间之和,获得正常总时ZS,获取单位时间内卡顿次数KC和正常次数ZC;
步骤十:软件监测模块将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC发送至软件分析模块;
步骤十一:软件分析模块将问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和
正常次数ZC代入公式得到调节值TJ,其中
Q1、Q2、Q3、Q4、Q5分别为问题次数WC、卡顿总时KS、正常总时ZS、卡顿次数KC和正常次数ZC的
预设比例因子,且Q1>Q2>Q4>Q3>Q5>1.214;
步骤十二:软件分析模块将调节值TJ与调节阈值TJy进行比较:
若调节值TJ>调节阈值TJy,则将调节值TJ所对应的软件标记为预选软件;
步骤十三:软件分析模块将预选软件按照调节值TJ从大到小的顺序进行排序;
步骤十四:软件分析模块将位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十五:软件调节模块接收到选中软件后对其进行下载更新,若预选软件为最新版本,则进行重新下载安装;
步骤十六:软件调节模块将选中软件下载更新完成后生成完成指令,并将完成指令发送至软件分析模块;
步骤十七:软件分析模块接收到完成指令后删除选中软件,重新排序,并将重新排序后位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十八:软件调节模块将所有选中软件下载更新完成后生成卸装指令,并将卸装指令发送至软件监测模块;
步骤十九:软件监测模块采集单位时间内软件的更新时刻与当前时刻,获取两者时间差并将其标记为更新时间GS,若未进行过更新则令安装时刻为更新时刻;
步骤二十:软件监测模块采集单位时间内软件的点击总次数和运行总时长,并将其标记为点次值DC和运时值YS;
步骤二十一:软件监测模块将更新时间GS、点次值DC和运时值YS代入公式得到卸装系数XZ,其中d1、d2、d3分别为更新时间GS、点次值DC和运
时值YS的预设比例系数,且d1+d2+d3=1,取d1=0.29,d2=0.36,d3=35;
步骤二十二:软件监测模块将卸装系数XZ与卸装阈值XZy进行比较:
若卸装系数XZ<卸装阈值XZy,则将卸装系数XZ所对应的软件标记为预卸软件;
步骤二十三:软件监测模块将预卸软件发送至软件调节模块;
步骤二十四:软件调节模块接收到预卸软件后将其卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种软件问题跟踪系统,其特征在于,包括:
终端监测模块,用于采集终端的软件占据值和内存占据值,并根据软件占据值和内存占据值获得跟踪值,将跟踪值发送至问题跟踪平台;
问题跟踪平台,用于根据跟踪值生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
软件监测模块,用于采集软件的问题参数,并将问题参数发送至软件分析模块,还用于采集软件的卸装参数,并根据卸装参数获得卸装系数,根据卸装系数获得预卸软件,并将预卸软件发送至软件调节模块;
软件分析模块,用于根据问题参数获得调节值,根据调节值获得选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
软件调节模块,用于对接收到的选中软件进行下载更新,还用于对接收到的预卸软件进行卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
2.根据权利要求1所述的一种软件问题跟踪系统,其特征在于,所述终端监测模块获得跟踪值的具体过程如下:
采集终端上安装的软件的数量以及软件所占据容量,并将两者的乘积标记为软件占据值;
采集终端的内存的已用容量以及终端的内存的总容量,并将两者之比标记为内存占据值;
将软件占据值、内存占据值经过分析得到跟踪值;
将跟踪值发送至问题跟踪平台。
3.根据权利要求1所述的一种软件问题跟踪系统,其特征在于,所述软件监测模块采集软件的问题参数的具体过程如下:
接收到软件监测指令后采集软件单位时间内软件出现闪退的次数、不能打开的次数以及打开后无法运行的次数,并获得三者之和,得到问题次数;
采集点击软件的时刻以及软件作出反应的时刻,获得两者的时间差并将其标记为反应时间;
将反应时间与预设反应时间进行比较:
若反应时间>预设反应时间,则将反应时间标记为卡顿时间,同时卡顿次数加一;
若反应时间≤预设反应时间,则将反应时间标记为正常时间,同时正常次数加一;
获取单位时间内所有卡顿时间之和,获得卡顿总时,获取单位时间内所有正常时间之和,获得正常总时,获取单位时间内卡顿次数和正常次数;
将问题次数、卡顿总时、正常总时、卡顿次数和正常次数发送至软件分析模块。
4.根据权利要求1所述的一种软件问题跟踪系统,其特征在于,所述软件监测模块采集软件的卸装参数的具体过程如下:
采集单位时间内软件的更新时刻与当前时刻,获取两者时间差并将其标记为更新时间,若未进行过更新则令安装时刻为更新时刻;
采集单位时间内软件的点击总次数和运行总时长,并将其标记为点次值和运时值;
将更新时间、点次值和运时值经过分析得到卸装系数;
将卸装系数与卸装阈值进行比较:
若卸装系数<卸装阈值,则将卸装系数所对应的软件标记为预卸软件;
将预卸软件发送至软件调节模块。
5.根据权利要求1所述的一种软件问题跟踪系统,其特征在于,所述软件分析模块获得调节值的具体过程如下:
将问题次数、卡顿总时、正常总时、卡顿次数和正常次数经过分析得到调节值;
将调节值与调节阈值进行比较:
若调节值>调节阈值,则将调节值所对应的软件标记为预选软件;
将预选软件按照调节值从大到小的顺序进行排序;
将位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块。
6.一种软件问题跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:终端监测模块采集终端上安装的软件的数量以及软件所占据容量,并将两者的乘积标记为软件占据值;
步骤二:终端监测模块采集终端的内存的已用容量以及终端的内存的总容量,并将两者之比标记为内存占据值;
步骤三:终端监测模块将软件占据值、内存占据值经过分析得到跟踪值;
步骤四:终端监测模块将跟踪值发送至问题跟踪平台;
步骤五:问题跟踪平台接收到跟踪值后将其与跟踪阈值进行比较:
若跟踪值>跟踪阈值,则生成软件监测指令,并将软件监测指令发送至软件监测模块;
步骤六:软件监测模块接收到软件监测指令后采集软件单位时间内软件出现闪退的次数、不能打开的次数以及打开后无法运行的次数,并获得三者之和,得到问题次数;
步骤七:软件监测模块采集点击软件的时刻以及软件作出反应的时刻,获得两者的时间差并将其标记为反应时间;
步骤八:软件监测模块将反应时间与预设反应时间进行比较:
若反应时间>预设反应时间,则将反应时间标记为卡顿时间,同时卡顿次数加一;
若反应时间≤预设反应时间,则将反应时间标记为正常时间,同时正常次数加一;
步骤九:软件监测模块获取单位时间内所有卡顿时间之和,获得卡顿总时,获取单位时间内所有正常时间之和,获得正常总时,获取单位时间内卡顿次数和正常次数;
步骤十:软件监测模块将问题次数、卡顿总时、正常总时、卡顿次数和正常次数发送至软件分析模块;
步骤十一:软件分析模块将问题次数、卡顿总时、正常总时、卡顿次数和正常次数经过分析得到调节值;
步骤十二:软件分析模块将调节值与调节阈值进行比较:
若调节值>调节阈值,则将调节值所对应的软件标记为预选软件;
步骤十三:软件分析模块将预选软件按照调节值从大到小的顺序进行排序;
步骤十四:软件分析模块将位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十五:软件调节模块接收到选中软件后对其进行下载更新,若预选软件为最新版本,则进行重新下载安装;
步骤十六:软件调节模块将选中软件下载更新完成后生成完成指令,并将完成指令发送至软件分析模块;
步骤十七:软件分析模块接收到完成指令后删除选中软件,重新排序,并将重新排序后位于首位的预选软件标记为选中软件,并将选中软件发送至软件调节模块;
步骤十八:软件调节模块将所有选中软件下载更新完成后生成卸装指令,并将卸装指令发送至软件监测模块;
步骤十九:软件监测模块采集单位时间内软件的更新时刻与当前时刻,获取两者时间差并将其标记为更新时间,若未进行过更新则令安装时刻为更新时刻;
步骤二十:软件监测模块采集单位时间内软件的点击总次数和运行总时长,并将其标记为点次值和运时值;
步骤二十一:软件监测模块将更新时间、点次值和运时值经过分析得到卸装系数;
步骤二十二:软件监测模块将卸装系数与卸装阈值进行比较:
若卸装系数<卸装阈值,则将卸装系数所对应的软件标记为预卸软件;
步骤二十三:软件监测模块将预卸软件发送至软件调节模块;
步骤二十四:软件调节模块接收到预卸软件后将其卸载,并清理终端中预卸软件相关的数据文件。
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---|---|---|---|---|
CN102420903A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-04-18 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种基于手机的软件处理方法及手机 |
CN102945159A (zh) * | 2012-10-24 | 2013-02-27 | 深圳市万凯达科技有限公司 | 一种基于移动终端的应用程序自动清理方法及系统 |
WO2017166531A1 (zh) * | 2016-03-28 | 2017-10-05 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种手持设备的应用安装系统和方法 |
WO2017206403A1 (zh) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种内存优化方法、优化装置以及终端 |
CN108196972A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 北京五八信息技术有限公司 | 一种应用软件的修复方法、装置、终端及存储介质 |
CN108932163A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-04 | 奇酷互联网络科技(深圳)有限公司 | 内存管理方法、装置、可读存储介质及终端 |
CN109360029A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-19 | 深圳市亿晟科技有限公司 | 一种远程终端广告机的自我管理方法 |
CN111722989A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-29 | 上海传英信息技术有限公司 | 终端设备的提醒方法、终端设备及计算机可读存储介质 |
CN112732355A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-30 | 蒋耕银 | 一种基于大数据的后台应用清理系统及方法 |
CN113238804A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-10 | 深圳掌酷软件有限公司 | 一种基于智能终端息屏状态下指定应用唤醒系统及方法 |
CN114579173A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 中科云策(深圳)科技成果转化信息技术有限公司 | 一种基于互联网信息技术的管理软件安全维护系统 |
-
2022
- 2022-10-11 CN CN202211242833.XA patent/CN115309664B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102420903A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-04-18 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种基于手机的软件处理方法及手机 |
CN102945159A (zh) * | 2012-10-24 | 2013-02-27 | 深圳市万凯达科技有限公司 | 一种基于移动终端的应用程序自动清理方法及系统 |
WO2017166531A1 (zh) * | 2016-03-28 | 2017-10-05 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种手持设备的应用安装系统和方法 |
WO2017206403A1 (zh) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种内存优化方法、优化装置以及终端 |
CN108196972A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 北京五八信息技术有限公司 | 一种应用软件的修复方法、装置、终端及存储介质 |
CN108932163A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-04 | 奇酷互联网络科技(深圳)有限公司 | 内存管理方法、装置、可读存储介质及终端 |
CN109360029A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-19 | 深圳市亿晟科技有限公司 | 一种远程终端广告机的自我管理方法 |
CN111722989A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-29 | 上海传英信息技术有限公司 | 终端设备的提醒方法、终端设备及计算机可读存储介质 |
CN112732355A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-30 | 蒋耕银 | 一种基于大数据的后台应用清理系统及方法 |
CN113238804A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-10 | 深圳掌酷软件有限公司 | 一种基于智能终端息屏状态下指定应用唤醒系统及方法 |
CN114579173A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 中科云策(深圳)科技成果转化信息技术有限公司 | 一种基于互联网信息技术的管理软件安全维护系统 |
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