应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端制造方法及图纸

本申请实施例公开了应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端。该方法包括：检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，决策树预测模型基于移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；根据决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；对目标应用程序进行预加载。本申请通过采用上述技术方案，能够准确地预测待启动应用程序，在节省存储空间的前提下，提升应用程序的启动速度。

【技术实现步骤摘要】
应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端。
技术介绍
目前，随着移动终端技术的快速发展，诸如智能手机、平板电脑以及智能电视等智能设备已成为人们生活中必不可少的电子设备。移动终端上安装有各种各样的应用程序(ApplicationSoftware，APP)，一般默认在用户打开一个应用程序时才开始加载这个应用程序，而应用程序占用的存储空间越来越大，加载时间也越来越长，浪费了用户的宝贵时间。为了使应用程序运行的更加流畅，有些移动终端会将提前将某些应用程序的加载资源准备好，即对某些应用程序提前进行预加载。但是，不能对应用程序进行随意预加载，因为若预加载太多资源，则会占用较多的存储空间，同时功耗变大，会严重影响终端使用的流畅性。因此，优化预加载机制、降低终端功耗变得至关重要。
技术实现思路
本申请实施例提供一种应用程序预加载方法、装置、存储介质及移动终端，可以优化移动终端中应用程序的预加载方案。第一方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载方法，包括：检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，所述决策树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；对所述目标应用程序进行预加载。第二方面，本申请实施例提供了一种应用程序预加载装置，包括：第一状态获取模块，用于检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；特征信息输入模块，用于对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，所述决策树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；应用预测模块，用于根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；应用预加载模块，用于对所述目标应用程序进行预加载。第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的应用程序预加载方法。第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的应用程序预加载方法。本申请实施例中提供的应用程序预加载方案，检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息，对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，决策树预测模型基于移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成，根据决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序，并对目标应用程序进行预加载。通过采用上述技术方案，可以根据移动终端当前的使用状态和基于用户历史使用过程中记录的状态以及对应的应用程序使用规律生成的决策树预测模型来预测出当前即将启动的应用程序，对该应用程序进行预加载，从而准确地预测待启动应用程序，在节省存储空间的前提下，提升应用程序的启动速度。附图说明图1为本申请实施例提供的一种应用程序预加载方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的另一种应用程序预加载方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的又一种应用程序预加载方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种应用程序预加载装置的结构框图；图5为本申请实施例提供的一种移动终端的结构示意图；图6为本申请实施例提供的又一种移动终端的结构示意图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。在移动终端上，对应用程序进行预加载是一种有效提升用户体验的方法，通过提前把某些应用的加载资源准备好，使其运行时更流畅。相关技术中，主要是基于统计的方法对应用程序进行预加载，比如用户最常用的应用程序可能只有几个，将其全部进行预加载。然而，移动终端中装载的应用程序通常有很多，不常用的并不代表用户当前不会使用，常用的也不代表用户当前就一定会使用，因此现有的预加载方法导致预加载应用程序的预测精度不够，且需要预加载过多资源，浪费了较多的存储空间，影响移动终端的整体性能。图1为本申请实施例提供的一种应用程序预加载方法的流程示意图，该方法可以由应用程序预加载装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在移动终端中。如图1所示，该方法包括：步骤101、检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息。示例性的，本申请实施例中的移动终端可包括智能手机、平板电脑以及笔记本电脑等移动设备。本申请实施例中，对应用预加载预测事件的具体触发条件不做限定。示例性的，可以是检测到移动终端开机或移动终端的屏幕被点亮或者移动终端被成功解锁；还可以是检测到用户正在使用某一个应用程序或者正在使用预设的应用程序；还可以是检测到用户使用当前应用程序(或当前预设应用程序)的累计时长达到预设使用时长阈值；还可以是检测到移动终端处于预设使用状态，如被用户握持的状态，或被用户拿起。本步骤中，在检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息，用于后续步骤中输入应用程序对应的决策树预测模型中，该决策树模型基于移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成，用于预测某个应用程序成为下一个被用户打开的应用程序的可能性。示例性的，本申请中的状态特征信息可包括时间信息，还可包括移动数据网络的开关状态或无线热点的连接状态等。以包括时间信息为例，对于移动终端来说，在不同的时刻或时间段，用户对应用程序的使用需求可能不同，将时间信息作为状态特征信息中的一个特征(或属性)。具体的，时间信息可以是移动终端的当前系统时间或当前系统时间所处的时间段，时间段可以是一周的某一天(如周一或周日)，还可以是一天中的某段时间(如早上6点到早上8点)。不同的时刻或者不同的时间段可以表明用户可能处于的状态不同。如周一到周五为工作日，用户一般处于工作状态，用户一般使用办公类或社交类应用程序较多，周六和周日以及法定假日为休息日，用户一般处于休闲状态，用户一般使用游戏类或休闲类应用程序较多；对于工作日来说，如早上6点到早上8点，用户一般在上班路上，可能在使用新闻客户端浏览新闻，上午9点到上午11点，用户一般在办公，可能在使用邮箱客户端，中午12点到下午1点，可能使用外卖应用程序订餐，晚上6点到6点10分下班时间，可能使用打车软件本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用程序预加载方法，其特征在于，包括：检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，所述决策树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；对所述目标应用程序进行预加载。

【技术特征摘要】
1.一种应用程序预加载方法，其特征在于，包括：检测到应用预加载预测事件被触发时，获取移动终端当前的第一状态特征信息；对于预设应用程序集合中的每个应用程序，将所述第一状态特征信息输入至当前应用程序对应的决策树预测模型中，其中，所述决策树预测模型基于所述移动终端在对应历史状态特征信息时的应用程序使用规律生成；根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序；对所述目标应用程序进行预加载。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在检测到应用预加载预测事件被触发之前，还包括：在预设采集周期内针对预设应用集合中的应用程序进行样本采集，并分别构建每个应用程序对应的决策树预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在预设采集周期内针对预设应用集合中的应用程序进行样本采集，并分别构建每个应用程序对应的决策树预测模型，包括：对于预设应用程序集合中的每个应用程序，在预设采集周期内获取所述移动终端在样本采集时刻的第二状态特征信息，作为当前应用程序的样本，监测当前应用程序在所述样本采集时刻之后的预设时间段内是否被使用，并将监测结果记为当前样本的样本标记，根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的决策树预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的决策树预测模型，包括：根据所述预设采集周期内所采集的样本及对应的样本标记构建当前应用程序对应的基于ID3算法的决策树预测模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述决策树预测模型的输出结果预测出即将启动的目标应用程序，包括：对于预设应用程序集合中的每个应用程序对应的决策树预测模型，获取当前决策树预测模型中与所述第一状态特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，刘耀勇，
申请(专利权)人：广东欧珀移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44