CN107707759B - 终端控制方法、装置以及***、存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种终端控制方法、装置以及***、存储介质，属于通信技术领域。所述方法包括：获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据；根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型；根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息；当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。本公开解决了终端的使用灵活性较差的问题。本公开用于终端控制。

Description

终端控制方法、装置以及***、存储介质

技术领域

本公开涉及通信技术领域，特别涉及一种终端控制方法、装置以及***、存储介质。

背景技术

随着通信技术的快速发展，终端已经成为人们生活中不可或缺的基本工具之一。

为了便于用户使用终端，终端会预先设置固定的配置信息，该配置信息可以包括性能配置信息和功耗配置信息，用户基于该配置信息来学习或娱乐。假设终端为手机，功耗配置信息可以包括手机工作的极限温度比如45℃(摄氏度)，那么用户在使用手机玩游戏时，当手机的温度到达45℃时，手机的运行速度会降低。

但是，由于终端的配置信息通常是固定不变的，终端的使用灵活性较差。

发明内容

本公开提供了一种终端控制方法、装置以及***、存储介质，可以解决相关技术中终端的使用灵活性较差的问题。所述技术方案如下：

根据本公开的第一方面，提供一种终端控制方法，该方法包括：

获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据；

根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型；

根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息；

当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型，包括：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，该用户类型识别模型是管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立的；

根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型，包括：

当第一使用数据满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型，目标识别条件包括以下至少一种：

终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

终端的电池的温度属于预设温度规律；

当第一使用数据不满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

可选的，终端的配置信息包括性能配置信息和功耗配置信息。

可选的，性能配置信息包括终端的中央处理器的频率，功耗配置信息包括终端工作的极限温度。

可选的，重度用户类型的用户对终端的使用频率高于非重度用户类型的用户对终端的使用频率。

根据本公开的第二方面，提供一种终端控制方法，包括:

获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型；

根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

可选的，根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，包括：

采用机器学习算法，根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

可选的，使用数据包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。

根据本公开的第三方面，提供一种终端控制装置，包括:

获取模块，被配置为获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据；

确定模块，被配置为根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型；

查询模块，被配置为根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息；

更改模块，被配置为当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，确定模块，被配置为：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，该用户类型识别模型是管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立的；

根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，确定模块，被配置为：

当第一使用数据满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型，目标识别条件包括以下至少一种：

终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

终端的电池的温度属于预设温度规律；

当第一使用数据不满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

可选的，终端的配置信息包括性能配置信息和功耗配置信息。

根据本公开的第四方面，提供一种终端控制装置，包括：

获取模块，被配置为获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型；

建立模块，被配置为根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

发送模块，被配置为向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

可选的，建立模块，被配置为：

采用机器学习算法，根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

可选的，使用数据包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。

根据本公开的第五方面，提供一种终端控制装置，包括:

处理器；

用于存储处理器的可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据；

根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型；

根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息；

当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

根据本公开的第六方面，提供一种终端控制装置，包括:

处理器；

用于存储处理器的可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型；

根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

根据本公开的第七方面，提供了一种存储介质，该存储介质中存储有指令，当存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行第一方面所述的终端控制方法。

根据本公开的第八方面，提供了一种存储介质，该存储介质中存储有指令，当存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行第二方面所述的终端控制方法。

根据本公开的第九方面，提供了一种终端控制***，包括：

终端和管理服务器，

终端包括第三方面所述的终端控制装置，管理服务器包括第四方面所述的终端控制装置。

根据本公开的第十方面，提供了一种终端控制***，包括：

终端包括第五方面所述的终端控制装置，管理服务器包括第六方面所述的终端控制装置。

本公开提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开提供的终端控制方法、装置以及***、存储介质，终端获取第一使用数据，并确定用户所属的目标用户类型，然后确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该方法能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

为了更清楚地说明本公开的实施例，下面将对实施例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公开的一些实施例，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是本公开实施例中提供的终端控制方法所涉及的实施环境的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种终端控制方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的另一种终端控制方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的又一种终端控制方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的再一种终端控制方法的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种终端控制装置的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的另一种终端控制装置的框图；

图8是根据一示例性实施例示出的又一种终端控制装置的框图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种终端控制装置的框图。

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

具体实施方式

为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，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它实施例，都属于本公开保护的范围。

本公开实施例中，终端控制方法可以有不同的执行场景，例如终端可以在管理服务器的辅助下执行终端控制方法，也可以自行执行终端控制方法。本公开实施例以以下两种执行场景为例进行说明。

在第一种执行场景中，终端在管理服务器的辅助下执行终端控制方法。

请参考图1，其示出了本公开实施例中提供的终端控制方法所涉及的实施环境的示意图。该实施环境可以包括两种：终端110和管理服务器120。管理服务器120可以是一台服务器，或者由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。终端110可以为智能手机、平板电脑或可穿戴设备。终端110和管理服务器120之间可以通过无线网络或有线网络建立连接。

图2是根据一示例性实施例示出的一种终端控制方法的流程图，该终端控制方法应用于终端中，该终端可以为图1所示的实施环境中的终端110，该方法包括：

在步骤101中，获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

在步骤102中，根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型。

在步骤103中，根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息。

在步骤104中，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制方法，终端获取第一使用数据，并确定用户所属的目标用户类型，然后确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该方法能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种终端控制方法的流程图，该终端控制方法应用于管理服务器，该管理服务器可以为图1所示的实施环境中的管理服务器120，该方法包括：

在步骤201中，获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型。

在步骤202中，根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

在步骤203中，向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制方法，管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，并将用户类型识别模型发送给终端，以便于终端基于用户类型识别模型来确定用户所属的目标用户类型，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该方法能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

图4是根据一示例性实施例示出的又另一种终端控制方法的流程图，该终端控制方法应用于图1所示的实施环境中。由于终端的类型可以有多种，管理服务器可以针对每一种终端均建立相应的用户类型识别模型。在本公开实施例中，以管理服务器可以针对某一类型的终端建立相应的用户类型识别模型，然后发送至该终端，由该终端基于该用户类型识别模型确定用户所属的目标用户类型为例进行说明，针对其他类型的终端建立用户类型识别模型的过程可以参考针对该某一类型的终端的相应过程。本公开实施例对此不做赘述。示例的，该终端控制方法可以包括如下几个步骤：

在步骤301中，管理服务器获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型。

示例的，使用数据可以包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。不同的数据的数据类型不同，比如终端的屏幕被触摸的次数的数据类型与终端的应用的切换频度不同。终端被打开的应用的个数的数据类型与终端的内存消耗值的数据类型不同。

终端的屏幕被触摸的次数用于反映用户在第一预设时间段内点击屏幕的次数，该第一预设时间段可以是用户或者终端自身预先设置的，示例的，该第一预设时间段可以为一天(即24小时)，则终端的屏幕被触摸的次数可以用于反映用户在一天内点击屏幕的次数，以终端为手机为例，若用户在一天内点击屏幕的次数为5000次，则对应的终端的屏幕被触摸的次数为5000次。

终端的应用的切换频度用于反映用户在第二预设时间段内切换的应用的个数，该第二预设时间段可以是用户或者终端自身预先设置的，切换的应用中可以存在相同的应用，示例的，该第二预设时间段可以为一天(即24小时)，则终端的应用的切换频度可以用于反映用户在一天内切换的应用的个数，以终端为手机为例，若用户在一天内针对应用A的使用时长为5分钟，然后，用户从应用A切换至应用B，针对应用B的使用时长为10分钟，接着用户从应用B又切换至应用A，针对应用A的使用时长为20分钟，则对应的终端的应用的切换频度为3。

终端被打开的应用的个数用于反映用户在第三预设时间段内打开的应用的个数，该第三预设时间段可以是用户或者终端自身预先设置的，示例的，该第三预设时间段可以为一天(即24小时)，则终端被打开的应用的个数可以用于反映用户在一天内打开的应用的个数。以终端为手机为例，若用户在一天内打开了3个应用：应用A、应用B和应用C，则对应的终端被打开的应用的个数为3。

终端的内存消耗值用于反映在第四预设时间段内消耗的终端的内存大小，该第四预设时间段可以是用户或者终端自身预先设置的，示例的，该第四预设时间段可以为一天(即24小时)，则终端的内存消耗值可以用于反映在一天内消耗的终端的内存大小。以终端为手机为例，若手机当前的内存大小为30G(吉)，一天前的内存大小为32G，则对应的终端的内存消耗值为2G。

终端的电池的温度用于反映在第五预设时间段内终端的电池的温度，该第五预设时间段可以是用户或者终端自身预先设置的，示例的，该第五预设时间段可以为一天(即24小时)，则终端的电池的温度可以用于反映在一天内终端的电池的温度。以终端为手机为例，可以以4个小时为单位，获取该4个小时中电池的最高温度，然后将一天内的6个温度记录下来，比如这6个温度分别为：20℃、20℃、25℃、35℃、40℃和45℃，则对应的终端的电池的温度为：20℃、20℃、25℃、35℃、40℃和45℃。

需要说明的是，上述第一预设时间段至第五预设时间段可以相等，也可以不等，本公开实施例对此不作限定。

管理服务器获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型，其中，用户类型包括重度用户类型和非重度用户类型。重度用户类型对应的用户为重度用户，非重度用户类型对应的用户为非重度用户。重度用户指的是对终端的依赖程度较高的用户，非重度用户指的是对终端的依赖程度较低的用户，重度用户对终端的依赖程度高于非重度用户对终端的依赖程度。对于重度用户和非重度用户来说，终端的使用情况是不同的，重度用户对终端的使用频率高于非重度用户对终端的使用频率，比如，终端的屏幕被触摸的次数不同，重度用户触摸屏幕的次数大于非重度用户触摸屏幕的次数。又比如，终端的应用的切换频度不同，重度用户对应用的切换频度大于非重度用户对应用的切换频度。以终端为手机为例，通常，重度用户平均每周使用手机上网19.2次，平均每周使用手机上网的时间为4.5小时，平均每周使用手机新闻的频率为15.6次，平均每周使用移动即时通讯的频率为13.6次，平均每周使用手机搜索的频率为10.2次，平均每周使用手机下载内容的频率为3.8次。在实际应用中，可以从终端的运行日志中获取多个用户针对待监测的终端的使用数据。该运行日志通常包括终端运行时的各种信息与记录。

示例的，假设终端为手机，统计预设个数个用户和同一类型的手机，例如10万个用户，10万个用户中包括n(n>1)个重度用户和m(m>1)个非重度用户，其中，m和n可以相等，也可以不相等。在用户同意对其手机进行监测的情况下，管理服务器从10万个同一类型的手机中获取n个重度用户在一个月内针对其手机的使用数据和m个非重度用户在一个月内针对其手机的使用数据，以某一重度用户为例，该重度用户在使用其手机的过程中，手机每天会从手机的运行日志中获取一次使用数据，并将获取的使用数据上传到管理服务器。在对该重度用户的***测一个月后，管理服务器得到该重度用户在一个月内每天针对其手机的使用数据。相应的，再得到非重度用户在一个月内每天针对其手机的使用数据，这样一来，管理服务器得到n个重度用户在一个月内针对其手机的使用数据和m个非重度用户在一个月内针对其手机的使用数据。

在步骤302中，管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

在本公开实施例中，管理服务器可以根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型，采用机器学习(英文：Machine Learning)算法建立用户类型识别模型。该机器学习是一门人工智能的科学，它使用算法来解析数据，从中学习得到模型，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。例如，当用户使用某搜索引擎搜索的时候，机器学习来帮助该搜索引擎判断哪个结果更适合用户。

示例的，以在步骤101中管理服务器获取的使用数据为例，采用机器学习算法建立用户类型识别模型的过程可以包括：

S1、管理服务器将多个用户针对终端的使用数据整合为使用数据集。

管理服务器最开始获取的多个用户针对终端的使用数据可能是预定格式的，也可能是散乱的，因此，管理服务器需要对该多个用户针对终端的使用数据进行整合，该整合过程可以包括数据的分类、排序和/或去重处理等，整合后的数据可以称为使用数据集。

需要说明的是，一般的机器学习确定的模型至少考虑两个量：一个是因变量，也就是希望预测的结果，另一个是自变量，也就是用来预测结果的量。在本公开实施例中，使用数据集中的数据可以作为自变量，用户类型可以作为因变量。上述使用数据集中的数据可以称为样本，为了保证最终获取的用户类型识别模型的准确性，通常样本包括正样本和负样本。正样本是指属于某一类别的样本，负样本是指不属于该某一类别的样本，在本公开实施例中，该某一类别为重度用户类型。

可选的，数据的分类过程可以包括将多个用户针对终端的使用数据划分为正样本和负样本的过程，正样本为上述重度用户针对终端的使用数据，负样本为上述非重度用户针对终端的使用数据。

示例的，管理服务器获取的多个用户针对终端的使用数据中，n个重度用户针对终端的使用数据可以作为使用数据集中的正样本，m个非重度用户针对终端的使用数据可以作为使用数据集中的负样本。

可选的，数据的排序过程可以包括将多个用户针对终端的使用数据按照指定规则进行排序，例如按照时间的先后顺序进行排序。

可选的，去重处理指的是将多个用户针对终端的使用数据中重复的数据去除的过程，这是由于在获取多个用户针对终端的使用数据时，一段时间内的使用数据的相似度可能较高，这些相似度较高的使用数据对于提高用户类型识别模型的准确性的价值不高，因而可以通过去重处理来去除。通过去重处理，可以减少使用数据集中使用数据的个数，提高用户类型识别模型的生成速度。

示例的，管理服务器分别对n个重度用户针对终端的使用数据和m个非重度用户针对终端的使用数据进行去重处理。该去重处理可以用于去除n个重度用户针对终端的使用数据中相似度大于或等于第一阈值的重度用户针对终端的使用数据，以及m个非重度用户针对终端的使用数据中相似度大于或等于第二阈值的非重度用户针对终端的使用数据。通常情况下，该去重处理可以用于去除n个重度用户针对终端的使用数据中完全相同的使用数据，也即是第一阈值可以为1，以及m个非重度用户针对终端的使用数据中完全相同的使用数据，也即是第二阈值可以为1。这是由于终端在获取重度用户针对终端的使用数据和非重度用户针对终端的使用数据时，一段时间内的使用数据(重度用户针对终端的使用数据或非重度用户针对终端的使用数据)的相似度可能较高，这些相似度较高的使用数据对于提高用户类型识别模型的准确性的价值不高，因而可以通过去重处理来去除。

当管理服务器得到n个重度用户在一个月内针对其终端的使用数据和m个非重度用户在一个月内针对其终端的使用数据时，假设每个重度用户每天针对终端的使用数据中记录的数据类型为w(w>1)种类型，任意两个重度用户针对终端的使用数据为第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据，第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据的相似度为：v/w，v为第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据中类型相同且内容相近(即内容相似度大于预设值)的数据的个数。示例的，假设每个重度用户针对终端的使用数据中记录的数据类型为5种类型，第一阈值为1，在某一天内第一重度用户针对终端的使用数据中终端的屏幕被触摸的次数为5100次，终端的应用的切换频度为100，终端被打开的应用的个数为20个、终端的内存消耗值为1G，假设以4个小时为单位，获取终端的电池的6个温度为：20℃、20℃、25℃、35℃、40℃和45℃。在某一天内第二重度用户针对终端的使用数据中终端的屏幕被触摸的次数为5100次，终端的应用的切换频度为100，终端被打开的应用的个数为20个、终端的内存消耗值为1G，假设以4个小时为单位，获取终端的电池的6个温度为：20℃、20℃、25℃、35℃、40℃和45℃。通过计算可以发现，第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据中类型相同且内容相近(即内容相似度大于预设值)的数据的个数为5，那么第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据的相似度为：5/5，由于5/5＝1，该第一重度用户针对终端的使用数据和第二重度用户针对终端的使用数据的相似度等于第一阈值，因此可以通过去重处理仅保存其中的一个重度用户针对终端的使用数据，从而提高用户类型识别模型的准确性。

同样的，也可以采用相同的方式对不同的非重度用户的使用数据进行去重处理。

进一步的，还可以对同一重度用户的使用数据进行去重处理，处理过程可以参考对不同重度用户的使用数据进行去重处理的过程。相应的，也可以对同一非重度用户的使用数据进行去重处理，处理过程也可以参考对不同非重度用户的使用数据进行去重处理的过程，本公开实施例对此不再赘述。

实际应用中，同一个重度用户在某一天内正常情况下是存在一组使用数据，但是如果出现同一个重度用户在某一天内存在两组使用数据的情况，说明管理服务器获取的数据出现了错误，此时可以通过去重处理仅保存其中的一组使用数据，以保障最终获取的数据的准确性。示例的，假设某一天为2017年9月10号，正样本中有重度用户A在2017年9月10号两组使用数据，则可以通过去重处理仅保存其中的一组使用数据，从而提高用户类型识别模型的准确性。同样的，如果出现同一非重度用户在某一天内存在两组使用数据的情况，也可以采用相同的方式进行处理。

在进行去重处理之后，管理服务器将进行去重处理后的重度用户针对终端的使用数据和非重度用户针对终端的使用数据合并为使用数据集。

S2、管理服务器确定分类算法。

分类算法可以为决策树算法，该算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。分类算法还可以为逻辑回归算法或支持向量机(Support Vector Machine，SVM)算法等，本公开实施例对此不作限定。

S3、管理服务器可以以使用数据集作为训练数据，根据分类算法训练得到用户类型识别模型。

在确定了分类算法和使用数据集之后，管理服务器可以以使用数据集作为训练数据，根据分类算法训练得到用户类型识别模型。示例的，该分类算法可以为决策树算法。

其中，使用数据集包括不同类型的使用数据，该不同类型的使用数据可以为终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度等。管理服务器可以根据决策树算法对使用数据集中的不同类型的使用数据进行训练，最后得到用户类型识别模型。

示例的，可以为每种类型的使用数据分配初始权重，然后基于该初始权重以及每种类型的使用数据，采样决策树算法进行数据训练，得到每种类型的使用数据的最终权重，基于该最终权重，确定用户类型识别模型。

本公开实施例中基于使用数据集训练得到用户类型识别模型的过程是机器学习中的过程。

此外，管理服务器还可以从使用数据集中选取一部分使用数据作为训练数据，根据分类算法训练得到用户类型识别模型，再通过另一部分数据来验证得到的用户类型识别模型的准确性，在得到的用户类型识别模型的准确性达到预期时，确定用户类型识别模型合格；在得到的用户类型识别模型的准确性未达到预期时，可以重新获取使用数据集和分类算法，从而提高用户类型识别模型的准确性。

在步骤303中，管理服务器向终端发送用户类型识别模型。

管理服务器在根据分类算法训练得到用户类型识别模型之后，可通过有线或者无线网络将用户类型识别模型发送到待监测的终端，相应的，终端接收管理服务器发送的用户类型识别模型。

实际应用中，工作人员也可以通过人为的方式从管理服务器获取该用户类型识别模型，并将该用户类型识别模型写入到待监测的终端中。

需要说明的是，管理服务器可以周期性执行上述步骤301至步骤303，以周期性更新用户类型识别模型，然后将该更新后的用户类型识别模型发布给终端，从而向终端提供一些较优的用户类型识别模型。

在步骤304中，终端获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

其中，当前时刻之前的预设时长内指的是距离当前时刻最近的预设时长，也即是以当前时刻为结束时刻的预设时长，第一使用数据可以包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。

示例的，假设预设时长为一天，则终端获取的第一使用数据为用户在当前时刻之前的一天内作用于终端所产生的数据。

在步骤305中，终端根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型。

在本公开实施例中，终端将从该终端获取的第一使用数据输入用户类型识别模型，用户类型识别模型根据该第一使用数据输出标签，该标签用于指示用户所属的目标用户类型，其中目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型。

示例的，假设终端为手机，手机获取的第一使用数据为用户在当前时刻之前的一天内作用于手机所产生的数据，则手机将该手机的第一使用数据输入到用户类型识别模型，用户类型识别模型根据该手机获取的第一使用数据输出标签，该标签用于指示用户所属的目标用户类型，即重度用户类型或非重度用户类型。

需要说明的是，终端可以调整第一使用数据对应的预设时长，比如在用户最初使用该终端时，终端可以每天获取一次用户的第一使用数据，然后终端每天根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型。经过若干天后，终端可以每个星期获取一次用户的第一使用数据，然后终端每个星期根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型。

可选的，在步骤305之后，终端还可以以收集到的第一使用数据更新用户类型识别模型，然后使用该更新后的用户类型识别模型来确定用户所属的目标用户类型，由于更新后的用户类型识别模型是基于终端的用户的自身数据得到的，因此更为契合用户习惯，更为个性化。该更新过程可以参考上述步骤302，本公开实施例对此不做赘述。

在步骤306中，终端根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息。

在本公开实施例中，终端中存储有用户类型与终端的配置信息的对应关系，示例的，该终端的配置信息可以包括性能配置信息和功耗配置信息。示例的，性能配置信息可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)的频率，功耗配置信息可以包括终端工作的极限温度。其中，CPU的频率决定终端的运行速度，CPU的频率越高，终端的运行速度就越快。终端工作的极限温度决定终端正常工作的时间，极限温度越高，终端正常工作的时间越长。

表1示例性示出了用户类型与终端的配置信息的对应关系。当用户所属的目标用户类型为重度用户类型时，对应的目标配置信息为AA。示例的，AA可以为：CPU的频率为2.2Ghz(吉赫)，终端工作的极限温度为45℃。

表1

假设用户所属的目标用户类型为非重度用户类型，则终端通过查询表1，可以得到该目标用户类型对应的目标配置信息为BB。示例的，BB可以为：CPU的频率为1.7Ghz，终端工作的极限温度为35℃。

在步骤307中，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

示例的，假设终端在当前时刻的配置信息为BB，若终端根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型，终端查询表1可以得到该目标用户类型对应的目标配置信息为AA，终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同，那么终端将当前时刻的配置信息BB更改为目标配置信息AA。假设BB为：CPU的频率为2Ghz，终端工作的极限温度为35℃。AA为：CPU的频率为2.7Ghz，终端工作的极限温度为45℃。在终端将当前时刻的配置信息BB更改为目标配置信息AA之后，由于CPU的频率由2Ghz变为了2.7Ghz，所以终端的运行速度更快，终端的性能更高，由于终端工作的极限温度由35℃变为了45℃，所以终端正常工作的时间更长。假设用户在使用终端玩游戏，那么在终端将当前时刻的配置信息BB更改为目标配置信息AA之后，由于CPU的频率提高了，终端工作的极限温度提高了，那么用户玩游戏就更顺畅，玩的时间就更长，极大提高了用户体验。

需要说明的是，若终端根据第一使用数据确定的用户所属的目标用户类型为非重度用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的一天内作用于终端所产生的数据，则当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息BB，假设在一个星期之后，终端基于用户在该一星期内作用于终端所产生的数据确定的用户所属的目标用户类型为重度用户类型，则终端将配置信息BB更改为目标配置信息AA。即终端能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

值得说明的是，上述步骤304至步骤307可以是以预设时间间隔为周期周期性执行(该执行过程是自动的)，例如该时间间隔为1天，或者1分钟，上述步骤304至步骤307也可以在用户触发后执行，例如，在终端接收到用户触发的终端控制指令后执行，本公开实施例对此不作限定。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制方法，管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，并将用户类型识别模型发送给终端，终端获取第一使用数据，并基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，然后确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该方法能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

在第二种执行场景中，终端自行执行终端控制方法。如图5所示，图5是根据一示例性实施例示出的再一种终端控制方法的流程图。该终端控制方法可以包括如下几个步骤：

在步骤401中，终端获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

第一使用数据可以包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。示例的，预设时长为一天。相应的解释可以参考上述步骤301，本公开实施例对此不再赘述。

在步骤402中，当第一使用数据满足目标识别条件时，终端确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

在本公开实施例中，工作人员可以通过人为的方式在终端写入验证数据，该验证数据用于指示目标识别条件，该验证数据用于使终端根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型。目标识别条件包括以下至少一种：终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围、终端的应用的切换频度属于预设频度范围、终端被打开的应用的个数属于预设个数范围、终端的内存消耗值属于预设消耗范围和终端的电池的温度属于预设温度规律。当第一使用数据满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

示例的，预设时长为一天，终端的屏幕被触摸的预设次数范围为(5000，+∞)，若用户在当前时刻之前的一天内触摸终端的次数为5500次，由于5500>5000，则终端可以确定该用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

示例的，终端的应用的预设频度范围为(70，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内切换应用的频度为80，由于80>70，则终端可以确定该用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

示例的，终端被打开的应用的预设个数范围为(9，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内打开终端应用的个数为10个，由于10>9，则终端可以确定该用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

示例的，终端的内存预设消耗范围为(1，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内使用终端的内存消耗值为1.1G(终端内存的消耗值以G为单位)，由于1.1>1，则终端可以确定该用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

示例的，终端的电池的预设温度规律为电池的温度持续升高，则用户在当前时刻之前的一天内使用终端的电池的温度为20℃、20℃、20℃、30℃、35℃和40℃，由于用户所使用终端的电池的温度持续升高，则终端可以确定该用户所属的目标用户类型为重度用户类型。

在步骤403中，当第一使用数据不满足目标识别条件时，终端确定用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

示例的，假设预设时长为一天，终端的屏幕被触摸的预设次数范围为(5000，+∞)，若用户在当前时刻之前的一天内触摸终端的次数为1000次，由于1000<5000，因此终端的屏幕被触摸的次数不属于预设次数范围。

示例的，假设预设时长为一天，终端的应用的预设频度范围为(70，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内切换应用的频度为40，由于40<70，因此终端的应用的切换频度不属于预设频度范围。

示例的，假设预设时长为一天，终端被打开的应用的预设个数范围为(9，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内打开终端应用的个数为5个，由于5<9，因此终端被打开的应用的个数不属于预设个数范围。

示例的，假设预设时长为一天，终端的内存预设消耗范围为(1，+∞)，则用户在当前时刻之前的一天内使用终端的内存消耗值为0.01G(终端内存的消耗值以G为单位)，由于0.01<1，因此终端的内存消耗值不属于预设消耗范围。

示例的，假设预设时长为一天，终端的电池的预设温度规律为电池的温度持续升高，则用户在当前时刻之前的一天内使用终端的电池的温度为10℃、10℃、13℃、15℃、10℃和12℃，由于用户所使用终端的电池的温度并未持续升高，因此终端的电池的温度不属于预设温度规律。

由于第一使用数据不满足目标识别条件包括的任一种，则终端可以确定用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

在步骤404中，终端根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息。

本步骤可以参考图4所示实施例中的步骤306，在此不再赘述。

在步骤405中，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

本步骤可以参考图4所示实施例中的步骤307，在此不再赘述。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制方法，终端能够根据本地预先存储的数据确定用户所属的目标用户类型，然后确定目标用户类型对应的目标配置信息，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该方法能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

需要说明的是，本公开实施例提供的终端控制方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本公开的保护范围之内，因此不再赘述。

本公开实施例提供了一种终端控制装置50，用于图1所示的实施环境中的终端110，如图6所示，该装置50包括：获取模块501、确定模块502、查询模块503和更改模块504。

获取模块501，被配置为获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

确定模块502，被配置为根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型。

查询模块503，被配置为根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息。

更改模块504，被配置为当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，获取模块获取第一使用数据，然后确定模块确定用户所属的目标用户类型，之后，查询模块确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，更改模块将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，确定模块502，被配置为：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，该用户类型识别模型是管理服务器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立的；

根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型。

可选的，目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型，确定模块502，被配置为：

当第一使用数据满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为重度用户类型，目标识别条件包括以下至少一种：

终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

终端的电池的温度属于预设温度规律；

当第一使用数据不满足目标识别条件时，确定用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

可选的，重度用户类型的用户对终端的使用频率高于非重度用户类型的用户对终端的使用频率。

可选的，终端的配置信息包括性能配置信息和功耗配置信息。

可选的，性能配置信息包括终端的中央处理器的频率，功耗配置信息包括所述终端工作的极限温度。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，获取模块获取第一使用数据，然后确定模块确定用户所属的目标用户类型，之后，查询模块确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，更改模块将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

本公开实施例提供了另一种终端控制装置60，用于图1所示的实施环境中的管理服务器120，如图7所示，该装置60包括：获取模块601、建立模块602和发送模块603。

获取模块601，被配置为获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型。

建立模块602，被配置为根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

发送模块603，被配置为向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，建立模块根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，之后，发送模块将用户类型识别模型发送给终端，以便于终端基于用户类型识别模型来确定用户所属的目标用户类型，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

可选的，建立模块602，被配置为：

采用机器学习算法，根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型。

可选的，使用数据包括：终端的屏幕被触摸的次数、终端的应用的切换频度、终端被打开的应用的个数、终端的内存消耗值和终端的电池的温度中的至少一种。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，建立模块根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，之后，发送模块将用户类型识别模型发送给终端，以便于终端基于用户类型识别模型来确定用户所属的目标用户类型，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

本公开实施例还提供了一种终端控制装置，包括：

处理器；

用于存储处理器的可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

获取第一使用数据，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据；

根据第一使用数据确定用户所属的目标用户类型；

根据用户的目标用户类型查询预设的用户类型与终端的配置信息的对应关系，得到目标用户类型对应的目标配置信息；

当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，处理器获取第一使用数据，并确定用户所属的目标用户类型，然后确定目标用户类型对应的目标配置信息，之后，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，处理器将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对处理器的配置信息进行动态调整，提高了处理器的使用灵活性。

本公开实施例还提供了一种终端控制装置，包括：

处理器；

用于存储处理器的可执行指令的存储器；

其中，处理器被配置为：

获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个用户所属的用户类型；

根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

向终端发送用户类型识别模型，终端用于根据第一使用数据，基于用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，该第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据。

综上所述，本公开实施例提供的终端控制装置，处理器根据多个用户针对终端的使用数据和每个用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，之后，处理器将用户类型识别模型发送给终端，以便于终端基于用户类型识别模型来确定用户所属的目标用户类型，当终端在当前时刻的配置信息与目标配置信息不同时，终端将当前时刻的配置信息更改为目标配置信息。该装置能够基于用户的使用情况对终端的配置信息进行动态调整，提高了终端的使用灵活性。

本公开实施例提供了一种存储介质，该存储介质可以为非易失性存储介质，该存储介质中存储有指令，当存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行上述图2、图4或5所示的终端控制方法。

本公开实施例提供了一种存储介质，该存储介质可以为非易失性存储介质，该存储介质中存储有指令，当存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行上述图3或图4所示的终端控制方法。

本公开实施例提供了一种终端控制***，该终端控制***包括：

终端和管理服务器，

其中，终端可以包括图6所示的终端控制装置50，管理服务器可以包括图7所示的终端控制装置60。

图8是根据一示例性实施例示出的又一种用于终端控制的装置700的框图。该装置700可以为智能手机、平板电脑或可穿戴设备。

参照图8，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图2、图4或5所示的终端控制方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置700的处理器执行时，使得装置700能够执行上述图2、图4或5所示的终端控制方法。

图9是根据一示例性实施例示出的一种用于终端控制的装置800的框图。例如，装置800可以被提供为一管理服务器。参照图9，装置800包括处理组件822，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器832所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件822执行的指令，例如应用程序。存储器832中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件822被配置为执行指令，以执行上述图3或图4所示的终端控制方法。

装置800还可以包括一个电源组件826被配置为执行装置800的电源管理，一个有线或无线网络接口850被配置为将装置800连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口858。装置800可以操作基于存储在存储器832的操作***，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

本公开实施例提供一种终端控制***，其包括：终端和管理服务器，

终端可以包括图8所示的终端控制装置700，管理服务器可以包括图9所示的终端控制装置800。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

1.一种终端控制方法，其特征在于，包括：

获取第一使用数据，所述第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度；

根据所述第一使用数据确定所述用户所属的目标用户类型，所述目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型；

根据所述用户的目标用户类型查询预设的用户类型与所述终端的配置信息的对应关系，得到所述目标用户类型对应的目标配置信息；

当所述终端在所述当前时刻的配置信息与所述目标配置信息不同时，将所述当前时刻的配置信息更改为所述目标配置信息；

所述根据所述第一使用数据确定所述用户所属的目标用户类型，包括：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，所述用户类型识别模型是所述管理服务器根据多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立的，根据所述第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定所述用户所属的目标用户类型；

或者，当所述第一使用数据满足目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为重度用户类型，所述目标识别条件包括：

所述终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

所述终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

所述终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

所述终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

所述终端的电池的温度属于预设温度规律；

当所述第一使用数据不满足所述目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述第一使用数据，更新所述用户类型识别模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端的配置信息包括性能配置信息和功耗配置信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述性能配置信息包括所述终端的中央处理器的频率，所述功耗配置信息包括所述终端工作的极限温度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重度用户类型的用户对终端的使用频率高于所述非重度用户类型的用户对终端的使用频率。

6.一种终端控制方法，其特征在于，包括：

获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型；

根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

向所述终端发送所述用户类型识别模型，所述终端用于根据第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，所述第一使用数据为所述用户在当前时刻之前的预设时长内作用于所述终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立用户类型识别模型，包括：

采用机器学习算法，根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立所述用户类型识别模型。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度中的至少一种。

9.一种终端控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取第一使用数据，所述第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度；

确定模块，被配置为根据所述第一使用数据确定所述用户所属的目标用户类型，所述目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型；

查询模块，被配置为根据所述用户的目标用户类型查询预设的用户类型与所述终端的配置信息的对应关系，得到所述目标用户类型对应的目标配置信息；

更改模块，被配置为当所述终端在所述当前时刻的配置信息与所述目标配置信息不同时，将所述当前时刻的配置信息更改为所述目标配置信息；

所述确定模块，被配置为：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，所述用户类型识别模型是所述管理服务器根据多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立的，根据所述第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定所述用户所属的目标用户类型；

或者，当所述第一使用数据满足目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为重度用户类型，所述目标识别条件包括：

所述终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

所述终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

所述终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

所述终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

所述终端的电池的温度属于预设温度规律；

当所述第一使用数据不满足所述目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述终端的配置信息包括性能配置信息和功耗配置信息。

11.一种终端控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型；

建立模块，被配置为根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

发送模块，被配置为向所述终端发送所述用户类型识别模型，所述终端用于根据第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，所述第一使用数据为所述用户在当前时刻之前的预设时长内作用于所述终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述建立模块，被配置为：

采用机器学习算法，根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立所述用户类型识别模型。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度中的至少一种。

14.一种终端控制装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取第一使用数据，所述第一使用数据为用户在当前时刻之前的预设时长内作用于终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度；

根据所述第一使用数据确定所述用户所属的目标用户类型，所述目标用户类型为重度用户类型或非重度用户类型；

根据所述用户的目标用户类型查询预设的用户类型与所述终端的配置信息的对应关系，得到所述目标用户类型对应的目标配置信息；

当所述终端在所述当前时刻的配置信息与所述目标配置信息不同时，将所述当前时刻的配置信息更改为所述目标配置信息；

所述根据所述第一使用数据确定所述用户所属的目标用户类型，包括：

接收管理服务器发送的用户类型识别模型，所述用户类型识别模型是所述管理服务器根据多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立的，根据所述第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定所述用户所属的目标用户类型；

或者，当所述第一使用数据满足目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为重度用户类型，所述目标识别条件包括：

所述终端的屏幕被触摸的次数属于预设次数范围；

所述终端的应用的切换频度属于预设频度范围；

所述终端被打开的应用的个数属于预设个数范围；

所述终端的内存消耗值属于预设消耗范围；

所述终端的电池的温度属于预设温度规律；

当所述第一使用数据不满足所述目标识别条件时，确定所述用户所属的目标用户类型为非重度用户类型。

15.一种终端控制装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取多个用户针对待监测的终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型；

根据所述多个用户针对所述终端的使用数据和每个所述用户所属的用户类型建立用户类型识别模型；

向所述终端发送所述用户类型识别模型，所述终端用于根据第一使用数据，基于所述用户类型识别模型，确定用户所属的目标用户类型，所述第一使用数据为所述用户在当前时刻之前的预设时长内作用于所述终端所产生的数据，所述第一使用数据包括：所述终端的屏幕被触摸的次数、所述终端的应用的切换频度、所述终端被打开的应用的个数、所述终端的内存消耗值和所述终端的电池的温度。

16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行如权利要求1至5任一所述的终端控制方法；

或者，使得处理组件执行如权利要求6至8任一所述的终端控制方法。

17.一种终端控制***，其特征在于，包括：

终端和管理服务器，

所述终端包括权利要求9或10所述的终端控制装置，所述管理服务器包括权利要求11至13任一所述的终端控制装置；

或者，所述终端包括权利要求14所述的终端控制装置，所述管理服务器包括权利要求15所述的终端控制装置。

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