CN107809542A - 应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备；所述方法包括：获取目标应用程序当前的运行状态，并判断状态是否满足预设条件，若是，则获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态，根据运行参数生成训练样本，利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练，基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。本申请可以根据以往应用程序的使用情况较好地预测该应用程序是否需要清理，方法简单，灵活性高，并且可以减小电子设备的耗电量，从而提升电子设备的续航能力。

Description

应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本申请涉及电子设备领域，具体涉及一种应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术
随着终端技术的发展，终端已经开始从以前简单地提供通话设备渐渐变成一个通用软件运行的平台。该平台不再以提供通话管理为主要目的，而是提供一个包括通话管理、游戏娱乐、办公记事、移动支付等各类应用软件在内的运行环境，随着大量的普及，已经深入至人们的生活、工作的方方面面。
目前，人们对于手机的使用越来越频繁，打电话、发短信、打游戏、听音乐等对于手机电量的消耗越来越大。其中，很多人在睡觉前都喜欢戴着耳机听音乐、收音机或者看视频等一些音视频应用。可是，很多时候在听着的时候就不知不觉地睡着了，导致手机中这些应用一直运行直到你醒后主动去关闭程序，非常消耗电量，会给终端的续航带来一定的压力。
发明内容
本申请实施例提供一种应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备，可以减小电子设备的耗电量。
第一方面，本申请实施例提供一种应用程序控制方法，包括：
获取目标应用程序当前的运行状态，并判断所述状态是否满足预设条件；
若是，则获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
根据所述运行参数生成训练样本；
利用所述训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制。
第二方面，本申请实施例还提供了一种应用程序控制装置，包括：判断模块、获取模块、生成模块、训练模块以及控制模块；
所述判断模块，用于获取目标应用程序当前的运行状态，并判断所述状态是否满足预设条件；
所述获取模块，用于当所述状态满足预设条件时获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
所述生成模块，用于根据所述运行参数生成训练样本；
所述训练模块，用于利用所述训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
所述控制模块，用于基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制。
第三方面，本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述应用程序控制方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述应用程序控制方法的步骤。
本申请实施例提供的应用程序控制方法首先获取目标应用程序当前的运行状态，并判断状态是否满足预设条件，若是，则获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态，根据运行参数生成训练样本，利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练，基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。本申请可以根据以往应用程序的使用情况较好地预测该应用程序是否需要清理，方法简单，灵活性高，并且可以减小电子设备的耗电量，从而提升电子设备的续航能力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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为本申请实施例提供的应用程序控制装置的***示意图。
图2为本申请实施例提供的应用程序控制方法的一种流程示意图。
图3为本申请实施例提供的应用程序控制方法的另一种流程示意图。
图4为本申请实施例提供的应用程序控制装置的一种结构示意图。
图5为本申请实施例提供的应用程序控制装置的另一种结构示意图。
图6为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
图7为本申请实施例提供的电子设备的另一种结构示意图。
具体实施方式
请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。
在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存***中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实***置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
本申请的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。所熟知的适合用于本申请的运算***、环境与组态的范例可包括(但不限于)手持电话、个人计算机、服务器、多处理器***、微电脑为主的***、主架构型计算机、及分布式运算环境，其中包括了任何的上述***或装置。
以下将分别进行详细说明。
本实施例将从应用程序控制装置的角度进行描述，该装置具体可以集成在电子设备中，该电子设备可以为移动互连接网络设备(如智能手机、平板电脑)等具备网络通信功能的电子设备。
首先参阅图1，图1为本申请实施例提供的应用程序控制装置的***示意图。该应用程序控制装置主要用于：从用户行为数据当中提取电子设备的运行参数，根据运行参数生成训练样本，利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练，最后就可以基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制，例如对应用程序清理、或者冻结等。
继续参考图2，图2为本申请实施例提供的应用程序控制方法的一种流程示意图，包括以下步骤：
步骤S101，获取目标应用程序当前的运行状态。
在实际应用当中，以基于android***的智能设备为例，一切都是软件进程事件触发自行后台启动造成的。因为安卓***的进程管理机制是事件触发式，比如开机时、打开某应用进程时、网络连接更改时、电量不足时、时间更改、插上电源时、断开电源时等等这些状态的改变都可看作一个事件，而安卓***允许程序关联这些事件，比如关联开机事件后，就相当于我们一般说的开机启动了。但是安卓***是可以允许一个程序关联多个事件的，以谷歌地图举例，它关联的触发事件有“开机后、安装程序、卸载程序、更新程序、插上电源”等等，这些事件中的任何一个状态发生改变，***就会自动后台运行谷歌地图。很多软件安装完以后所产生的自启动项，会根据不同触发条件自行启动自身的进程。终端中的每个应用程序在启动进程时便会由进程管理机制进行记录。
其中，每个应用程序当前的运行状态可以通过进程管理机制获取，该进程管理机制可以包含一个应用程序管理器，在上述应用程序管理器当中记录着终端中每个应用程序的使用记录，该使用记录可以包括应用程序的运行时间，当然该使用记录还可以包括应用程序的其他使用信息，比如自动唤醒时间、应用开启时间、应用关闭时间、应用在后台运行的时间等等。
步骤S102，判断上述状态是否满足预设条件，若是，则执行步骤S103，若否，则结束当前流程。
在本发明实施例中，目标应用程序为音视频类应用，因此当该目标应用程序在运行状态时，还需要进一步确定该应用程序是否在播放音频或视频。若是，则确定该应用程序满足预设条件，若不满足，则结束当前流程。
步骤S103，获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态。
在一实施例中，上述当前时间可以为表现为x年x月x日x时x分的形式。该充电连接状态和网络连接状态均可以包括连接和未连接两种情况。
实际应用过程中，该运行参数可以是实时获取的，比如到达采样时间点即当前时间进行对应数据的采集操作，也可以是一次性获取的，比如电子设备可以提前在本地数据库中记录历史时段内每一次亮灭屏变化数据、充电状态变化数据、网络状态变化数据、以及应用打开数据，之后，可以根据当前时间一次性提取出电子设备的运行参数。
步骤S104，根据运行参数生成训练样本。
在一实施例中，上述步骤可以具体包括:
1-1、根据该当前时间确定采样日期类型和采样时段。
本实施例中，该采样日期类型是对每周进行划分，其可以包括工作日和周末。该采样时段是对每天进行划分，其可以将一天分为48个时段。
1-2、确定该剩余电量所属的预设电量范围，以及确定该已亮屏时长所属的预设时长范围。
本实施例中，该预设电量范围和预设时长范围均可以人为设定，该预设电量范围可以包括指示高电量、中电量和低电量的三个区间范围，比如高电量可以是70％-100％，中电量可以是40％-70％，低电量可以是0-40％等，该预设时长范围可以包括指示短、中和长的三个区间范围，比如长可以是10min以上，中可以是5-10min，短可以是0-5min。
1-3、根据该采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态和网络连接状态生成训练样本。
在一实施例当中，上述步骤1-3具体可以包括：
1-3-1、根据该当前时间从运行参数中确定该前台应用的上一切换应用和下一切换应用。
本实施例中，由于历史时段内每次采样获得的前台应用都是已知的，故对于任意一次采样获得的前台应用，在当前时间之前获得的不同前台应用都可以认为是当前前台应用的上一切换应用，在当前时间之后获得的不同前台应用都可以认为是当前前台应用的下一切换应用，通常，可以取离当前时间最近的不同前台应用作为上一切换应用和下一切换应用。实际操作过程中，可以先根据当前时间对所有前台应用进行排序，对于排序后的任意三个相邻的不同前台应用，前面的前台应用可以作为中间的前台应用的上一切换应用，后面的前台应用可以作为中间的前台应用的下一切换应用。
1-3-2、根据当前时间、下一切换应用以及前台应用确定该目标应用程序的预测值。
本实施例中，该预测值可以是人为设定的数值，比如0和1，其中，0可以表示该目标应用程序可以进行清理，1可以表示该目标应用程序不可以进行清理。由于在历史时段内采集的所有前台应用都是已知的，故可以根据已知前台应用、以及当前时间来确定目标应用程序的预测值。
1-3-3、根据该上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态、目标预测应用以及预测值生成训练样本。
本实施例中，为从多个维度对用户行为进行分析，以使训练出的机器学习模型更拟人化，每一训练样本可以由多个已知特征项以及标签项的数据组成，该已知特征项可以包括该上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态和网络连接状态等，该标签项主要是。
例如，上述步骤1-3-3具体可以包括：
分别获取该上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态以及目标预测应用对应的特征值；
根据该特征值和预测值生成训练样本。
本实施例中，由于计算机程序一般以字符的形式编码运行，故该特征值主要可以表现为***数字或字母的形式，比如1-10，每一特征项也可以表现为字母的形式，比如前台应用为H，采样日期类型为B，等等。在生成训练样本时，可以直接将特征项的特征值作为先验条件，将每一目标应用程序的预测值作为后验结果，生成该训练样本。
容易理解的是，每一特征项对应的特征值可以是预先设定好的，不同特征项的特征值可以相同，也可以不同，比如前台应用和采样时段的特征值都可以包括0～10，但是，每个数字在不同的特征项中指代的意义不同，比如对于前台应用，0可以指代美团，对于采样时段，0可以指代0:00-1:00这个时段。
步骤S105，利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练。
例如，该特征值可以包括(q1，q2…qm)，该预测值可以包括j1和j2，此时，上述步骤S105具体可以包括：
将该预测值输入第一预设公式中，得到对应预测值的概率，该第一公式为：其中N(j1)表示事件j1出现的次数，N(j2)表示事件j2出现的次数，P(j2)表示事件j2发生的概率；
将该特征值和预测值输入第二预设公式中，得到对应特征值和预测值的概率，该第二公式为：其中，1≤k≤m，P(qi|j2)表示在事件j2发生的前提下，事件qi发生的概率，N(qi，j2)表示事件qi和j2同时发生的次数。
本实施例中，该贝叶斯模型可以为：其中，q1,q2…qm为先验条件的特征值，J为目标预测应用的预测值。为简化计算，假设q1,q2…qm是相互独立的，则从而得到朴素贝叶斯分类器模型：
JMAX＝arg max P(J|q1，q2...qm)＝arg maxP(q1|J)P(q2|J)...P(qm|J)，其中J可以表示j1或j2，各个特征项概率值是出现次数的统计概率，也即上述公式：
其中，j1为第一预设数值，j2为第二预设数值。容易得知，训练贝叶斯模型的过程就是概率统计的过程，也即对贝叶斯模型训练后，可以得到每个特征项中不同特征值的概率值，比如P(q1)、P（q1|j2)。
步骤S106，基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。
在一实施例当中，上述步骤可以具体包括：
2-1、获取应用清理指令。
本实施例中，该应用清理指令可以是电子设备自动生成的，比如当达到预设时间段，内存占用量到达一定限度，或者电量不足，或者运行速度过慢时等等，生成该应用清理指令，当然，该应用清理指令也可以是用户手动操作生成的，比如用户可以通过点击指定清理图标来生成该应用清理指令。
2-2、根据该应用清理指令获取该电子设备的目标应用程序、以及当前的运行参数。
2-3、利用训练后的贝叶斯模型和当前的运行参数计算目标应用程序的可清理率。
例如，上述步骤2-3具体可以包括：
根据当前的运行参数确定当前特征值；
将当前特征值输入第三预设公式中进行计算，得到可清理率，该第三预设公式为：其中，1≤k≤m，qk为当前特征值。
本实施例中，和训练过程类似，可以先根据当前的运行参数得到当前的采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态、网络连接状态以及当前需预测的后台应用这几个特征项，并获取这几个特征项对应的特征值q1,q2…qm，之后利用公式：
P(j2|q1，q2...qm)＝P(j2)P(q1|j2)P(q2|j2)...P(qm|j2)来计算在当前特征值发生的前提下，j2发生的概率(也即当前需预测的目标应用程序是否需要清理)的概率值，作为可清理率。
2-4、根据该可清理率关闭该目标应用程序。
例如，上述步骤2-4具体可以包括：
当该目标应用程序的可清理率大于预设阈值时，关闭该目标应用程序。
本实施例中，该预设阈值可以人为设定，比如该预设阈值可以为0.5，也即当计算出的P(j2|q1，q2...qm)大于0.5时，可以认为该目标应用程序可以清理，进而可以作为清理对象进行清理。
在实际使用当中，可能存在用户正在使用该目标应用程序的情况，此时关闭该目标应用程序可能影响用户使用，因此，在一实施例当中，关闭目标应用程序之前还可以生成一提示信息并显示在终端屏幕中，比如目标应用程序为“XX音乐”播放器，电子设备再确定清理该应用程序时可以弹窗“是否关闭XX音乐”，用户可以点击“否”按钮以阻止关闭该目标应用程序，若该弹窗弹出一预设时间譬如10秒后未接收到用户操作，则可以关闭该目标应用程序。
由上可知，本申请实施例可以获取目标应用程序当前的运行状态，并判断状态是否满足预设条件，若是，则获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态，根据运行参数生成训练样本，利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练，基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。本申请可以根据以往应用程序的使用情况较好地预测该应用程序是否需要清理，方法简单，灵活性高，并且可以减小电子设备的耗电量，从而提升电子设备的续航能力。
根据上一实施例的描述，以下将进一步地来说明本申请的应用程序控制方法。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的另一种应用程序控制方法的流程示意图，包括以下步骤：
步骤S201，电子设备获取目标应用程序当前的运行状态。
在一实施例中，目标应用程序当前的运行状态可以通过进程管理机制获取，该进程管理机制可以包含一个应用程序管理器，在上述应用程序管理器当中记录着终端中每个应用程序的使用记录，该使用记录可以包括应用程序的运行时间，当然该使用记录还可以包括应用程序的其他使用信息，比如自动唤醒时间、应用开启时间、应用关闭时间、应用在后台运行的时间等等。
步骤S202，电子设备判断目标应用程序当前是否处于播放状态，若是，则执行步骤S203，若否，则结束流程。
在本发明实施例中，目标应用程序为音视频类应用，因此当该目标应用程序在运行状态时，还需要进一步确定该应用程序是否在播放音频或视频。若是，则确定该应用程序满足预设条件，若不满足，则结束当前流程。
步骤S203，电子设备获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态。
该运行参数可以是从数据库中提取出来的，该数据库内可以存储有过去一段时间内电子设备中应用的使用记录，包括屏幕的亮灭记录、充电记录以及WiFi连接记录，之后，根据这些记录可以提取出每一采样时间点的运行参数。该充电连接状态和网络连接状态均可以包括连接和未连接两种情况。
步骤S204，电子设备根据当前时间确定采样日期类型和采样时段，确定剩余电量所属的预设电量范围，以及确定已亮屏时长所属的预设时长范围。
譬如，若采样时间点为2017年10月17日10时55分，每天可以分为48个时段，则当天为周二，其采样日期类型为工作日，采样时段为第11个时段。若剩余电量为80％，则其预设电量范围可以为70％-100％所对应的高电量。若已亮屏时长为3min，则其预设时长范围可以为0-5min所对应的短时长。
步骤S205，电子设备根据当前时间从运行参数中确定前台应用的上一切换应用和下一切换应用。
譬如，该目标应用程序可以是用户选取的，可以先获取近期出现频率最高的十个应用APP1、APP2…APP10。先根据采样时间点对所有前台应用进行排序，对于排序后的任意三个相邻的不同前台应用，前面的前台应用可以作为中间的前台应用的上一切换应用，后面的前台应用可以作为中间的前台应用的下一切换应用，比如对于某个采样时间点，前台应用可以为APP10，上一切换应用可以为APP1，下一切换应用可以为APP5。
步骤S206，电子设备根据所述当前时间、下一切换应用以及前台应用确定所述目标应用程序的预测值。
步骤S207，电子设备分别获取上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态以及目标应用程序对应的特征值。
譬如，该特征值和特征项的对应关系可以为下表1：
表1
步骤S208，电子设备根据特征值和预测值生成训练样本。
步骤S209，电子设备将每一训练样本输入预设的贝叶斯模型中，对该贝叶斯模型进行训练。
譬如，该特征值可以包括(q1，q2…qm)，该预测值可以包括j1和j2，此时，上述步骤S209具体可以包括：
将该预测值输入第一预设公式中，得到对应预测值的概率，该第一公式为：其中N(j1)表示事件j1出现的次数，N(j2)表示事件j2出现的次数，P(j2)表示事件j2发生的概率；
将该特征值和预测值输入第二预设公式中，得到对应特征值和预测值的概率，该第二预设公式为：其中，1≤i≤m，P(qi|j2)表示在事件j2发生的前提下，事件qi发生的概率，N(qi，j2)表示事件qi和j2同时发生的次数。
本实施例中，该贝叶斯模型可以为：其中，q1,q2…qm为先验条件的特征值，J为目标预测应用的预测值。为简化计算，假设q1,q2…qm是相互独立的，则从而得到朴素贝叶斯分类器模型：
JMAX＝arg max P(J|q1，q2...qm)＝arg maxP(q1|J)P(q2|J)...P(qm|J)，其中J可以表示j1或j2，各个特征项概率值是出现次数的统计概率，也即上述公式：
其中，j1为第一预设数值，j2为第二预设数值。容易得知，训练贝叶斯模型的过程就是概率统计的过程，也即对贝叶斯模型训练后，可以得到每个特征项中不同特征值的概率值，比如P(q1)、P(q1|j2)。
步骤S210，电子设备基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。
在一实施例当中，上述基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制的步骤可以具体包括：
获取应用清理指令；
根据应用清理指令获取电子设备的目标应用程序、以及当前的运行参数；
利用训练后的贝叶斯模型和当前的运行参数计算目标应用程序的可清理率；
根据可清理率关闭目标应用程序。
其中，上述利用训练后的贝叶斯模型和当前的运行参数计算目标应用程序的可清理率的步骤可以包括：
根据当前的运行参数确定当前特征值；
将当前特征值输入第三预设公式中进行计算，得到可清理率，该第三预设公式为：其中，1≤k≤m，qk为当前特征值。
本实施例中，和训练过程类似，可以先根据当前的运行参数得到当前的采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态、网络连接状态以及当前需预测的后台应用这几个特征项，并获取这几个特征项对应的特征值q1,q2…qm，之后利用公式：
P(j2|q1，q2...qm)＝P(j2)P(q1|j2)P(q2|j2)...P(qm|j2)来计算在当前特征值发生的前提下，j2发生的概率(也即当前需预测的后台应用不会在短时间内切换至前台)的概率值，作为可清理率。
本实施例中，该预设阈值可以人为设定，比如该预设阈值可以为0.5，也即当计算出的P(j2|q1，q2...qm)大于0.5时，可以认为该目标应用程序可以清理，进而可以作为清理对象进行清理。
由上可知，本申请实施例提供一种应用程序控制方法，其中电子设备可以获取目标应用程序当前的运行状态，判断目标应用程序当前是否处于播放状态，若是，则获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态，根据当前时间确定采样日期类型和采样时段，确定剩余电量所属的预设电量范围，以及确定已亮屏时长所属的预设时长范围，根据当前时间从运行参数中确定前台应用的上一切换应用和下一切换应用，根据所述当前时间、下一切换应用以及前台应用确定所述目标应用程序的预测值，分别获取上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态以及目标应用程序对应的特征值，根据特征值和预测值生成训练样本，将每一训练样本输入预设的贝叶斯模型中，对该贝叶斯模型进行训练，最后电子设备基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。本申请可以根据以往应用程序的使用情况较好地预测该应用程序是否需要清理，方法简单，灵活性高，并且可以减小电子设备的耗电量，从而提升电子设备的续航能力，节约了***资源，用户体验感好。
为了便于更好的实施本申请实施例提供的应用程序控制方法，本申请实施例还提供了一种基于上述应用程序控制方法的装置。其中名词的含义与上述应用程序控制方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种应用程序控制装置的结构示意图，该应用程序控制装置30包括：判断模块301、获取模块302、生成模块303、训练模块304以及控制模块305；
该判断模块301，用于获取目标应用程序当前的运行状态，并判断状态是否满足预设条件；
该获取模块302，用于当上述状态满足预设条件时获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
该生成模块303，用于根据运行参数生成训练样本；
该训练模块304，用于利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
该控制模块305，用于基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。
继续参阅图5，在一实施例当中，上述判断模块301包括：判断子模块3011和确定子模块3012；
该判断子模块3011，用于判断目标应用程序当前是否处于播放状态；
该确定子模块3012，用于当判断子模块3011判断为是时，确定状态满足预设条件。
进一步的，上述生成模块303可以具体包括：第一确定子模块3031、第二确定子模块3032以及生成子模块3033；
该第一确定子模块3031，用于根据当前时间确定采样日期类型和采样时段；
该第二确定子模块3032，用于确定剩余电量所属的预设电量范围，以及确定已亮屏时长所属的预设时长范围；
该生成子模块3033，用于根据采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态和网络连接状态生成训练样本。
由上可知，本申请实施例提供的应用程序控制装置30可以通过判断模块301获取目标应用程序当前的运行状态，并判断状态是否满足预设条件，若是，则由获取模块302获取电子设备的运行参数，运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态，生成模块303根据运行参数生成训练样本，训练模块304利用训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练，控制模块305基于训练后的贝叶斯模型对目标应用程序进行控制。本申请可以根据以往应用程序的使用情况较好地预测该应用程序是否需要清理，方法简单，灵活性高，并且可以减小电子设备的耗电量，从而提升电子设备的续航能力。
本申请还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现方法实施例提供的应用程序控制方法。
本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行程序时实现方法实施例提供的应用程序控制方法。
在本申请又一实施例中还提供一种电子设备，该电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。如图6所示，电子设备400包括处理器401、存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。
处理器401是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。
在本实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能：
获取目标应用程序当前的运行状态，并判断所述状态是否满足预设条件；
若是，则获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
根据所述运行参数生成训练样本；
利用所述训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制。
请参阅图7，图7为本申请实施例提供的电子设备结构示意图。该电子设备500可以包括射频(RF，Radio Frequency)电路501、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器502、输入单元503、显示单元504、传感器504、音频电路506、无线保真(WiFi，Wireless Fidelity)模块507、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器508、以及电源509等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
射频电路501可用于收发信息，或通话过程中信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器508处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，射频电路501包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM，Subscriber Identity Module)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(LNA，Low Noise Amplifier)、双工器等。此外，射频电路501还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。该无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通信***(GSM，Global System of Mobile communication)、通用分组无线服务(GPRS，GeneralPacket Radio Service)、码分多址(CDMA，Code Division Multiple Access)、宽带码分多址(WCDMA，Wideband Code Division Multiple Access)、长期演进(LTE，Long TermEvolution)、电子邮件、短消息服务(SMS，Short Messaging Service)等。
存储器502可用于存储应用程序和数据。存储器502存储的应用程序中包含有可执行代码。应用程序可以组成各种功能模块。处理器508通过运行存储在存储器502的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括存储器控制器，以提供处理器508和输入单元503对存储器502的访问。
输入单元503可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(比如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元503可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器508，并能接收处理器508发来的命令并加以执行。
显示单元504可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元504可包括显示面板。可选的，可以采用液晶显示器(LCD，Liquid CrystalDisplay)、有机发光二极管(OLED，Organic Light-Emitting Diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器508以确定触摸事件的类型，随后处理器508根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。
电子设备还可包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路506可通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路506可将接收到的音频数据转换成电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路506接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器508处理后，经射频电路501以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器502以便进一步处理。音频电路506还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与电子设备的通信。
无线保真(WiFi)属于短距离无线传输技术，电子设备通过无线保真模块507可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图7示出了无线保真模块507，但是可以理解的是，其并不属于电子设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器508是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的应用程序，以及调用存储在存储器502内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器508可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器508可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器508中。
电子设备还包括给各个部件供电的电源509(比如电池)。优选的，电源可以通过电源管理***与处理器508逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源509还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电***、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
尽管图7中未示出，电子设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，如存储在终端的存储器中，并被该终端内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如信息发布方法的实施例的流程。其中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例提供的一种应用程序控制方法、装置、存储介质和电子设备进行了详细介绍，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (11)

1.一种应用程序控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标应用程序当前的运行状态，并判断所述状态是否满足预设条件；
若是，则获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
根据所述运行参数生成训练样本；
利用所述训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制。
2.如权利要求1所述的应用程序控制方法，其特征在于，所述判断所述状态是否满足预设条件的步骤包括：
判断所述目标应用程序当前是否处于播放状态；
若是，则确定所述状态满足预设条件。
3.如权利要求1所述的应用程序控制方法，其特征在于，所述根据所述运行参数生成训练样本的步骤包括：
根据所述当前时间确定采样日期类型和采样时段；
确定所述剩余电量所属的预设电量范围，以及确定所述已亮屏时长所属的预设时长范围；
根据所述采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态和网络连接状态生成训练样本。
4.权利要求3所述的应用程序控制方法，其特征在于，所述根据所述采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态和网络连接状态生成训练样本的步骤包括：
根据所述当前时间从运行参数中确定所述前台应用的上一切换应用和下一切换应用；
根据所述当前时间、下一切换应用以及前台应用确定所述目标应用程序的预测值；
根据所述上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态、目标应用程序以及预测值生成训练样本。
5.权利要求4所述的应用程序控制方法，其特征在于，所述根据所述上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态、目标应用程序以及预测值生成训练样本的步骤包括：
分别获取所述上一切换应用、前台应用、采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、充电连接状态、网络连接状态以及目标应用程序对应的特征值；
根据所述特征值和预测值生成训练样本。
6.如权利要求1所述的应用程序控制方法，其特征在于，所述基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制包括：
获取应用清理指令；
根据所述应用清理指令获取所述电子设备的目标应用程序、以及当前的运行参数；
利用训练后的贝叶斯模型和当前的运行参数计算所述目标应用程序的可清理率；
根据所述可清理率关闭所述目标应用程序。
7.一种应用程序控制装置，其特征在于，包括：判断模块、获取模块、生成模块、训练模块以及控制模块；
所述判断模块，用于获取目标应用程序当前的运行状态，并判断所述状态是否满足预设条件；
所述获取模块，用于当所述状态满足预设条件时获取所述电子设备的运行参数，所述运行参数包括当前时间、前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电状态以及网络连接状态；
所述生成模块，用于根据所述运行参数生成训练样本；
所述训练模块，用于利用所述训练样本对预设的贝叶斯模型进行训练；
所述控制模块，用于基于训练后的贝叶斯模型对所述目标应用程序进行控制。
8.如权利要求7所述的应用程序控制装置，其特征在于，所述判断模块包括：判断子模块和确定子模块；
所述判断子模块，用于判断所述目标应用程序当前是否处于播放状态；
所述确定子模块，用于当所述判断子模块判断为是时，确定所述状态满足预设条件。
9.如权利要求7所述的应用程序控制装置，其特征在于，所述生成模块包括：第一确定子模块、第二确定子模块以及生成子模块；
所述第一确定子模块，用于根据所述当前时间确定采样日期类型和采样时段；
所述第二确定子模块，用于确定所述剩余电量所属的预设电量范围，以及确定所述已亮屏时长所属的预设时长范围；
所述生成子模块，用于根据所述采样日期类型、采样时段、预设电量范围、预设时长范围、前台应用、充电连接状态和网络连接状态生成训练样本。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
11.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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