CN108470060B - 一种移动终端的垃圾数据处理控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了移动终端的垃圾数据处理控制方法,包括:服务器设置垃圾数据上限值和下限值;其中,所述垃圾数据下限值为提醒用户进行垃圾数据清理的门限值,所述垃圾数据上限值为进行自动清理的门限值;所述服务器采集多个样本数据,并统计所述样本数据超出所述上限值或下限值的情况,所述样本数据为垃圾数据实际清理值;所述服务器根据所述多个样本数据计算方差;所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则所述服务器调整所述垃圾数据上限值和下限值;其中,所述方差越大,则调整所述垃圾数据上限值与下限值之间的差值就越大。所述服务器统计新采集到的样本数据超出调整后的垃圾数据上限值或调整后的垃圾数据下限值的情况。
Description
技术领域
本发明数据处理领域,尤其涉及一种移动终端的垃圾数据处理控制方法。
技术领域
随着数据网络的不断发展,现在社会中的数据量越来越大。
服务器可以获取到大量的数据样本,并通过对数据样本进行分析得出某种结论,这个过程就是大数据处理的过程。
对于移动终端来说,在运行过程中会不断的产生垃圾数据,进而占用了越来越多的存储空间。针对这种情况,各个厂商推出了手机管家之类的管理应用,以在服务端监控移动终端的垃圾数据的大小。通常的做法是,设置一个垃圾数据的上限值和下限值,当垃圾数据的大小超过下限值时,则通知用户需要进行清理,而当垃圾数据的大小超过上限值时,则自动进行垃圾清理。
现实中,由于移动终端的数量庞大,具体情况也多种多样,对不同的用户来,垃圾数据有多少时才进行清理也因人而异因机而异。因此,如何更加准确的通知用户进行垃圾清理避免过于频繁的通知对用户造成干扰,也避免通知不及时降低移动终端的性能,便摆在眼前。显然,现有技术中固定的上限值和下限值显然不能以适应这种实际情况。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提出一种移动终端的垃圾数据处理控制方法,以更加适应实际情况。所述方法包括:
服务器设置垃圾数据上限值和垃圾数据下限值;其中,所述垃圾数据下限值为提醒用户进行垃圾数据清理的门限值,所述垃圾数据上限值为进行自动清理的门限值;
所述服务器采集多个样本数据,并统计所述样本数据超出所述垃圾数据上限值或垃圾数据下限值的情况;其中,所述样本数据为垃圾数据实际清理值;
所述服务器根据所述多个样本数据计算方差;
所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则所述服务器调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值;其中,所述方差越大,则调整所述垃圾数据上限值与垃圾数据下限值之间的差值就越大。
所述服务器统计新采集到的样本数据超出调整后的垃圾数据上限值或调整后的垃圾数据下限值的情况。
其中,所述方差通过以下方式计算:
其中,所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则所述服务器调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值包括:
所述预置范围包括方差上限值和方差下限值,所述服务器判断所述方差位于所述方差上限值和方差下限值之间时,则保持所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值不变。
其中,所述方差上限值为当前所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值的算术平均值。
其中,所述方差下限值为所述方差上限值的0.5倍。
其中,当所述方差大于所述方差上限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:(1+(A/方差上限值))*调整前垃圾数据上限值;调整后的垃圾数据下限值为:调整前垃圾数据下限值/(1+(A/方差上限值));其中,A为所述方差与所述方差上限值的差值。
其中,当所述方差小于所述方差下限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:调整前的垃圾数据上限值/(1+(B/方差下限值));调整后的垃圾数据下限值为:(1+(B/方差下限值))*调整前的垃圾数据下限值;其中,B为所述方差与所述方差下限值的差值。
其中,当所述方差小于所述方差下限值时,若调整后的垃圾数据上限值小于调整后的垃圾数据下限值,则做如下处理:
保持调整后的垃圾数据上限值不变;调整后的垃圾数据下限值为:(1-C)*调整后的垃圾数据上限值;其中,C是所述服务器已采集的样本数据中超出调整前的垃圾数据上限值或调整前的垃圾数据下限值的样本数据所占的比例。
本发明中,当样本数据的方差超出预置范围时,则说明样本数据波动较大,此时,服务器可以调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值,并使用调整后的垃圾数据上限值或调整后的垃圾数据下限值对新采集到的样本数据进行统计,由于垃圾数据上限值和垃圾数据下限值可以由服务器根据样本数据波动情况进行动态调整,所以使得垃圾数据上限值和垃圾数据下限值可以动态的变化,以更加贴合用户的实际需求。
附图说明
图1为本发明一种移动终端的垃圾数据处理控制方法的一个实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
首先阐述应用的场景:
某互联网企业推出手机APP——手机管家,其中一项功能为垃圾清理。为此,手机管家APP中默认设置了垃圾数据清理上限值及下限值。其中,当检测到手机中的垃圾数据的数量超过了垃圾数据清理下限值时,手机管家便发出通知,提醒用户进行垃圾清理。但管检测到手机中的垃圾数据的数量超过了垃圾数据清理上限值时,则手机管家自动进行垃圾清理。
而对于不同手机来说,其硬件性能、用户包容度、场景众多等因素导致了固定的垃圾数据上下限值是无法满足实际要求的。例如会出现以下情况:某个用户的手机的性能较好,内存空间高达10G,存储空间高达512G,而由于固定的垃圾数据清理下限值为150M(显然较低),因此在手机性能仍然很好的时候用户会不断的收到通知来进行垃圾清理,但实际情况是用户不需要。这就给用户造成了较大的干扰。
基于此,本发明从服务器端采集安装有手机管家的各个手机终端进行垃圾清理时的垃圾数据的数量,从而动态的了解用户的容忍度,进而动态的根据采集的数据来更改垃圾数据清理上下限值,并推送至各个手机终端更新。如此动态的调整,会使得更加贴近实际情况,满足实际需求。
参考图1,图示了本发明一种移动终端的垃圾数据处理控制方法的一个实施例的流程图。如图所示所述方法包括:
步骤S11,服务器设置垃圾数据上限值和垃圾数据下限值;其中,所述垃圾数据下限值为提醒用户进行垃圾数据清理的门限值,所述垃圾数据上限值为进行自动清理的门限值。
本步骤中,服务器设置完成垃圾数据上限值和下限值后会推送给相应的移动终端,移动终端上相应的APP便会依此更新执行。本发明的过程其实可以理解为一个不断进行的循环,而本步骤的设置可以理解上一次循环所调整后的垃圾数据上下限值。
步骤S12,服务器采集多个样本数据,并统计所述样本数据超出所述垃圾数据上限值或垃圾数据下限值的情况。
本步骤中,服务器采集的样本数据为各个移动终端所上传的数据,也就是移动终端上用户手动进行垃圾数据清理时的垃圾数据的大小。一般情况下,用户是在手机管家提醒用户已经存在了多少垃圾数据后(假设提醒值为P),用户点击通知进入了垃圾数据清理的页面,实际分析清理出的垃圾数据大小为Q。那么,本步骤中所采集的样本数据,可以是P也可以Q,或者二者兼有等,这取决于策略设计。
实际上,提醒值P可能更接近用户的指标容忍度,也就是说用户手动进行垃圾数据清理前的最近一次的通知提醒所给出的值;而实际垃圾数据大小Q(垃圾数据实际清理值)可能更接近用户的实际容忍度,用户往往在手机出现卡顿时主动做垃圾清理的工作,这时分析清理出的垃圾大小Q则更能代表用户的实际需求。
而本实施例中,优先选用垃圾数据实际清理值作为样本值。原因在于,这个值才能更加贴近实际的反应用户的实际容忍度,也更加准确的表明何时提醒用户进行垃圾清理的时机。
步骤S13,服务器根据所述多个样本数据计算方差。
对于方差的具体计算方法,在本发明一个实施例中采取以下公式:
步骤S14,所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则执行步骤S15,若否则执行步骤S17。
本步骤中,预置范围可以是数值,也可以是数值区间所构成的范围。在本发明一个实施例中,所述预置范围为包含上下限的范围,也就是由方差上限值X和方差下限值Y构成的范围。当上一步计算得到的方差不在区间[Y,X]内时,则执行步骤S15,否则执行步骤S17。
步骤S15,所述服务器调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值。
本步骤中,调整的原则是方差越大,则调整所述垃圾数据上限值与垃圾数据下限值之间的差值就越大,反之方差越小,则调整所述垃圾数据上限值与垃圾数据下限值之间的差值就越小。
在本发明一个实施例中,方差上限值可以是当前垃圾数据上限值和垃圾数据下限值的算术平均值;而方差下限值则相应的可以为方差上限值的0.5倍。
对于具体的调整方法来说,在本发明实施例中可以采用下述方式:
当方差大于所述方差上限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:(1+(A/方差上限值))*调整前垃圾数据上限值;调整后的垃圾数据下限值为:调整前垃圾数据下限值/(1+(A/方差上限值));其中,A为所述方差与所述方差上限值的差值。
例如,调整前的垃圾数据上限值是860,调整前的垃圾数据下限值是150,X是505,方差为650,则A是650-505=145,调整后的上限值为(1+(145/505))*860=1106.9,调整后的下限值为150/(1+(145/505))=116.5。
当方差小于所述方差下限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:调整前的垃圾数据上限值/(1+(B/方差下限值));调整后的垃圾数据下限值为:(1+(B/方差下限值))*调整前的垃圾数据下限值;其中,B为所述方差与所述方差下限值的差值。
例如,调整前的垃圾数据上限值是860,调整前的垃圾数据下限值是150,Y是252.5,方差为144.3,则B是252.5-144.3=108.2,调整后的上限值为860/(1+(108.2/252.5))=602,调整后的下限值为(1+(108.2/252.5))*150=214.3。
在实际应用过程中,可能会出现以下情况:当方差小于所述方差下限值时,调整后的垃圾数据上限值可能小于调整后的垃圾数据下限值,这就造成了矛盾。遇到这种情形时,可以做如下处理:
保持调整后的垃圾数据上限值不变,也就是以调整后的垃圾数据上限值为优先的原则;调整后的垃圾数据下限值为:(1-C)*调整后的垃圾数据上限值;其中,C是所述服务器已采集的样本数据中超出调整前的垃圾数据上限值或调整前的垃圾数据下限值的样本数据所占的比例。
例如原上限值是860,原下限值是300,Y是252.5,方差为36,则B是252.5-36=216.5,调整后的垃圾数据上限值为860/(1+(216.5/252.5))=463,调整后的垃圾数据下限值为(1+(216.5/252.5))*300=557.2,这样上限值就低于下限值,就造成了矛盾。
此时,优先调整上限值,即上限值还是调整为463,但是,下限值调整为(1-C)*调整后的垃圾数据上限值;其中,C是所述服务器已采集的样本数据中超出调整前的垃圾数据上限值或调整前的垃圾数据下限值的样本数据所占的比例。极端情况下,所有的样本数据都超出了调整前的垃圾数据上限值或调整前的垃圾数据下限值,则C为1,则下限值为0,如果都不超,则C为0,则下限值等于上限值。
例如,调整前的垃圾数据上限值是860,调整前的垃圾数据下限值是300,采集到的样本数据为10个,分别为(1032)、(774)、(731)、(602)、(430)、(412.8)、(378.4)、(352.6)、(258)、(86),则超出的样本数据数量为3个:1032、258、86,则C为0.3,垃圾数据上限值按照规则被调整为463之后,垃圾数据下限值将被调整为(1-0.3)*463=324.1。
本步骤执行结束后,新的垃圾数据上限值和垃圾数据下限值便产生,之后服务器将新的上下限值推送给各移动终端。同时,服务器上也会再次循环执行本实施例的过程,以动态的进行控制。也即是,如步骤S16,开始以新的上下限值来进行统计。
步骤S16,所述服务器统计新采集到的样本数据超出调整后的垃圾数据上限值或调整后的垃圾数据下限值的情况。
步骤S17,保持垃圾数据上限值和下限值不变。
本步骤中,当方差在预置范围之内时,则表明样本数据波动较小,当前的垃圾数据上限值和垃圾数据下限值还能够符合需求,因此保持其不变。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (1)
1.一种移动终端的垃圾数据处理控制方法,其特征在于,所述方法包括:
服务器设置垃圾数据上限值和垃圾数据下限值;其中,所述垃圾数据下限值为提醒用户进行垃圾数据清理的门限值,所述垃圾数据上限值为进行自动清理的门限值;
所述服务器采集多个样本数据,并统计所述样本数据超出所述垃圾数据上限值或垃圾数据下限值的情况;其中,所述样本数据为垃圾数据实际清理值;
所述服务器根据所述多个样本数据计算方差;
所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则所述服务器调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值;其中,所述方差越大,则调整所述垃圾数据上限值与垃圾数据下限值之间的差值就越大;
所述服务器统计新采集到的样本数据超出调整后的垃圾数据上限值或调整后的垃圾数据下限值的情况;
所述方差通过以下方式计算:
所述服务器判断所述方差是否超出预置范围,若是,则所述服务器调整所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值包括:
所述预置范围包括方差上限值和方差下限值,所述服务器判断所述方差位于所述方差上限值和方差下限值之间时,则保持所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值不变;
所述方差上限值为当前所述垃圾数据上限值和垃圾数据下限值的算术平均值;
所述方差下限值为所述方差上限值的0.5倍;
所述方差大于所述方差上限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:(1+(A/方差上限值))*调整前垃圾数据上限值;调整后的垃圾数据下限值为:调整前垃圾数据下限值/(1+(A/方差上限值));其中,A为所述方差与所述方差上限值的差值;
所述方差小于所述方差下限值时,则调整后的垃圾数据上限值为:调整前的垃圾数据上限值/(1+(B/方差下限值));调整后的垃圾数据下限值为:(1+(B/方差下限值))*调整前的垃圾数据下限值;其中,B为所述方差与所述方差下限值的差值;
所述方差小于所述方差下限值时,若调整后的垃圾数据上限值小于调整后的垃圾数据下限值,则做如下处理:
保持调整后的垃圾数据上限值不变;调整后的垃圾数据下限值为:(1-C)*调整后的垃圾数据上限值;其中,C是所述服务器已采集的样本数据中超出调整前的垃圾数据上限值或调整前的垃圾数据下限值的样本数据所占的比例。
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