CN112748957A - 应用程序处理方法、装置和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用程序处理方法、装置和***，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。该实施方式能够通过判断电子设备中应用程序的重要性指数和/或运行环境特征来保护或关闭应用程序，从而减轻或避免***资源的不必要耗费。

Description

应用程序处理方法、装置和***

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用程序处理方法、装置和***。

背景技术

目前，移动智能终端耗电量较大导致其待机时间较短，现有的解决方案为采用大容量电池、在低电量时强制关闭某些功能或者在低电量时降低屏幕亮度或降低中央处理器频率，前一种方案会影响终端的便携性与外观，后两种方案会影响用户正常使用。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种应用程序处理方法、装置和***，能够通过判断电子设备中应用程序的重要性指数和/或运行环境特征来保护或关闭应用程序，从而减轻或避免电子设备资源的不必要耗费。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种应用程序处理方法。

本发明实施例的应用程序处理方法用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；所述方法包括：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

可选地，当前运行的任一应用程序的重要性指数根据以下步骤确定：获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将所述用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；依据所述用户行为数据中关联于该应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数。

可选地，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应；以及，该应用程序在任一维度下的运行环境特征根据以下步骤确定：获取预设的第二历史时间间隔内该应用程序在该维度每一维度值的运行时长并确定每一维度值的运行时长占比；在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征。

可选地，所述方法进一步包括：在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于用户预设的白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行；在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序。

可选地，所述方法进一步包括：在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于用户预设的黑名单中；在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

可选地，当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种应用程序处理装置。

本发明实施例的应用程序处理装置用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；所述装置可包括判断模块，用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；处理模块，用于：在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种应用程序处理***。

本发明实施例的应用程序处理***用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；所述***包括执行单元；其中，执行单元用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

可选地，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应；以及，所述***进一步包括：数据采集单元、历史数据存储单元、评分单元和特征确定单元；其中，数据采集单元可用于：获取最近的历史采集周期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及应用程序在每一维度的每一维度值的运行时长数据并向历史数据存储单元发送；历史数据存储单元可用于：存储历史时期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及所述运行时长数据，并利用存储的用户行为数据训练用户分类模型；评分单元可用于：从历史数据存储单元获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将该用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；依据该用户行为数据中关联于任一应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数；其中，第一历史时间间隔内的用户行为数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期的用户行为数据，第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的历史处理统计数据；特征确定单元可用于：从历史数据存储单元获取预设的第二历史时间间隔内任一应用程序在任一维度的每一维度值的运行时长数据并确定每一维度值的运行时长占比；在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征；其中，第二历史时间间隔内该应用程序的运行时长数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的运行时长数据。

可选地，所述***可进一步包括：用于获取电子设备当前所处的环境状态并向执行单元发送的状态检测单元以及用于获取用户预设的白名单和黑名单并向执行单元发送的用户设置获取单元；以及，执行单元可进一步用于：在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于所述白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行；在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序；在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于所述黑名单中；在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

可选地，当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。

本发明的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的应用程序处理方法。

为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

本发明的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明所提供的应用程序处理方法。

根据本发明的技术方案，上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

其一，在触发条件满足时，针对电子设备当前运行的任一应用程序，判断其重要性指数和/或运行环境特征是否符合预设的保护规则，在符合保护规则时(例如，应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值、应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态一致)保护该应用程序；在不符合规则时，判断应用程序的重要性指数、自行启动情况、未使用时长、与用户预设黑名单的匹配情况是否符合预设的关闭规则，在符合关闭规则时(例如，应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值、应用程序为自行启动、应用程序未使用时长大于预设的第二时长、应用程序处于黑名单中)关闭该应用程序。此外，在判断重要性指数和运行环境特征之前，如果判断应用程序处于用户预设的白名单中或者判断应用程序在前台运行，则保护该应用程序。通过上述设置，可从多个角度甄别必要的应用程序和不必要的应用程序进而自动执行保护和关闭，从而实现应用程序的有效管理，在不改动硬件并且不影响用户使用体验的前提下避免电子设备资源(例如电量)的不必要耗费。

第二，在本发明实施例中，周期性地采集电子设备中的各种相关数据(例如用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及运行时长数据等)向设置在远程的历史数据存储单元发送并进行存储，存储的数据用于训练用户分类模型。为了确定应用程序的重要性指数，首先可从历史数据存储单元获取包括最近采集数据在内的预设时间间隔的用户行为数据、应用程序历史处理统计数据和运行时长数据，一方面将用户行为数据输入用户分类模型得到含有至少一个表征应用程序类别的标签的用户画像，根据用户行为数据和应用程序历史处理统计数据计算应用程序的重要性初始值，并利用用户画像中的标签调整上述重要性初始值得到应用程序的重要性指数，另一方面对应用程序在预设维度每一维度值的运行时长数据进行统计，得到应用程序的运行环境特征。这样，通过大数据技术准确计算应用程序的重要性指数和运行环境特征，有利于后续的应用程序处理步骤。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是本发明实施例中应用程序处理方法的主要步骤示意图；

图2是本发明实施例中应用程序处理方法的具体执行步骤示意图；

图3是本发明实施例中应用程序处理装置的组成部分示意图；

图4是本发明实施例中应用程序处理***的主要部分示意图；

图5是根据本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图；

图6是用来实现本发明实施例中应用程序处理方法的电子设备结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。

图1是本发明实施例中应用程序处理方法的主要步骤示意图，上述方法用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序。在本发明实施例中，电子设备可以是移动终端(例如手机)、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机等，上述保护指的是在本次处理过程中维持应用程序的运行状态，上述关闭指的是将应用程序杀除(即关闭应用程序的相关进程)并禁止其随后的自行启动。

如图1所示，本发明实施例的应用程序处理方法可具体按照如下步骤执行：

步骤S101：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致。

在本步骤中，可以在判断预设的触发条件满足时执行处理应用程序的流程。以上触发条件可以根据实际需求设置，例如可设置为：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭(例如显示屏幕熄灭，此时应用程序处理流程不会影响用户体验)、电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长、或者电子设备的剩余电量小于预设数值的前提下显示模块关闭并持续第一时长。处理流程针对的应用程序可以是当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序，可以理解，运行在前台的应用程序是用户正在使用的应用程序，运行在后台的应用程序不是用户正在使用的应用程序。有些运行在后台的应用程序不是用户启动而是自行启动的，这些程序能够不被察觉地消耗***资源，通过本发明方法即可将其识别并关闭。

在本发明实施例中，重要性指数用于表征应用程序对于电子设备操作***以及用户的重要程度，一般地，用户使用某应用程序时间较长，则该应用程序的重要性指数较高。运行环境特征是指应用程序匹配的电子设备环境状态，其一般对应于至少一个维度，每一维度的每一维度值都与电子设备所处的一种环境状态对应。例如，上述维度可以是时间维度或者运动状态维度，时间维度的维度值可以是日间和夜间，运动状态维度的维度值可以是静止、低速运动和高速运动。如果用户长时间地在日间、低速运动时使用某应用程序，则该应用程序在时间维度的运行环境特征可以是日间，在运动状态维度的运行环境特征可以是低速运动。可以理解，上述维度及其维度值可根据实际需求选取，本发明并不对此进行限制。例如，时间维度的维度值可以选取为上午、下午和夜间，运动状态维度的维度值可以选取为静止和运动。

可以理解，应用程序的重要性指数和运行环境特征都是预先确定的。在本发明实施例中，重要性指数根据以下步骤确定。首先，获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据。实际应用中，为了实现应用程序处理策略的动态更新，可按照固定时长(例如1天)的采集周期来周期性地采集电子设备中的数据，这些数据可以是用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及应用程序在每一维度的每一维度值的运行时长数据。其中，用户行为数据可以根据需求灵活设置，例如可以是用户使用应用程序的时长数据(该时长数据可以是具体时长，如在一个采集周期内应用程序A的使用时长为1小时，应用程序B的使用时长为2小时，该时长数据也可以是应用程序的使用时长排名数据)和/或用户预设白名单或黑名单中的应用程序数据(例如白名单或黑名单中的应用程序标识)，也可以是用户安装或卸载的应用程序变化情况(如在一个采集周期内哪些应用程序被安装，哪些应用程序被卸载)和用户白名单或黑名单中的应用程序变化情况。上述历史处理统计数据可以包括一定时间间隔内的应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数以及应用程序自行启动次数。上述运行时长数据可以由应用程序在每一维度的每一维度值的运行时长组成，例如，在一个采集周期内，某应用程序在“日间”的运行时长为1小时，在“夜间”的运行时长为2小时，在“静止”的运行时长的1.5小时，在“运动”的运行时长为1.5小时。可以理解的是，在每次采集数据时，还可采集电子设备当前的应用程序列表以及用户标识。

具体应用中，上述第一历史时间间隔为固定时长的连续的时间间隔，其时长一般大于采集周期，例如，采集周期为1天时，第一时间间隔可以是1周。此外，第一历史时间间隔包含距离当前时刻最近的采集周期，也就是说，第一历史时间间隔为近于当前时刻的历史时间段，其内数据为与当前情况相关性较高的数据。作为一个优选方案，在获取到第一历史时间间隔内的用户行为数据之后，可将其输入预先训练完成的用户分类模型，得到具有至少一个标签的用户画像。其中，用户分类模型可基于现有的朴素贝叶斯、随机森林等分类算法实现，其训练数据为标记有标签的用户行为数据，每一标签可以是一种视角下的应用程序类别。例如，从功能视角来说，应用程序可分为视频类、游戏类、购物类等，从提供方视角来说，应用程序可分为r类、s类、t类等(r、s、t为应用程序提供方标识)，则视频类、游戏类、购物类、r类、s类、t均可以作为标签。此外，预先训练完成的用户分类模型可利用后续不断更新的训练数据进行持续优化。

在获得用户画像之后，可利用第一历史时间间隔的用户行为数据中关联于任一应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值。可以理解，应用程序的重要性初始值随用户使用时长的增大而增大，随应用程序被保护次数的增大而增大，随应用程序被关闭次数的增大而减小，随应用程序自行启动次数的增大而减小。如果应用程序处于白名单中，则其重要性初始值增大，如果应用程序处于黑名单中，则其重要性初始值减小。例如，重要性初始值可以通过以下公式计算：

I＝aT+bP+cL+dM+eN

其中，I表示某应用程序的重要性初始值，T为用户使用该应用程序的时长，P可以取值为零或一，零表示该应用程序不在白名单中，一表示该应用程序处在白名单中；L表示该应用程序的被保护次数，M表示该应用程序的被关闭次数，N表示该应用程序的自行启动次数；a、b、c、d、e均为固定系数，其中a、b、c为正数，d、e为负数。

可以理解，以上公式仅为重要性初始值的某一计算方式，并不对重要性初始值的计算方式形成任何限制。在得到任一应用程序的重要性初始值之后，判断该应用程序与用户画像的标签是否匹配(即判断该应用程序是否属于标签表征的应用程序类别)。如果存在匹配的标签，则利用匹配的标签增加重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数。实际应用中，可根据匹配标签的具体情况增加重要性初始值，也可根据匹配标签的数量增加重要性初始值。例如，匹配标签数量为1时，将重要性初始值增加10％，匹配标签数量为2时，将重要性初始值增加20％......。可以理解，上例中的重要性初始值增加方式仅为示例。此外，获取用户画像并利用标签增加重要性初始值的步骤并非必须，不执行该步骤时重要性初始值即为重要性指数。

在本发明实施例中，应用程序的运行环境特征通过以下步骤确定：首先获取预设的第二历史时间间隔内该应用程序在该维度每一维度值的运行时长。其中，上述第一历史时间间隔为固定时长的连续的时间间隔，其时长可大于采集周期，例如，采集周期为1天时，第二时间间隔可以是1周。此外，第二历史时间间隔包含距离当前时刻最近的采集周期，也就是说，第二历史时间间隔为近于当前时刻的历史时间段，其内数据为与当前情况相关性较高的数据。第二历史时间间隔与第一历史时间间隔可以是同一时间间隔，也可以是不同的时间间隔。其后，确定每一维度值的运行时长占比。具体地，在本发明实施例中，某维度的某一维度值的运行时长占比指的是应用程序在该维度值的运行时长与应用程序在该维度所有维度值的运行时长总和的比值。例如，时间维度的维度值包括“日间”和“夜间”，某应用程序在“日间”的运行时长为1小时，在“夜间”的运行时长为2小时，则“日间”的运行时长占比为1/3，“夜间”的运行时长占比为2/3。之后，如果存在运行时长占比大于预设比例的维度值，则将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征。

通过以上步骤，即可确定电子设备中任一应用程序的重要性指数和运行环境特征。可以理解，重要性指数会随着第一历史时间间隔中数据的更新而不断更新，运行环境特征会随着第二历史时间间隔中数据的更新而不断更新，步骤S101中使用的重要性指数和运行环境特征均为最新数据。

在步骤S101中，获取到应用程序的重要性指数和运行环境特征之后，可判断重要性指数是否符合第一判别规则以及运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致(一致指的是每一维度的运行环境特征与电子设备环境状态均一致)。具体地，第一判别规则可根据实际需求设置，例如可设置为：重要性指数大于预设的第一阈值，电子设备当前所处的环境状态可通过电子设备安装的各种装置(例如传感器)获知，例如通过光敏传感器或者时间模块判断当前环境为日间还是夜间，通过运动传感器判断当前状态为运动还是静止。之后，如果判断应用程序的重要性指数符合第一判别规则，或者应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态一致时，保护该应用程序。

较佳地，在本发明实施例中，在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前，可首先检测该应用程序是否处于白名单中、或者检测该应用程序是否在前台运行，如果该应用程序处于白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序。如果当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致，则执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于用户预设的黑名单中，在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。其中，第二判别规则可以是：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值，一般地，第二阈值小于上述第一阈值。第三判别规则可以是：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长。可以理解，以上基于白名单、前台运行、运行环境特征、第一判别规则、第二判别规则、自行启动、第三判别规则以及黑名单的判断动作的执行顺序可根据需求灵活调整，本发明并不对此进行限制。

通过以上步骤，即可利用大数据技术准确识别必要的应用程序和非必要应用程序，并对前者进行保护，对后者进行关闭，从而节省包括电量在内的***资源耗费。可以理解，本发明方法并不仅用于节省电量，还可节点中央处理器、内存、磁盘等多种电子设备资源。

图2是本发明实施例中应用程序处理方法的具体执行步骤示意图。如图2所示，在本发明实施例中，可执行以下的应用程序处理流程。在触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序，首先判断其是否在白名单中：若是，则保护该应用程序，否则进一步判断该应用程序是否在前台运行。如果该应用程序在前台运行，则进行保护，否则判断其运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态是否一致：若是，则进行保护，否则判断其重要性指数大于第一阈值。如果是，则进行保护，否则判断重要性指数是否小于第二阈值。在该应用程序的重要性指数小于第二阈值时对其进行关闭，在该应用程序的重要性指数不小于第二阈值时判断其是否为自行启动：若是，则进行关闭；否则进一步判断其未使用时长是否大于第二时长。在该应用程序的未使用时长大于第二时长时将其关闭，在该应用程序的未使用时长不大于第二时长时进一步判断其是否在黑名单中：若是，将其关闭；否则，退出流程(等同于对该应用程序进行保护)。需要说明的是，图2所示步骤仅为优选，并不对应用程序处理流程形成限制。

在本发明实施例的技术方案中，在触发条件满足时，针对电子设备当前运行的任一应用程序，判断其重要性指数和/或运行环境特征是否符合预设的保护规则，在符合保护规则时(例如，应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值、应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态一致)保护该应用程序；在不符合规则时，判断应用程序的重要性指数、自行启动情况、未使用时长、与用户预设黑名单的匹配情况是否符合预设的关闭规则，在符合关闭规则时(例如，应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值、应用程序为自行启动、应用程序未使用时长大于预设的第二时长、应用程序处于黑名单中)关闭该应用程序。此外，在判断重要性指数和运行环境特征之前，如果判断应用程序处于用户预设的白名单中或者判断应用程序在前台运行，则保护该应用程序。通过上述设置，可从多个角度甄别必要的应用程序和不必要的应用程序进而自动执行保护和关闭，从而实现应用程序的有效管理，在不改动硬件并且不影响用户使用体验的前提下避免电子设备资源(例如电量)的不必要耗费。另外，在本发明实施例中，周期性地采集电子设备中的各种相关数据(例如用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及运行时长数据等)向设置在远程的历史数据存储单元发送并进行存储，存储的数据用于训练用户分类模型。为了确定应用程序的重要性指数，首先可从历史数据存储单元获取包括最近采集数据在内的预设时间间隔的用户行为数据、应用程序历史处理统计数据和运行时长数据，一方面将用户行为数据输入用户分类模型得到含有至少一个表征应用程序类别的标签的用户画像，根据用户行为数据和应用程序历史处理统计数据计算应用程序的重要性初始值，并利用用户画像中的标签调整上述重要性初始值得到应用程序的重要性指数，另一方面对应用程序在预设维度每一维度值的运行时长数据进行统计，得到应用程序的运行环境特征。这样，通过大数据技术准确计算应用程序的重要性指数和运行环境特征，有利于后续的应用程序处理步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了便于描述，将其表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，某些步骤事实上可以采用其它顺序进行或者同时进行。此外，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是实现本发明所必须的。

为便于更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于实施上述方案的相关装置。

请参阅图3所示，本发明实施例提供的应用程序处理装置300可用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；所述装置300包括判断模块301和处理模块302。

其中，判断模块301可用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；处理模块302可用于：在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

在本发明实施例中，所述装置300可进一步包括重要性指数计算模块，其用于：获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将所述用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；依据所述用户行为数据中关联于该应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数。

具体应用中，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应。所述装置300可进一步包括运行环境特征确定模块，其用于：获取预设的第二历史时间间隔内该应用程序在该维度每一维度值的运行时长并确定每一维度值的运行时长占比；在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征。

实际应用场景中，判断模块301可进一步用于：在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于用户预设的白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行。执行模块302可进一步用于：在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序。

作为一个优选方案，判断模块301可进一步用于：在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于用户预设的黑名单中。执行模块302可进一步用于：在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

此外，在本发明实施例中，当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

在本发明实施例的技术方案中，在触发条件满足时，针对电子设备当前运行的任一应用程序，判断其重要性指数和/或运行环境特征是否符合预设的保护规则，在符合保护规则时(例如，应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值、应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态一致)保护该应用程序；在不符合规则时，判断应用程序的重要性指数、自行启动情况、未使用时长、与用户预设黑名单的匹配情况是否符合预设的关闭规则，在符合关闭规则时(例如，应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值、应用程序为自行启动、应用程序未使用时长大于预设的第二时长、应用程序处于黑名单中)关闭该应用程序。此外，在判断重要性指数和运行环境特征之前，如果判断应用程序处于用户预设的白名单中或者判断应用程序在前台运行，则保护该应用程序。通过上述设置，可从多个角度甄别必要的应用程序和不必要的应用程序进而自动执行保护和关闭，从而实现应用程序的有效管理，在不改动硬件并且不影响用户使用体验的前提下避免电子设备资源(例如电量)的不必要耗费。另外，在本发明实施例中，周期性地采集电子设备中的各种相关数据(例如用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及运行时长数据等)向设置在远程的历史数据存储单元发送并进行存储，存储的数据用于训练用户分类模型。为了确定应用程序的重要性指数，首先可从历史数据存储单元获取包括最近采集数据在内的预设时间间隔的用户行为数据、应用程序历史处理统计数据和运行时长数据，一方面将用户行为数据输入用户分类模型得到含有至少一个表征应用程序类别的标签的用户画像，根据用户行为数据和应用程序历史处理统计数据计算应用程序的重要性初始值，并利用用户画像中的标签调整上述重要性初始值得到应用程序的重要性指数，另一方面对应用程序在预设维度每一维度值的运行时长数据进行统计，得到应用程序的运行环境特征。这样，通过大数据技术准确计算应用程序的重要性指数和运行环境特征，有利于后续的应用程序处理步骤。

图4是本发明实施例中应用程序处理***的主要部分示意图，所述***可用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序，其包括设置在电子设备本地的执行单元。具体地，执行单元可用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

其中，以上触发条件可以根据实际需求设置，例如可设置为：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭(例如显示屏幕熄灭)、电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长、或者电子设备的剩余电量小于预设数值的前提下显示模块关闭并持续第一时长。处理流程针对的应用程序可以是当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序。

在本发明实施例中，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应。所述***可进一步包括：设置在电子设备本地的数据采集单元以及历史数据存储单元、评分单元和特征确定单元。其中，历史数据存储单元、评分单元和特征确定单元可以设置在电子设备本地，也可以设置在远程。

作为一个优选方案，数据采集单元可用于：获取最近的历史采集周期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及应用程序在每一维度的每一维度值的运行时长数据并向历史数据存储单元发送。历史数据存储单元可用于：存储历史时期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及所述运行时长数据，并利用存储的用户行为数据训练用户分类模型。采集周期、用户行为数据、历史处理统计数据、运行时长数据和用户分类模型已在前文说明，此处不再重复。

评分单元可用于：从历史数据存储单元获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将该用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；依据该用户行为数据中关联于任一应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数；其中，第一历史时间间隔内的用户行为数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期的用户行为数据，第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的历史处理统计数据。

特征确定单元可用于：从历史数据存储单元获取预设的第二历史时间间隔内任一应用程序在任一维度的每一维度值的运行时长数据并确定每一维度值的运行时长占比；在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征；其中，第二历史时间间隔内该应用程序的运行时长数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的运行时长数据。实际应用中，评分单元计算的重要性指数以及特征确定单元确定的运行环境特征可定时经电子设备本地设置的更新单元发送到执行单元。

较佳地，在本发明实施例中，所述***可进一步包括：用于获取电子设备当前所处的环境状态并向执行单元发送的状态检测单元以及用于获取用户预设的白名单和黑名单并向执行单元发送的用户设置获取单元。可以理解，状态检测单元可通过电子设备中安装的各种传感器获得电子设备当前所处的环境状态。执行单元可进一步用于：在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于所述白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行；在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序；在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于所述黑名单中；在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

此外，在本发明实施例中，当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

通过上述设置，应用程序处理***综合考虑了用户个性化设置(即黑名单和白名单)、利用大数据计算的应用程序重要性指数和运行环境特征以及电子设备当前环境状态的实时检测，为应用程序的处理策略提供了完善支持，从而节省包括电量在内的***资源耗费。可以理解，本发明方法并不仅用于节省电量，还可节点中央处理器、内存、磁盘等多种电子设备资源。

图5示出了可以应用本发明实施例的应用程序处理方法或应用程序处理装置的示例性***架构500。

如图5所示，***架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505(此架构仅仅是示例，具体架构中包含的组件可以根据申请具体情况调整)。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种客户端应用，例如应用程序的重要性指数计算应用(仅为示例)。

终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所操作的重要性指数计算应用提供支持的运算服务器(仅为示例)。运算服务器可以对接收到的重要性指数计算请求进行处理，并将计算结果(例如应用程序的重要性指数--仅为示例)反馈给终端设备501、502、503。

需要说明的是，本发明实施例所提供的应用程序处理方法一般由终端设备501、502、503执行，相应地，应用程序处理装置一般设置于终端设备501、502、503中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

本发明还提供了一种电子设备。本发明实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的应用程序处理方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机***600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机***600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有计算机***600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文的主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在上述实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元601执行时，执行本发明的***中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这根据所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括判断模块和处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，判断模块还可以被描述为“为处理模块提供针对重要性指数和/或运行环境特征的判断结果的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中的。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该设备执行时，使得该设备执行的步骤包括：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

在本发明实施例的技术方案中，在触发条件满足时，针对电子设备当前运行的任一应用程序，判断其重要性指数和/或运行环境特征是否符合预设的保护规则，在符合保护规则时(例如，应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值、应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态一致)保护该应用程序；在不符合规则时，判断应用程序的重要性指数、自行启动情况、未使用时长、与用户预设黑名单的匹配情况是否符合预设的关闭规则，在符合关闭规则时(例如，应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值、应用程序为自行启动、应用程序未使用时长大于预设的第二时长、应用程序处于黑名单中)关闭该应用程序。此外，在判断重要性指数和运行环境特征之前，如果判断应用程序处于用户预设的白名单中或者判断应用程序在前台运行，则保护该应用程序。通过上述设置，可从多个角度甄别必要的应用程序和不必要的应用程序进而自动执行保护和关闭，从而实现应用程序的有效管理，在不改动硬件并且不影响用户使用体验的前提下避免电子设备资源(例如电量)的不必要耗费。另外，在本发明实施例中，周期性地采集电子设备中的各种相关数据(例如用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及运行时长数据等)向设置在远程的历史数据存储单元发送并进行存储，存储的数据用于训练用户分类模型。为了确定应用程序的重要性指数，首先可从历史数据存储单元获取包括最近采集数据在内的预设时间间隔的用户行为数据、应用程序历史处理统计数据和运行时长数据，一方面将用户行为数据输入用户分类模型得到含有至少一个表征应用程序类别的标签的用户画像，根据用户行为数据和应用程序历史处理统计数据计算应用程序的重要性初始值，并利用用户画像中的标签调整上述重要性初始值得到应用程序的重要性指数，另一方面对应用程序在预设维度每一维度值的运行时长数据进行统计，得到应用程序的运行环境特征。这样，通过大数据技术准确计算应用程序的重要性指数和运行环境特征，有利于后续的应用程序处理步骤。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (13)

1.一种应用程序处理方法，用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；其特征在于，所述方法包括：

在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；

在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当前运行的任一应用程序的重要性指数根据以下步骤确定：

获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将所述用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；

依据所述用户行为数据中关联于该应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；以及

在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应；以及，该应用程序在任一维度下的运行环境特征根据以下步骤确定：

获取预设的第二历史时间间隔内该应用程序在该维度每一维度值的运行时长并确定每一维度值的运行时长占比；

在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于用户预设的白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行；

在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于用户预设的黑名单中；

在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；

所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；

第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；

第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；

第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；

所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；

用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；

应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

7.一种应用程序处理装置，用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；其特征在于，所述装置包括：

判断模块，用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；

处理模块，用于：在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

8.一种应用程序处理***，用于保护或者关闭电子设备中当前运行的至少一个应用程序；其特征在于，所述***包括执行单元；其中，

执行单元用于：在预设的触发条件满足时，针对当前运行的任一应用程序：判断该应用程序的重要性指数是否符合预设的第一判别规则，和/或，判断该应用程序的运行环境特征是否与电子设备当前所处的环境状态一致；在所述重要性指数符合第一判别规则、或者所述运行环境特征与所述环境状态一致时，保护该应用程序。

9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，当前运行的任一应用程序的运行环境特征为至少一个预设维度下的运行环境特征，任一维度的任一维度值与电子设备所处的一种环境状态对应；以及，所述***进一步包括：数据采集单元、历史数据存储单元、评分单元和特征确定单元；其中，

数据采集单元用于：获取最近的历史采集周期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及应用程序在每一维度的每一维度值的运行时长数据并向历史数据存储单元发送；

历史数据存储单元用于：存储历史时期的用户行为数据、应用程序的历史处理统计数据以及所述运行时长数据，并利用存储的用户行为数据训练用户分类模型；

评分单元用于：从历史数据存储单元获取预设的第一历史时间间隔内的用户行为数据并将该用户行为数据输入预先训练完成的用户分类模型，得到含有至少一个表征应用程序所属类别的标签的用户画像；依据该用户行为数据中关联于任一应用程序的数据和/或第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据确定该应用程序的重要性初始值；在该应用程序与用户画像中的至少一个标签匹配时，利用匹配的标签增加所述重要性初始值，得到该应用程序的重要性指数；其中，第一历史时间间隔内的用户行为数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期的用户行为数据，第一历史时间间隔内该应用程序的历史处理统计数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的历史处理统计数据；

特征确定单元用于：从历史数据存储单元获取预设的第二历史时间间隔内任一应用程序在任一维度的每一维度值的运行时长数据并确定每一维度值的运行时长占比；在存在运行时长占比大于预设比例的维度值时，将该维度值作为该应用程序在该维度下的运行环境特征；其中，第二历史时间间隔内该应用程序的运行时长数据包括数据采集单元获取的最近的历史采集周期内该应用程序的运行时长数据。

10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述***进一步包括：用于获取电子设备当前所处的环境状态并向执行单元发送的状态检测单元以及用于获取用户预设的白名单和黑名单并向执行单元发送的用户设置获取单元；以及，执行单元进一步用于：

在对当前运行的任一应用程序的重要性指数和运行环境特征进行判断之前：检测该应用程序是否处于所述白名单中，和/或，检测该应用程序是否在前台运行；在该应用程序处于所述白名单中或者该应用程序在前台运行时，保护该应用程序；

在当前运行的任一应用程序的重要性指数不符合第一判别规则并且该应用程序的运行环境特征与电子设备当前所处的环境状态不一致时，执行以下判别中的至少一种：判别该应用程序的重要性指数是否符合预设的第二判别规则、判别该应用程序是否为自行启动、判别该应用程序的未使用时长是否符合预设的第三判别规则、判别该应用程序是否处于所述黑名单中；在任一种判别结果为是时，关闭该应用程序。

11.根据权利要求10所述的***，其特征在于，

当前运行的应用程序包括：当前运行在前台的应用程序和当前运行在后台的应用程序；

所述触发条件包括：电子设备的剩余电量小于预设数值、电子设备的显示模块关闭、或者电子设备的显示模块关闭并持续预设的第一时长；

第一判别规则包括：应用程序的重要性指数大于预设的第一阈值；

第二判别规则包括：应用程序的重要性指数小于预设的第二阈值；其中，第二阈值小于第一阈值；

第三判别规则包括：应用程序的未使用时长大于预设的第二时长；

所述维度包括时间维度和运动状态维度，时间维度的维度值包括日间和夜间，运动状态维度的维度值包括静止、低速运动和高速运动；

用户行为数据包括：用户使用应用程序的时长数据和/或所述白名单中的应用程序数据；

应用程序的历史处理统计数据包括：应用程序被保护次数、应用程序被关闭次数和/或应用程序自行启动次数。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

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