[发明专利]应用控制方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种应用控制方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取历史时段内每一用户账号在每一采样时间点对应的特征信息，所述特征信息包括前台应用、剩余电量、已亮屏时长、充电连接状态以及网络连接状态；

根据所述特征信息确定每一用户账号对应的权值参数；

根据所述采样时间点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，所述训练样本包括目标预测应用的预测值和特征值；

根据所述训练样本和权值参数对预设的贝叶斯模型进行训练，具体包括：

将同一用户账号对应的训练样本归为一组，根据不同的用户账号对应的训练样本得到多个样本组，其中每一样本组对应一权值参数；

将所述多个样本组和对应的权值参数输入第一预设公式中进行计算，得到对应预测值的概率，所述第一预设公式为：

其中所述预测值包括j1和j2，所述样本组包括(S₁,S₂…S_m)，1≤i≤m，λ为用户账号对应的权值参数，0＜λ＜1，表示样本组S_i中事件出现的次数，P表示事件发生的概率；

将所述多个样本组中的预测值、特征值和对应的权值参数输入第二预设公式中，得到对应特征值和预测值的概率，所述第二预设公式为：

所述特征值包括(q₁,q₂…q_n)，1≤j≤n；

获取后台应用清理指令；

根据所述后台应用清理指令获取所述电子设备的后台应用、以及当前的特征信息；

根据所述当前的特征信息获取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对应的当前特征值；

利用训练后的贝叶斯模型和当前特征值计算每一后台应用的可清理率；

根据所述可清理率关闭所述后台应用。

2.根据权利要求1所述的应用控制方法，其特征在于，所述根据所述特征信息确定每一用户账号对应的权值参数，包括：

从所述特征信息中获取到所述历史时段内每一用户账号对应的前台应用的运行总时长；

根据所述运行总时长在所述历史时段内的占比确定每一用户账号对应的权值参数。

3.根据权利要求1所述的应用控制方法，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，包括：

获取所述目标预测应用；

根据所述采样时间点从所述特征信息中确定所述前台应用的上一切换应用和下一切换应用；

根据所述采样时间点、下一切换应用以及前台应用确定所述目标预测应用的所述预测值；

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、目标预测应用以及所述预测值生成训练样本。

4.根据权利要求3所述的应用控制方法，其特征在于，所述根据所述采样时间点、下一切换应用以及前台应用确定所述目标预测应用的预测值，包括：

计算所述下一切换应用的采样时间点与前台应用的采样时间点之间的差值；

判断所述目标预测应用是否为所述下一切换应用，且所述差值是否不超过预设时长；

若是，则将所述目标预测应用的预测值确定为第一预设数值；

若否，则将所述目标预测应用的预测值确定为第二预设数值。

5.根据权利要求3所述的应用控制方法，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、目标预测应用以及预测值生成训练样本，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预测应用对应的所述特征值；

根据所述特征值和所述预测值生成训练样本。