[发明专利]移动终端的资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开是关于一种移动终端的资源处理方法、装置及设备，所述方法包括：确定移动终端的当前应用场景及使用数据；将所述使用数据输入到所述当前应用场景所对应的机器学习算法模型中，获得预测的推荐参数；基于所述推荐参数配置所述移动终端的资源。

技术领域

本公开涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种移动终端的资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

移动终端中可以运行各种各样的应用，不同的应用在实现应用功能时都需要配置各种资源。以移动终端中的内核管理功能为例，智能移动终端系统底层内核侧在实现电源管理、文件系统输入输出管理、调度管理、内存管理、设备管理等时，各种资源一般都是通过配置参数进行分配的。参数的配置值通常是在开机时进行初始化设置。这里，内核提供的各种配置参数，很多都是在使用经验值，并不能依据不同用户各自的使用习惯和场景来分配各种资源。这样，在进行资源分配时，会存在资源分配不足或资源过度分配的情况。

发明内容

本公开提供一种移动终端的资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种移动终端的资源处理方法，包括：

确定移动终端的当前应用场景及使用数据；

将所述使用数据输入到所述当前应用场景所对应的机器学习算法模型中，获得预测的推荐参数；

基于所述推荐参数配置所述移动终端的资源。

在一个实施例中，在将所述使用数据输入到所述当前应用场景所对应的机器学习算法模型中之前，还包括：

将不同场景下采集的使用数据的样本上报给云端服务器；

接收所述云端服务器基于所述样本训练得到的机器学习算法模型的模型信息；

基于所述模型信息，在所述移动终端中搭建所述机器学习算法模型。

在一个实施例中，所述将不同场景下采集的使用数据的样本上报给云端服务器，包括：

获取目标场景下采集的所述使用数据的样本；其中，所述使用数据的样本包括：系统资源的使用数据、设备资源的使用数据、所述系统资源的配置参数和所述设备资源的配置参数；其中，所述系统资源用于调度所述设备资源。

将所述使用数据的样本上报给所述云端服务器。

在一个实施例中，所述方法还包括：

向所述云端服务器发送当前应用场景的场景信息；

接收所述云端服务器基于场景信息发送的第一控制指令；其中，所述第一控制指令携带有根据所述场景信息确定的机器学习算法模型的指示信息；

所述将所述使用数据输入到所述当前应用场景所对应的机器学习算法模型中，获得预测的推荐参数，包括：

将所述使用数据输入到所述第一控制指令从多个就备选的模型中选择的机器学习算法模型中，获得预测的所述推荐参数。

在一个实施例中，所述方法还包括：

接收所述云端服务器发送的第二控制指令；

其中，所述第二控制指令携带有如下至少之一的信息：控制所述移动终端采集所述使用数据的种类指示信息、控制所述移动终端向所述云端服务器上报或终止向所述云端服务器上报所述使用数据的指示信息；

基于所述第二控制指令向所述云端服务器上报或终止向所述云端服务器上报所述使用数据。

在一个实施例中，所述确定所述移动终端的当前应用场景及使用数据，包括：

确定所述移动终端的内核中运行应用的当前应用场景及使用数据；