[发明专利]应用程序预测模型建立、预加载方法、装置、介质及终端在审
| 申请号： | 201711158976.1 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109814938A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 陈岩 | 申请（专利权）人： | 广东欧珀移动通信有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 523860 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了应用程序预测模型建立、预加载方法、装置、介质及终端。应用程序预测模型建立方法包括：获取预设时间段内的用户行为样本，其中，用户行为样本包括至少两个应用程序的使用时序关联记录；对使用时序关联记录进行分组，得到多组使用时序关联记录；根据多组使用时序关联记录，对预设LSTM神经网络模型进行训练，生成应用程序预测模型。本申请实施例通过采用上述技术方案，可以充分利用能够真实反映用户行为的应用程序使用时序关联记录，优化应用程序预加载机制，有效提高了应用程序预测模型训练的精度，提高对待启动应用程序预测的准确性，进一步降低了终端系统功耗和内存占用率。 | ||
| 搜索关键词： | 应用程序 时序 关联记录 预测模型 用户行为 预加载 样本 神经网络模型 应用程序使用 预测模型训练 终端 内存占用率 预设时间段 终端系统 功耗 预设 申请 分组 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种应用程序预测模型建立方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内的用户行为样本，其中，所述用户行为样本包括至少两个应用程序的使用时序关联记录；对所述使用时序关联记录进行分组，得到多组使用时序关联记录；根据所述多组使用时序关联记录，对预设长短期记忆LSTM神经网络模型进行训练，生成应用程序预测模型。
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