一种缓存文件夹识别方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及移动互联网领域，特别涉及一种缓存文件夹识别方法及装置。
【背景技术】
[0002] 用户在使用移动终端上网、玩游戏、看视频的过程中，都会在移动终端本地产生大 量的缓存文件，存在于缓存文件夹中，送些缓存文件会占用系统的资源，当送些缓存文件增 加到一定量的时候，移动终端的运行会变得十分缓慢，影响到用户的正常使用。因此，需要 删除送些缓存文件夹。
[0003] 要删除送些缓存文件夹，首先要能识别出哪些文件是可W删除的缓存文件夹。
[0004] 现有的一种缓存文件夹识别方法是由测试人员在服务端删除某软件对应的文件 夹后验证该软件是否能正常运行，如果能正常运行，则该文件夹即为缓存文件夹。送种方法 效率很低，而且由于人力和物力存在一定的局限性，不能够持续的对某一个软件进行监控， 送往往会造成对一些软件的处理存在遗漏的缓存文件夹。
【发明内容】
[0005] 为解决上述问题，本发明实施例公开了一种缓存文件夹识别方法及装置，技术方 案如下：
[0006] 一种缓存文件夹识别方法，可W包括：
[0007] 在目标软件运行的过程中，根据预设的规则，获得目标文件夹中文件数量的多个 样本值；Xi、X2、…X。，其中，所述目标文件夹为所述目标软件在运行过程中所使用的文件夹， η > 2 ;
[0008] 根据预设的算法，计算所述多个样本值的统计值，所述统计值用于表征样本值的 离散程度；
[0009] 判断所述统计值是否大于预设的第一阔值；
[0010] 在判断结果为是的情况下，将所述目标文件夹识别为缓存文件夹。
[0011] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的规则，获得目标文件夹中文件 数量的多个样本值：Χι、Χ2、…X。，具体为：
[0012] 在不同的时刻统计所述目标文件夹中文件数量的样本值，统计η次后，获得目标 文件夹中文件数量的多个样本值；Xi、Χ2、…X。，η > 2。
[0013] 在本发明的一种优选实施方式中，所述在不同的时刻统计所述目标文件夹中文件 数量的样本值，具体为：
[0014] 根据预设的时间间隔，周期性的统计所述目标文件夹中文件数量的样本值。
[0015] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的规则，获得目标文件夹中文件 数量的多个样本值：Χι、Χ2、…X。，具体为：
[0016] 根据预设的触发统计事件，在所述预设的触发统计事件发生的情况下，统计所述 目标文件夹中文件数量的样本值，统计η次后，获得目标文件夹中文件数量的多个样本值： Xi、又2、…Xn，η > 2。
[0017] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的规则，获得目标文件夹中文件 数量的多个样本值：Χι、Χ2、…X。，具体为：
[0018] 分别从η个移动终端中，获得每个移动终端中所述目标文件夹中文件数量，获得 目标文件夹中文件数量的多个样本值；Xi、X2、…X。，η > 2。
[0019] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的算法，计算所述多个样本值的 统计值，具体为：根据公式
[0020]
[002。 计算所述多个样本值的方差，其中，交为Xi、X2、…X。的数均平均数。
[0022] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的算法，计算所述多个样本值的 统计值，具体为：根据公式
[0023]
[0024] 计算所述多个样本值的标准差，其中，1为Xi、X2、…X。的数均平均数。
[0025] 在本发明的一种优选实施方式中，所述根据预设的算法，计算所述多个样本值的 统计值，具体为：根据公式
[002引 R = Xmax-Xnun
[0027] 计算所述多个样本值的极差，其中，Xm。、和Xmi。分别为Xl、X2、…X。的最大值和最小 值。
[0028] 在本发明的一种优选实施方式中，在所述根据预设的算法，计算所述多个样本值 的统计值之前，进一步包括：
[0029] 判断XI、而、…X。是否均小于预设的第二阔值，
[0030] 在判断结果为否的情况下，继续执行所述根据预设的算法，计算所述多个样本值 的统计值的步骤；
[0031] 在判断结果为是的情况下，将所述目标文件夹识别为非缓存文件夹。
[0032] 在本发明的一种优选实施方式中，在所述根据预设的算法，计算所述多个样本值 的统计值之前，进一步包括：
[0033] 判断XI、而、…X。是否均小于预设的第Η阔值，
[0034] 在判断结果为是的情况下，继续执行所述根据预设的算法，计算所述多个样本值 的统计值的步骤；
[0035] 在判断结果为否的情况下，将所述目标文件夹识别为缓存文件夹。
[0036] 在本发明的一种优选实施方式中，在所述根据预设的算法，计算所述多个样本值 的统计值之前，进一步包括：
[0037] 判断XI、而、…X。是否均小于预设的第二阔值，
[0038] 在判断结果为均小于第二阔值的情况下，将所述目标文件夹识别为非缓存文件 夹；
[0039] 在判断结果为存在至少一个样本值大于预设的第二阔值的情况下，进一步判断 XI、而、…X。是否均小于预设的第Η阔值，所述预设的第Η阔值大于预设的第二阔值；
[0040] 在判断结果为均小于第Η阔值的情况下，继续执行所述根据预设的算法，计算所 述多个样本值的统计值的步骤；
[0041] 在判断结果为存在至少一个样本值大于预设的第Η阔值的情况下，确定所述目标 文件夹为缓存文件夹。
[0042] 本发明同时公开了一种缓存文件夹识别装置，可W包括：
[0043] 样本值获取单元，用于在目标软件运行的过程中，根据预设的规则，获得目标文件 夹中文件数量的多个样本值；Xi、X2、…X。，其中，所述目标文件夹为所述目标软件在运行过 程中所使用的文件夹，2;
[0044] 统计值计算单元，用于根据预设的算法，计算所述多个样本值的统计值，所述统计 值用于表征样本值的离散程度；
[0045] 统计值判断单元，用于判断所述统计值是否大于预设的第一阔值；
[0046] 缓存文件夹识别单元，用于在所述统计值判断单元的判断结果为是的情况下，将 所述目标文件夹识别为缓存文件夹。
[0047] 在本发明的一种优选实施方式中，所述样本值获取单元具体用于：
[0048] 在不同的时刻统计所述目标文件夹中文件数量的样本值，统计η次后，获得目标 文件夹中文件数量的多个样本值；Xi、Χ2、…X。，η > 2。
[0049] 在本发明的一种优选实施方式中，所述样本值获取单元具体用于：
[0050] 根据预设的时间间隔，周期性的统计所述目标文件夹中文件数量的样本值，统计η 次后，获得目标文件夹中文件数量的多个样本值：Xi、X2、'"x。，η >2。
[0051] 在本发明的一种优选实施方式中，所述样本值获取单元具体用于：
[0052] 根据预设的触发统计事件，在所述预设的触发统计事件发生的情况下，统计所述 目标文件夹中文件数量的样本值，统计η次后，获得目标文件夹中文件数量的多个样本值： Xi、又2、…Xn，η > 2。
[0053] 在本发明的一种优选实施方式中，所述样本值获取单元具体用于：
[0054] 分别从η个移动终端中，获得每个移动终端中所述目标文件夹中文件数量，获得 目标文件夹中文件数量的多个样本值；Xi、X2、…X。，η > 2。
[0055] 在本发明的一种优选实施方式中，所述统计值计算单元具体用于；根据公式
[0056]
[0057] 计算所述多个样本值的方差，其中，亥为Xi、X2、…X。的数均平均数。
[0058] 在本发明的一种优选实施方式中，所述统计值计算单元具体用于；根据公式
[0059]
[0060] 计算所述多个样本值的标准差，其中，X为Xi、X2、…X。的数均平均数。
[0061] 在本发明的一种优选实施方式中，所述统计值计算单元具体用于；根据公式 [006引 R = Xmax-Xnun
[0063] 计算所述多个样本值的极差，其中，Xm。、和Xmi。分别为Xl、X