缓存数据清理方法、装置及终端与流程

本发明涉及数据处理
技术领域：
，尤其涉及一种缓存数据清理方法、装置及终端。
背景技术：
：随着计算机发展，个人电脑、智能手机、平板电脑、智能相机等各类计算机终端在人们生活中的普及率越来越高。为了扩展终端的应用功能，需要在终端中安装各种应用程序，如：浏览器、媒体播放程序、游戏程序以及聊天工具客户端程序等等。为了提高程序对历史数据的读取速度，应用程序在运行过程中会对运行中产生的数据进行缓存。随着时间的推移，缓存的历史数据越来越多，占用的存储资源来越来越多，从而导致机器的运行速度越来越慢。为解决上述技术问题，现有的缓存数据清理技术主要提供以下两种清理方式：1、罗列出各应用程序的缓存数据，然后呈现给用户，以便用户从中逐一确认并手动清理；2、根据预置的云端清理名单，进行自动清理。上述第一种清理方式需要用户逐一确定需要清理的对象，操作繁琐。上述第二种清理方式，由于云端清理名单无法穷尽所有需要清理的数据，且哪些可以清理，哪些不能清理，判断方式非常笼统，缺乏灵活性，无法满足不同用户的需求，智能化程度较低。技术实现要素：本发明提供一种缓存数据清理方法、装置及终端，旨在解决手动清理操作繁琐，按云端清理名单自动清理又缺乏灵活性及智能化程度较低的技术问题。本发明第一方面提供一种缓存数据清理方法，包括：定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各所述应用的缓存数据的读取记录，所述读取记录中记录有所述预置时长内被读取过的各所述应用的缓存数据的产生时间；根据所述使用频度及所述读取记录，确定各所述应用各自对应的缓存数据保留天数；当系统时间到达预置清理时间点时，根据各所述缓存数据保留天数，查找各所述应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理，其中所述待清理数据为：各所述应用的缓存数据中，缓存时长超过所述缓存数据保留天数的数据。本发明第二方面提供一种缓存数据清理装置，包括：获取模块，用于定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各所述应用的缓存数据的读取记录，所述读取记录中记录有所述预置时长内被读取过的各所述应用的缓存数据的产生时间；确定模块，用于根据所述使用频度及所述读取记录，确定各所述应用各自对应的缓存数据保留天数；清理模块，用于当系统时间到达预置清理时间点时，根据各所述缓存数据保留天数，查找各所述应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理，其中所述待清理数据为：各所述应用的缓存数据中，缓存时长超过所述缓存数据保留天数的数据。本发明第三方面提供一种终端，所述终端中运行有如上述本发明第二方面提供的一种缓存数据清理装置。上述本发明实施例提供的缓存数据清理方法、装置及终端，通过定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录，结合使用频度及读取记录中记录的预置时长内被读取过的各应用的缓存数据的产生时间，建立数据清理模型，根据该数据清理模型对各应用的缓存数据进行有针对性的处理，相较于现有技术，本发明实现了基于个性化的数据清理模型的自适应清理，一方面可及时自动对终端中不需要的缓存数据进行清理，减少不必要的缓存占用，保证终端具有足够的使用空间，提高了清理操作的便捷性；另一方面，由于数据清理模型是基于各应用的使用频率及用户浏览缓存数据的习惯建立，因此，可使得清理操作更具有灵活性及针对性，更符合用户的实际需求，从而更为智能化。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图1示出了一种终端的结构框图；附图2是本发明第一实施例提供的缓存数据清理方法的实现流程示意图；附图3是本发明第二实施例提供的缓存数据清理方法的实现流程示意图；附图4是本发明第三实施例提供的缓存数据清理装置的结构示意图；附图5是本发明第四实施例提供的缓存数据清理装置的结构示意图。具体实施方式为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。附图1示出了一种终端的结构框图。该终端可以但不限于包括：个人电脑、手提电脑、智能手机、平板电脑、多媒体播放器以及智能穿戴设备等移动类或非移动类电子终端。如附图1所示，终端10包括存储器102、存储控制器104，一个或多个(图中仅示出一个)处理器106、外设接口108、射频模块110、按键模块112、音频模块114以及显示模块116。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线122相互通讯。可以理解，附图1所示的结构仅为示意，其并不对终端10的结构造成限定。例如，终端10还可包括比附图1所示更多或者更少的组件，或者具有与附图1所示不同的配置。附图1所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。存储器102可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的缓存数据清理方法及装置对应的程序指令/模块，处理器106通过运行存储在存储器102内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的缓存数据清理方法。其中，存储器102中存储的模块，具体可包括：获取模块31、确定模块32以及清理模块33(附图1中均未示出)。可选的，存储器102中存储的模块，具体还可包括：分析模块41、校正模块42以及标记模块43(附图1中均未示出)。其中，确定模块32进一步包括：跨度确定模块321及天数确定模块322(附图1中均未示出)。天数确定模块322进一步包括：频度积分确定模块3221、跨度积分确定模块3222、总积分获取模块3223以及天数确定子模块3224(附图1中均未示出)。上述存储器102中存储的各模块实现各自功能的具体过程，可结合附图4与附图5，参考下文中第三实施例以及第四实施例中的相关内容，此处不再赘述。存储器102可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器102可进一步包括相对于处理器106远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。处理器106以及其他可能的组件对存储器102的访问可在存储控制器104的控制下进行。外设接口108将各种输入/输入装置耦合至处理器106以及存储器102。处理器106运行存储器102内的各种软件、指令以执行终端10的各种功能以及进行数据处理。在一些实例中，外设接口108，处理器106以及存储控制器104可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。射频模块110用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。射频模块110可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(sim)卡、存储器等等。射频模块110可与各种网络如互联网、企业内部网、预置类型的无线网络进行通讯或者通过预置类型的无线网络与其他设备进行通讯。上述的预置类型的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。上述的预置类型的无线网络可以使用各种通信标准、协议及技术，包括但并不限于全球移动通信系统(globalsystemformobilecommunication，gsm)，增强型移动通信技术(enhanceddatagsmenvironment，edge)，宽带码分多址技术(widebandcodedivisionmultipleaccess，w-cdma)，码分多址技术(codedivisionaccess，cdma)，时分多址技术(timedivisionmultipleaccess，tdma)，蓝牙，无线保真技术(wireless-fidelity，wifi)(如美国电气和电子工程师协会标准ieee802.11a、ieee802.11b、ieee802.11g和/或ieee802.11n)，网络电话(voiceoverinternetprotocol，voip)，全球微波互联接入(worldwideinteroperabilityformicrowaveaccess，wi-max)，其他用于邮件、即时通讯及短消息的协议，以及任何其他合适的通讯协议，甚至可包括那些当前仍未被开发出来的协议。按键模块112提供用户向终端10进行输入的接口，用户可以通过按下不同的按键以使终端10执行不同的功能。音频模块114向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。音频电路从外设接口108处接收声音数据，将声音数据转换为电信息，将电信息传输至扬声器。扬声器将电信息转换为人耳能听到的声波。音频电路还从麦克风处接收电信息，将电信号转换为声音数据，并将声音数据传输至外设接口108中以进行进一步的处理。音频数据可以从存储器102处或者通过射频模块110获取。此外，音频数据也可以存储至存储器102中或者通过射频模块110进行发送。在一些实例中，音频模块114还可包括一个耳机播孔，用于向耳机或者其他设备提供音频接口。显示模块116在终端10与用户之间提供一个输出界面。具体地，显示模块116向用户显示视频输出，这些视频输出的内容可包括文字、图形、视频、及其任意组合。一些输出结果是对应于一些用户界面对象。进一步地，显示模块116还在终端10与用户之间提供一个输入界面，用于接收用户的输入，例如用户的点击、滑动等手势操作，以便用户界面对象对这些用户的输入做出响应。检测用户输入的技术可以是基于电阻式、电容式或者其他任意可能的触控检测技术。显示模块116显示单元的具体实例包括但并不限于液晶显示器或发光聚合物显示器。请参阅附图2，附图2为本发明第一实施例提供的缓存数据清理方法的实现流程示意图。本实施例提供的缓存数据清理方法可应用于如附图1所示的终端10中，如附图2所示，该方法主要包括以下步骤：s101、定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录；具体的，预定期限及预置时长可根据用户的自定义操作设置，可选的，均默认为一天(24个小时)，例如，每天晚上12：00获取终端内安装的各应用(application，app)在当天24小时内(0:00～24:00)的使用频度，以及，各app的缓存数据在当天24小时内的读取记录。终端内各预置的app的类型可以但不限于包括：网页浏览类、即时通讯类、多媒体播放类以及社交类等等。在实际应用中，终端内预置的app可以指终端内安装的所有app，也可以指终端内安装的所有app中用户指定的部分app。以每个app的包名为索引键，记录每个app的使用次数及使用时长。使用频度，表示每个app在预置时长内的使用次数，如：5次/天。读取记录中记录有各app的所有缓存数据中，在预置时长内被读取过的各缓存数据的产生时间。例如：若24小时内用户通过即时通讯app查看了昨天和前天的共12条聊天记录，则读取记录中记录有该12条聊天记录的产生时间。s102、根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数；根据读取记录中记录的预置时长内，被读取过的各app的缓存数据的产生时间，可分析得到用户浏览不同app的缓存数据的习惯。根据各app的使用频度及用户浏览不同app的缓存数据的习惯，建立数据清理模型，以确定不同app各自对应的缓存数据保留天数。可以理解的，使用频度越高，预置时长内被读取过的缓存数据的产生时间越早，缓存数据保留天数越长。s103、当系统时间到达预置清理时间点时，根据各缓存数据保留天数，查找各应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理。预置清理时间点可根据用户的自定义操作设置。检测系统时间是否到达该预置清理时间点，当系统时间到达预置清理时间点时，根据各缓存数据保留天数，查找各缓存数据保留天数各自对应的app的缓存数据中的待清理数据，并进行清理。其中，待清理数据为各app的缓存数据中，缓存时长超过缓存数据保留天数的数据。需要说明的是，获取使用频度与读取记录，并根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数，是一个周期性多次循环触发执行的过程。即，在第一个预定期限的开始时间点到来时，触发执行获取使用频度与读取记录，并根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数的步骤；当下一个预定期限的开始时间点到来时，再次触发执行获取使用频度与读取记录，并根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数的步骤，如此往复，直至循环的次数达到预置次数，或根据用户的中断操作中断。同理，在预置清理时间点，执行缓存数据清理操作的过程，也是一个周期性多次循环触发执行的过程。执行缓存数据清理操作的周期可以与获取使用频度与读取记录，并根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数的周期一致，也可以不一致。例如，可以每天执行一次获取使用频度与读取记录，并根据使用频度及读取记录，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数的操作，但每三天才执行一次在预置清理时间点，执行缓存数据清理操作的操作。本发明实施例提供的缓存数据清理方法，通过定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录，结合使用频度及读取记录中记录的预置时长内被读取过的各应用的缓存数据的产生时间，建立数据清理模型，根据该数据清理模型对各应用的缓存数据进行有针对性的处理，相较于现有技术，本发明实现了基于个性化的数据清理模型的自适应清理，一方面可及时自动对终端中不需要的缓存数据进行清理，减少不必要的缓存占用，保证终端具有足够的使用空间，提高了清理操作的便捷性；另一方面，由于数据清理模型是基于各应用的使用频率及用户浏览缓存数据的习惯建立，因此，可使得清理操作更具有灵活性及针对性，更符合用户的实际需求，从而更为智能化。请参阅附图3，附图3为本发明第二实施例提供的缓存数据清理方法的实现流程示意图。本实施例提供的缓存数据清理方法可应用于如附图1所示的终端10中，如附图3所示，该方法主要包括以下步骤：s201、定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录；具体的，预定期限及预置时长可根据用户的自定义操作设置，可选的，均默认为一天(24个小时)，例如，每天晚上12：00获取终端内安装的各应用(application，app)在当天24小时内(0:00～24:00)的使用频度，以及，各app的缓存数据在当天24小时内的读取记录。终端内各预置的app的类型可以但不限于包括：网页浏览类、即时通讯类、多媒体播放类以及社交类等等。在实际应用中，终端内预置的app可以指终端内安装的所有app，也可以指终端内安装的所有app中用户指定的部分app。以每个app的包名为索引键，记录每个app的使用次数及使用时长。使用频度，表示每个app在预置时长内的使用次数，如：5次/天。读取记录中记录有预置时长内，各app的所有缓存数据中，被读取过的各缓存数据的产生时间。例如：若24小时内，用户通过即时通讯app查看了昨天和前天的共12条聊天记录，则读取记录中记录有该12条聊天记录的产生时间。s202、分别从各读取记录中记录的各缓存数据的产生时间中，得到产生时间最早的目标数据，将各目标数据的产生时间，作为各自对应的应用的浏览跨度；浏览跨度，表示用户会查看某个app多少天前的缓存数据，如：即时通信app用户是只看当天聊天记录和朋友圈消息，还是会经常查看昨天或者前天的缓存信息。换而言之，可以将浏览跨度视为：读取记录的获取时间，与该读取记录中记录的预置时长内，用户查看过的所有缓存数据中，缓存时长最长的数据的产生时间，之间的时间跨度。可以理解的，产生时间越早，时间跨度或浏览跨度越大。例如：9月5日，微信用户查看了9月3日和9月2日聊天记录，则9月5日，微信的时间跨度是3天，浏览跨度为9月2日。可选的，将日或小时作为浏览跨度的衡量标准。或者，也可将某个app的读取记录中记录的预置时长内，用户查看过的该app的所有缓存数据中，产生时间最早的数据的缓存时长，作为该app的浏览跨度。s203、根据使用频度及浏览跨度，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数；具体的，根据使用频度及浏览跨度，确定各app各自对应的缓存数据保留天数的确定方式，可包括以下步骤：步骤一、按照使用频度从高到低的顺序，对各应用进行频度排名，并根据排名结果及预置的频度积分确定规则，确定各应用的频度积分；表1app使用频度(次数/天)浏览跨度(时间)pkg1a1＝10b1＝9月3日(或3天)pkg2a2＝30b2＝9月2日(或4天)pkg3a3＝17b3＝9月1日(或5天)pkg4a4＝25b4＝8月30日(或7天)………………表2具体的，结合上述表1和表2，首先按照使用频度从高到低的顺序，对各app进行频度排名，使用频度越高，排名越高。其次，根据频度排名的排名结果及预置的频度积分确定规则，确定各app的频度积分，频度排名越高，频度积分越多。进一步地，根据频度排名的排名结果及预置的频度积分确定规则，确定各app的频度积分，具体包括：将预置的频度积分上限值确定为频度排名第一的app的频度积分，然后，按照根据预置的频度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除频度排名第一的app之外的其他app的频度积分。或者，进一步地，在按照根据预置的频度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除频度排名第一的app之外的其他app的频度积分时，当递减至预置的频度积分下限值时，将频度积分下限值，确定为频度积分未确定的所有剩余app的频度积分。举例来说，如上表2所示，假设预置的频度积分上限值为10分，预置的频度积分下限值为1分，频度积分递减间隔为1，频度排名结果从高到低依次为：pkg2、pkg4、pkg3、pkg1、pkg7、pkg5、pkg6、pkg8、pkg9、pkg10、pkg11，则根据上述频度积分确定规则，对应的积分分别依次为：pkg2＝10分、pkg4＝9分、pkg3＝8分、pkg1＝7分、pkg7＝6分、pkg5＝5分、pkg6＝4分、pkg8＝3分、pkg9＝2分、pkg10＝1分、pkg11＝1分。可以理解的，当确定到pkg10时，积分到达下限值，则排名10之后的各app(如pkg11)的频度积分均为1。步骤二、按照浏览跨度从大到小的顺序，对各应用进行跨度排名，并根据排名结果及预置的跨度积分确定规则，确定各应用的跨度积分，跨度排名越高则跨度积分越多；具体的，结合上述表1和表2，首先，按照浏览跨度从大到小的顺序，即，按照目标数据的产生时间的早晚，对各app进行跨度排名，产生时间越早，浏览跨度越大。其次，根据排名结果及预置的跨度积分确定规则，确定各app的跨度积分，跨度排名越高则跨度积分越多。进一步地，根据排名结果及预置的跨度积分确定规则，确定各app的跨度积分具体包括：将预置的跨度积分上限值确定为跨度排名第一的app的跨度积分；按照根据预置的跨度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除跨度排名第一的app之外的其他app的跨度积分。或者，进一步地，在按照根据预置的跨度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除跨度排名第一的app之外的其他app的跨度积分时，当递减至预置的跨度积分下限值时，将跨度积分下限值，确定为跨度积分未确定的所有剩余app的跨度积分。举例来说，如上表2所示，假设预置的跨度积分上限值为10分，预置的跨度积分下限值为1分，跨度积分递减间隔为1，跨度排名结果从高到低依次为：pkg4、pkg3、pkg2、pkg1、pkg5、pkg6、pkg7、pkg8、pkg9、pkg10、pkg11，则根据上述跨度积分确定规则，对应的积分依次分别为：pkg4＝10分、pkg3＝9分、pkg2＝8分、pkg1＝7分、pkg5＝6分、pkg6＝5分、pkg7＝4分、pkg8＝3分、pkg9＝2分、pkg10＝1分、pkg11＝1分。可以理解的，对前10名app，按照递减的方式确定积分，当确定到第10名时，由于积分到达下限值，排名10以后的积分均为1分。步骤三、根据频度积分及其对应的频度权重值、以及、跨度积分以其对应的跨度权重值，得到各应用的总积分；频度积分对应的频度权重值与跨度积分对应的跨度权重值，可根据用户的自定义操作设置，其中，频度权重值+跨度权重值＝100％，各app的总积分＝频度积分*频度权重值+跨度积分*跨度权重值。可选的，频度权重值为40％，跨度权重值为60％。步骤四、按照总积分从多到少的顺序，对各应用进行积分排名，并根据排名结果以及预置的确定规则，确定各应用各自对应的缓存数据保留天数，积分排名越高，则对应的缓存数据保留天数越长。表3总积分排名缓存数据保留天数pkg45pkg24pkg33pkg12pkg51……1具体的，结合上述表1至表3，首先按照总积分从多到少的顺序，对各app进行积分排名，总积分越高，排名越高。其次，根据排名结果以及预置的确定规则，确定各app各自对应的缓存数据保留天数，积分排名越高，则对应的缓存数据保留天数越长。进一步地，根据排名结果以及预置的确定规则，确定各app各自对应的缓存数据保留天数具体包括：将预置的缓存数据保留天数上限值，确定为积分排名第一的app对应的缓存数据保留天数；按照根据预置的总积分递减间隔逐级递减的方式，确定除积分排名第一的app之外的其他app对应的缓存数据保留天数。进一步地，在按照根据预置的总积分递减间隔逐级递减的方式，确定除积分排名第一的app之外的其他app对应的缓存数据保留天数时，当递减至预置的缓存数据保留天数下限值时，将下限值确定为保留天数未确定的剩余app对应的缓存数据保留天数。其中，缓存数据保留天数上限值可根据用户的自定义操作配置。可选的，可取各app各自对应的目标数据的缓存时长的平均值，作为缓存数据保留天数上限值。举例来说，如上表3所示，假设预置的缓存数据保留天数上限值为5天，缓存数据保留天数下限值为1天，总积分递减间隔为1，pkg1至pkg5的积分排名结果从高到低依次为：pkg4(9*40％+10*60％＝9.6分)、pkg2(10*40％+8*60％＝8.8分)、pkg3(8*40％+9*60％＝8.4分)、pkg1(7*40％+7*60％＝7分)、pkg5(5*40％+6*60％＝5.6分)，则根据上述确定规则，对应的保留天数分别为：pkg4＝5天、pkg3＝4天、pkg2＝3天、pkg1＝2天、pkg5＝1天。如果还有其他app的总积分低于pkg5，则其他app的保留天数均为1天。s204、当系统时间到达预置清理时间点时，根据各缓存数据保留天数，查找各应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理。检测系统时间是否到达预置清理时间点，当系统时间到达预置清理时间点时，根据各缓存数据保留天数，查找各app的缓存数据中的待清理数据，并进行清理。其中，待清理数据为：各app的缓存数据中，缓存时长超过缓存数据保留天数的数据。如表3为例，pkg4这个应用每天会清理5天前产生的缓存数据，pkg2会每天清理4天前产生的数据，pkg3会每天清理3天前产生的数据，以此类推。于本发明其他一实施例中，可有选择地进行缓存数据清理。具体的，在清理前的任意时间点，响应于用户的标记操作，为标记操作指向的应用添加预置标记。则在清理时，判断app是否具有预置标记；若不具有预置标记，则根据该app对应的缓存数据保留天数，查找该app的缓存数据中的待清理数据，并进行清理；若具有预置标记，则不对该app进行缓存数据清理操作。像这样，允许用户根据自己的需要对各app进行有选择性地标记，可以使得缓存数据清理操作更有针对性，更符合用户的实际需求，提高缓存数据清理操作的灵活性。于本发明其他一实施例中，可根据用户的手动清理习惯，对缓存数据保留天数进行校正，以使得缓存数据保留天数更符合用户的实际需求，清理结果更为准确。具体的，当检测到用户的数据清理操作时，根据用户输入的目标保留天数，对数据清理操作指向的目标app的缓存数据中，缓存时长超过目标保留天数的数据进行清理；分析目标保留天数与目标app对应的缓存数据保留天数之间的误差，是否处于预置的误差区间之外；若处于该误差区间之外，则根据目标保留天数及预置的调整规则，调整目标app对应的缓存数据保留天数。其中，根据目标保留天数及预置的调整规则，调整目标app对应的缓存数据保留天数，具体可以是将目标app对应的缓存数据保留天数调整为与用户输入的目标保留天数一致。可选的，根据目标保留天数及预置的调整规则，调整目标app对应的缓存数据保留天数，具体还可以是：分析在历次数据清理操作过程中，上述误差出现的次数是否大于预置次数；若大于预置次数，则将目标app对应的缓存数据保留天数调整为与目标保留天数一致，并将目标app对应的缓存数据保留天数的修改权限进行锁定，以禁用对目标app对应的缓存数据保留天数的修改操作。举例来说，结合表3，假设当前根据用户输入的pkg4的目标保留天数(3天)，将pkg4的3天前的缓存数据进行处理，而pkg4对应的缓存数据保留天数为5天。此时，pkg4对应的目标保留天数与缓存数据保留天数的误差为-2，处于预置误差区间[-1，1]之外。若在历次数据清理操作的过程中，针对pkg4，出现了10次误差为-2的情况，而预置次数为7，则将pkg4的缓存数据保留天数调整为3天。同时，锁定pkg4的缓存数据保留天数的修改权限，以使得pkg4的缓存数据保留天数不被修改。具体锁定方式可以是通过添加禁用修订标记，或者，将pkg4的缓存数据保留天数的设置参数的属性设定为不可更改。进一步地，还可定期提醒用户进行手动清理操作，然后在用户进行手动清理操作时，根据用户手动清理习惯对缓存数据保留天数进行调整。具体的，定期输出提示信息，以提示用户清理各app的缓存数据；响应于用户触发的清理指令，根据用户输入的目标保留天数，对清理指令指向的目标app的缓存数据中，缓存时长超过目标保留天数的数据进行清理。然后，分析目标保留天数与目标app对应的缓存数据保留天数之间的误差，是否处于预置的误差区间之外；若处于预置的误差区间之外，则根据目标保留天数及预置的调整规则，调整目标app对应的缓存数据保留天数。本发明实施例提供的缓存数据清理方法，通过定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录，结合使用频度及读取记录中记录的预置时长内被读取过的各应用的缓存数据的产生时间，建立数据清理模型，根据该数据清理模型对各应用的缓存数据进行有针对性的处理，相较于现有技术，本发明实现了基于个性化的数据清理模型的自适应清理，一方面可及时自动对终端中不需要的缓存数据进行清理，减少不必要的缓存占用，保证终端具有足够的使用空间，提高了清理操作的便捷性；另一方面，由于数据清理模型是基于各应用的使用频率及用户浏览缓存数据的习惯建立，因此，可使得清理操作更具有灵活性及针对性，更符合用户的实际需求，从而更为智能化。请参阅附图4，附图4是本发明第三实施例提供的缓存数据清理装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。附图4示例的缓存数据清理装置可以是前述实施例提供的缓存数据清理方法的执行主体，其可以是终端或者终端的一个功能模块。附图4示例的缓存数据清理装置，主要包括：获取模块31、确定模块32以及清理模块33。各功能模块详细说明如下：获取模块31，用于定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各该应用的缓存数据的读取记录，该读取记录中记录有该预置时长内被读取过的各该应用的缓存数据的产生时间；确定模块32，用于根据该使用频度及该读取记录，确定各该应用各自对应的缓存数据保留天数；清理模块33，用于当系统时间到达预置清理时间点时，根据各该缓存数据保留天数，查找各该应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理，其中该待清理数据为：各该应用的缓存数据中，缓存时长超过该缓存数据保留天数的数据。具体的，获取模块31定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各该应用的缓存数据的读取记录，然后触发确定模块32根据该使用频度及该读取记录，确定各该应用各自对应的缓存数据保留天数。清理模块33检测系统时间是否到达预置清理时间点，当系统时间到达预置清理时间点时，根据各该缓存数据保留天数，查找各该应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理。本实施例中未详尽之处，可参考上述第一实施例及第二实施例的相关内容。发明实施例提供的缓存数据清理装置，通过定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录，结合使用频度及读取记录中记录的预置时长内被读取过的各应用的缓存数据的产生时间，建立数据清理模型，根据该数据清理模型对各应用的缓存数据进行有针对性的处理，相较于现有技术，本发明实现了基于个性化的数据清理模型的自适应清理，一方面可及时自动对终端中不需要的缓存数据进行清理，减少不必要的缓存占用，保证终端具有足够的使用空间，提高了清理操作的便捷性；另一方面，由于数据清理模型是基于各应用的使用频率及用户浏览缓存数据的习惯建立，因此，可使得清理操作更具有灵活性及针对性，更符合用户的实际需求，从而更为智能化。请参阅附图5，附图5是本发明第四实施例提供的缓存数据清理装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。附图5示例的缓存数据清理装置可以是前述实施例提供的缓存数据清理方法的执行主体，其可以是终端或者终端中的一个功能模块。在附图4示例的缓存数据清理装置的基础上，与第三实施例不同的是，在本实施例中：进一步地，确定模块32包括：跨度确定模块321，用于分别从各该读取记录中记录的各该缓存数据的产生时间中，得到产生时间最早的目标数据，将各该目标数据的产生时间，作为各自对应的应用的浏览跨度；天数确定模块322，用于根据该使用频度及该浏览跨度，确定各该应用各自对应的缓存数据保留天数。进一步地，天数确定模块322包括：频度积分确定模块3221，用于按照该使用频度从高到低的顺序，对各该应用进行频度排名，并根据排名结果及预置的频度积分确定规则，确定各该应用的频度积分，该频度排名越高则该频度积分越多；跨度积分确定模块3222，用于按照该浏览跨度从大到小的顺序，对各该应用进行跨度排名，并根据排名结果及预置的跨度积分确定规则，确定各该应用的跨度积分，该跨度排名越高则该跨度积分越多；总积分获取模块3223，用于根据该频度积分及其对应的频度权重值、以及、该跨度积分以其对应的跨度权重值，得到各该应用的总积分；天数确定子模块3224，用于按照该总积分从多到少的顺序，对各该应用进行积分排名，并根据排名结果以及预置的确定规则，确定各该应用各自对应的缓存数据保留天数，该积分排名越高，则对应的缓存数据保留天数越长。进一步地，天数确定子模块3224，具体用于将预置的缓存数据保留天数上限值，确定为积分排名第一的应用对应的缓存数据保留天数；按照根据预置的总积分递减间隔逐级递减的方式，确定除该积分排名第一的应用之外的其他应用对应的缓存数据保留天数，其中，当递减至预置的缓存数据保留天数下限值时，将该缓存数据保留天数下限值确定为保留天数未确定的剩余应用对应的缓存数据保留天数；天数确定子模块3224，还具体用于取各该目标数据的缓存时长的平均值，作为该缓存数据保留天数上限值；频度积分确定模块3221，具体用于将预置的频度积分上限值确定为频度排名第一的应用的频度积分；按照根据预置的频度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除该频度排名第一的应用之外的其他应用的频度积分，其中，当递减至预置的频度积分下限值时，将该频度积分下限值，确定为频度积分未确定的所有剩余应用的频度积分；跨度积分确定模块3222，具体用于将预置的跨度积分上限值确定为跨度排名第一的应用的跨度积分；按照根据预置的跨度积分递减间隔逐级递减的方式，确定除该跨度排名第一的应用之外的其他应用的跨度积分，其中，当递减至预置的跨度积分下限值时，将该跨度积分下限值，确定为跨度积分未确定的所有剩余应用的跨度积分。进一步地，清理模块33，还用于当检测到用户的数据清理操作时，根据该用户输入的目标保留天数，对该数据清理操作指向的目标应用的缓存数据中，缓存时长超过该目标保留天数的数据进行清理；该装置还包括：分析模块41，用于分析该目标保留天数与该目标应用对应的缓存数据保留天数之间的误差，是否处于预置的误差区间之外；校正模块42，用于若该误差处于该预置的误差区间之外，则根据该目标保留天数及预置的调整规则，调整该目标应用对应的缓存数据保留天数；其中校正模块42，具体用于分析在历次数据清理操作过程中，该误差出现的次数是否大于预置次数；若大于该预置次数，则将该目标应用对应的缓存数据保留天数调整为与该目标保留天数一致，并将该目标应用对应的缓存数据保留天数的修改权限进行锁定，以禁用对该目标应用对应的缓存数据保留天数的修改操作。进一步地，该装置还包括：标记模块43，用于响应于用户的标记操作，为该标记操作指向的应用添加预置标记；清理模块33，具体用于判断该应用是否具有该预置标记；若不具有该预置标记，则根据该应用对应的缓存数据保留天数，查找该应用的缓存数据中的待清理数据，并进行清理；若具有该预置标记，则不对该应用进行缓存数据清理操作。可选的，清理模块33还可用于定期提醒用户进行手动清理操作，然后在用户进行手动清理操作时，触发校正模块42根据用户手动清理习惯对缓存数据保留天数进行调整。具体的，清理模块33定期输出提示信息，以提示用户清理各app的缓存数据，然后响应于用户触发的清理指令，根据用户输入的目标保留天数，对清理指令指向的目标app的缓存数据中，缓存时长超过目标保留天数的数据进行清理。之后，触发分析模块41分析目标保留天数与目标app对应的缓存数据保留天数之间的误差，是否处于预置的误差区间之外。若处于预置的误差区间之外，则触发校正模块42根据目标保留天数及预置的调整规则，调整目标app对应的缓存数据保留天数。上述各模块实现各自功能的具体过程，可参考上述第一实施例及第二实施例中的相关内容，此处不再赘述。本发明实施例提供的缓存数据清理装置，通过定期获取预置时长内，终端内预置的应用的使用频度以及各应用的缓存数据的读取记录，结合使用频度及读取记录中记录的预置时长内被读取过的各应用的缓存数据的产生时间，建立数据清理模型，根据该数据清理模型对各应用的缓存数据进行有针对性的处理，相较于现有技术，本发明实现了基于个性化的数据清理模型的自适应清理，一方面可及时自动对终端中不需要的缓存数据进行清理，减少不必要的缓存占用，保证终端具有足够的使用空间，提高了清理操作的便捷性；另一方面，由于数据清理模型是基于各应用的使用频率及用户浏览缓存数据的习惯建立，因此，可使得清理操作更具有灵活性及针对性，更符合用户的实际需求，从而更为智能化。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法、装置及终端，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述装置实施例仅仅是示意性的，例如，该模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。该作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。该集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例该方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都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，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，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都是本发明所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。以上为对本发明所提供的缓存数据清理方法、装置及终端的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页1 2 3