特征提取方法、应用管控方法、装置、介质及电子设备与流程

本申请属于通信技术领域，尤其涉及一种特征提取方法应用管控方法、装置、介质及电子设备。

背景技术：

随着电子技术的发展，人们通常在电子设备上安装很多应用程序。当用户在电子设备中打开多个应用程序时，若用户退回电子设备的桌面或者停留在某一应用程序的应用界面或者管控电子设备屏幕，则用户打开的多个应用程序依然会在电子设备的后台运行。然而在后台运行的应用程序会严重地占用电子设备的内存，并且导致电子设备的耗电速度加快，而且还会降低电子设备的运行流畅度。

技术实现要素：

本申请提供一种特征提取方法、应用管控方法、装置、介质及电子设备，能够提升对应用程序进行管控的智能化和准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种特征提取方法，应用于电子设备中，包括：

获取预设应用程序的第一样本，其中所述第一样本包括至少一个特征参数；

判断所述第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；

若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值相同，则将所述第一样本确定为目标样本；

若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值不同，则获取所述预设应用程序的第二样本，其中所述第二样本包括至少一个特征参数，并将所述第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

第二方面，本申请实施例提供一种特征提取装置，应用于电子设备中，包括：

第一获取模块，用于获取预设应用程序的第一样本，其中所述第一样本包括至少一个特征参数；

第一判断模块，用于判断所述第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；

确定模块，用于若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值相同，则将所述第一样本确定为目标样本；

第二获取模块，用于若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值不同，则获取所述预设应用程序的第二样本，其中所述第二样本包括至少一个特征参数；

所述确定模块，还用于将所述第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

第三方面，本申请实施例提供一种应用管控方法，应用于电子设备中，包括步骤：

根据预设应用程序确定目标样本，所述目标样本为以上任一项所述的目标样本；

将所述目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果；

根据所述预测结果管控所述预设应用程序。

第四方面，本申请实施例提供一种应用管控装置，应用于电子设备中，包括：

提取模块，用于根据预设应用程序确定目标样本，所述目标样本为以上任一项所述的目标样本；

预测模块，用于将所述目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果；

管控模块，用于根据所述预测结果管控所述预设应用程序。

第五方面，本申请实施例提供一种介质，所述介质包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行以上任一项所述的特征提取方法。

第六方面，本申请实施例还提供一种介质，所述介质包括计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行以上所述的应用管控方法。

第七方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括相互电性连接的处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行以上任一项所述的特征提取方法。

第八方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括相互电性连接的处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行以上所述的应用管控方法。

本申请实施例提供的特征提取方法、应用管控方法、装置、介质及电子设备，通过第一样本中特征参数的参数值确定目标样本，然后将目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果；根据预测结果管控预设应用程序，不仅可以节省特征提取过程中的提取量，节省计算量，而且还可以提高对预设应用程序进行预测的准确性，从而提升对进入后台的应用程序进行管控的智能化和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的特征提取装置的系统示意图。

图2为本申请实施例提供的特征提取装置的应用场景示意图。

图3为本申请实施例提供的特征提取方法的流程示意图。

图4为本申请实施例提供的特征提取方法的另一场景示意图。

图5为本申请实施例提供的特征提取方法的另一流程示意图。

图6为本申请实施例提供的特征提取装置的结构示意图。

图7为本申请实施例提供的特征提取装置的另一结构示意图。

图8为本申请实施例提供的应用管控方法的流程示意图。

图9为本申请实施例提供的应用管控装置的结构示意图。

图10为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

图11为本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。

具体实施方式

请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。

在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。

本文所使用的术语“模块”可看做为在该运算系统上执行的软件对象。本文所述的不同组件、模块、引擎及服务可看做为在该运算系统上的实施对象。而本文所述的装置及方法可以以软件的方式进行实施，当然也可在硬件上进行实施，均在本申请保护范围之内。

本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

在现有技术中，对后台的应用程序进行管控时，通常直接根据电子设备的内存占用情况以及各应用程序的优先级，对后台的部分应用程序进行清理，以释放内存。然而有些应用程序对用户很重要、或者用户在短时间内需要再次使用某些应用程序，若在对后进行清理时将这些应用程序清理掉，则用户再次使用这些应用程序时需要电子设备重新加载这些应用程序的进程，需要耗费大量时间及内存资源。其中，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑、台式电脑、笔记本电脑、或者掌上电脑等设备。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的特征提取装置的系统示意图。该特征提取装置主要用于：获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数；判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本；若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值不同，则获取预设应用程序的第二样本，其中第二样本包括至少一个特征参数，并将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。从而，通过首先获取到的第一样本中特征参数的参数确定是否再获取其它样本，以确定目标样本，可以节省提取特征过程的提取量，节省计算量，可以提高计算速度、管控当前或后台应用程序的效率，节省电子设备的电量。

具体的，请参阅图2，图2为本申请实施例提供的特征提取装置的应用场景示意图。该场景可以包括电子设备1，电子设备1可以包括特征提取装置10，该特征提取装置10可以集成在电子设备1中。其中，特征提取装置10可以包括至少两个样本，比如第一样本、第二样本等。其中，样本可以包括一个、两个或多个特征参数，特征参数可以为电子设备的状态特征参数，或者说特征参数可以为与电子设备相关的特征参数，比如：电子设备中屏幕的当前状态(处于亮屏状态或处于熄屏状态)、熄屏时长、亮屏时长、亮度高低、地理位置、剩余电量、充电状态、网络状态等。该特征参数也可以为预设应用程序的运行特征参数，或者说是特征参数也可以为与预设应用程序相关的特征参数，比如：应用程序的类型、是否有流量上传、是否有流量下载、在前台运行时长、在后台运行时长、在一天中切入到前台的次数、在一天中切入到前台的时长或者切入后台的方式(例如被起始键(即home键)切换、被返回键切换、或者被其他应用程序切换)等等。需要说明的是，该特征参数还可以同时为电子设备的状态特征参数以及预设应用程序的运行特征参数。

其中，特征提取装置10在提取样本过程中，在此以特征提取装置10包括两个样本为例。特征提取装置10首先获取第一样本，该第一样本可以包括一个、两个或多个特征参数，进一步的，该第一样本包括至少两个特征参数，比如第一样本包括电子设备中屏幕当前状态、应用程序是否有流量上传、是否有流量下载。并将第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值进行比较，判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同。其中，第一预设阈值为第一样本中特征参数上一次的状态，即将当前获取到的第一样本中的特征参数与上一次获取到的第一样本中的特征参数进行比较，并判断两者是否相同，若相同则直接将第一样本作为目标样本，无需再多获取其它样本，可以节省获取特征参数的工作量。若不相同则进一步获取其它样本，如第二样本，该第二样本可以包括应用程序的类型、应用程序的启动时刻、关闭时刻、电子设备的剩余电量、充电状态。并将第一样本和第二样本共同作为一个目标样本。需要说明的是，在实际操作过程中，会产生一定的误差，在误差范围内，均认定为第一样本中当前的特征参数和上一次的特征参数相同，即第一样本未发生变化。相比每一次均需要提取大量特征参数，本申请实施例每一次仅需提取部分特征参数，可以节省特征参数的提取量。

本申请实施例提供一种特征提取方法，该特征提取方法的执行主体可以是本申请实施例提供的特征提取装置，或者集成了该特征提取装置的电子设备，其中该特征提取装置可以采用硬件、软件或软件和硬件结合的方式实现。

本申请实施例将从特征提取装置的角度进行描述，该特征提取装置具体可以集成在电子设备中。该特征提取方法包括：获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数；判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本；若第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值不同，则获取预设应用程序的第二样本，其中第二样本包括至少一个特征参数，并将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。从而，通过首先获取到的第一样本中特征参数的参数确定是否再获取其它样本，以确定目标样本，可以节省提取特征过程的提取量。

请参阅图3，图3为本申请实施例提供的特征提取方法的流程示意图。该特征提取方法应用于电子设备中，本申请实施例特征提取方法的具体步骤如下：

在步骤101中，获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数。

其中，预设应用程序可以是安装在电子设备中的任意应用程序，例如通讯应用程序、多媒体应用程序、游戏应用程序、资讯应用程序、或者购物应用程序等等。

需要说明的是，本申请实施例在可以获取多个样本，在此先获取第一样本，该第一样本所包括的特征参数可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，本申请实施例可以将多个样本设定不同的优先级，将第一样本的优先级设置最高，在此定义为第一优先级，从第一样本往后优先级依次降低。从而，第一样本所包括的特征参数同样被赋予相同的优先级。

在步骤102中，判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同。

其中，第一预设阈值以及第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值的关系可以参阅以上内容，在此不再赘述。

在步骤103中，若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本。

其中，第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值相同可以参阅以上内容，在此不再赘述。

在步骤104中，若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值不同，则获取预设应用程序的第二样本，其中第二样本包括至少一个特征参数，并将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

其中，第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值不同可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，第二样本以及第二样本中的特征参数可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，第二样本被赋予第二优先级，第二优先级仅次于第一优先级，第二样本所包括的特征参数同样被赋予相同的优先级。

在一些实施例中，第一样本中的特征参数和第二样本中的特征参数不同。

由上述可知，本申请实施例通过首先获取到的第一样本中特征参数的参数确定是否再获取其它样本，以确定目标样本，可以节省提取特征过程的提取量。

需要说明的是，当第一样本中的特征参数和第二样本中的特征参数均产生变化时，即分别与上一次相比产生变化时，还可以再获取其他样本。在实际操作过程中，可以根据变化的大小确定，若变化不大，也可以不再获取其他样本。具体如下：

请参阅图4，图4为本申请实施例提供的特征提取方法的另一场景示意图。图4场景中的特征提取装置可以包括多个样本，第一样本、第二样本......第n样本。需要说明的是，所有样本中的特征参数之和小于特征参数集合中的特征参数。比如特征参数集合包括30个特征参数，第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括15个特征参数，则n为4。还比如：第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括5个特征参数，第五样本包括12个特征参数，则n为5。再比如：第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括5个特征参数，第五样本包括5个特征参数，第六样本包括6个特征参数，则n为6。需要说明的是，n还可以为7或大于7的自然数，在此不再一一举例。

下面以提取三个样本为例进行说明。

请参阅图5，图5为本申请实施例提供的特征提取方法的另一流程示意图。该特征提取方法具体包括以下步骤：

在步骤201中，获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数。具体可以参阅步骤101。

在步骤202中，判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同。具体可以参阅步骤102。

在步骤203中，若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本。具体可以参阅步骤103。

在步骤204中，若第一样本中的特征参数的参数值与第一预设阈值不相同，则获取预设应用程序的第二样本，第二样本包括至少一个特征参数。

其中，第一样本中的特征参数的参数值和第一预设阈值不相同可以参阅以上内容。其中，第二样本及第二样本中的特征参数可以参阅以上内容，在此不再赘述。

在步骤205中，判断第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值是否相同。

其中，第二预设阈值为第二样本中特征参数上一次的状态，即将当前获取到的第二样本中的特征参数与上一次获取到的第二样本中的特征参数进行比较，并判断两者是否相同。

在步骤206中，若第二样本中的特征参数的参数值与第二预设阈值相同，将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

需要说明的是，在实际操作过程中，会产生一定的误差，在误差范围内均认定第二样本中的特征参数的参数值与第二预设阈值相同。从而，本申请实施例可以在保证提取特征参数准确率的前提下，可以节省特征参数的数量的提取。

在步骤207中，若第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值不相同，则获取预设应用程序的第三样本，第三样本包括至少一个特征参数，并将第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。

其中，第三样本中的特征参数可以为应用程序在前台运行时长、在后台运行时长、在一天中切入到前台的次数、在一天中切入到前台的时长。在一些实施例中，将第三样本赋予第三优先级，该第三样本的优先级次于第二样本的优先级。需要说明的是，第三样本中的特征参数具有相同的优先级。

在一些实施例中，该特征提取方法还可以包括：判断第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值是否相同，若第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值相同，则将第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。其中，第三预设阈值为第三样本中特征参数上一次的状态，即将当前获取到的第三样本中的特征参数与上一次获取到的第三样本中的特征参数进行比较，并判断两者是否相同。

由上述可知，本申请实施例在提取特征工作量上和特征提取准确率上寻找一个平衡点，在特征提取工作量尽量小的情况下，尽量提高特征提取准确率。不仅可以给电子设备的系统减压，而且可以提高速率，节省电量。

为便于更好地实施本申请实施例提供的特征提取方法，本申请实施例还提供一种特征提装置。其中名词的含义与上述特征提取方法相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。

请参阅图6，图6为本申请实施例提供的特征提取装置的结构示意图。其中该特征提取装置10应用于电子设备中，该特征提取装置10可以包括第一获取模块110、第一判断模块120、第二获取模块130和确定模块140。

其中，第一获取模块110，用于获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数。

其中，预设应用程序可以是安装在电子设备中的任意应用程序，例如通讯应用程序、多媒体应用程序、游戏应用程序、资讯应用程序、或者购物应用程序等等。

需要说明的是，本申请实施例在可以获取多个样本，在此先获取第一样本，该第一样本所包括的特征参数可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，本申请实施例可以将多个样本设定不同的优先级，将第一样本的优先级设置最高，在此定义为第一优先级，从第一样本往后优先级依次降低。从而，第一样本所包括的特征参数同样被赋予相同的优先级。

其中，第一判断模块120，用于判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同。

其中，第一预设阈值以及第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值的关系可以参阅以上内容，在此不再赘述。

其中，确定模块140，用于若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本。

其中，第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值相同可以参阅以上内容，在此不再赘述。

其中，第二获取模块130，若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值不同，则获取预设应用程序的第二样本，其中第二样本包括至少一个特征参数。

其中，第一样本中特征参数的参数值和第一预设阈值不同可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，第二样本以及第二样本中的特征参数可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，第二样本被赋予第二优先级，第二优先级仅次于第一优先级，第二样本所包括的特征参数同样被赋予相同的优先级。

在一些实施例中，第一样本中的特征参数和第二样本中的特征参数不同。

其中，确定模块140，还用于将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

由上述可知，本申请实施例通过第一获取模块110获取到的第一样本中特征参数的参数确定是否再获取其它样本，以确定目标样本，可以节省提取特征过程的提取量。

需要说明的是，当第一样本中的特征参数和第二样本中的特征参数均产生变化时，即分别与上一次相比产生变化时，还可以再获取其他样本。在实际操作过程中，可以根据变化的大小确定，若变化不大，也可以不再获取其他样本。

在一些实施例中，请参阅图7，图7为本申请实施例提供的特征提取装置的另一结构示意图。该特征提取装置10还可以包括第二判断模块150。

其中，第二判断模块150，用于判断第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值是否相同。

其中，第二预设阈值为第二样本中特征参数上一次的状态，即将当前获取到的第二样本中的特征参数与上一次获取到的第二样本中的特征参数进行比较，并判断两者是否相同。

其中，确定模块140，还用于若第二样本中的特征参数的参数值与第二预设阈值相同，将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

需要说明的是，在实际操作过程中，会产生一定的误差，在误差范围内均认定第二样本中的特征参数的参数值与第二预设阈值相同。从而，本申请实施例可以在保证提取特征参数准确率的前提下，可以节省特征参数的数量的提取。

在一些实施例中，特征提取装置10还可以包括第三获取模块160。

其中，第三获取模块160，用于若第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值不相同，则获取预设应用程序的第三样本，第三样本包括至少一个特征参数。其中，第三样本中的特征参数可以为应用程序在前台运行时长、在后台运行时长、在一天中切入到前台的次数、在一天中切入到前台的时长。在一些实施例中，将第三样本赋予第三优先级，该第三样本的优先级次于第二样本的优先级。需要说明的是，第三样本中的特征参数具有相同的优先级。

其中，确定模块140，还用于将第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。

在一些实施例中，特征提取装置10还可以包括第三判断模块170。

其中，第三判断模块170，用于判断第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值是否相同。

其中，第三预设阈值可以以上内容，在此不再赘述。

其中，确定模块140，还用于若所述第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值相同，则将第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。

在一些实施例中，该特征提取装置可以包括多个样本，第一样本、第二样本......第n样本。需要说明的是，所有样本中的特征参数之和小于特征参数集合中的特征参数。比如特征参数集合包括30个特征参数，第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括15个特征参数，则n为4。还比如：第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括5个特征参数，第五样本包括12个特征参数，则n为5。再比如：第一样本包括3个特征参数，第二样本包括5个特征参数，第三样本包括4个特征参数，第四样本包括5个特征参数，第五样本包括5个特征参数，第六样本包括6个特征参数，则n为6。需要说明的是，n还可以为7或大于7的自然数，在此不再一一举例。

在一些实施例中，根据以上提取特征参数的方式确定目标样本后，可以将目标样本输入到算法模型中进行预测，并根据算法模型的预测结果对预设应用程序进行管控。本申请实施例还公开了一种应用管控方法，请参阅图8，图8为本申请实施例提供的应用管控方法的流程示意图。具体的，该应用管控方法包括以下步骤：

在步骤301中，根据预设应用程序确定目标样本。

其中，该预设应用程序可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，该目标样本可以通过以上特征提取方法确定，具体可以参阅以上内容，在此不再赘述。

在步骤302中，将目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果。

其中，该预设算法模型可以是任意的分类算法，例如决策树算法、邻近算法(knn)、逻辑回归算法或者支持向量机算法(svm)等等。其中，决策树算法可以包括，例如id3算法、c4.5算法、或者随机森林(randomforest)算法等。

需要说明的是，该预设算法模型也可以是贝叶斯分类器、高斯混合模型、马尔科夫模型、混合神经网络等。

比如：将上述目标样本输入至高斯混合模型中，高斯混合模型根据所输入目标样本的特征参数，以使得高斯混合模型得到预测结果。

需要说明的是，本申请实施例的预设算法模型可以是在电子设备上直接训练得到的模型，也可以是从服务器端训练得到，还可以是一部分基于服务器端训练，一部分基于电子设备端训练。本申请实施例根据电子设备本身的运行能力，以及预设算法模型在训练过程中的训练量来选择是在电子设备端、还是在服务器端进行训练。还需要说明的是，本申请实施例所采用的预设算法模型也可以是已经训练好的模型，直接应用到本申请中。

其中，预测结果可以为一概率值，比如某一应用程序所对应的使用概论、关闭概论等。

在步骤303中，根据预测结果管控预设应用程序。

其中，该预设应用程序可以是各种应用程序，具体可以参阅以上内容。电子设备从预设算法模型中得到预测结果后，可以根据预测结果判断对应应用程序算法需要清理或关闭。比如：根据计算到的各个应用程序各自对应的使用概率，对使用概率满足一定条件的后台应用程序进行清理或关闭操作，以减少应用程序对电子设备资源的占用。

由上可知，本申请是实施例提供的应用管控方法，可降低电子设备终资源的占用，提升了电子设备的运行流畅度，减少了电子设备的功耗。

为便于更好地实施本申请实施例提供的应用管控方法，本申请实施例还提供一种应用管控装置。其中名词的含义与上述应用管控方法相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。

请参阅图9，图9为本申请实施例提供的应用管控装置的结构示意图。该应用管控装置300包括提取模块310、预测模块320和管控模块330。

其中，提取模块310，用于根据预设应用程序确定目标样本。

其中，该预设应用程序可以参阅以上内容，在此不再赘述。其中，该目标样本可以通过以上特征提取方法确定，具体可以参阅以上内容，在此不再赘述。

其中，预测模块320，用于将目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果。

其中，该预设算法模型可以参阅以上内容，在此不再赘述。

其中，管控模块330，用于根据预测结果管控预设应用程序。

其中，该预设应用程序可以是各种应用程序，具体可以参阅以上内容。电子设备从预设算法模型中得到预测结果后，可以根据预测结果判断对应应用程序算法需要清理或关闭。比如：根据计算到的各个应用程序各自对应的使用概率，对使用概率满足一定条件的后台应用程序进行清理或关闭操作，以减少应用程序对电子设备资源的占用。

由上可知，本申请是实施例提供的应用管控装置，可降低电子设备终资源的占用，提升了电子设备的运行流畅度，减少了电子设备的功耗。

本申请实施例还提供一种电子设备。请参阅图10，电子设备400包括处理器401以及存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。

其中，所述处理器400是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的计算机程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备400的各种功能并处理数据，从而对电子设备400进行整体监控。

其中，所述存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的计算机程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的计算机程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。

在一些申请实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现各种功能，如下：

获取预设应用程序的第一样本，其中所述第一样本包括至少一个特征参数；

判断所述第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；

若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值相同，则将所述第一样本确定为目标样本；

若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值不同，则获取所述预设应用程序的第二样本，其中所述第二样本包括至少一个特征参数，并将所述第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

在某些实施方式中，处理器401还用于执行以下步骤：

若所述第一样本中特征参数的参数值与所述第一预设阈值不同，则获取所述预设应用程序的第二样本，其中所述第二样本包括至少一个特征参数；

判断所述第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值是否相同；

若所述第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值相同，则将所述第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

在某些实施方式中，处理器401还用于执行以下步骤：

若所述第二样本中特征参数的参数值与第二预设阈值不相同，则获取所述预设应用程序的第三样本，其中所述第三样本包括至少一个特征参数，并将所述第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。

在某些实施方式中，处理器401还用于执行以下步骤：

判断所述第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值是否相同；

若所述第三样本中特征参数的参数值与第三预设阈值相同，则将所述第一样本、第二样本和第三样本共同确定为目标样本。

在某些实施方式中，处理器401还用于执行以下步骤：

根据预设应用程序确定目标样本，所述目标样本为以上任一项所述的目标样本；

将所述目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果；

根据所述预测结果管控所述预设应用程序。

由上述可知，本申请实施例提供的电子设备，通过第一样本中特征参数的参数值确定目标样本，然后将目标样本输入到预设算法模型中进行预测，并得到预测结果；根据预测结果管控预设应用程序，不仅可以节省特征提取过程中的提取量，节省计算量，而且还可以提高对预设应用程序进行预测的准确性，从而提升对进入后台的应用程序进行管控的智能化和准确性。

请一并参阅图11，在某些实施方式中，电子设备400还可以包括：显示器403、射频电路404、音频电路405以及电源406。其中，其中，显示器403、射频电路404、音频电路405以及电源406分别与处理器401电性连接。

其中，所述显示器403可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示器403可以包括显示面板，在某些实施方式中，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、或者有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)等形式来配置显示面板。

其中，所述射频电路404可以用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备建立无线通讯，与网络设备或其他电子设备之间收发信号。

其中，所述音频电路405可以用于通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。

其中，所述电源406可以用于给电子设备400的各个部件供电。在一些实施例中，电源406可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图11中未示出，电子设备400还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种介质，所述介质存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述任一实施例中的特征提取方法或应用管控方法，比如：获取预设应用程序的第一样本，其中第一样本包括至少一个特征参数；判断第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值是否相同；若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值相同，则将第一样本确定为目标样本；若第一样本中特征参数的参数值与第一预设阈值不同，则获取预设应用程序的第二样本，其中第二样本包括至少一个特征参数，并将第一样本和第二样本共同确定为目标样本。

在一些实施例中，所述介质可以是磁碟、光盘、只读存储器(readonlymemory，rom)、或者随机存取记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

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，可以参见其他实施例的相关描述。

需要说明的是，对本申请实施例的所述特征提取方法、应用管控方法而言，本领域普通测试人员可以理解实现本申请实施例所述特征提取方法、应用管控方法的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来控制相关的硬件来完成，所述计算机程序可存储于一计算机可读取介质中，如存储在电子设备的存储器中，并被该电子设备内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如所述特征提取方法、应用管控方法的实施例的流程。

对本申请实施例的所述特征提取装置、应用管控装置而言，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，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。所述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，也可以存储在一个计算机可读取介质中，所述介质譬如为只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例所提供的一种特征提取方法、应用管控方法、装置、介质及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。