计使用次数。
[0056](4)、例如，行为特征信息可以包括:应用程序的累计使用次数、应用程序的使用频率；步骤202可以具体包括:先按照上述方式(3)来获取应用程序的累计使用次数，然后在根据该累计使用次数计算出该应用程序的使用频率，比如，获取在预设时间段内应用程序的累计使用次数，根据该累计使用次数计算预设时间段内该应用的使用频率，具体地，将累计使用次数除以预设时间段对应的时间信息，比如在60s内累计次数为3次，此时在在60s内的使用率为3/60 = 0.05。
[0057](5)、例如，行为特征信息可以包括:应用程序的使用记录时间；其中，获取应用程序的使用记录时间的方式有多种，比如可以在终端运行应用程序时，记录该终端开始运行应用程序的系统时间，又比如可以在终端运行应用程序，且在连续i次检测到用户的眼球特征信息时，记录该终端开始运行应用程序的系统时间，其中i为大于I的正整数，后种方式与前种方式相比，会提高使用记录时间的真实性或者精确性，因为，用户可能误操作打开某个应用，此时如果记录系统时间的话，会导致记录的系统时间不符合用户的真实意愿，进而导致行为特征信息不真实或者不精确。
[0058]上述(1)-(5)方式可以根据实际情况进行任一组成，这里就不在赘述。
[0059]步骤203，在终端处于有限资源环境下，根据行为特性信息对应用程序进行对应的处理。
[0060]本实施例中，当处理装置检测到终端处于有限资源环境下，可以根据行为特征信息对应用进行对应的处理。比如根据行为特征信息确定该应用程序为用户正在使用和/或者用户使用次数最多/或者用户最近使用的应用程序等，然后根据确定结果对该应用程序进行相应的处理，比如确定处理的优先级等。
[0061]例如，当行为特征信息包括:应用的使用频率时，在终端处于有限网络资源环境下，可以根据该行为特征信息确定该应用为使用频率最高的应用程序，此时将优先对该应用程序进行数据更新等操作；或者在终端处于有限电量环境下，，可以根据该行为特征信息确定该应用为使用频率最低的应用程序，此时将优先休眠或者关闭该应用程序。又或者在有限内存资源环境下，可以根据该行为特征信息确定该应用为使用频率最低的应用，此时将优先关闭该应用。
[0062]本实施例中确定行为特征参数是否最高或者最低，可以通过将各应用程序的对应行为特征参考值进行比较得到；当前可以通过预设一个范围，在该参数值在该范围内，则为最尚，否则为最低等等。
[0063]由上可知，本实施例采用在终端运行应用程序时对所述终端当前用户的眼球特征信息进行检测，然后，根据对眼球特征信息的检测情况获取用户使用所述应用程序的行为特征信息，在终端处于有限资源环境下，根据行为特征信息，对应用程序进行对应的处理；该方案可以在终端处于有限资源环境下，根据用户使用应用程序的行为特征信息行为特征信息自动对应用程序进行对应的处理，无需用户进行手动操作，与现有技术相比，降低了用户操作的复杂度，进一步使得终端更智能化。
[0064]另外，本实施例行为特征信息是基于眼球特征信息的检测的，用户在使用应用时，由于眼球特征信息可以精确地反映用户使用应用的行为，因此在有限资源环境下，根据该行为特征信息对应用进行相应处理，可以在降低用户操作的复杂度的同时，可以精确地得到用户使用应用的行为，从而进行最合理的处理，提升了用户体验。
[0065]实施例三、
[0066]请参阅图3，为本发明实施例三提供的一种应用程序的处理装置的结构示意图。该处理装置可以以硬件或者软件的方式集成在终端设备中，该处理装置可以包括:检测模块301、获取模块302以及处理模块303 ;其中
[0067]检测模块301，用于在终端运行应用程序时对该终端当前用户的眼球特征信息进行检测；
[0068]获取模块302，用于根据检测模块301对眼球特征信息的检测情况获取该用户使用所述应用程序的行为特征信息；
[0069]处理模块303，用于在该终端处于有限资源环境下，根据该行为特征信息，对所述应用程序进行对应的处理。
[0070]本实施例的装置，可以用于执行图1或2所示方法实施例的技术方案，其原理和技术效果类型，详细可参加上述实施例中的相关记载，这里就不在赘述。
[0071]优选地，所述行为特征信息包括:应用程序的使用频率、应用程序的累计使用次数、应用程序每次使用的时长、应用程序累计使用时长、应用程序的使用记录时间中的至少一种。
[0072]优选地，该行为特征信息包括:应用程序每次使用时长；
[0073]检测模块301，具体用于在终端运行应用程序时对所述终端当前用户的眼球特征信息进行周期性地检测；
[0074]获取模块302，具体用于:
[0075]根据对眼球特征信息的检测情况获取所述用户使用所述应用程序的行为特征信息的步骤具体包括:
[0076]在第一次检测到所述用户的眼球特征信息时触发与所述应用程序对应的计时器开始计时；
[0077]在连续η次未检测到所述用户的眼球特征信息时触发计时器停止计时，η为大于2的正整数；
[0078]根据所述计时器的计时值获取应用程序本次使用的时长，所述计时值包括:所述计时器开启计时时的第一计时值，以及所述计时器停止计时时的第二计时值。
[0079]优选地，该行为特征信息还包括:应用程序累计使用时长；
[0080]获取模块302，还用于:
[0081]在所述第一计时值为上一次运行所述应用程序所述计时器停止计时的计时值的情况下，获取所述计时器当前的计时值，并根据该计时值获取所述应用程序累计使用时长。
[0082]可选地，当所述行为特征信息包括:应用程序的累计使用次数时，获取模块302可以具体用于:
[0083]在连续m次检测到所述用户的眼球特征信息时，使与所述应用程序对应的计数器加一，所述计数器用于对所述应用程序的使用次数进行累加计数，m为大于2的正整数；
[0084]根据所述计数器当前的计数值获取当前应用程序的累计使用次数。
[0085]可选地，在上述基础上，该行为特征信息还包括:应用程序的使用频率时，所述获取模块302，还用于:根据所述应用程序的累计使用次数计算出所述应用程序的使用频率。
[0086]可选地，处理模块303，可以具体用于:对所述应用程序进行优先处理。例如，当所述终端处于有限网络资源环境时，优先对所述应用程序进行数据更新；当所述终端处于有限电量环境时，优选对所述应用程序进行休眠处理等等。具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
[0087]由上可知，本发明实施例的处理装置的检测模块301可以在终端运行应用程序时对该终端当前用户的眼球特征信息进行检测，然后，由获取模块302根据检测模块301对眼球特征信息的检测情况获取该用户使用应用程序的行为特征信息，由处理模块在该终端处于有限资源环境下，根据行为特征信息，对应用程序进行对应的处理；该