(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アプリケーションのプリロード方法において、
複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、シンプルリカレントユニットＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することにより、アプリケーション予測モデルを獲得する（５０１）ことと、
次の時点の少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報を取得する（５０２）ことと、
前記アプリケーション予測モデルで前記アプリケーションの使用状態情報を処理することにより、前記アプリケーション予測モデルからアプリケーションを起動する確率値を取得する（５０３）ことと、
前記確率値に従って前記次の時点で起動される予定のアプリケーションを確定し（５０４）、前記起動される予定のアプリケーションをプリロードすることとを、含み、
前記複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することにより、アプリケーション予測モデルを獲得することは、
プリセット期間内に少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を取得することと、
前記使用タイミング関連記録をグループ化することにより、前記複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得する（３０４）ことと、
前記複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて前記ＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練し（３０５）、前記アプリケーション予測モデルを獲得することとを、含み、
前記プリセット期間内に少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を獲得することは、
前記プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に応じて前記アプリケーションをソートする（３０１）ことと、
ソート結果に従って前記少なくとも２つのアプリケーションを確定する（３０２）ことと、
前記少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って、前記使用タイミング関連記録を確定する（３０３）こととを、含む
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って、前記使用タイミング関連記録を確定することは、
プリセットサンプリング周期に従って前記少なくとも２つのアプリケーションの使用ログをサンプリングし（４０３）、前記プリセットサンプリング周期におけるサンプリング時点で前記少なくとも２つのアプリケーションが使用されているかどうかを確定することと、
前記サンプリング時点に応じて前記少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることにより、前記使用タイミング関連記録を確定する（４０４）こととを、含み
前記複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて前記ＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することは、
前記複数のグループの使用タイミング関連記録における前記サンプリング時点での前記少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って、前記ＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練する（４０６）こととを、含む
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、
前記複数のグループの使用タイミング関連記録は、（ｍ−ｎ＋１）グループの使用タイミング関連記録であり、ｎは２以上の整数であり、前記複数のグループの使用タイミングの関連記録のそれぞれに関連するサンプリング時点の数を示し、ｍは３以上の整数であり、前記プリセットサンプリング周期におけるサンプリング時点の総数を示し、第ｉのグループの使用タイミング関連記録は、第ｉから第（ｉ＋ｎ−１）のサンプリング時点での前記少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を含み、ｉは整数で、範囲が１から（ｍ−ｎ＋１）までである、
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法において、
前記方法はさらに、前記プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に応じて前記アプリケーションをソートする前に、
各アプリケーションについて、アプリケーションがプリセット期間よりも短く使用された使用記録をフィルタリングすることと、
フィルタリング後の使用記録に応じて、アプリケーションの使用頻度を確定することとを、含む
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の方法において、
前記複数のグループの使用タイミング関連記録のそれぞれのベクトル次元に従って、前記アプリケーション予測モデルの入力層のセルの数を確定することと、
前記少なくとも２つのアプリケーションの数に従って、前記アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数を確定することとを、含む
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、
前記アプリケーション予測モデルは、
0006919065.tif 000027
に表されるクロスエントロピー損失関数であるエラー関数を採用し、
ここで、ｙｋは各アプリケーションの使用状態情報の実際値を示し、
0006919065.tif 000028
は各アプリケーションの使用状態情報の予測値を示し、Ｃ＝Ｍ＋１であり、Ｍは前記少なくとも２つのアプリケーションの数を示し、Ｊは前記アプリケーション予測モデルのクロスエントロピーを示す、
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、
前記使用タイミング関連記録をグループ化することにより、前記複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得することは、
プリセット期間内の前記少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録にスライディングウィンドウを施すことと、
各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録を、１つのグループの使用タイミング関連記録として確定することとを、含む
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の方法において、
前記アプリケーション予測モデルは、忘却ゲートｆｔ、リセットゲートｒｔ、メモリセルｃｔ、および出力ステータスセルｈｔを含み、以下のように表される、
0006919065.tif 000029
ここで、
0006919065.tif 000030
は前記使用タイミング関連記録における時点ｔで使用されるアプリケーションの使用状態情報を示し、
0006919065.tif 000031
は前記使用タイミング関連記録における時点ｔで使用される前記アプリケーションの使用状態情報の入力変換量を示し、
0006919065.tif 000032
は学習されるネットワークパラメータを示し、ｂ＊は学習されるバイアスパラメータを示し、
0006919065.tif 000033
、ｆｔは時点ｔでの忘却ゲートを示し、ｒｔは時点ｔでのリセットゲートを示し、ｃｔは、時点ｔでの内部ステータスセルを示し、ｃｔ−１は時点ｔ−１での内部ステータスセルを示し、ｈｔは時点ｔでの出力ステータスセルを示し、
0006919065.tif 000034
はシグモイド関数を示し、
0006919065.tif 000035
はベクトルの要素ごとの積を示し、ｇ（）は活性化関数を示す、
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の方法において、
前記確率値は、前記アプリケーションの１つを起動する確率をそれぞれ示す第１の確率値と、アプリケーションを起動しない確率を示す第２の確率値とを含む、
アプリケーションのプリロード方法。
【請求項１０】
端末機器（９００）において、
少なくとも１つのプロセッサ（９０２）と、
前記少なくとも１つのプロセッサにカップリングされ、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１から９のいずれか１項に記載の方法を実行させる少なくとも１つのコンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ可読記憶装置（９０１）とを、備える
端末機器。
【請求項１１】
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体において、
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに請求項１から９のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラムを記憶する、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、機械学習の技術分野に関し、より具体的には、アプリケーションのプリロード方法、端末機器、および媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子技術の急速な発展と人々の生活水準の継続的改善により、スマートフォンやタブレットＰＣなどの端末は人々の生活に不可欠な要素となっている。
端末には、さまざまなアプリケーション（アプリケーションソフトウェア、ＡＰＰ）がインストールされている。アプリケーションをよりスムーズに実行するように、端末は一部のアプリケーションのためにリソースのロードを事前に準備することができる。つまり、一部のアプリケーションを事前にプリロードできる。
ただし、アプリケーションを自由にプリロードすることはできない。これはプリロードされるリソースが多くなると、ストレージスペースが多く占められて電力消費も大きくなり、端末の流暢性に深刻に影響するためである。したがって、プリロードのメカニズムを最適化し、端末の消費電力を削減することが重要である。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の実施形態によれば、アプリケーション予測モデルの確立方法および装置、アプリケーションのプリロード方法および装置、媒体、および端末が提供され、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化し、端末システムの電力消費を削減することができる。
【０００４】
本開示の第１の態様によれば、アプリケーションのプリロード方法が提供される。アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてシンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルを訓練することによって獲得される。次の時点の少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報が取得される。アプリケーション予測モデルでアプリケーションの使用状態情報を処理することにより、アプリケーションの起動の確率値はアプリケーション予測モデルから取得される。次の時点で起動される予定のアプリケーションは、確率値に従って確定され、起動される予定のアプリケーションはプリロードされる。
【０００５】
本開示の第２の態様によれば、端末機器が提供される。端末機器は、少なくとも１つのプロセッサとコンピュータ可読記憶装置を備えている。コンピュータ可読記憶装置は、少なくとも１つのプロセッサにカップリングされ、当該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも１つのプロセッサに以下を実行させる少なくとも１つのコンピュータ実行可能な命令を記憶する。次の時点の少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報が取得される。アプリケーションを起動する確率値は、使用状態情報をアプリケーション予測モデルに入力することにより、アプリケーション予測モデルから取得される。アプリケーション予測モデルは、シンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルと複数のグループの使用タイミング関連記録に基づいて獲得される。次の時点で起動される予定のアプリケーションは、確率値に従って確定され、起動される予定のアプリケーションはプリロードされる。
本開示の第３の態様によれば、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体が提供される。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに以下を実行させるコンピュータプログラムを記憶する。プリセット期間内のユーザー動作サンプルが取得される。ユーザー動作サンプルには、少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録が含まれる。複数のグループの使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録をグループ化することにより獲得される。アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてシンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルを訓練することによって取得される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、本開示の一実施形態による、アプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。
【図２】図２は、本開示の一実施形態による、スライディングウィンドウの形で使用タイミング関連記録をグループ化するプロセスを示す概略図である。
【図３】図３は、本開示の別の実施形態による、アプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。
【図４】図４は、本開示のさらに別の実施形態による、アプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。
【図５】図５は、本開示の一実施形態による、アプリケーションのプリロード方法を示す概略フローチャートである。
【図６】図６は、本開示の一実施形態による、アプリケーション予測モデルの確立装置を示す概略構造図である。
【図７】図７は、本開示の一実施形態による、アプリケーションのプリロード装置を示す概略構造図である。
【図８】図８は、本開示の一実施形態による端末を示す概略構造図である。
【図９】図９は、本開示の別の実施形態による端末を示す概略構造図である。
【図１０】図１０は、本開示のさらに別の実施形態による端末を示す概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
例示的な実施形態をより詳細に説明する前に、いくつかの例示的な実施形態がフローチャートであるプロセスまたは方法として説明されていることに言及する必要がある。フローチャートのステップは順次処理されるように描かれているが、これらのステップのいくつかは並行して、併発に、または同時に実行される。さらに、ステップの順序を並べ替えることができる。対応する操作が完了するとプロセスが終了してもよいが、図面に示されていない追加のステップが存在してもよい。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応してもよい。
【０００８】
端末機器におけるアプリケーションをプリロードすることは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための一般的かつ効果的な方法である。一部のアプリケーションの読み込みリソースを事前に準備することにより、アプリケーションをよりスムーズに実行できる。
【０００９】
関連技術では、アプリケーションは主に統計的方法に基づいてプリロードされている。例えば、ユーザーが最も頻繁に使用するアプリケーションはわずかであり、それらがすべてプリロードされることもある。別の例として、ユーザーの使用習慣に従ってアプリケーションにスコアを付けてランク付けし、スコアの高いアプリケーションをプリロードすることができる。ただし、上記の方法は、アプリケーションの関連情報と時間情報を無視するため、プリロードされるアプリケーションの予測精度が不十分になり、多くのリソースをプリロードする必要がある。実際には、次回、つまり次の時点で使用されるアプリケーションは１つだけなので、これはユーザーエクスペリエンスに影響する。したがって、ユーザーが次に起動される予定のアプリケーションを正確に予測することが重要である。
【００１０】
本開示の実施形態は、アプリケーションをプリロードするための技術的スキームを提供する。最初に、アプリケーション予測モデルを獲得する必要がある。端末機器がモデルの予測に従ってアプリケーションをプリロードできるように、将来起動される予定のアプリケーションを予測するために、アプリケーション予測モデルはスマートデバイスなどの端末機器に移植できる。例えば、次の時点のユーザー行動を予測する必要がある場合、過去のいくつかの瞬間（例え過去の５つの瞬間）でアプリケーションの使用状態情報を獲得してモデルに入力すると、そして計算がモデルにおいて実行され次の時点、つまりユーザーが次に使用するアプリケーションの予測値を獲得する。したがって、アプリケーションのプリロードを実現することができる。
【００１１】
アプリケーション予測モデルを獲得するために、使用動作のサンプルとして理解される使用タイミング関連記録は、選択されたアプリケーションについて構築することができる。次に、使用タイミング関連記録またはそこから派生した他の情報を使用して、ニューラルネットワークモデルを訓練し、アプリケーション予測モデルを取得することができる。
【００１２】
本開示の技術的スキームは、あまりにも多くのリソースおよびストレージスペースを占有することなく、アプリケーションのロードを高速化でき、それにより端末機器のプロセッサ処理を高速化できる。さらに、アプリケーション予測モデルの生成やアプリケーションのプリロードなど、ここで提供される技術スキームの実装には、手動の介入は必要ない。本開示の以下の態様は、その利点に寄与し、それぞれが以下で詳細に説明される。
【００１３】
本開示の実施形態は、最初に、アプリケーション予測モデルの確立方法を提供し、それは以下のように具体化される。プリセット期間内の使用タイミング関連記録が獲得される。複数のグループの使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録をグループ化することにより取得される。アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、プリセットされたシンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルを訓練することにより生成される。この方法の実施は、図３を参照して示される。
【００１４】
図１は、本開示の一実施形態による、アプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。この方法は、アプリケーション予測モデルの確立装置によって実装することができる。装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装することができ、一般に端末に集積することができる。端末は、サーバーまたはモバイル端末としてもよい。例えば、サーバーは、アプリケーション予測モデルを確立する機能を完了するためのモデリングサーバーである。図１において示されるように、この方法はブロック１０１で始まる。
ブロック１０１で、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録が取得される。
【００１５】
次に、ユーザー行動の統計プロセスについて説明する。これは、その後分析される対象アプリケーション（つまり、少なくとも２つのアプリケーション）を確定することを目的としている。
【００１６】
本開示の実施形態では、使用タイミング関連記録は、プリセット期間内の端末のアプリケーションの歴史使用タイミング関連記録を指す。例えば、使用タイミング関連記録は、午前８時から午後２０時までの端末のアプリケーションの記録でもよい。１つの実装では、ユーザーは午前８時頃にＡＰＰ１を使用し、午前８時３０分頃にＡＰＰ１からＡＰＰ２に切り替え、午前９時頃にＡＰＰ２からＡＰＰ３に切り替えた。別の実装では、ユーザーは午前１１時４０分頃にＡＰＰ５を使用し、午前１２時頃にＡＰＰ４からＡＰＰ５に切り替えた。ご覧のように、アプリケーションの使用タイミング関連記録には、さまざまな時点でのアプリケーションの使用記録と、アプリケーション間のタイミング関係が含まれている。
【００１７】
端末にはさまざまなアプリケーションがインストールされているが、ユーザーが使用するアプリケーションの数は、１日などのプリセット期間中に制限され、ユーザーが頻繁に使用するアプリケーションの数も制限される。ほとんどのアプリケーションの使用頻度は低く、ユーザーは１週間または１か月以内に１回しか使用しないかもしれない。端末にインストールされているすべてのアプリケーションをアプリケーション予測モデルのトレーニングサンプルとして使用すると、データ量が大きいだけでなく、アプリケーション予測モデルの確立の精度にも影響を及ぼし、次の時点にユーザーによって起動される予定のアプリケーションの予測精度に影響する。
【００１８】
一実施形態では、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、次のように取得される。アプリケーションは、プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に応じてソートされる。ソート結果に従って、少なくとも２つのアプリケーションが確定される。使用タイミング関連記録は、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って確定される。このようにして、アプリケーション予測モデルを確立する際のトレーニングサンプルのデータ量を大幅に削減でき、アプリケーション予測モデルを確立する精度と効率を向上させることができる。したがって、起動される予定のアプリケーションの予測精度をさらに向上させることができる。
【００１９】
プリセット期間は、例えば午前８時から午後２２時までで、このプリセット期間内のアプリケーションの使用頻度がカウントされる。アプリケーションは、その使用頻度に応じてソートできる。例えば、アプリケーションは、頻度の降順でソートできる。ソート結果に従って、最初のＭ個のアプリケーションが対象アプリケーションとして選択される。つまり、最初のＭ個のアプリケーションが頻繁に使用されるアプリケーションとして確定される。ここで、
0006919065.tif 000002
さらに、使用タイミング関連記録は、Ｍ個のアプリケーションの使用状態情報に従って確定することができ、使用タイミング関連記録は、プリセット期間内の各時点でのＭ個のアプリケーションの使用を記録する。使用タイミング関連記録には、Ｍ個のアプリケーションの使用情報と、Ｍ個のアプリケーションが使用される対応する時点が含まれ、さらにＭ個のアプリケーションの使用のタイミング関係が含まれる。
【００２０】
端末でアプリケーションを使用する場合、ユーザーの誤った操作により、アプリケーションの無効な使用記録が生成される可能性があることに注意すべきである。例えば、ユーザーはＡＰＰ１をトリガーするつもりであるが、誤ってＡＰＰ２をクリックした場合、ユーザーはＡＰＰ２をすぐに終了してもよい。しかし、偶然の操作により使用記録も生成され、アプリケーション予測モデルを確立する精度にも影響するので、ユーザーが次の時点に起動されるアプリケーションの予測精度に影響する。
【００２１】
上記を考慮すると、無効なアプリケーション使用記録は、プリセット期間内のアプリケーションの歴史使用記録から除外されてもよい。一実装では、アプリケーションがプリセット期間よりも短い期間で使用された場合、アプリケーションの使用記録は除外される。例えば、ユーザーがアプリケーションＡを３秒間（略して「３ｓ」）使用し、プリセット期間が５秒である場合、アプリケーションＡが３秒間使用された使用記録はフィルタリングされ、つまり除去または削除される。このようにして、アプリケーション予測モデルを確立する精度と、起動される予定のアプリケーションを予測する精度を効果的に向上させることができる。
【００２２】
アプリケーションの使用頻度に応じて対象アプリケーション（頻繁に使用されるアプリケーション）を確定する前に、最初にアプリケーションの歴史使用記録からアプリケーションの無効な使用記録を除外できることに注意すべきである。または、対象アプリケーション（頻繁に使用されるアプリケーション）をアプリケーションの使用頻度に応じて最初に確定し、次にアプリケーションの無効な使用記録を除外することもできる。本明細書では、アプリケーションの無効な使用記録をフィルタリングし、アプリケーションの使用頻度に応じて対象アプリケーションを確定する操作の順序は限定されない。
【００２３】
一実施形態では、使用タイミング関連記録は、以下のように少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って確定することができる。少なくとも２つのアプリケーションの使用ログ（ユーザー行動シーケンスとして理解できる）は、プリセットサンプリング周期に準じてサンプリングされ、少なくとも２つのアプリケーションがサンプリング時点で使用されているかどうかを確定する。使用タイミング関連記録は、サンプリング時点に応じて少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることによって確定される。このようにして、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をより柔軟的に取得し、アプリケーション予測モデルの確立精度を向上させ、起動される予定のアプリケーションの予測精度をさらに向上させることができる。
【００２４】
一実施形態では、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用ログは、プリセット期間の初期時刻から最初にサンプリングされ、さらに３分ごとにサンプリングされる。例えば、プリセット期間は午前８時から午前１２時までで、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用ログがすべてサンプリングされるまでに、最初のサンプリングは午前８時に実行され、第２のサンプリングは午前８時３分に実行され、第３のサンプリングは午前８時６分に実行されるなどのように実行されていてもよい。一実施形態では、プリセットサンプリング周期は、プリセット期間の長さに応じて設定される。例えば、プリセット期間が長い場合、プリセットサンプリング周期を適応的に長く設定してもよい。プリセット期間が短い場合、プリセットサンプリング周期を適応的に短く設定してもよい。別の実装では、プリセットサンプリング周期は、ユーザーの要件に応じて適応的に設定してもよい。例えば、起動される予定のアプリケーションに高い予測精度が必要な場合、プリセットサンプリング周期を短く設定してもよいが、起動される予定のアプリケーションに低い予測精度が必要な場合、プリセットサンプリング周期を長く設定してもよい。さらに別の実装では、プリセットサンプリング周期は、端末のデータ処理能力に応じて設定してもよい。例えば、端末がアプリケーション予測モデルの確立におけるトレーニングサンプルのデータ量を処理する能力が大きい場合、プリセットサンプリング周期を短く設定してもよいが、端末がアプリケーション予測モデルの確立におけるトレーニングサンプルのデータ量を処理する能力が低い場合、サンプリング周期を長く設定してもよい。本開示は、プリセットサンプリング周期の長さおよび設定方法を制限しない。
【００２５】
この実施形態では、各サンプリング時点での各アプリケーションの使用状態情報が確定される。１つのサンプリング時点では、使用中のアプリケーションは１つだけであるか、または１つのサンプリング時点で使用中のアプリケーションはないことに注意すべきである。例えば、端末がデスクトップ表示状態にあるか、または端末が画面オフである。その後、サンプリング時点および使用状態情報に従って少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることにより、使用タイミング関連記録が確定される。例として、最初のサンプリング時点でアプリケーションＡが使用中であり、第２のサンプリング時点でアプリケーションＢが使用中であり、第３のサンプリング時点で端末はスクリーンオフになりアプリケーションが使用されていないことを示すし、第４のサンプリング時点でアプリケーションＣが使用中などである。上記に基づいて、使用タイミング関連記録は、サンプリング時点および使用状態情報に従って少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることによって確定される。
【００２６】
オプションで、アプリケーションの使用関連記録は、サンプリング時点の識別情報および使用状態情報の形で記録してもよい。例として、Ｍ個のアプリケーションには、使用頻度の降順でそれぞれ１、２、．．．、Ｍのマークが付けられ、サンプリング時点で使用中のアプリケーションがない場合は、Ｍ＋１を使用してそのような状況を示す。
【００２７】
一実装形態では、アプリケーションの使用記録をランク付けするか、またはさらにフィルタリングすることにより、ユーザー行動シーケンスを獲得する。例えば、ユーザー行動シーケンスには、１、２、…とマークされたＭ個の頻繁に使用されるアプリケーション（上位Ｍ個の頻繁に使用されるアプリケーション）の使用記録が含まれる。次に、例えば３分のサンプリング間隔で、ユーザー行動シーケンスに対してサンプリングが実行される。一部のサンプリング時点で端末機器が画面オフ（つまり、画面の電源がオフ）になっている場合、現在使用中のアプリケーションがないことを示し、「Ｍ＋１」がそのような状況を示すために使用される。それ以外の場合、一部のサンプリング時点で端末機器がスクリーンオン（つまり、スクリーンの電源がオン）になっている場合、マークされた数（１、２、…、またはＭ）の、サンプリング時点よりも前の最も最近の時点で使用中のアプリケーションが記録される。このようにして、最終的なユーザー行動シーケンス、つまり使用タイミング関連記録を獲得できる。
【００２８】
アプリケーションの使用状況の識別情報として１、２、．．．、Ｍ、およびＭ＋１を使用することにより、サンプリング時点でのアプリケーションの使用状態情報に対応する識別情報に従ってアプリケーションの使用関連記録を記録できることが理解できる。本開示は、一意の情報がサンプリング時点での異なるアプリケーションの使用状態情報を示すことができる限り、使用関連記録の表現方法を特に限定しない。
【００２９】
ブロック１０２では、使用タイミング関連記録をグループ化することにより、複数のグループの使用タイミング関連記録が獲得される。
【００３０】
一実施形態では、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得するためにグループ化される。特に、使用タイミング関連記録は、タイミング関係に従ってグループ化できる。使用タイミング関連記録がタイミング関係に従ってグループ化され、複数の使用タイミング関連サブ記録を獲得し、これらは複数のグループの使用タイミング関連記録として扱うことができることが理解される。グループ化において、プリセット期間は複数のサブ期間に均等に分割でき、使用タイミング関連記録はサブ期間に従ってグループ化され、複数の使用タイミング関連サブ記録をサブ期間に対応するアプリケーションの使用タイミング関連記録として獲得できる。別の実施形態では、プリセット期間は完全に等しいことでないまたは完全に等しくないいくつかのサブ期間に分割され、使用タイミング関連記録は、このように分割されたサブ期間に従ってグループ化されてもよい。さらに別の実装では、グループ化の処理において、使用タイミング関連記録をスライディングウィンドウの形でグループ化されてもよい。例として、等しいステップサイズ（ステップサイズは毎回ウィンドウが前進する時間の長さを指す）または等しくないステップサイズを有する固定サイズのスライディングウィンドウを、プリセット時間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録に施してもよい。つまり、固定サイズのスライディングウィンドウは、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録において前進し、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録のグループとして確定される。別の例として、スライディングウィンドウはさまざまなスケールでスケーリングでき、スライディングウィンドウはスライドするたびにスケーリングされる。等しいステップサイズまたは等しくないステップサイズのマルチスケールなスライディングウィンドウは、アプリケーションの使用タイミング関連記録に施してもよい。プリセット期間内で、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録のグループとして確定される。
【００３１】
一実装形態では、少なくとも２つのアプリケーションの使用ログがプリセットサンプリング周期に従ってサンプリングできるので、サンプリング時点およびサンプリング時点に対応する使用状態情報に従って確定される少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録はグループ化され、複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得できる。例えば、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、サンプリング時点とサンプリング時点の数のタイミング関係に従ってグループ化することができる。プリセット期間内のサンプリング時点は、タイミング関係に従ってサンプリング時点のいくつかのグループに分割でき、各グループのサンプリング時点の数は、完全に等しいか、完全に等しいでないか、または完全に等しくないとしてもよい。サンプリング時点の各グループに対応する使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録のグループとして確定される。グループ化において、サンプリング時点およびサンプリング時点に対応する少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って確定される使用タイミング関連記録も、スライディングウィンドウの形でグループ化できる。例として、等しいステップサイズまたは異なるステップサイズを有する固定サイズのスライディングウィンドウまたはマルチスケールなスライディングウィンドウを使用タイミング関連記録に施して、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録は使用タイミング関連記録のグループとして確定られてもよい。ここ、１つのステップサイズを１つのサンプリング時点と見なしてもよい。図２は、本開示の一実施形態による、スライディングウィンドウの形で使用タイミング関連記録をグループ化するプロセスを示す概略図である。図２において、スライディングウィンドウＡは固定サイズであり、スライディングウィンドウＡのステップサイズは１つのサンプリング時点であり、具体的に図２のＴ−ｎ＋１、Ｔ−ｎ、…、Ｔ、Ｔ＋１、およびＴ＋２はすべてサンプリング時点を示す。図２から分かるように、スライディングウィンドウＡは、使用タイミング関連記録の一番左から一番右に移動する。スライディングウィンドウが右に１つの位置を移動するたびに、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録の１つのグループとして確定される。図２において、使用タイミング関連記録は、サンプリング時点Ｔ−ｎ＋１からサンプリング時点Ｔに対応する、つまり、スライディングウィンドウが位置ａにある場合、使用タイミング関連記録の１つのグループとして確定される。使用タイミング関連記録は、サンプリング時点Ｔ−ｎ＋２からサンプリング時点Ｔ＋１に対応する、つまり、スライディングウィンドウが位置ｂにある場合、使用タイミング関連記録の別のグループとして確定される。
【００３２】
一実装形態では、複数のグループの使用タイミング関連記録は、（ｍ−ｎ＋１）のグループの使用タイミング関連記録である。ここ、ｎは２以上の整数であり、複数のグループの使用タイミング関連記録それぞれに関連付けられたサンプリング時点の数を示し、ｍは３以上の整数であり、プリセットサンプリング周期内のサンプリング時点の総数を示す。第ｉのグループの使用タイミング関連記録には、第ｉから第（ｉ＋ｎ−１）のサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録が含まれ、ここ、ｉは整数で、範囲が１から（ｍ−ｎ＋１）までである。
【００３３】
一実装形態では、第１から第ｎサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、第１のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第２から第（ｎ＋１）のサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は第２のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第（ｍ−ｎ＋１）のグループの使用タイミング関連記録は、上記の方法で確定される。ここ、ｎは２以上の自然数であり、ｍは３以上の自然数で、サンプリング時点の数を示す。このように、スライディングウィンドウが使用タイミング関連記録の全体に施され、任意の使用状態情報の切り替えが発生する状況が漏れることはない。その結果、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録の使用状態情報の漏れ率は非常に低くなる。したがって、アプリケーション予測モデルを確立する精度とアプリケーションを予測する精度を効果的に改善される。
【００３４】
例として、第１から第ｎのサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、第１のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第２から第（ｎ＋１）のサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は第２のグループの使用タイミング関連記録として確定されるなど、第（ｍ−ｎ＋１）のグループの使用タイミング関連記録は、上記の方法で確定される。ここで、ｎは３以上の自然数であり、ｍは４以上の自然数でサンプリング時点の数を示す。例えば、ｎ＝５およびｍ＝８、つまりプリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は８つのサンプリング時点に対応し、タイミング関係に従って５つのサンプリング時点ごとに対応する使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録のグループとして確定される。特に、第１から第５のサンプリング時点での使用タイミング関連記録は、第１のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第２から第６のサンプリング時点での使用タイミング関連記録は、第２のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第３から第７のサンプリング時点での使用タイミング関連記録は、第３のグループの使用タイミング関連記録として確定され、第４から第８のサンプリング時点での使用タイミング関連記録は、第４のグループの使用タイミング関連記録として確定される。
【００３５】
ブロック１０３で、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、プリセットされたシンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルを訓練することにより、アプリケーション予測モデルが生成される。
【００３６】
一実施形態において、アプリケーション予測モデルは、トレーニングサンプルとして複数のグループの使用タイミング関連記録を使用することにより、ＳＲＵニューラルネットワークモデル（以下、ＳＲＵネットワークと呼ぶ）を訓練することにより生成されてもよい。
【００３７】
ＳＲＵネットワークは、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）の変形である。言い換えれば、ＳＲＵネットワークはＲＮＮの特別なタイプである。
【００３８】
一実施形態では、複数のグループ（少なくとも２つのグループ）の使用タイミング関連記録におけるサンプリング時点に対応する使用状態情報がトレーニングサンプルとして使用され、訓練のためにＳＲＵネットワークに入力される。つまり、複数のグループの使用タイミング関連記録に関連付けられたサンプリング時点に対応するアプリケーションの使用状態情報は、ＳＲＵネットワークを訓練するためのトレーニングサンプルとして使用され、アプリケーション予測モデルを生成する。複数のグループの使用タイミング関連記録は、ブロック１０２でプリセット期間内に少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって獲得される。
【００３９】
アプリケーション予測モデルには、忘却ゲートｆｔ、リセットゲートｏｔ、メモリセルｃｔ、および出力ステータスセルｈｔが含まれ、次のように表される。
0006919065.tif 000003
ここで、ｘｔは、使用タイミング関連記録における時点ｔで使用されるアプリケーションの使用状態情報を示し、
0006919065.tif 000004
は使用タイミング関連記録における時点ｔで使用されるアプリケーションの使用状態情報の入力変換量を示す。ＷおよびＷ＊は学習されるネットワークパラメータを示し、ｂ＊は学習されるバイアスパラメータを示し、
0006919065.tif 000005
、ｆｔは時点ｔでの忘却ゲートを示し、ｒｔは時点ｔでのリセットゲートを示す。ｃｔは時点ｔでの内部ステータスセルを示し、ｃｔ−１は時点ｔ−１での内部ステータスセルを示し、ｈｔは時点ｔでの出力ステータスセルを示す。
0006919065.tif 000006
として表されるシグモイド関数を示す。
0006919065.tif 000007
はベクトルの要素ごとの積を示す。ｇ（）は、活性化関数を示し、Ｒｅｌｕ関数でも、Ｓｏｆｔｍａｘ関数でもよい。本開示はここに限定されない。
【００４０】
アプリケーション予測モデルにおいて、ｘｔは、使用タイミング関連記録における時点でのアプリケーションの使用状態情報を示す。同じ時点（例え時点ｔ）で、アプリケーションの使用状態情報が一意に確定される。つまり、１つの時点で１つのアプリケーションのみが使用されているか、使用されているアプリケーションがないため、ｘｔはワンホットコードベクトルの形で表される。例として、対象アプリケーションにはＭ個のアプリケーションが含まれる。便宜上、Ｍ個のアプリケーションにはそれぞれ１、２、．．．、およびＭのマークが付いている。また、使用中のアプリケーションがない場合、使用状態情報にはＭ＋１のマークが付けられる。例えば、Ｍ＝１０である場合、７でマークされたアプリケーションが時点ｔで使用されている場合、時点ｔでの予測コードベクトルは［０，０，０，０，０，０，１，０，０，０］であり、つまり、予測コードベクトルでは、７でマークされたアプリケーションに対応する要素が１で、残りの要素はすべて０である。１つの実装では、
0006919065.tif 000008
はｘｔの入力変換量を示す。当業者であれば、ｘｔにネットワークパラメータＷ（重み行列）を掛けることにより、ｘｔを使用して、より柔軟な方法で内部ステータスユニットｃｔを更新することが可能である。
【００４１】
上記の式（１）〜（３）に示すように、ｘｔの入力変換量
0006919065.tif 000009
、忘却ゲートｆｔ、およびリセットゲートｒｔは、時点ｔで入力されたアプリケーションの使用状態情報（ワンホットコードベクトルとして表される）に関連するが、前の時点（つまり、時点ｔ−１）での出力ステータスｈｔ−１に関係ない。つまり、入力変換量
0006919065.tif 000010
、忘却ゲートｆｔ、およびリセットゲートｒｔを計算する前に、時点ｔ−１での出力ステータスｈｔ−１が計算されるまで待つ必要はない。アプリケーションの使用タイミング関連記録
0006919065.tif 000011
の与えられたグループでは、入力変換量
0006919065.tif 000012
、忘却ゲートｆｔ、およびリセットゲートｒｔが異なる時間ステップサイズｔに関して独立していることに注意する必要がある。ここで、ｔ＝１、２、…、ｎ−１、ｎ。したがって、上記のベクトル
0006919065.tif 000013
は並行して計算できる。式（４）〜（５）によれば、時点ｔでの内部ステータスユニットｃｔの計算は、時点ｔ−１での内部ステータスｃｔ−１に依拠しているが、最後の時点での出力ステータスｈｔ−１はもはや依存していない。また、式（４）〜（５）に含まれる計算は、要素間の操作に関連しており、迅速かつ簡潔に実行できる。
【００４２】
一実装形態では、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵネットワークを訓練することによりアプリケーション予測モデルを生成する際、アプリケーション予測モデルの入力層のセルの数は、各グループの使用タイミング関連記録のベクトル次元に従って確定され、アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数は、少なくとも２つのアプリケーションの数に従って確定される。すなわち、アプリケーション予測モデルの入力層のセルの数は、各グループの使用タイミング関連記録のベクトル次元に従って確定され、アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数は、少なくとも２つのアプリケーションの数に従って確定される。
【００４３】
ＳＲＵネットワークには、入力層、隠れ層（つまり、ＳＲＵセル層）、および出力層が含まれる。隠れ層には、複数のＳＲＵセル層が含まれてもよい。各ＳＲＵセル層には、複数のＳＲＵセル構造が含まれてもよい。各ＳＲＵセル層のＳＲＵセル構造の数は、各使用タイミング関連記録に含まれるサンプリング時点の数に従って確定される。１つの実装では、アプリケーション予測モデルには２つのＳＲＵセル層が含まれる。１つのＳＲＵセル層には３２個のニューロンが含まれ、もう１つのＳＲＵセル層には５０個のニューロンが含まれる。例として、各グループの使用タイミング関連記録には、ｎ個のサンプリング時点に対応するアプリケーションの使用状態情報が含まれるので、各ＳＲＵセル層にはｎ個のＳＲＵセル構造が含まれる。ここで、ｎは２以上の整数である。
【００４４】
入力層のセルの数（つまり、入力層のニューロンの数）は、各グループの使用タイミング関連記録のベクトル次元に従って確定できる。例として、各グループの使用タイミング関連記録にｎ＋１個のサンプリング時点に対応するアプリケーションの使用状態情報が含まれている場合、第１から第ｎでのサンプリング時点のアプリケーションの使用状態情報を使用して、第（ｎ＋１）のサンプリング時点でのアプリケーションの使用状態情報を予測することができる。例えば、各グループの使用タイミング関連記録の最初のｎ個のサンプリング時点で使用されるアプリケーションは、時点ｎ＋１で使用されるアプリケーションを予測するための入力ベクトルとして使用される。理解を促進するために、時点ｔで使用されるアプリケーションｘｔはＡＰＰｔ、つまり、時点ｔでのアプリケーションの使用状態情報として表される。これに基づいて、アプリケーション予測モデルを生成するプロセスでのトレーニングサンプルのデータフォーマットは
0006919065.tif 000014
に表される。ＡＰＰ１は第１のサンプリング時点で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰ２は第２のサンプリング時点ＡＰＰ２で使用されるアプリケーションを示し、するＡＰＰｎ−１は第（ｎ−１）のサンプリング時点で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰｎは第ｎのサンプリング時点で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰｎ＋１は第（ｎ＋１）のサンプリング時点で使用されるアプリケーションを示す。
【００４５】
例えば、各グループの使用タイミング関連記録に、６つのサンプリング時点に対応するアプリケーションの使用状態情報が含まれている場合、最初の５つのサンプリング時点でのアプリケーションの使用状態情報を使用して、第６のサンプリング時点でのアプリケーションの使用状態情報を予測する。例えば、各グループの使用タイミング関連記録の時点Ｔ−４、Ｔ−３、Ｔ−２、Ｔ−１、およびＴで使用されるアプリケーションは、時点Ｔ＋１で使用されるアプリケーションを予測するための入力ベクトルとして使用される。つまり、アプリケーション予測モデルの生成プロセスにおけるトレーニングサンプルのデータフォーマットは
0006919065.tif 000015
に表される。ここで、ＡＰＰＴ−４は時点Ｔ−４で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰＴ−３は時点Ｔ−３で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰＴ−２は時点Ｔ−２で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰＴ−１は時点Ｔ−１で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰＴは時点Ｔで使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰＴ＋１は時点Ｔ＋１で使用されるアプリケーションを示す。
【００４６】
入力層のセルの数は、各ＳＲＵセル層のＳＲＵセル構造の数に等しいことに注意すべきである。
【００４７】
アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数は、少なくとも２つのアプリケーションの数に従って確定でされる。例として、少なくとも２つのアプリケーションはＭ個のアプリケーションとして具体化される。つまり、アプリケーション予測モデルは、Ｍ個のアプリケーションの使用タイミング関連記録に応じて確立され、アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数はＭ＋１である（使用中のアプリケーションがない状況を含む）。
【００４８】
１つの実装では、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵネットワークを訓練してアプリケーション予測モデルを生成する際に、アプリケーション予測モデルはエラー関数を採用する。これは、
0006919065.tif 000016
に表されるクロスエントロピー損失関数である。ここ、ｙｋは各アプリケーションの使用状態情報の実際値を示し、
0006919065.tif 000017
は各アプリケーションの使用状態情報の予測値を示し、Ｃ＝Ｍ＋１で、Ｍは少なくとも２つのアプリケーションの数を示し、Ｊはアプリケーション予測モデルのクロスエントロピーを示す。このようにして、プリセットされたニューラルネットワークパラメーターをさらに最適化し、より良いアプリケーション予測モデルを獲得でき、起動される予定のアプリケーションの予測精度をさらに向上させることができる。
【００４９】
前述の実施形態では、ＡＰＰＴ＋１はワンホットコードの形式であってもよく、すなわち、アプリケーションの使用状態情報は時点Ｔ＋１で一意である。例えば、対象アプリケーションにはＭ個の対象アプリケーションが含まれ、それぞれ１、２、．．．、およびＭでマークされる。さらに、Ｍ＋１を使用して、使用中のアプリケーションがない状況を示す。特に、Ｍ＝１０である場合、５でマークされたアプリケーションが時点Ｔ＋１で使用されている場合、時点ｔ＋１での予測コードベクトルは［０，０，０，０，１，０，０，０，０，０，０］である。ご覧のとおり、シリアル番号５に対応する要素は１で、残りの要素はすべて０である。
【００５０】
ランダム勾配降下法によるＳＲＵネットワークの訓練において、損失値がプリセットされた損失しきい値以下になると、訓練を完了させてもよい。あるいは、継続的に取得された２つ以上の損失値が変更されないままであるときに、訓練を完了させてもよい。訓練が完了すると、この時点でのアプリケーション予測モデルの各パラメーターを取得し、最適なパラメーターとして保存する。アプリケーション予測モデルを通じてアプリケーションを予測する必要がある場合、最適なパラメーターを予測に使用してもよい。特に、ランダム勾配降下法は、最適なパラメーターを獲得するために小さなバッチで実行できる。例えば、バッチサイズは１２８である。
【００５１】
本開示の実施形態によれば、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録を複数のグループの使用タイミング関連記録にグループ化し、複数のグループの使用タイミング関連記録をトレーニングサンプルとして訓練のためＳＲＵネットワークに入力することで、アプリケーション予測モデルは生成される。このようにして、ユーザーの動作を正確に反映するアプリケーションの使用タイミング関連記録を完全に使用して、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化し、起動される予定のアプリケーションの予測精度を向上させることができる。さらに、本開示には、アプリケーション予測モデルの訓練の精度を保証するという前提の下で、アプリケーション予測モデルの訓練の処理速度を改善し、時間を節約するという利点もある。
【００５２】
図３は、本開示の別の実施形態によるアプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。この方法はブロック３０１で始まる。
【００５３】
ブロック３０１で、アプリケーションは、プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に応じてソートされる。ブロック３０２で、ソート結果に従って少なくとも２つのアプリケーションが確定される。ブロック３０３で、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って使用タイミング関連記録が確定される。ブロック３０４で、使用タイミング関連記録をグループ化することにより、複数のグループの使用タイミング関連記録が獲得される。ブロック３０５で、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵネットワークを訓練することにより、アプリケーション予測モデルが生成される。
【００５４】
本開示の実施形態によれば、ユーザの行動を正確に反映するアプリケーションの使用タイミング関連記録は、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化するために完全に使用することができ、アプリケーション予測モデルを予測する精度を効果的に改善することができる。したがって、起動される予定のアプリケーションの予測の精度がさらに向上される。
【００５５】
図４は、本開示のさらに別の実施形態によるアプリケーション予測モデルの確立方法を示す概略フローチャートである。この方法はブロック４０１で始まる。
【００５６】
ブロック４０１で、アプリケーションは、プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に応じてソートされる。ブロック４０２で、ソート結果に従って少なくとも２つのアプリケーションが確定される。ブロック４０３で、少なくとも２つのアプリケーションの使用ログが、プリセットサンプリング周期に従ってサンプリングされ、少なくとも２つのアプリケーションがサンプリング時点で使用されているかどうかが確定される。ブロック４０４において、サンプリング時点に応じて、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることにより、使用タイミング関連記録が確定される。ブロック４０５で、第１から第ｎのサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、第１グループの使用タイミング関連記録として確定され、第２から第（ｎ＋１）のサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、第２のグループの使用タイミング関連記録として確定され、以下同様であり、第（ｍ−ｎ＋１）のグループの使用タイミング関連記録は、上記の方法で確定される。具体的に、ｎは２以上の自然数であり、サンプリング時点の数を示すｍは３以上の自然数である。ブロック４０６で、ＳＲＵネットワークは、複数のグループの使用タイミング関連記録におけるサンプリング時点に対応する使用状態情報に従って訓練される。
【００５７】
本開示の技術案により、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をより柔軟に取得でき、アプリケーション予測モデルの確立の精度と、起動される予定のアプリケーションの予測精度を向上させることができる。
【００５８】
図５は、本開示の一実施形態による、アプリケーションのプリロード方法を示す概略フローチャートである。この方法は、アプリケーションのプリロード装置によって実装することができ、この装置はソフトウェアおよび／またはハードウェアを通じて実装することができる。装置は端末に集積することができる。図５に示されるように、方法はブロック５０１で始まる。
【００５９】
ブロック５０１で、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、シンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルを訓練することにより、アプリケーション予測モデルが獲得される。図１から図４に関連して、アプリケーション予測モデルの確立方法に関して、前述の説明を参照してもよい。
【００６０】
一実装では、アプリケーション予測モデルは次のように獲得できる。プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録が取得される。複数のグループの使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録をグループ化することにより取得される。ＳＲＵニューラルネットワークモデルは、アプリケーション予測モデルを獲得するために、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて訓練される。
【００６１】
プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録は、次のように取得できる。アプリケーションは、プリセット期間内の使用頻度に応じてソートされる。少なくとも２つのアプリケーションは、ソート結果に従って確定される。使用タイミング関連記録は、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って確定される。
【００６２】
一実装形態では、使用タイミング関連記録は、以下のように少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って確定される。少なくとも２つのアプリケーションの使用ログが、プリセットサンプリング周期に従ってサンプリングされ、少なくとも２つのアプリケーションがプリセットサンプリング周期のサンプリング時点で使用されているかどうかが確定される。使用タイミング関連記録は、サンプリング時点に応じて少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることによって確定される。
【００６３】
一実装形態では、ＳＲＵニューラルネットワークモデルは、次のように複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて訓練される。ＳＲＵニューラルネットワークモデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録のサンプリング時点で、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って訓練される。
【００６４】
一実施形態では、ソートの前に、各アプリケーションについて、アプリケーションがプリセット期間よりも短く使用された使用記録はフィルタリングされ、フィルタリング後の使用記録に応じてアプリケーションの使用頻度が確定される。
【００６５】
一実施形態では、スライディングウィンドウを使用して、複数のグループの使用タイミング関連記録が獲得される。例えば、スライディングウィンドウは、プリセット期間内の少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録に施され、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録は、１つのグループの使用タイミング関連記録として確定される。
【００６６】
ブロック５０２で、次の時点の少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報が取得される。例えば、少なくとも２つの過去の時点は、最近の少なくとも２つの時点を指す。例えば、現在の時点ｔと歴史時点ｔ−１から時点ｔ−ｎまでを含み、ｎは２以上の整数である。
【００６７】
一実施形態では、時点ｔは現在の時点として理解してもよく、それに対応して、時点ｔにおける端末のアプリケーションの使用状態情報を取得することは、端末のアプリケーションの現在の使用状態情報を取得することとして理解してもよい。相応的に、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎでのアプリケーションの使用状態情報の取得は、それぞれ現在の時点より前の最初のｎ個の時点に対応するアプリケーションの使用状態情報の取得と理解してもよい。アプリケーションの使用状態情報には２つの状況が含まれる。つまり、１つの状況はアプリケーションが使用中であることであり、もう１つの状況はアプリケーションが使用されていないことである。現在使用中のアプリケーションがある場合、使用状態情報には、現在使用中のアプリケーションに対応する識別情報またはアイコン情報がマークされる。一方、現在使用中のアプリケーションがない場合、使用状態情報に、現在使用中のアプリケーションがないことを示す識別情報がマークされる。アプリケーションの使用状態情報は、他の形でも記録できることに注意すべきである。
【００６８】
ブロック５０３で、アプリケーションの使用の状態情報をアプリケーション予測モデルで処理することにより、アプリケーションを起動する確率値がアプリケーション予測モデルから取得される。例えば、使用状態情報は事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力され、事前訓練されたアプリケーション予測モデルから出力されたアプリケーションを起動する確率値が取得される。
【００６９】
特に、アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵネットワークを訓練することにより生成される。複数のグループの使用タイミング関連記録は、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって獲得される。
【００７０】
確率値は、アプリケーションの１つを起動する確率をそれぞれ示す第１の確率値と、アプリケーションを起動しない確率を示す第２の確率値を含む。この実施形態では、時点ｔにおける端末のアプリケーションの使用状態情報と時点ｔ−１から時点ｔ−ｎまでのアプリケーションの使用状態情報とが事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力されて、事前訓練されたアプリケーション予測モデルからアプリケーションを起動する確率値を獲得する。例として、
0006919065.tif 000018
は入力ベクトルとして事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力される。ここ、ＡＰＰｔ−ｎは時点ｔ−ｎで使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰｔ−ｎ＋１は時点ｔ−ｎ＋１で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰｔ−１は時点ｔ−１で使用されるアプリケーションを示し、ＡＰＰｔは時点ｔ（現在の時点）で使用されるアプリケーションを示す。例えば、アプリケーション予測モデルは、プリセット期間内にＭ個のアプリケーションの複数のグループの使用タイミング関連記録を訓練することにより生成される。アプリケーションを予測する場合、アプリケーション予測モデルはＭ＋１個の確率値を出力できる。ここで、Ｍ＋１個の確率値（つまり、第１の確率値）には、Ｍ個のアプリケーションを起動する確率値と使用中のアプリケーションがない確率値（つまり、第２の確率値）が含まれている。
【００７１】
ブロック５０４では、時点ｔ＋１などの次の時点で起動される予定のアプリケーションが確率値に従って確定され、起動される予定のアプリケーションがプリロードされる。
【００７２】
本開示のこの実施形態では、ブロック５０３で獲得された確率値に従って、時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションを確定することができる。時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションは、現在時刻の次の時点に起動されるアプリケーションと見なすことができる。時点ｔ（現在の時点）でのアプリケーションの使用状態情報と、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎ（現在の時点の前のｎ個の時点）でのアプリケーションの使用状態情報は、時刻ｔ＋１（現在時刻の次の時点）でのアプリケーションの使用状態情報を予測するために、事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力ベクトルとして入力される。つまり、事前訓練されたアプリケーション予測モデルを通じて、次の時点でのアプリケーションの対応する使用状態情報を予測するためのデータフォーマットは
0006919065.tif 000019
であり、ここＡＰＰｔ＋１が時点ｔ＋１（現在の時点の次の時点）でのアプリケーション、つまり時点ｔ＋１で使用される予定のアプリケーションの使用状態情報を示す。
【００７３】
例えば、ブロック５０３で獲得られた確率値の中で最大の確率値に対応するアプリケーションは、起動される予定のアプリケーションとして確定されてもよい。最大の確率値を持つアプリケーションがない場合、２番目に大きい確率値に対応するアプリケーションを、起動される予定のアプリケーションとして確定されてもよい。ユーザーが起動される予定のアプリケーションを使用するときに、使用効率と流暢さを向上できるように、起動される予定のアプリケーションをプリロードする。
【００７４】
アプリケーションのプリロード方法を借りて、多くのアプリケーションリソースがプリロードされた場合に発生する問題、例え占められるリソースが多いこと、消費電力が大きくなること、端末の使用への影響などを解決できる。さらに、本開示には、起動される予定のアプリケーションの予測精度を効果的に改善し、端末のシステムの消費電力とメモリ占有率をさらに削減し、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化するという利点がある。
【００７５】
図６は、本開示の一実施形態によるアプリケーション予測モデルの確立装置を示す概略構造図である。装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装することができ、一般に、サーバーなどの端末に集積することができる。アプリケーション予測モデルは、アプリケーション予測モデルを確立する前述の方法によって確立できる。図６に示されるように、装置は、ユーザ行動サンプル取得モジュール６０１と、使用タイミング関連記録グループ化モジュール６０２と、およびアプリケーション予測モデル生成モジュール６０３とを含む。
【００７６】
ユーザー行動サンプル取得モジュール６０１は、所定の期間内にユーザー行動サンプルを獲得するように構成され、ユーザー行動サンプルは、少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を含む。使用タイミング関連記録グループ化モジュール６０２は、使用タイミング関連記録をグループ化することにより、複数のグループの使用タイミング関連記録を取得するように構成される。アプリケーション予測モデル生成モジュール６０３は、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてプリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することにより、アプリケーション予測モデルを生成するように構成される。
【００７７】
本開示の実施形態によれば、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化するために、ユーザー行動を正確に反映するアプリケーションの使用タイミング関連記録を完全に使用して、起動される予定のアプリケーションの予測の精度を向上させることができる。さらに、本開示には、アプリケーション予測モデルの訓練の精度を保証するという前提の下で、アプリケーション予測モデルの訓練の処理速度を改善し、時間を節約するという利点もある。
【００７８】
ユーザ行動サンプル取得モジュール６０１は、アプリケーションソートユニットと、対象アプリケーション確定ユニットと、使用タイミング関連記録確定ユニットとを含む。アプリケーションソートユニットは、プリセット期間内のアプリケーションの使用頻度に基づきアプリケーションをソートするように構成される。対象アプリケーション確定ユニットは、ソート結果に従って少なくとも２つのアプリケーションを確定するように構成される。使用タイミング関連記録確定ユニットは、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って、ユーザー行動サンプルとして使用タイミング関連記録を確定するように構成される。
【００７９】
少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従って、使用タイミング関連記録をユーザー行動サンプルとして確定するように構成された使用タイミング関連記録確定ユニットは、少なくとも２つのアプリケーションの使用ログをサンプリングするように構成される。プリセットサンプリング周期に従って、少なくとも２つのアプリケーションがサンプリング時点で使用されているかどうかを確定する。サンプリング時点と使用状態情報に従って、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報を関連付けることにより、使用タイミング関連記録を確定する。
【００８０】
複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練するように構成されるアプリケーション予測モデル生成モジュール６０３は、複数のグループの使用タイミング関連記録におけるサンプリング時点での、少なくとも２つのアプリケーションの使用状態情報に従ってＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練するように構成される。
【００８１】
使用タイミング関連記録をグループ化することによって複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得するように構成された使用タイミング関連記録グループ化モジュール６０２は、次のように構成される：第１から第ｎサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を、使用タイミング関連記録の第１のグループとして確定する；第２から第（ｎ＋１）のサンプリング時点での少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を、使用タイミング関連記録の第２のグループとして確定する；上記の方法で第（ｍ−ｎ＋１）のグループの使用タイミング関連記録を確定する。ここで、ｎは２以上の自然数であり、ｍはサンプリング時点の数を示した３以上の自然数である。
【００８２】
これらは次のように表される。アプリケーション予測モデルには、忘却ゲートｆｔ、リセットゲートｒｔ、メモリセルｃｔ、および出力ステータスセルｈｔが含まれ、次のように表される。
0006919065.tif 000020
【００８３】
ここで、ｘｔは、使用タイミング関連記録における時点ｔで使用されるアプリケーションの使用状態情報を示し、
0006919065.tif 000021
は使用タイミング関連記録における時点ｔで使用されるアプリケーションの使用状態情報の入力変換量を示す。ＷおよびＷ＊は学習されるネットワークパラメータを示し、ｂ＊は学習されるバイアスパラメータを示し、
0006919065.tif 000022
、ｆｔは時点ｔでの忘却ゲートを示し、ｒｔは時点ｔでのリセットゲートを示し、ｃｔは時点ｔでの内部ステータスセルを示し、ｃｔ−１は時点ｔ−１での内部ステータスセルを示し、ｈｔは時点ｔでの出力ステータスセルを示し、
0006919065.tif 000023
はシグモイド関数を示し、
0006919065.tif 000024
はベクトルの要素ごとの積を示し、ｇ（）は活性化関数を示す。
【００８４】
一実装形態では、アプリケーション予測モデルの入力層のセルの数は、各グループの使用タイミング関連記録のベクトル次元に従って確定される。アプリケーション予測モデルの出力層のセルの数は、少なくとも２つのアプリケーションの数に従って確定される。
【００８５】
一実装では、アプリケーション予測モデルは、
0006919065.tif 000025
に表されるクロスエントロピー損失関数であるエラー関数を採用する。ここで、ｙｋは各アプリケーションの使用状態情報の実際値を示し、
0006919065.tif 000026
は各アプリケーションの使用状態情報の予測値を示し、Ｃ＝Ｍ＋１で、Ｍは少なくとも２つのアプリケーションの数を示し、Ｊはアプリケーション予測モデルのクロスエントロピーを示す。
【００８６】
図７は、本開示の一実施形態による、アプリケーションのプリロード装置を示す概略構造図である。装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装され、一般に端末に集積できる。アプリケーションをプリロードする方法を実行することにより、起動される予定のアプリケーションをプリロードできる。図７に示すように、装置は、使用状態情報取得モジュール７０１と、確率値取得モジュール７０２と、およびアプリケーションプリロードモジュール７０３とを含む。使用状態情報取得モジュール７０１は、時点ｔでの端末のアプリケーションの使用状態情報を取得し、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎでのアプリケーションの使用状態情報を取得するように構成される。ここで、ｎは２以上の自然数である。確率値取得モジュール７０２は、使用状況情報を事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力し、事前訓練されたアプリケーション予測モデルから出力する各アプリケーションを起動する確率値を取得するように構成される。ここ、アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてプリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することで生成されるが、複数のグループの使用タイミング関連記録は、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって獲得される。アプリケーションプリロードモジュール７０３は、確率値に従って時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションを確定し、起動される予定のアプリケーションをプリロードするように構成される。
【００８７】
本開示の技術案を借りて、多くのアプリケーションリソースがプリロードされた場合に発生する問題、例え占められるリソースが多いこと、消費電力が大きくなること、端末の使用への影響などを解決できる。さらに、本開示には、起動される予定のアプリケーションの予測精度を効果的に改善し、端末のシステムの消費電力とメモリ占有率をさらに削減し、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化するという利点がある。
【００８８】
本開示の実施形態によれば、記憶媒体が提供される。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ実行可能な命令を記憶するように構成される。コンピュータ実行可能な命令は、アプリケーション予測モデルの確立方法を実行するプロセッサで動作可能である。この方法は以下を含む。
【００８９】
プリセット期間内のユーザー行動サンプルが取得される。ここ、ユーザー行動サンプルには、少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録が含まれる。複数のグループの使用タイミング関連記録は、使用タイミング関連記録をグループ化することにより獲得される。アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、プリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することにより生成される。
【００９０】
記憶媒体とは、さまざまな種類のメモリ装置またはストレージ装置のいずれかを指す。「記憶媒体」という用語には、次のものが含まれる：コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、フロッピーディスク、テープデバイスなどのマウント媒体；ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ディスプレイデータランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、拡張データ出力ランダムアクセスメモリ（ＥＤＯＲＡＭ）、ラムバスランダムアクセスメモリ（Ｒａｍｂｕｓ  ＲＡＭ）などのコンピュータシステムメモリまたはランダムアクセスメモリ；フラッシュメモリや磁気媒体などの非一時的なメモリ（例えば、ハードディスクや光学メモリ）；レジスタおよび他の同様のタイプのメモリエレメントなど。記憶媒体は、他のタイプのメモリまたはそれらの組み合わせを含んでもよい。加えて、記憶媒体は、プログラムが実行される第１のコンピュータシステムに位置してもよいし、インターネットなどのネットワークを介して第１のコンピュータシステムにカップリングされた第２のコンピュータシステムに位置してもよい。第２のコンピュータシステムは、実行のためにプログラム命令を第１のコンピュータに提供してもよい。「記憶媒体」という用語は、異なる場所（例えば、ネットワークを介して接続された異なるコンピュータシステム）に存在できる２つ以上の記憶媒体を含んでもよい。記憶媒体は、１つ以上のプロセッサにより実行可能なプログラム命令（例えば、コンピュータプログラム）を記憶してもよい。
【００９１】
本開示の実施形態では、記憶媒体に含有されるコンピュータ実行可能な命令は、上記のアプリケーション予測モデルを確立する動作を実行することに限定されず、本開示の実施形態に従ってアプリケーション予測モデルの確立方法の関連する動作を実行することもできる。
【００９２】
本開示の一実施形態によれば、別のコンピュータ記憶媒体が提供される。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ実行可能な命令を記憶するように構成される。コンピュータ実行可能な命令は、アプリケーションのプリロード方法を実行するプロセッサで動作可能である。この方法には以下を含む。
【００９３】
時点ｔでの端末のアプリケーションの使用状態情報と、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎでのアプリケーションの使用状態情報が取得される。ここで、ｎは２以上の自然数である。使用状態情報が事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力され、事前訓練されたアプリケーション予測モデルから出力される各アプリケーションを起動する確率値が取得される。ここ、アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてプリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することで生成されるが、複数のグループの使用タイミング関連記録は、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって獲得される。時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションは、確率値に従って確定され、起動される予定のアプリケーションはプリロードされる。
【００９４】
本開示の実施形態におけるコンピュータ記憶媒体の特定の詳細は、上述のコンピュータ記憶媒体と同様であり、本明細書では説明しない。
【００９５】
本開示の一実施形態によれば、端末が提供される。本開示の実施形態で説明されるアプリケーション予測モデルの確立装置は、端末に集積され得る。図８は、本開示の一実施形態による端末を示す概略構造図である。図８を参照すると、端末８００は、メモリ８０１、プロセッサ８０２、およびメモリ８０１に記憶されたコンピュータプログラムを含む。プロセッサ８０２は、コンピュータプログラムを実行する時にアプリケーション予測モデルの確立方法を実行するように構成される。
【００９６】
本開示の実施形態で説明する端末は、ユーザの行動を正確に反映するアプリケーションの使用タイミング関連記録を完全に使用して、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化し、起動される予定のアプリケーションの予測の精度を向上させることができる。
【００９７】
本開示の一実施形態によれば、別の端末が提供される。本開示の実施形態で説明されるアプリケーションのプリロード装置は、端末に集積され得る。端末機器は、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサにカップリングされたコンピュータ可読ストレージを含み、少なくとも１つのコンピュータ実行可能な命令をそれに記憶する。図９は、本開示の別の実施形態による、メモリおよびプロセッサを含む形の端末を示す概略構造図である。図９に示すように、端末９００は、メモリ９０１、プロセッサ９０２、およびメモリ９０１に記憶されたコンピュータプログラムを含んでもよい。プロセッサ９０２は、コンピュータプログラムを実行する時にアプリケーション予測モデルの確立方法を実行するように構成される。
【００９８】
具体的には、プロセッサ９０２は、少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報を獲得し、アプリケーション予測モデルに使用状態情報を入力することにより、アプリケーション予測モデルから、アプリケーションを起動する確率値を取得するように構成される。アプリケーション予測モデルは、シンプルリカレントユニット（ＳＲＵ）ニューラルネットワークモデルと複数のグループの使用タイミング関連記録に基づいて取得され、確率値に従って次の時点で起動される予定のアプリケーションを確定し、起動される予定のアプリケーションをプリロードする。
【００９９】
プロセッサ９０２はさらに、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練して、アプリケーション予測モデルを取得するように構成される。
【０１００】
複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練してアプリケーション予測モデルを獲得することに関して、プロセッサ９０２は、プリセットサンプリング期間に従って少なくとも２つのアプリケーションの使用ログをサンプリングし、サンプリング時点に応じて少なくとも２つのアプリケーションの使用状況情報を関連付けることにより、プリセット期間内に少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を取得し、使用タイミング関連記録をグループ化することにより、複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得し、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練して、アプリケーション予測モデルを獲得するように構成される。
【０１０１】
使用タイミング関連記録をグループ化することにより複数のグループの使用タイミング関連記録を獲得することに関して、プロセッサ９０２は、プリセット期間内に少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録においてスライディングウィンドウを進め、各位置のスライディングウィンドウに対応する使用タイミング関連記録を、１つのグループの使用タイミング関連記録として確定するように構成される。
【０１０２】
確率値は、アプリケーションの１つを起動する確率をそれぞれ示す第１の確率値と、アプリケーションを起動しない確率を示す第２の確率値を含む。
【０１０３】
本開示の実施形態で説明される端末は、時点ｔでの端末のアプリケーションの使用状態情報と、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎでのアプリケーションの使用状態情報を取得することができ（ここｎは、２以上の自然数である）、使用状態情報を事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力でき、事前訓練されたアプリケーション予測モデルからアプリケーションを起動する確率値を獲得でき（ここアプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてプリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することで生成され、複数のグループの使用タイミング関連記録は、プリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって取得される）、確率値に従って時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションを確定でき、そして起動される予定のアプリケーションをプリロードできる。このようにして、多くのアプリケーションリソースがプリロードされた場合に発生する問題、例え占められるリソースが多いこと、消費電力が大きくなること、端末の使用への影響などのを解決できる。さらに、本開示には、起動される予定のアプリケーションの予測精度を効果的に改善し、端末のシステムの消費電力とメモリ占有率をさらに削減し、アプリケーションのプリロードメカニズムを最適化するという利点がある。
【０１０４】
本開示の実施形態によれば、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体が提供される。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに以下を行わせるコンピュータプログラムを記憶する：プリセット期間内にユーザ行動サンプルを獲得し、ユーザ行動サンプルは少なくとも２つのアプリケーションの使用タイミング関連記録を含み、使用タイミング関連記録をグループ化して複数のグループの使用タイミング関連記録を取得し、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じてＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練して、アプリケーション予測モデルを獲得する。
【０１０５】
プロセッサはさらに、少なくとも２つの過去の時点の端末のアプリケーションの使用状態情報を取得し、アプリケーション予測モデルでアプリケーションの使用状態情報を処理することにより、アプリケーション予測モデルからアプリケーションを起動する確率値を取得し、確率値に従って次の時点で起動される予定のアプリケーションを確定し、起動される予定のアプリケーションをプリロードするように構成される。
【０１０６】
図１０は、本開示の実施形態による別の端末を示す概略構造図である。図１０に示すように、端末は、筐体（図示せず）、メモリ１００１、中央処理装置（ＣＰＵ）１００２（プロセッサとも呼ばれ、以下ＣＰＵともいう）、回路基板（図示せず）、および電源回路（図示せず）を含む。回路基板は、筐体によって限定される空間内に配置される。ＣＰＵ１００２およびメモリ１００１は、回路基板上に配置されている。電源回路は、端末の各回路またはコンポーネントに電力を供給するように構成される。メモリ１００１は、実行可能なプログラムコードを記憶するように構成される。ＣＰＵ１００２は、メモリ１００１に記憶される実行可能なプログラムコードを読み出して以下の動作を実行することにより、実行可能なプログラムコードに対応するコンピュータプログラムを実行するように構成される。
【０１０７】
時点ｔでの端末のアプリケーションの使用状態情報と、時点ｔ−１から時点ｔ−ｎでのアプリケーションの使用状態情報が取得される。ここで、ｎは２以上の自然数である。使用状態情報は事前訓練されたアプリケーション予測モデルに入力され、起動アプリケーションの確率値は、事前訓練されたアプリケーション予測モデルから獲得される。ここ、アプリケーション予測モデルは、複数のグループの使用タイミング関連記録に応じて、プリセットされたＳＲＵニューラルネットワークモデルを訓練することで生成されるが、複数のグループの使用タイミング関連記録はプリセット期間内のアプリケーションの使用タイミング関連記録をグループ化することによって取得される。時点ｔ＋１で起動される予定のアプリケーションは、確率値に従って確定され、そしてプリロードされる。
【０１０８】
端末は、周辺インターフェース１００３、無線周波数（ＲＦ）回路１００５、音声回路１００６、スピーカー１０１１、電力管理チップ１００８、入力／出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム１００９、他の入力／制御デバイス１０１０、タッチスクリーン１０１２、他の入力／制御デバイス１０１０、および外部ポート１００４をさらに含む。これらは、１つ以上の通信バスまたは信号線１００７を介して通信される。
【０１０９】
図示された端末１０００は例示であり、端末１０００は、図に示されたものよりも多いまたは少ないコンポーネントを有してもよいことを理解されたい。例えば、２つ以上のコンポーネントを組み合わせたり、端末で異なるコンポーネント構成を採用したりしてもよい。図に示すさまざまなコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、または１つ以上の信号処理および／または特定用途向け集積回路を含むハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実装してもよい。
【０１１０】
以下では、アプリケーションをプリロードする装置の一例として端末について説明する。
【０１１１】
メモリ１００１は、ＣＰＵ１００２、周辺インターフェース１００３などによりアクセス可能である。メモリ１００１は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、１つまたは複数の磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または他の揮発性固体メモリ装置などの非一時的メモリをさらに含んでもよい。周辺インターフェース１００３は、装置の入出力周辺機器をＣＰＵ１００２およびメモリ１００１に接続するように構成される。
【０１１２】
Ｉ／Ｏサブシステム１００９は、タッチスクリーン１０１２および他の入力／制御デバイス１０１０などの入出力周辺機器を周辺インターフェース１００３に接続するように構成される。Ｉ／Ｏサブシステム１００９は、ディスプレイコントローラ１００９１を含んでもよい。１つ以上の入力コントローラ１００９２は、他の入力／制御デバイス１０１０から電気信号を受信するか、または他の入力／制御デバイス１０１０に電気信号を送信するように構成される。ここ他の入力／制御デバイス１０１０には、物理的なボタン（押しボタン、ロッカーボタンなど）、ダイヤル、スライドスイッチ、ジョイスティック、またはクリックホイールが含まれる。入力コントローラ１００９２は、キーボード、赤外線ポート、ＵＳＢインターフェース、およびマウスなどのポインティング装置のいずれかとカップリングできることに注意されたい。
【０１１３】
タッチスクリーン１０１２は、端末とユーザーとの間の入力インターフェースおよび出力インターフェースであり、視覚出力をユーザーに表示すように構成される。視覚出力には、グラフィック、テキスト、アイコン、ビデオなどが含まれる。Ｉ／Ｏサブシステム１００９内のディスプレイコントローラ１００９１は、タッチスクリーン１０１２から電気信号を受信またはタッチスクリーン１０１２に電気信号送信するように構成される。タッチスクリーン１０１２は、タッチスクリーン上の接触を検出するように構成され、ディスプレイコントローラ１００９１は検出された接触を、タッチスクリーン１０１２に表示されるユーザーインターフェイスオブジェクトとの相互作用に変換するように、つまり、人間とコンピュータの相互作用を実現するように構成される。タッチスクリーン１０１２上に表示されるユーザインターフェースオブジェクトは、実行中のゲームのアイコン、対応するネットワークへの接続を示すアイコンなどであってもよい。デバイスは、視覚出力を表示しないタッチセンシティブ表面である、またはタッチスクリーンによって形成されるタッチセンシティブ表面の延長であるライトマウスも含んでもよいことに注意されたい。
【０１１４】
ＲＦ回路１００５は、携帯電話と無線ネットワーク（すなわちネットワーク側）との間の通信を確立し、携帯電話と無線ネットワークとの間でデータを送受信し、例えば、ショートメッセージ、電子メールなどを送受信するように構成される。ＲＦ回路１００５は、ＲＦ信号（電磁信号とも呼ばれる）を送受信し、電気信号を電磁信号に変換するか、電磁信号を電気信号に変換し、電磁信号を介して通信ネットワークおよびその他のデバイスと通信するように構成される。ＲＦ回路は、これらの機能を実行するための既知の回路を含んでもよく、アンテナシステム、ＲＦトランシーバー、１つまたは複数の増幅器、チューナー、１つまたは複数の発振器、デジタルシグナルプロセッサ、コーダーデコーダー（コーデック）チップセット、サブスクライバーアイデンティティモジュール（ＳＩＭ）などを含むが、これらには限られない。
【０１１５】
音声回路１００６は、周辺インターフェース１００３から音声データを受信し、音声データを電気信号に変換し、電気信号をスピーカー１０１１に送信するように構成される。スピーカー１０１１は、携帯電話が無線ネットワークからＲＦ回路１００５経由で受信した音声信号を音に復元し、ユーザーに再生するように構成される。電力管理チップ１００８は、ＣＰＵ１００２、Ｉ／Ｏサブシステム１００９、および周辺インターフェース１００３に接続されるハードウェアの電力供給および電力管理のために構成される。
【０１１６】
上記の実施形態で提供されるアプリケーション予測モデルの確立装置、記憶媒体、および端末は、対応する機能モジュールを有し、対応するアプリケーション予測モデルの確立方法を実行できるので、それぞれが方法を実行することの有利な効果に寄与する。ここに記載されていない技術的詳細については、アプリケーション予測モデルの確立方法の説明を参照してもよい。
【０１１７】
上記の実施形態で提供されるアプリケーションのプリロード装置、記憶媒体、および端末は、対応する機能モジュールを有し、対応するアプリケーションのプリロード方法を実行できるので、それぞれが方法を実行する有利な効果に寄与する。ここに記載されていない技術的な詳細については、アプリケーションのプリロード方法の説明を参照してもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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