基于人工智能的软件系统分析方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的软件系统分析方法及系统。

背景技术：

1、随着互联网的发展，用户对于手机的使用越来越广泛，其安装的软件也越来越多。随着而来的是同类软件增多，使得用户难以抉择具体使用哪一款，且同时运行的多个软件之间有时会发生功能冲突，导致正在运行的其中的某个软件会发生运行异常，异常的情况包括崩溃、功能失效、卡顿等。增加了用户在使用过程中的负担，也降低了用户在使用过程中的体验。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于人工智能的软件系统分析方法及系统，用以解决现有手机软件在使用过程中存在同类软件增多，且使用过程中存在异常，导致用户体验下降的缺陷。

2、根据本发明第一方面提供的一种基于人工智能的软件系统分析方法，应用于服务器，所述方法包括：

3、基于来自于终端设备的分析指令，获取在所述终端设备上运行的多个待分析软件；

4、在采集时间周期内，获取多个所述待分析软件的运行环境信息、运行交互页面信息以及交互数据；

5、基于所述运行环境信息、所述运行交互页面信息和所述交互数据，生成每个所述待分析软件的置信度排序，并将每个所述待分析软件的所述置信度排序发送至所述终端设备。

6、根据本发明的一种实施方式，所述获取在所述终端设备上运行的多个待分析软件，具体包括：

7、在监测到所述分析指令的情况下，获取在所述终端设备的交互页面选取的全部目标软件，并根据所述全部目标软件确定所述待分析软件；

8、其中，所述在所述终端设备的交互页面选取至少包括在所述交互界面识别的范围选择操作、目标点选操作和语音指令操作中任意一种或几种的组合。

9、具体来说，本实施例提供了一种获取在所述终端设备上运行的多个待分析软件的实施方式。

10、根据本发明的一种实施方式，所述获取在所述终端设备上运行的多个待分析软件，具体包括：

11、在监测到所述分析指令的情况下，获取目标列表内的全部所述目标软件，并根据所述全部目标软件确定所述待分析软件；

12、其中，所述目标列表包括前置列表和后置列表，所述前置列表为监测到所述分析指令前根据所述目标软件生成的数据列表，所述后置列表为监测到所述分析指令后根据所述目标软件生成的数据列表。

13、具体来说，本实施例提供了一种获取在所述终端设备上运行的多个待分析软件的实施方式。

14、根据本发明的一种实施方式，所述获取多个所述待分析软件的运行环境信息，具体包括：

15、获取每个所述待分析软件的安装程序、运行内存参数、运行耗电参数和崩溃率；

16、基于所述安装程序、所述运行内存参数、所述运行耗电参数和所述崩溃率，生成每个所述待分析软件的运行环境信息。

17、具体来说，本实施例提供了一种获取多个所述待分析软件的运行环境信息的实施方式。

18、根据本发明的一种实施方式，所述基于所述运行环境信息，生成每个所述待分析软件的置信度排序，具体包括：

19、基于所述安装程序、所述运行内存参数、所述运行耗电参数和所述崩溃率，根据用户体验系数确定所述安装程序、所述运行内存参数、所述运行耗电参数和所述崩溃率的运行权重，所述用户体验系数为用户在终端设备设置的参数权重；

20、基于所述运行权重，生成每个所述待分析软件基于所述安装程序、所述运行内存参数、所述运行耗电参数和所述崩溃率的运行环境得分，并根据所述运行环境得分生成全部所述待分析软件的运行环境置信度排序。

21、具体来说，本实施例提供了一种生成每个所述待分析软件的置信度排序的实施方式。

22、根据本发明的一种实施方式，所述获取多个所述待分析软件的运行交互页面信息，具体包括：

23、获取所述终端设备在所述采集时间周期内的用户页面路径、页面停留特征和页面展示内容，所述用户页面路径至少包括每个交互页面在采集时间周期内的页面属性、访问次数和访问频率、所述页面停留特征至少包括每个交互页面的浏览时长、所述页面内容特征至少包括每个交互页面的页面内容；

24、基于所述用户页面路径、所述页面停留特征和所述页面内容特征，生成所述运行交互页面信息。

25、具体来说，本实施例提供了一种获取多个所述待分析软件的运行交互页面信息的实施方式。

26、根据本发明的一种实施方式，所述基于所述运行交互页面信息，生成每个所述待分析软件的置信度排序，具体包括：

27、基于所述页面属性、所述访问次数和所述访问频率，生成所述待分析软件在所述交互页面的页面路径参数；

28、基于所述页面停留特征，获取所述交互页面的展示内容，以及与所述展示内容对应的浏览时长，并根据所述展示内容和所述浏览时长生成所述待分析软件在所述交互页面的页面活跃参数；

29、基于所述页面内容特征，获取所述交互页面的有效内容和非有效内容，并根据所述有效内容和所述非有效内容生成所述待分析软件在所述交互页面的有效内容饱和参数；

30、基于所述页面路径参数、所述页面活跃参数和有效内容饱和参数，生成运行交互页面置信度排序。

31、具体来说，本实施例提供了一种生成每个所述待分析软件的置信度排序的实施方式。

32、根据本发明的一种实施方式，所述获取多个所述待分析软件的交互数据，具体包括：

33、在采集时间周期内，获取交互页面的第一操作特征和第二操作特征，所述第一操作特征为在所述交互页面选取区域的操作，所述第二操作特征为在所述第一操作特征之后展示的交互页面所执行的操作；

34、基于所述第一操作特征和所述第二操作特征生成所述交互数据。

35、具体来说，本实施例提供了一种获取多个所述待分析软件的交互数据的实施方式。

36、根据本发明的一种实施方式，所述基于所述交互数据，生成每个所述待分析软件的置信度排序，具体包括：

37、基于所述第一操作特征，获取所述交互页面在选取区域内的第一选取动作，并基于所述第一选取动作获取所述待分析软件展示的内容特征参数和内容分布参数；

38、基于所述内容特征参数和所述内容分布参数，获取所述第二操作特征在所述交互页面上的第二选取动作；

39、基于所述第一选取动作、所述内容特征参数、所述内容分布参数和所述第二选取动作，生成交互置信度排序。

40、具体来说，本实施例提供了一种生成每个所述待分析软件的置信度排序的实施方式。

41、根据本发明第二方面提供的一种基于人工智能的软件系统分析系统，包括：存储器和处理器；

42、所述存储器和所述处理器通过总线完成相互间的通信；

43、所述存储器存储有，能够在所述处理器上运行的计算机指令；

44、所述处理器调用所述计算机指令时，能够执行上述的基于人工智能的软件系统分析方法。

45、本发明中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果之一：本发明提供的一种基于人工智能的软件系统分析方法及系统，通过用户在终端设备上对需要分析的软件进行选择，并在采集时间周期内获取待分析软件的运行环境信息、运行交互页面信息以及交互数据等信息，为待分析软件的相关分析提供数据支持，使得用户能够准确获得同类软件或者多个软件中，更符合用户的使用习惯或者喜好的软件，降低了用户的使用难度，提升了用户使用中的便捷性，提升了用户的体验。