摘要
本申请公开了一种移动应用监控方法、装置、设备及存储介质,涉及移动互联网技术领域,包括:通过预设数据采集接口实时采集移动应用的初始运行数据,并基于预设数据处理策略对所述初始运行数据进行处理后得到目标运行数据;利用预设机器学习模型对所述目标运行数据进行分析,并基于分析结果确定所述移动应用的当前崩溃原因;获取所述移动应用的历史崩溃数据,并根据所述历史崩溃数据和所述当前崩溃原因调整所述预设机器学习模型,以便利用调整后的所述预设机器学习模型持续对所述移动应用当前的运行数据进行分析。可以更早地发现移动应用潜在的崩溃风险,实现对软件稳定性的持续优化,从而提升用户体验和应用的整体性能。
技术关键词
机器学习模型
数据采集接口
监控方法
数据显示界面
软件开发工具包
移动互联网技术
数据分析模块
存储计算机程序
数据处理模块
分类规则
聚类算法
风险
电子设备
监控装置
策略
处理器
可读存储介质
存储器
报告
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可视优化方法
数字孪生
三维网格数据
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顶点
监控方法
图像采集模块
在线
卷积神经网络深度学习
视觉
三维重建模型
三维建模方法
机器学习模型
特征提取方法
基准
毒性预测方法
机器学习模型
指纹
梯度提升机
描述符