(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211231499.8 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 荣耀终端 有限公司 地址 518040 广东省深圳市福田区香蜜湖 街道东海社区红荔西路8089号深业中 城6号楼A单元3401 (72)发明人 孙瑾铃　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 李卓燏 (51)Int.Cl. G06F 8/65(2018.01) G06F 8/71(2018.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种搜包方法及相关装置 (57)摘要 本申请实施例提供了一种搜包方法及相关 装置， 该方法包括： 基于第一时间点和第一软件 的搜包轮询周期生成第二时间点； 基于第三时间 点和前述搜包轮询周期生 成第四时间点； 前述第 二时间点和前述第四时间点为前述第一软件相 邻的两次搜包时间点， 前述第二时间点和前述第 四时间点的时间间隔与前述搜包轮询周期不同。 本申请可以提高电子设备满足自动下载升级包 条件的概 率， 使其及时获取升级 包。 权利要求书2页 说明书22页 附图8页 CN 115291919 A 2022.11.04 CN 115291919 A 1.一种搜包方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于第一时间点和第一软件的搜包轮询周期生成第二时间点； 基于第三时间点和所述搜包轮询周期生成第四 时间点； 所述第二时间点和所述第四时间点为所述第 一软件相邻的两次搜包时间点， 所述第 二 时间点和所述第四 时间点的时间 间隔与所述搜包轮询周期不同。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于第 一时间点和第 一软件的搜包轮 询周期生成第二时间点， 包括： 基于所述第 一时间点和所述搜包轮询周期生成多个时间点， 所述多个时间点为所述第 一时间点至第五时间点之 间的多个时间点， 所述第五时间点为所述第一时间点加上所述搜 包轮询周期获得的时间点； 生成所述多个时间点中每一个时间点的标签， 所述每一个时间点的标签表征第 一电子 设备在所述每一个时间点满足自动下 载条件的概 率； 基于所述多个时间点中每一个时间点的标签生成所述第二时间点。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述第三时间点等于所述第一时间点 加所述搜包轮询周期获得的时间点。 4.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述第三时间点 等于所述第二时间点。 5.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述第二时间点基于机器学习模型生 成， 所述方法还 包括： 在第六时间点获取第 一判断结果； 所述第 一判断结果指示第 一电子设备是否满足自动 下载所述第一软件的升级包的条件； 基于所述第六时间点和所述第一判断结果训练所述机器学习模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第六时间点和所述第 一判断 结果训练所述机器学习模型， 包括： 在所述第六时间点之前所述第一电子设备不满足所述条件的概率大于第一阈值的情 况下， 基于所述第六时间点和所述第一判断结果训练所述机器学习模型。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在第七时间点之前所述第 一电子设备满足所述条件的概率大于第 二阈值的情况下， 停 止训练所述机器学习模型。 8.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 向第二电子设备发送所述机器学习模型。 9.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 接收所述机器学习模型。 10.一种搜包 装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 处理单元， 用于基于第一时间点和第一软件的搜包轮询周期生成第二时间点； 基于第三时间点和所述搜包轮询周期生成第四 时间点； 所述第二时间点和所述第四时间点为所述第 一软件相邻的两次搜包时间点， 所述第 二 时间点和所述第四 时间点的时间 间隔与所述搜包轮询周期不同。 11.根据权利要求10所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元具体用于： 基于所述第 一时间点和所述搜包轮询周期生成多个时间点， 所述多个时间点为所述第权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115291919 A 2一时间点至第五时间点之 间的多个时间点， 所述第五时间点为所述第一时间点加上所述搜 包轮询周期获得的时间点； 生成所述多个时间点中每一个时间点的标签， 所述每一个时间点的标签表征第 一电子 设备在所述每一个时间点满足自动下 载条件的概 率； 基于所述多个时间点中每一个时间点的标签生成所述第二时间点。 12.根据权利要求10或11所述的装置， 其特征在于， 所述第 三时间点等于所述第 一时间 点加所述搜包轮询周期获得的时间点。 13.根据权利要求10或11所述的装置， 其特征在于， 所述第 三时间点等于所述第 二时间 点。 14.根据权利要求10或11所述的装置， 其特征在于， 所述第 二时间点基于机器学习模型 生成， 所述装置还 包括： 获取单元， 用于在第六时间点获取第一判断结果； 所述第一判断结果指示第一电子设 备是否满足自动下 载所述第一软件的升级包的条件； 训练单元， 基于所述第六时间点和所述第一判断结果训练所述机器学习模型。 15.根据权利要求14所述的装置， 其特 征在于， 所述训练单 元具体用于： 在所述第六时间点之前所述第一电子设备不满足所述条件的概率大于第一阈值的情 况下， 基于所述第六时间点和所述第一判断结果训练所述机器学习模型。 16.根据权利要求15所述的装置， 其特 征在于， 所述训练单 元具体还用于： 在第七时间点之前所述第 一电子设备满足所述条件的概率大于第 二阈值的情况下， 停 止训练所述机器学习模型。 17.根据权利要求15所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 发送单元， 用于向第二电子设备发送所述机器学习模型。 18.根据权利要求15所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 接收单元， 用于接收所述机器学习模型。 19.一种搜包装置， 其特征在于， 所述装置包括处理器和存储器， 其中， 所述存储器用于 存储计算机程序， 所述处理器用于执行所述计算机程序， 使得所述装置执行如权利要求 1‑9 任一项所述的方法。 20.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质有计算机程序， 所述计算机程序被处 理器执行以实现权利要求1 ‑9任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115291919 A 3