CN107835520A - wifi热点连接方法、装置及存储介质 - Google Patents

wifi热点连接方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种wifi热点连接方法、装置及存储介质，该方法包括：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；每隔第二预设时间，对预先确定的逻辑回归模型进行更新；根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则得到所述多个wifi热点的第二评分；根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及，按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。本发明利用wifi热点的历史数据，为用户挑选最优的wifi热点并进行连接操作，提升用户上网体验。

Description

wifi热点连接方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种wifi热点连接方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
当移动终端启动无线局域网功能时，无线局域网界面中会显示扫描出的wifi热点，用户可对扫描出wifi热点进行手动连接，若扫描出的热点中存在曾连接过的wifi热点，则***可对该wifi热点自动进行连接。wifi热点通常设有连接密码，可防止蹭网和确保通信安全。在wifi热点连接过程中，对于设有密码的wifi热点，需输入密码。
根据移动终端的位置，扫描出的wifi热点列表中，可存在免费wifi热点，如：运营商wifi热点(***、中国电信、***)、公共wifi、商家wifi热点等。用户对于扫描出的免费wifi热点，通常随意选择并进行手动连接，随意选择导致连接的wifi热点通常不是最优的，手动连接也不够方便，影响用户上网体验。因此，如何为用户挑选出好用的wifi热点自动连接，是一个非常有价值且亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种wifi热点连接方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于，利用wifi热点的历史数据，利用实时更新的模型计算wifi热点的评分，为用户挑选最优的wifi热点并进行连接操作，提升用户上网体验。
为实现上述目的，本发明提供一种wifi热点连接方法，该方法包括：
接收步骤：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
优选地，该方法还包括以下步骤：
当客户端在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。
优选地，所述预先确定的降权规则包括：
读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；
当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；
当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分；及
当所述连接失败次数大于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
优选地，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序；及
对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序。
优选地，所述评分步骤还包括：
对所述多个wifi热点中没有历史数据的wifi热点赋予一个默认评分或赋予其它多个wifi热点的第二评分的平均分。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有wifi热点连接程序，所述wifi热点连接程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收步骤：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
优选地，所述wifi热点连接程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当客户端在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。
优选地，所述预先确定的降权规则包括：
读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；
当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；
当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分；及
当所述连接失败次数大于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
优选地，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序；及
对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序。
优选地，所述评分步骤还包括：
对所述多个wifi热点中没有历史数据的wifi热点赋予一个默认评分或赋予其它多个wifi热点的第二评分的平均分。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有wifi热点连接程序，所述wifi热点连接程序被处理器执行时实现如上所述的wifi热点连接方法的步骤。
相较于现有技术，本发明提出的wifi热点连接方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过获取wifi热点的历史数据，计算wifi热点未来可能连接成功的概率，然后依次根据wifi热点信号强度、评分分值对wifi热点进行排序，最后为用户挑选最优的wifi热点并进行连接操作，提升用户上网体验。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中wifi热点连接程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明wifi热点连接方法较佳实施例的流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种电子装置1。参照图1所示，为本发明电子装置1较佳实施例的示意图。在本实施例中，该电子装置1包括存储器11、处理器12，网络接口13及通信总线14。
电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备，在一些实施例中，所述服务器可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等。
网络接口13可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。通常用于连接客户端(图1中未标出)。在本实施例中，电子装置1通过网络接口13连接多个客户端2。其中，所述客户端2可以为笔记本、平板电脑、智能手机、电子书阅读器等具有无线局域网配置的终端设备。
通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储设备，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的wifi热点连接程序、客户端2收集的近期连接过的wifi热点及用户的历史数据、预先确定好的及更新后的逻辑回归模型等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行wifi热点连接程序等。
图1仅示出了具有组件11-14以及wifi热点连接程序10的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选的，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子装置1还可以包括显示器(Display)，在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器用于显示在电子装置中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子装置1还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等，在此不再赘述。
在图1所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中存储有wifi热点连接程序10，处理器12执行存储器11中存储的wifi热点连接程序10时实现如下步骤：
接收步骤：接收客户端2扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据。
例如，各用户使用的客户端2上均安装有wifi热点连接程序的客户端2版本(之后简称APP)，客户端2通过该APP进行连接wifi热点操作。该APP通过客户端2持续扫描在当前位置可用的多个wifi热点，电子装置1接收APP通过客户端2扫描到的多个wifi热点，并收集各用户在第一预设时间(近三个月)内访问过的该多个wifi热点的历史数据，包括：wifi的名称、被访问时间及时长、操作状态(连接成功、连接失败、登陆成功、登陆失败等)、被访问频次、是否运营商提供等。电子装置1将历史数据上传到日志服务器，并经过数据仓库技术(Extract-Transform-Load，简称ETL)抽取出关键历史数据，如wifi标识、时间、位置、连接操作、上网时长、连接成功次数、连接失败次数、重试次数、登陆成功次数、登陆失败次数等，保存至存储器11中，供后续进行模型更新及评分操作。
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中。
具体地，所述预先确定的逻辑回归模型通过离线训练的方式得到：对上述关键数据进行分析，从时间维度、运营商/共享热点维度、连接/登陆/重试/上网时长统计等方面构造模型特征，确定模型label；按月、天统计用户使用wifi热点的频率和数据量，确定时间长度为最近三个月、最近一周的维度，再加上“运营商/共享热点”、“连接/登陆/重试/上网时长”维度组合成一系列特征，如最近一个月运营商的连接成功率、最近一周wifi热点的重试次数等。然后以最近三个月的关键历史数据作为训练集，对随机森林模型进行训练，得到用于对wifi热点进行评分的逻辑回归模型，并将该逻辑回归模型的模型文件保存至存储器11中。关于对该模型进行训练并使用它来计算每个wifi热点的评分已经有成熟的计算方法，在此不再赘述。
可以理解的是，离线训练模型的优点是已有大量的历史数据，样本充分。在线训练模型的优点是能够利用最新的数据，模型能适应实时数据的变化，在数据分布和历史差距较大的情形下，在线模型更准确。为了使后续计算得到的各个wifi热点的评分更准确，每隔第二预设时间(例如一天)对上述逻辑回归模型进行更新。通过结合使离线训练和在线训练两种方式，可以取两者优点，提升模型的准确度，同时防止了在线环境下，数据量太少或者网络、***问题导致的实时模型更新失败等问题。
在一个实施例中，模型训练是使用样本数据，利用优化算法，迭代求解模型参数的过程。优化算法迭代计算的目标是使得模型的损失函数值最小，对于逻辑回归模型，我们离线环境下使用的是L-BFGS算法(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)训练，得到参数集合S0，即离线模型结果；在线环境时，使用FTRL-Proximal算法(Follow The(Proximally)Regularized Leader)，加载集合S0作为初始值，使用下一条实时到达的wifi热点的数据，进行一次计算，计算的结果是新的参数值集合S1；依次类推，再有一条实时数据到达时，使用S1作为输入，计算得到结果S2，最近一次的计算结果Sn即为最新的模型。
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分。当接收到客户端2APP发送的多个wifi热点后，从存储器11中调用所述逻辑回归模型的模型文件，并从存储器11中调取所述多个wifi热点三个月内的历史数据，将其输入模型，得到所述多个wifi热点的第一评分，也就是所述多个wifi热点在未来可能连接成功的概率。
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分。在本实施例中，为了进一步确保上述多个wifi热点的第一评分的可靠性，按照预先确定的降权规则，对所述多个wifi热点的第一评分进行调整。所述预先确定的降权规则包括：读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分；及，当所述连接失败次数大于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
以wifi热点A、B、C为例，wifi热点A、B、C的第一评分分别为：9.0、8.5、9.5。假设第三预设时间为30min，第一预设阈值为5，第二预设阈值为10，第一系数为0.8，第二系数为0.4，读取wifi热点A、B、C在30min内的连接失败次数分别为：8、3、15，wifi热点A在30min内的连接失败次数大于所述第一预设阈值、且小于第二预设阈值，故wifi热点A的第二评分为7.2；wifi热点B在30min内的连接失败次数小于所述第一预设阈值，故wifi热点B的第二评分为8.5；wifi热点C在30min内的连接失败次数大于第二预设阈值，故wifi热点C的第二评分为3.8。
具体地，存在一种情况，所述多个wifi热点中，有一个wifi热点没有历史数据，那么所述逻辑回归模型无法计算该wifi热点的第一评分，也无法计算该wifi热点的第二评分，对于这一类wifi热点，取预设的默认评分或者取其它多个wifi热点的第二评分的平均值，赋值给这一类wifi热点。进一步地，当默认评分与其它多个wifi热点的第二评分的平均值不一致时，取分值高的作为这一类wifi热点的第二评分。
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序。
需要说明的是，对于同一个wifi热点，不同的客户端2在不同的位置扫描到该wifi热点的信号强度不一样，但是，对该wifi热点的评分一致，故不能只依据各wifi热点的评分对各wifi热点进行排序，还需要考虑各wifi热点的信号强度。以wifi热点A、B、C为例，根据上述降权规则得到wifi热点A、B、C的第二评分分别为：7.2、8.5、3.8，wifi热点A、B的信号强度区间都在-35dbm～-60dbm之间，wifi热点C的信号强度区间在-60dbm～-85dbm之间，具体地，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序(A＝B＞C)；对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序(B＞A)，故最终排序结果为B、A、C。
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。按照最终排序结果，电子装置按照wifi热点B、A、C的顺序，依次对wifi热点B、A、C进行连接操作。
具体地，当客户端2在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。假设第四预设时间为10s，当客户端2在10s内成功连接一个wifi热点B，检测该wifi热点B是否真正可用，例如，利用“ping”命令检查wifi热点B的网络是否连通，分析和判定wifi热点B是否存在网络故障。可以理解的是，若超过第四预设时间10s未成功连接wifi热点B，或者检测到wifi热点B存在网络故障，理解为该wifi热点B不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点(A、C)进行连接操作。
需要说明的是，所述第一预设时间～第四预设时间、预设的默认分值、预先确定的降权规则等需要预先设置的参数、规则，用户可以根据实际情况进行调整。
本实施例提出的电子装置1，通过获取wifi热点的历史数据，实时更新计算wifi热点评分的逻辑回归模型，计算wifi热点未来可能连接成功的概率，然后依次根据wifi热点信号强度、评分分值对wifi热点进行排序，最后为用户挑选最优的wifi热点并进行连接操作，提升用户上网体验。
可选地，在其他实施例中，wifi热点连接程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器，例如本实施例中的处理器12所执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
例如，参照图2所示，为图1中wifi热点连接程序10的模块示意图。在本实施例中，wifi热点连接程序10可以被分割为：接收模块110、更新模块120、第一评分模块130、第二评分模块140、排序模块150及连接模块160。所述模块110-160所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
接收模块110，用于接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
更新模块120，用于每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
第一评分模块130，用于根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
第二评分模块140，用于读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序模块150，用于排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接模块160，用于按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
此外，本发明还提供一种wifi热点连接方法。参照图3所示，为本发明wifi热点连接方法第一实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，wifi热点连接方法包括：步骤S10、步骤S20、步骤S30、步骤S40、步骤S50及步骤S60。
步骤S10，接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据。
例如，各用户使用的客户端上均安装有wifi热点连接程序的客户端版本(之后简称APP)，客户端通过该APP进行连接wifi热点操作。该APP通过客户端持续扫描在当前位置可用的多个wifi热点，电子装置接收APP通过客户端扫描到的多个wifi热点，并收集各用户在第一预设时间(近三个月)内访问过的该多个wifi热点的历史数据，包括：wifi的名称、被访问时间及时长、操作状态(连接成功、连接失败、登陆成功、登陆失败等)、被访问频次、是否运营商提供等。电子装置将历史数据上传到日志服务器，并经过数据仓库技术(ETL)抽取出关键历史数据，如wifi标识、时间、位置、连接操作、上网时长、连接成功次数、连接失败次数、重试次数、登陆成功次数、登陆失败次数等，保存至存储器中，供后续进行模型更新及评分操作。
步骤S20，每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中。
具体地，所述预先确定的逻辑回归模型通过离线训练的方式得到：对上述关键数据进行分析，从时间维度、运营商/共享热点维度、连接/登陆/重试/上网时长统计等方面构造模型特征，确定模型label；按月、天统计用户使用wifi热点的频率和数据量，确定时间长度为最近三个月、最近一周的维度，再加上“运营商/共享热点”、“连接/登陆/重试/上网时长”维度组合成一系列特征，如最近一个月运营商的连接成功率、最近一周wifi热点的重试次数等。然后以最近三个月的关键历史数据作为训练集，对随机森林模型进行训练，得到用于对wifi热点进行评分的逻辑回归模型，并将该逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中。关于对该模型进行训练并使用它来计算每个wifi热点的评分已经有成熟的计算方法，在此不再赘述。
可以理解的是，离线训练模型的优点是已有大量的历史数据，样本充分。在线训练模型的优点是能够利用最新的数据，模型能适应实时数据的变化，在数据分布和历史差距较大的情形下，在线模型更准确。为了使后续计算得到的各个wifi热点的评分更准确，每隔第二预设时间(例如一天)对上述逻辑回归模型进行更新。通过结合使离线训练和在线训练两种方式，可以取两者优点，提升模型的准确度，同时防止了在线环境下，数据量太少或者网络、***问题导致的实时模型更新失败等问题。
在一个实施例中，模型训练是使用样本数据，利用优化算法，迭代求解模型参数的过程。优化算法迭代计算的目标是使得模型的损失函数值最小，对于逻辑回归模型，我们离线环境下使用的是L-BFGS算法训练，得到参数集合S0，即离线模型结果；在线环境时，使用FTRL-Proximal算法，加载集合S0作为初始值，使用下一条实时到达的wifi热点的数据，进行一次计算，计算的结果是新的参数值集合S1；依次类推，再有一条实时数据到达时，使用S1作为输入，计算得到结果S2，最近一次的计算结果Sn即为最新的模型。
步骤S30，根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分。当接收到客户端APP发送的多个wifi热点后，从存储器中调用所述逻辑回归模型的模型文件及所述多个wifi热点三个月内的历史数据，将其输入模型，得到所述多个wifi热点的第一评分，也就是所述多个wifi热点在未来可能连接成功的概率。
步骤S40，读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分。在本实施例中，为了进一步确保上述多个wifi热点的第一评分的可靠性，按照预先确定的降权规则，对所述多个wifi热点的第一评分进行调整。所述预先确定的降权规则包括：读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分；及，当所述连接失败次数大于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
以wifi热点A、B、C为例，wifi热点A、B、C的第一评分分别为：9.0、8.5、9.5。假设第三预设时间为30min，第一预设阈值为5，第二预设阈值为10，第一系数为0.8，第二系数为0.4，读取wifi热点A、B、C在30min内的连接失败次数分别为：8、3、15，wifi热点A在30min内的连接失败次数大于所述第一预设阈值、且小于第二预设阈值，故wifi热点A的第二评分为7.2；wifi热点B在30min内的连接失败次数小于所述第一预设阈值，故wifi热点B的第二评分为8.5；wifi热点C在30min内的连接失败次数大于第二预设阈值，故wifi热点C的第二评分为3.8。
具体地，存在一种情况，所述多个wifi热点中，有一个wifi热点没有历史数据，那么所述逻辑回归模型无法计算该wifi热点的第一评分，也无法计算该wifi热点的第二评分，对于这一类wifi热点，取预设的默认评分或者取其它多个wifi热点的第二评分的平均值，赋值给这一类wifi热点。进一步地，当默认评分与其它多个wifi热点的第二评分的平均值不一致时，取分值高的作为这一类wifi热点的第二评分。
步骤S50，根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序。
需要说明的是，对于同一个wifi热点，不同的客户端在不同的位置扫描到该wifi热点的信号强度不一样，但是，对该wifi热点的评分一致，故不能只依据各wifi热点的评分对各wifi热点进行排序，还需要考虑各wifi热点的信号强度。以wifi热点A、B、C为例，根据上述降权规则得到wifi热点A、B、C的第二评分分别为：7.2、8.5、3.8，wifi热点A、B的信号强度区间都在-35dbm～-60dbm之间，wifi热点C的信号强度区间在-60dbm～-85dbm之间，具体地，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序(A＝B＞C)；对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序(B＞A)，故最终排序结果为B、A、C。
步骤S60，按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。按照最终排序结果，电子装置按照wifi热点B、A、C的顺序，依次对wifi热点B、A、C进行连接操作。
进一步地，当客户端在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。假设第四预设时间为10s，当客户端在10s内成功连接一个wifi热点B，检测该wifi热点B是否真正可用，例如，利用“ping”命令检查wifi热点B的网络是否连通，分析和判定wifi热点B是否存在网络故障。可以理解的是，若超过第四预设时间10s未成功连接wifi热点B，或者检测到wifi热点B存在网络故障，理解为该wifi热点B不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点(A、C)进行连接操作。
需要说明的是，所述第一预设时间～第四预设时间、预设的默认分值、预先确定的降权规则等需要预先设置的参数、规则，用户可以根据实际情况进行调整。
本实施例提出的wifi热点连接方法，通过获取wifi热点的历史数据，实时更新计算wifi热点评分的逻辑回归模型，计算wifi热点未来可能连接成功的概率，然后依次根据wifi热点信号强度、评分分值对wifi热点进行排序，最后为用户挑选最优的wifi热点并进行连接操作，提升用户上网体验。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有wifi热点连接程序，所述wifi热点连接程序被处理器执行时实现如下操作：
接收步骤：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述wifi热点连接方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种wifi热点连接方法，应用于电子装置，该电子装置通过网络连接一个或多个客户端，其特征在于，所述方法包括：
接收步骤：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
2.如权利要求1所述的wifi热点连接方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：
当客户端在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。
3.根据权利要求1所述的wifi热点连接方法，其特征在于，所述预先确定的降权规则包括：
读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；
当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；
当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分，其中，所述第一预设阈值小于第二预设阈值；及
当所述连接失败次数大于所述第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
4.根据权利要求1所述的wifi热点连接方法，其特征在于，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序；及
对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序。
5.如权利要求1所述的wifi热点连接方法，其特征在于，所述评分步骤还包括：
对所述多个wifi热点中没有历史数据的wifi热点赋予一个默认评分或赋予其它多个wifi热点的第二评分的平均分。
6.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有wifi热点连接程序，所述wifi热点连接程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收步骤：接收客户端扫描到的可用的多个wifi热点及所述多个wifi热点在第一预设时间内的历史数据；
模型更新步骤：每隔第二预设时间，利用所述多个wifi热点在该第二预设时间内的历史数据，对预先确定的逻辑回归模型进行更新，将更新后的逻辑回归模型的模型文件保存至存储器中；
评分步骤：根据第一预设时间内的历史数据及所述更新后的逻辑回归模型，计算所述多个wifi热点的第一评分；
评分调整步骤：读取所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数，按照预先确定的降权规则对所述多个wifi热点的第一评分进行调整，得到所述多个wifi热点的第二评分；
排序步骤：根据所述多个wifi热点的信号强度及第二评分的高低，对所述多个wifi热点进行排序；及
连接步骤：按照排序结果依次尝试连接所述多个wifi热点。
7.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述wifi热点连接程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当客户端在第四预设时间内成功连接一个wifi热点后，检测该wifi热点是否真正可用，若该wifi热点不可用，继续对排在该wifi热点后的wifi热点进行连接操作。
8.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的降权规则包括：
读取历史数据中所述多个wifi热点在第三预设时间内的连接失败次数；
当所述连接失败次数小于第一预设阈值时，保留所述多个wifi热点的第一评分，作为所述多个wifi热点的第二评分；
当所述连接失败次数大于第一预设阈值、且小于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第一系数，作为所述多个wifi热点的第二评分；及
当所述连接失败次数大于第二预设阈值时，将所述多个wifi热点的第一评分乘以第二系数，作为所述多个wifi热点的第二评分。
9.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述排序步骤包括：
根据所述多个wifi热点当前的信号强度的强弱顺序，对所述多个wifi热点进行排序；及
对于当前信号强度在同一个信号强度区间的两个或多个wifi热点，按照所述两个或多个wifi热点的第二评分的高低顺序进行排序。
10.一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上存储有wifi热点连接程序，所述wifi热点连接程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的wifi热点连接方法的步骤。
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