CN110691145B - 数据推荐方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种数据推荐方法、装置、服务器及存储介质，涉及数据处理技术领域，其中数据推荐方法及装置应用于服务器，服务器与终端通信连接，服务器预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；数据推荐方法包括：响应终端发送的睡眠模式设置请求，获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据；将目标数据反馈至终端，以使终端对目标数据进行显示。与现有技术相比，用户只需选择目标数据即可完成睡眠模式的设置，同时，目标数据能够最大程度提高用户的睡眠舒适度，提高了用户体验。

Description

数据推荐方法、装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据推荐方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

随着科技的发展，越来越多的智能家居进入人们的生活和工作中，例如，空调器、电视、洗衣机等。以空调器为例，其可以根据用户设置的运行参数(例如，制冷/制热、设定温度、风速等)工作，从而为用户提供舒适的环境。而用户在睡觉时，通常会将空调器设置为睡眠模式，目前睡眠模式需要用户逐个设置各项参数，并且还可能会出现由于参数设置不当被热醒或冷醒的情形，这样会给用户的睡眠质量带来极大的影响，影响用户体验。

发明内容

本发明解决的问题是现有的睡眠模式设置方式不能满足用户需求，影响用户体验。

为解决上述问题，本发明提供一种数据推荐方法，应用于服务器，所述服务器与终端通信连接，所述服务器预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；所述数据推荐方法包括：响应所述终端发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据；将所述目标数据反馈至所述终端，以使所述终端对所述目标数据进行显示。

相对于现有技术，本发明所述的数据推荐方法具有以下优势：当用户进入睡眠模式的设置界面时，终端就会向服务器发送睡眠模式设置请求，服务器在收到请求后首先获取用户所在的目标地理位置；然后，按照目标地理位置，从多个自定义数据集中找出目标数据并反馈给终端，终端对目标数据进行显示，这样用户只需选择目标数据即可完成睡眠模式的设置，同时，目标数据能够最大程度提高用户的睡眠舒适度，提高了用户体验。

进一步地，所述响应所述终端发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置的步骤之后，所述数据推荐方法还包括：判断预先存储的多个地理位置中是否存在所述目标地理位置；若是，则执行所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤；若否，则获取预设数据，并将所述预设数据作为所述目标数据。

进一步地，所述自定义数据集包括多个自定义数据项，每个自定义数据项均包括至少一个自定义数据；所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤，包括：按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出与所述目标地理位置对应的第一自定义数据集；获取所述第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据。

进一步地，所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤，还包括：判断所述第一自定义数据集中是否存在一组使用次数最多的自定义数据；若是，则执行获取所述第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据的步骤；若否，则按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出第二自定义数据集，其中，所述第二自定义数据集对应的地理位置与所述目标地理位置之间的距离小于其他任一自定义数据集对应的地理位置与所述目标地理位置之间的距离；获取所述第二自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据。

进一步地，所述服务器预先存储有所述终端对应的自定义运行数据集，所述自定义运行数据集包括多个自定义运行数据项，每个自定义运行数据项均包括至少一个自定义运行数据；所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤，还包括：获取所述自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据；依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据；计算所述参考数据与所述目标数据之间的差值；如果所述差值超过预设范围，则将所述参考数据作为所述目标数据。

进一步地，该组使用次数最多的自定义数据包括自定义时间数据；所述依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据的步骤，包括：将该组使用次数最多的自定义运行数据和所述自定义时间数据进行组合，得到参考数据。

本发明还提供一种数据推荐装置，应用于服务器，所述服务器与终端通信连接，所述服务器预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；所述数据推荐装置包括：获取模块，用于响应所述终端发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；确定模块，用于按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据；发送模块，用于将所述目标数据反馈至所述终端，以使所述终端对所述目标数据进行显示。

进一步地，所述确定模块还用于：判断预先存储的多个地理位置中是否存在所述目标地理位置；若是，则执行所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤；若否，则获取预设数据，并将所述预设数据作为所述目标数据。

本发明还提供一种服务器，所述服务器与终端通信连接，所述服务器包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的数据推荐方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的数据推荐方法。

附图说明

图1为本发明提供的数据推荐方法的应用场景示意图。

图2为本发明提供的服务器的方框示意图。

图3为本发明提供的数据推荐方法的一种流程示意图。

图4为本发明提供的数据推荐方法的另一种流程示意图。

图5为图3所示的数据推荐方法中步骤S120的一种流程示意图。

图6为图3所示的数据推荐方法中步骤S120的另一种流程示意图。

图7为本发明提供的数据推荐方法的另一种流程示意图。

图8为图3所示的数据推荐方法中步骤S120的另一种流程示意图。

图9为本发明提供的数据推荐装置的功能模块示意图。

附图标记说明：

10-服务器；20-终端；30-智能家居；11-处理器；12-存储器；13-总线；100-数据推荐装置；110-获取模块；120-确定模块；130-发送模块。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

请参照图1，本发明提供的数据推荐方法的应用场景示意图，包括服务器10、终端20及智能家居30，服务器10和至少一个终端20通过通信网络进行连接，终端20和智能家居30通过通信网络进行连接，通信网络可以是有线网络，也可以是无线网络。

服务器10可以是web(网站)服务器，服务器10用于存储多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集，并在接收到终端20发送的睡眠模式设置请求时从多个自定义数据集中确定出目标数据并反馈给终端20。

终端20可以是，但不限于智能手机、个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、穿戴式移动终端、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。终端20的操作***可以是，但不限于，安卓(Android)***、IOS(iPhone operating system)***、Windows phone***、Windows***等。

终端20中安装有应用程序(Application，APP)，用户可通过该应用程序与服务器10和智能家居30进行交互，具体来说，当用户需要对智能家居30设置睡眠模式时，可以通过终端20的应用程序向服务器10发送睡眠模式设置请求、以及接收服务器10返回的目标数据，并对目标数据进行显示。之后，如果用户选择了目标数据即可直接完成睡眠模式的设置，如果用户没有选择目标数据而是自行设置了睡眠模式的各项数据，则终端20会将自定义数据发送至服务器10进行存储。对智能家居30的睡眠模式设置完成之后，终端20即可控制智能家居30工作在睡眠模式。

智能家居30可以是，但不限于空调器、电视、洗衣机等。为便于描述，下述实施例以空调器为例进行详细说明。

请参照图2，为本发明提供的服务器10的方框示意图，服务器10包括处理器11、存储器12及总线13，处理器11及存储器12通过总线13连接。

存储器12用于存储程序，例如图9所示的数据推荐装置100。数据推荐装置100包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器12中或固化在服务器10的操作***(operating system，OS)中的软件功能模块。处理器11在接收到执行指令后，执行所述程序以实现本发明揭示的数据推荐方法。

处理器11可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器11中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器11可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在图2所示的服务器10基础上，下面给出一种数据推荐方法的可能的实现方式，具体的，图3为本发明提供的数据推荐方法的一种流程示意图，请参照图3，该数据推荐方法包括：

步骤S110，响应终端发送的睡眠模式设置请求，获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置。

在本实施例中，睡眠模式设置请求可以是当用户需要将空调器设置为睡眠模式时向服务器10发送的请求，其可以是用户进入睡眠模式设置界面时自动触发的，也可以是用户通过点击睡眠模式设置控件触发的，在此不做限定。服务器10在接收到睡眠模式设置请求之后，需要获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置，也就是用户当前所在的地理位置，目标地理位置可以精确到区或者市。

如果用户授权了地理位置获取，则终端20在向服务器10发送睡眠模式设置请求时就可以携带用户当前所在的地理位置，即目标地理位置一起发送至服务器10，服务器10可以直接得到睡眠模式设置请求对应的目标地理位置如果用户没有授权地理位置获取，则服务器10在接收到终端20发送的睡眠模式设置请求之后，可以采用间接法获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置，例如，采用IP地址(Internet Protocol Address，互联网协议地址)定位法，终端20在向服务器10发送睡眠模式设置请求时，可以获取终端20连接的WiFi的IP地址，并将该IP地址上传至服务器10，服务器10在接收到该IP地址后向IP地址定位服务供应商进行查询，即可得到用户当前所在的地理位置；又如，通过预先与运营商合作，获取运营商采用基站定位法得到的用户当前所在的地理位置。

步骤S120，按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据。

在本实施例中，服务器10预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集，地理位置可以精确到区或者市，例如，如表1所示，成都市、重庆市、北京市、深圳市这4个地理位置分别对应1#自定义数据集、2#自定义数据集、3#自定义数据集、4#自定义数据集。

表1地理位置及自定义数据集

成都市	1#自定义数据集
		重庆市	2#自定义数据集
北京市	3#自定义数据集
		深圳市	4#自定义数据集

每个自定义数据集均包括由终端20发送的自定义数据，自定义数据是用户通过终端20为空调器设置的运行于睡眠模式时的运行状态数据，可以包括，但不限于睡眠模式开关的时间段(例如，23:00～6:00)、风速(例如，0.8～1.6m/s)、运行模式(例如，制冷、制热)、温度(例如，26℃～28℃)等。在睡眠模式设置完成之后，终端20会将用户自行设置的自定义数据发送至服务器10，服务器10获取自定义数据对应的地理位置，并将同一地理位置对应的自定义数据存储到同一自定义数据集中。

另外，自定义数据集包括多个自定义数据项，每个自定义数据项均包括至少一个自定义数据，多个自定义数据项可以包括，但不限于睡眠模式开关的时间段、风速、运行模式、温度等，例如，请参照表2，1#自定义数据集如下：

表2 1#自定义数据集

时间段	风速	运行模式	温度
				23:00～6:00	0.8m/s	制冷	24℃
22:00～6:00	0.9m/s	制冷	25℃
				23:00～7:00	1.0m/s	制冷	24℃
23:00～6:30	0.8m/s	制冷	26℃

服务器10接收到终端20发送的自定义数据之后，按照地理位置将自定义数据中的各个值放到对应的自定义数据集的各个自定义数据项下，例如，接收到自定义数据{时间段:23:00～6:30；风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:26℃}，获取到对应的地理位置为成都市，则将其中的各个值放入1#自定义数据集的各个自定义数据项下。

服务器10在接收到终端20发送的睡眠模式设置请求，并获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置之后，先按照目标地理位置从多个自定义数据集中确定出目标地理位置对应的目标自定义数据集，然后，对于目标自定义数据集的各个自定义数据项，分别对每个自定义数据项下的所有自定义数据取众数，众数是指出现次数大于

的自定义数据，n是指当前自定义数据项下所有自定义数据的个数，这样就能得到每个自定义数据项的众数，构成一组自定义数据，这一组自定义数据就是目标数据，也就是目标地理位置使用次数最多的睡眠模式设置参数。

步骤S130，将目标数据反馈至终端，以使终端对目标数据进行显示。

在本实施例中，服务器10得到睡眠模式设置请求对应的目标数据之后，将目标数据反馈至终端20，终端20会对目标数据进行显示，这样用户只需选择目标数据即可完成睡眠模式的设置，如果用户没有选择目标数据而是自行设置了睡眠模式的各项数据，则终端20会将自定义数据发送至服务器10。

在一种可能的情形下，服务器10可能没有预先存储目标地理位置对应的自定义数据集，例如，用户当前所在的地区中，还没有终端20向服务器10发送过自定义数据，这时服务器10无法从多个自定义数据集中确定出目标数据，因此，在图3的基础上，图4为本发明提供的数据推荐方法的另一种流程示意图，请参照图4，在步骤S110之后，该数据推荐方法还包括：

步骤S101，判断预先存储的多个地理位置中是否存在目标地理位置。

在本实施例中，如果预先存储的多个地理位置中存在目标地理位置，则执行步骤S120，如果预先存储的多个地理位置中不存在目标地理位置，则执行步骤S102。

步骤S102，获取预设数据，并将预设数据作为目标数据。

在本实施例中，预设数据指的是服务器10预先设置的睡眠模式的默认参数，其可以是所有自定义数据集中使用次数最多的一组自定义数据，也可以是研发人员按照经验自行设置的一组自定义数据，在此不做限定。

作为一种实施方式，在图3的基础上，请参照图5，步骤S120可以包括：

子步骤S1201，按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出与目标地理位置对应的第一自定义数据集。

例如，获取到的目标地理位置为成都市，结合到表1，则确定出的第一自定义数据集为1#自定义数据集。

子步骤S1202，获取第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为目标数据。

例如，假设第一自定义数据集为1#自定义数据集，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据分别为：时间段:23:00～6:00；风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:24℃，则目标数据即为{时间段:23:00～6:00；风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:24℃}。

在一种可能的情形下，有的用户可能体质比较差，例如，老人、儿童、病人等，如果按照当前地区使用次数最多的自定义数据进行空调器的睡眠模式设置，则在用户进入睡眠后，可能会被冷醒，影响用户健康，因此，在图5的基础上，请参照图6，在子步骤S1202之后，步骤S120还包括：

子步骤S1203，获取自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据。

在本实施例中，服务器10还预先存储终端20对应的自定义运行数据集，自定义运行数据集包括由终端20发送的自定义运行数据，自定义运行数据是用户通过终端20为空调器设置的运行于普通模式时的运行状态数据，可以包括，但不限于风速(例如，0.8～1.6m/s)、运行模式(例如，制冷、制热)、温度(例如，26℃～28℃)等。在普通模式设置完成之后，终端20会将用户自行设置的自定义运行数据发送至服务器10，服务器10会对自定义运行数据进行存储。

同时，自定义运行数据集包括多个自定义运行数据项，每个自定义运行数据项均包括至少一个自定义运行数据，多个自定义运行数据项可以包括，但不限于风速、运行模式、温度等，例如，请参照表3，自定义运行数据集如下：

表3自定义运行数据集

风速	运行模式	温度
			0.8m/s	制冷	26℃
0.9m/s	制冷	27℃
			0.8m/s	制冷	27℃
0.8m/s	制冷	26℃

服务器10接收到终端20发送的自定义运行数据之后，将自定义运行数据中的各个值放到自定义运行数据集的各个自定义运行数据项下，例如，接收到自定义运行数据{风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:26℃}，则将其中的各个值放入自定义运行数据集的各个自定义运行数据项下。

服务器10得到一组使用次数最多的自定义数据作为目标数据之后，还需要获取自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据，例如，{风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:26℃}。

子步骤S1204，依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据。

在本实施例中，参考数据包括一组使用次数最多的自定义运行数据、以及目标数据中的时间段数据，例如，{时间段:23:00～6:00；风速:0.8m/s；运行模式:制冷；温度:26℃}。

子步骤S1205，计算参考数据与目标数据之间的差值。

子步骤S1206，如果差值超过预设范围，则将参考数据作为目标数据。

在本实施例中，如果参考数据与目标数据之间的差值超过预设范围，则表明用户通过终端20为空调器设置的运行于普通模式时的运行状态数据与用户当前所在地区使用次数最多的一组自定义数据差距较大，也就是用户当前所在地区使用次数最多的一组自定义数据不能满足用户的需求，因此，此时需要将参考数据作为目标数据。

在一种可能的情形下，从多个自定义数据集中确定出与目标地理位置对应的第一自定义数据集之后，第一数据集中可能不存在一组使用次数最多的自定义数据，例如，各个自定义数据项下每个自定义数据的使用次数都是一样的，因此，在图5的基础上，请参照图7，在子步骤S1201之后，步骤S120还包括：

子步骤S120-1，判断第一自定义数据集中是否存在一组使用次数最多的自定义数据。

在本实施例中，如果第一自定义数据集中存在一组使用次数最多的自定义数据，则执行子步骤S1202，如果第一自定义数据集中不存在一组使用次数最多的自定义数据，则执行子步骤S120-2～S120-3。

子步骤S120-2，按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出第二自定义数据集，其中，第二自定义数据集对应的地理位置与目标地理位置之间的距离小于其他任一自定义数据集对应的地理位置与目标地理位置之间的距离。

在本实施例中，地理位置离得近的两个地区，环境温度通常差别不会太大，因此，如果第一自定义数据集中不存在一组使用次数最多的自定义数据，则可以将多个自定义数据集中距离目标地理位置最近的自定义数据集作为第二自定义数据集，例如，目标地理位置为成都市，表1中的1#自定义数据集中不存在一组使用次数最多的自定义数据，则确定重庆市对应的2#自定义数据集为第二自定义数据集。

子步骤S120-3，获取第二自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为目标数据。

同样地，在一种可能的情形下，有的用户可能体质比较差，例如，老人、儿童、病人等，为了保证用户的健康，还需要进一步确定目前得到的目标数据是否能满足用户的需求，因此，在图7的基础上，请参照图8，在子步骤S120-3或子步骤S1202之后，步骤S120还包括：

子步骤S120-4，获取自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据。

子步骤S120-5，依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据。

子步骤S120-6，计算参考数据与目标数据之间的差值。

子步骤S120-7，如果差值超过预设范围，则将参考数据作为目标数据。

与现有技术相比，本实施例具有以下有益效果：

首先，当用户进入睡眠模式的设置界面时，终端20就会向服务器发送睡眠模式设置请求，服务器10在收到请求后确定出目标数据并反馈给终端20，终端20对目标数据进行显示，这样用户只需选择目标数据即可完成睡眠模式的设置；

其次，服务器10预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集，服务器按照目标地理位置，从目标地理位置对应的自定义数据集中找出一组使用次数最多的自定义数据作为目标数据，目标数据能够最大程度提高用户的睡眠舒适度，提高了用户体验；

第三，服务器10得到一组使用次数最多的自定义数据作为目标数据之后，还要按照终端20对应的自定义运行数据集进一步确定目前得到的目标数据是否能满足用户的需求，从而保证用户健康。

为了执行上述实施例及各个可能的实施方式中的相应步骤，下面给出一种数据推荐装置的实现方式。请参照图9，为本发明所提供的数据推荐装置100的功能模块示意图。需要说明的是，本发明实施例所述的数据推荐装置100，其基本原理及产生的技术效果与前述方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考前述方法实施例的相应内容。该数据推荐装置100应用于服务器10，下面结合图3～图8对该数据推荐装置100进行介绍，该数据推荐装置100包括：获取模块110、确定模块120及发送模块130。

获取模块110，用于响应终端发送的睡眠模式设置请求，获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置。

确定模块120，用于按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据。

发送模块130，用于将目标数据反馈至终端，以使终端对目标数据进行显示。

可选地，确定模块120还用于：判断预先存储的多个地理位置中是否存在目标地理位置；若是，则按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据的；若否，则获取预设数据，并将预设数据作为目标数据。

可选地，自定义数据集包括多个自定义数据项，每个自定义数据项均包括至少一个自定义数据；确定模块120执行按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据的方式，包括：

按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出与目标地理位置对应的第一自定义数据集；获取第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为目标数据。

可选地，确定模块120执行按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据的方式，还包括：

判断第一自定义数据集中是否存在一组使用次数最多的自定义数据；若是，则获取第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为目标数据；若否，则按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出第二自定义数据集，其中，第二自定义数据集对应的地理位置与目标地理位置之间的距离小于其他任一自定义数据集对应的地理位置与目标地理位置之间的距离；获取第二自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为目标数据。

可选地，服务器10预先存储有终端20对应的自定义运行数据集，自定义运行数据集包括多个自定义运行数据项，每个自定义运行数据项均包括至少一个自定义运行数据；确定模块120执行按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据的方式，还包括：

获取自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据；依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据；计算参考数据与目标数据之间的差值；如果差值超过预设范围，则将参考数据作为目标数据。

综上所述，本发明提供的一种数据推荐方法、装置、服务器及存储介质，其中数据推荐方法及装置应用于服务器，服务器与终端通信连接，服务器预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；数据推荐方法包括：响应终端发送的睡眠模式设置请求，获取睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；按照目标地理位置，从多个自定义数据集中确定出目标数据；将目标数据反馈至终端，以使终端对目标数据进行显示。与现有技术相比，用户只需选择目标数据即可完成睡眠模式的设置，同时，目标数据能够最大程度提高用户的睡眠舒适度，提高了用户体验。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (8)

1.一种数据推荐方法，其特征在于，应用于服务器(10)，所述服务器(10)与终端(20)通信连接，所述服务器(10)预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；所述数据推荐方法包括：

响应所述终端(20)发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；

按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据；

将所述目标数据反馈至所述终端(20)，以使所述终端(20)对所述目标数据进行显示；

所述自定义数据集包括多个自定义数据项，每个自定义数据项均包括至少一个自定义数据；所述自定义数据是为空调器设置的运行于睡眠模式时的运行状态数据；

所述服务器(10)预先存储有所述终端(20)对应的自定义运行数据集，所述自定义运行数据集包括多个自定义运行数据项，每个自定义运行数据项均包括至少一个自定义运行数据；所述自定义运行数据是为空调器设置的运行于普通模式时的运行状态数据；

所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤，包括：

按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出与所述目标地理位置对应的第一自定义数据集；

获取所述第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据，其中，所述目标数据为用户当前所在地区使用次数最多的一组自定义数据；

获取所述自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据；依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据，其中，所述参考数据为用户使用次数最多的一组自定义运行数据；

计算所述参考数据与所述目标数据之间的差值；

如果所述差值超过预设范围，则将所述参考数据作为所述目标数据。

2.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述响应所述终端(20)发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置的步骤之后，所述数据推荐方法还包括：

判断预先存储的多个地理位置中是否存在所述目标地理位置；

若是，则执行所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤；

若否，则获取预设数据，并将所述预设数据作为所述目标数据。

3.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤，还包括：

判断所述第一自定义数据集中是否存在一组使用次数最多的自定义数据；

若是，则执行获取所述第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据的步骤；

若否，则按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出第二自定义数据集，其中，所述第二自定义数据集对应的地理位置与所述目标地理位置之间的距离小于其他任一自定义数据集对应的地理位置与所述目标地理位置之间的距离；

获取所述第二自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据。

4.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，该组使用次数最多的自定义数据包括自定义时间数据；

所述依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据的步骤，包括：将该组使用次数最多的自定义运行数据和所述自定义时间数据进行组合，得到参考数据。

5.一种数据推荐装置，其特征在于，应用于服务器(10)，所述服务器(10)与终端(20)通信连接，所述服务器(10)预先存储有多个地理位置及每个地理位置对应的自定义数据集；所述数据推荐装置(100)包括：

获取模块(110)，用于响应所述终端(20)发送的睡眠模式设置请求，获取所述睡眠模式设置请求对应的目标地理位置；

确定模块(120)，用于按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据；

发送模块(130)，用于将所述目标数据反馈至所述终端(20)，以使所述终端(20)对所述目标数据进行显示；

所述自定义数据集包括多个自定义数据项，每个自定义数据项均包括至少一个自定义数据；所述自定义数据是为空调器设置的运行于睡眠模式时的运行状态数据；

所述服务器(10)预先存储有所述终端(20)对应的自定义运行数据集，所述自定义运行数据集包括多个自定义运行数据项，每个自定义运行数据项均包括至少一个自定义运行数据；所述自定义运行数据是为空调器设置的运行于普通模式时的运行状态数据；

所述确定模块(120)具体用于：

按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出与所述目标地理位置对应的第一自定义数据集；

获取所述第一自定义数据集中，每个自定义数据项下使用次数最多的自定义数据，得到一组使用次数最多的自定义数据，并将该组使用次数最多的自定义数据作为所述目标数据，其中，所述目标数据为用户当前所在地区使用次数最多的一组自定义数据；

获取所述自定义运行数据集中，每个自定义运行数据项下使用次数最多的自定义运行数据，得到一组使用次数最多的自定义运行数据；

依据该组使用次数最多的自定义运行数据，生成参考数据，其中，所述参考数据为用户使用次数最多的一组自定义运行数据；

计算所述参考数据与所述目标数据之间的差值；

如果所述差值超过预设范围，则将所述参考数据作为所述目标数据。

6.根据权利要求5所述的数据推荐装置，其特征在于，所述确定模块(120)还用于：

判断预先存储的多个地理位置中是否存在所述目标地理位置；

若是，则执行所述按照所述目标地理位置，从多个所述自定义数据集中确定出目标数据的步骤；

若否，则获取预设数据，并将所述预设数据作为所述目标数据。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器(10)与终端(20)通信连接，所述服务器(10)包括：

一个或多个处理器(11)；

存储器(12)，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器(11)执行时，使得所述一个或多个处理器(11)实现如权利要求1-4中任一项所述的数据推荐方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器(11)执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的数据推荐方法。

Images