CN114817174B - 一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法及*** - Google Patents

一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；模型建立后根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。

Description

一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法及 ***
技术领域
本发明涉及计算机存储技术领域，尤其涉及一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法及***。
背景技术
目前，随着物联网，特别是移动互联网，的发展越来越快，移动终端的使用越来越普及，人们通常会利用移动终端来安装大量的应用并且存储大量的个人数据。由于数据量的增加比存储空间的增加更为迅速，因此对移动终端内的数据文件进行有效管理则越来越重要。在一些情况下，用户的行为受区域影响较大，例如下咖啡厅中用户可能更多的使用娱乐休闲的应用，而在例如图书馆区域，用户可能会更多的使用生产力工具软件，目前，现有技术中还没有基于区域设置数据预取的技术方案。
现有技术中国专利CN201810943818.5公开了一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法及***，是获取与移动互联网内目标移动终端相关联的运行统计文件；将所述坐标点集合划分为多个子集合并将所包括的位置坐标点的数量大于区域阈值的多个子集合中的每个选择作为区域子集合，根据单个区域子集合来构建单个区域范围，从而生成多个区域范围；基于每个用户应用在特定区域范围内的运行概率对多个用户应用进行运行概率的降序排序以生成排序列表；根据所述排序列表为至少一个预取用户应用中每个预取用户应用设置存储级别；以及根据预取用户应用的存储级别将与每个预取用户应用相关联的数据文件从第二存储器进行数据预取。现有技术中，采用的区域概率预测，是针对于特定用户的例如对于使用情况的规律性较强的用户，而对于一般性用户，区域虽然会影响用户使用引用程序的可能，但是并不是绝对，如何将对特定用户的数据预取扩展到一般用户是一个问题。
本发明采用的是先对区域进行分区，对不同区域设置不同的预测模型，再通过不同区域对应的预测模型确定用户可能的应用使用情况。同时，不单纯依照概率进行存储级别的区分，单纯的概率区分并不能应对与不同应用的数据预取的需求。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明公开一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，所述方法包括：
步骤1，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；
步骤2，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在t时刻的应用运行状态是其t－1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；
步骤3，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；
步骤4，计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C＝P*DC；
步骤5，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
更进一步地，对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
更进一步地，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
本发明还公开了一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的***，所述***包括：
区域对应模型选择单元，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；建模单元，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在t时刻的应用运行状态是其t－1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；应用运行状态运行预测单元，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C＝P*DC；数据存储器设置单元，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
优选地，所述数据存储器设置单元进一步包括对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
优选地，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
本发明还公开了一种电子设备，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，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。
本发明还公开了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如上所述的方法。
本发明与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用的是先对区域进行分区，对不同区域设置不同的预测模型，再通过不同区域对应的预测模型确定用户可能的应用使用情况。同时，不单纯依照概率进行存储级别的区分，单纯的概率区分并不能应对与不同应用的数据预取的需求。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明的根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明的技术方案进行更详细的说明。
现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的移动终端。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，"模块"与"部件"可以混合地使用。
移动终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是移动终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
实施例一
如图1所示的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，所述方法包括：
步骤1，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；
步骤2，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在t时刻的应用运行状态是其t－1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；
步骤3，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；
步骤4，计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C＝P*DC；
步骤5，根据排序结果对数据存储器进行分级，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
更进一步地，对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
更进一步地，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
实施例二
本实施例从硬件角度描述本申请的发明构思，本实施例还公开了一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的***，所述***包括：
区域对应模型选择单元，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；建模单元，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在t时刻的应用运行状态是其t－1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；应用运行状态运行预测单元，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C＝P*DC；数据存储器设置单元，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
优选地，所述数据存储器设置单元进一步包括对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
优选地，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
本发明还公开了一种电子设备，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，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。
本发明还公开了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如上所述的方法。
还需要说明的是，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、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，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、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (8)

1.一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；
步骤2，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在 t 时刻的应用运行状态是其 t －1 时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；
步骤3，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；
步骤4，计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C=P*DC；
步骤5，根据排序结果对数据存储器进行分级，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
2.如权利要求1所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
3.如权利要求2所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
4.一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的***，其特征在于，所述***包括：
区域对应模型选择单元，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；
建模单元，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在 t 时刻的应用运行状态是其t －1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；
应用运行状态运行预测单元，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；
计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C=P*DC；
数据存储器设置单元，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。
5.如权利要求4所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的***，其特征在于，所述数据存储器设置单元进一步包括对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。
6.如权利要求5所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的***，其特征在于，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。
7.一种电子设备，其特征在于，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，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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执行时实现如权利要求1-3任一项所述的方法。
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