CN116225338B - 基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置，该方法包括：确定每个待处理的目标数据的时序信息得到时序数据结果集合，并通过确定目标智能设备的数据存储情况确定设备存储信息，并基于时序数据结果集合以及设备存储信息对每个目标数据执行分类操作以得到至少一个数据类别组，并对每个数据类别组进行压缩处理操作得到对应的压缩数据组，并分析每个压缩数据组以得到压缩分析结果，并根据压缩分析结果确定每个压缩数据组的目标存储空间进而对目标数据执行预设的目标处理操作。可见，实施本发明能够释放目标设备的存储空间，有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，以及有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性。

Description

基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置。

背景技术

目前正处于大数据时代，在人们日常的工作、生活及学习中均离不开数据。随着数据的数量的不断上升，人们对数据处理的质量也有了更高的追求。现在大部分智能设备都能够对数据进行处理，数据处理已贯穿于现在社会生产和社会生活的各个领域，是人们生活中必不可缺的一部分。但是，目前的智能设备所能够存储数据的空间有限，随着人们使用智能设备的时长增长，智能设备的数据存储空间的容量会变得越来越小，这不仅会造成智能设备对数据处理的效率低下，还会导致智能设备对数据处理的有效性低下甚至对数据处理出现错误。可见，提供一种新的数据处理方法以提高智能设备处理数据的效率和有效性显得尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置，能够有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性，并且有利于释放智能设备的数据存储空间，进而有利于提高用户使用智能设备的体验感和舒适度。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法，所述方法包括：

分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息，所述数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息；

对于每个所述目标数据，确定该目标数据的时序信息，并分析每个所述目标数据的时序信息得到每个所述目标数据的时序分析结果，汇总所有所述目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合；

确定所述目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定所述目标智能设备的设备存储信息；所述数据存储情况包括所述目标智能设备中所包括的每个所述数据存储空间的第一存储信息，所述第一存储信息包括每个所述数据存储空间所存储的数据类型、每个所述数据存储空间所存储的数据时序信息、每个所述数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种；

根据所有所述目标数据生成待处理数据集合，基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，每个所述数据类别组中至少包括一个所述目标数据；

对于每个所述数据类别组，对该数据类别组中所包括的每个所述目标数据执行预设的压缩处理操作，得到该数据类别组对应的压缩数据组；

对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作；其中，所述预设的目标处理操作包括存储操作；所述目标存储空间为所述目标智能设备中的存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

确定所述目标智能设备中每个所述数据存储空间的第二存储信息；

对于每个所述数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有所述数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件；

当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的所述空间存储条件时，将不满足预设的所述空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间；

对于每个所述第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间；所述目标数据信息包括所述第一数据的数据类型信息、所述第一数据的时序信息以及所述第一数据的数据摘要信息；

对于每个所述第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息均满足预设的所述空间存储条件时，确定每个所述数据存储空间的存储属性信息，所述存储属性信息包每个所述数据存储空间的最大数据容量信息、每个所述数据存储空间的数据存储类型信息、每个所述数据存储空间的数据存储时序信息、每个所述数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

根据每个所述数据存储空间的存储属性信息，确定每个所述数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

判断所述存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，所述数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且所述数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

当判断出所述存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个所述数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息，并判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，当判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的所述存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个所述数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的已使用数据存储空间数量信息以及每个所述数据存储空间的空闲数据存储空间数量信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息之前，所述方法还包括：

确定目标智能设备中至少一个待处理的目标数据，并获取每个所述目标数据的数据来源信息，所述数据来源信息包括每个所述目标数据的来源地址信息、每个所述目标数据的来源设备信息、每个所述目标数据的来源用户信息、每个所述目标数据的来源场景信息中的一种或多种；

对于每个所述目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数，并根据所有所述目标数据的数据安全参数生成数据安全参数集合；所述数据安全参数集合包括所有所述目标数据的数据安全参数；

判断所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件；

当判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数均满足预设的所述数据安全条件时，触发执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作；

当判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数不均满足预设的所述数据安全条件时，将不满足预设的所述数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个所述目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据；

对于每个所述第一目标数据，确定该第一目标数据的数据安全参数不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，并根据所述数据安全原因更新待处理的所述目标数据，并触发执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每个所述目标数据的时序分析结果包括该目标数据的采集时刻；

所述基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，包括：

对于所述时序数据结果集合中所包括的每个所述目标数据，根据该目标数据的时序分析结果，确定该目标数据的采集时刻与所述时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长，得到采集时刻间隔时长集合；

判断所述采集时刻间隔时长集合中是否存在目标间隔时长，所述目标间隔时长小于等于预设的间隔时长阈值；

当判断出所述采集时刻间隔时长集合中存在所述目标间隔时长时，对于每个所述目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件，当判断出该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件时，将该目标间隔时长对应的所有所述目标数据确定为一个数据类别组。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，包括：

对于每个所述压缩数据组，确定该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签，提取该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签的语义信息，根据该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的语义信息，确定该压缩数据组的目标语义标签；

对于每个所述压缩数据组，根据该压缩数据组的目标语义标签以及根据所述目标智能设备中所包括的每个存储空间的存储属性标签，确定该压缩数据组的目标语义标签与每个所述存储空间的存储属性标签之间的语义匹配度，得到语义匹配度集合，并从所述语义匹配度集合中确定出最高语义匹配度，并将所述最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，对于每个所述第一数据存储空间，所述根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，包括：

根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，对于该第一数据存储空间中的每个所述目标数据，确定该目标数据与该第一数据存储空间中除该目标数据外的每个其它目标数据之间的时序结果相似度，得到时序结果相似度集合，并根据所述时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，其中，所述第一数据的时序结果相似度小于等于预设的时序相似度阈值；

以及，所述根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间，包括：

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息，确定该第一数据的数据类别参数；

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类别参数，在所述目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出与该第一数据的数据类别参数相匹配的至少一个目标数据存储空间，并根据该第一数据的时序信息，从所有所述目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，并将与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间确定为该第一数据对应的第二数据存储空间。

本发明第二方面公开了一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置，所述装置包括：

分析模块，用于分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息，所述数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息；

确定模块，用于对于每个所述目标数据，确定该目标数据的时序信息；

所述分析模块，还用于分析每个所述目标数据的时序信息得到每个所述目标数据的时序分析结果；

汇总模块，用于汇总所有所述目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合；

所述确定模块，还用于确定所述目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定所述目标智能设备的设备存储信息；所述数据存储情况包括所述目标智能设备中所包括的每个所述数据存储空间的第一存储信息，所述第一存储信息包括每个所述数据存储空间所存储的数据类型、每个所述数据存储空间所存储的数据时序信息、每个所述数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种；

生成模块，用于根据所有所述目标数据生成待处理数据集合；

分类模块，用于基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，每个所述数据类别组中至少包括一个所述目标数据；

所述确定模块，还用于对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间；

处理模块，用于根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作；其中，所述预设的目标处理操作包括存储操作；所述目标存储空间为所述目标智能设备中的存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块，还用于确定所述目标智能设备中每个所述数据存储空间的第二存储信息；

所述装置还包括：

判断模块，用于对于每个所述数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有所述数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件；

所述确定模块，还用于当所述判断模块判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的所述空间存储条件时，将不满足预设的所述空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间；

所述确定模块，还用于对于每个所述第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间；所述目标数据信息包括所述第一数据的数据类型信息、所述第一数据的时序信息以及所述第一数据的数据摘要信息；

移动模块，用于对于每个所述第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块，还用于当所述判断模块判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息均满足预设的所述空间存储条件时，确定每个所述数据存储空间的存储属性信息，所述存储属性信息包每个所述数据存储空间的最大数据容量信息、每个所述数据存储空间的数据存储类型信息、每个所述数据存储空间的数据存储时序信息、每个所述数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

所述确定模块，还用于根据每个所述数据存储空间的存储属性信息，确定每个所述数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

所述判断模块，还用于判断所述存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，所述数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且所述数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

所述确定模块，还用于当所述判断模块判断出所述存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个所述数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息；

所述判断模块，还用于判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件；

所述装置还包括：

合并模块，用于当所述判断模块判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的所述存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个所述数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的已使用数据存储空间数量信息以及每个所述数据存储空间的空闲数据存储空间数量信息。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块，还用于在所述分析模块分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息之前，确定目标智能设备中至少一个待处理的目标数据；

所述装置还包括：

获取模块，用于获取每个所述目标数据的数据来源信息，所述数据来源信息包括每个所述目标数据的来源地址信息、每个所述目标数据的来源设备信息、每个所述目标数据的来源用户信息、每个所述目标数据的来源场景信息中的一种或多种；

所述确定模块，还用于对于每个所述目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数；

所述生成模块，还用于根据所有所述目标数据的数据安全参数生成数据安全参数集合；所述数据安全参数集合包括所有所述目标数据的数据安全参数；

所述判断模块，还用于判断所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件；当判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数均满足预设的所述数据安全条件时，触发所述分析模块执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作；

所述确定模块，还用于当所述判断模块判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数不均满足预设的所述数据安全条件时，将不满足预设的所述数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个所述目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据；

所述确定模块，还用于对于每个所述第一目标数据，确定该第一目标数据的数据安全参数不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，并根据所述数据安全原因更新待处理的所述目标数据，并触发所述分析模块执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每个所述目标数据的时序分析结果包括该目标数据的采集时刻；

所述分类模块基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组的具体方式包括：

对于所述时序数据结果集合中所包括的每个所述目标数据，根据该目标数据的时序分析结果，确定该目标数据的采集时刻与所述时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长，得到采集时刻间隔时长集合；

判断所述采集时刻间隔时长集合中是否存在目标间隔时长，所述目标间隔时长小于等于预设的间隔时长阈值；

当判断出所述采集时刻间隔时长集合中存在所述目标间隔时长时，对于每个所述目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件，当判断出该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件时，将该目标间隔时长对应的所有所述目标数据确定为一个数据类别组。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间的具体方式包括：

对于每个所述压缩数据组，确定该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签，提取该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签的语义信息，根据该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的语义信息，确定该压缩数据组的目标语义标签；

对于每个所述压缩数据组，根据该压缩数据组的目标语义标签以及根据所述目标智能设备中所包括的每个存储空间的存储属性标签，确定该压缩数据组的目标语义标签与每个所述存储空间的存储属性标签之间的语义匹配度，得到语义匹配度集合，并从所述语义匹配度集合中确定出最高语义匹配度，并将所述最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块对于每个所述第一数据存储空间，所述根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据的具体方式包括：

根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，对于该第一数据存储空间中的每个所述目标数据，确定该目标数据与该第一数据存储空间中除该目标数据外的每个其它目标数据之间的时序结果相似度，得到时序结果相似度集合，并根据所述时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，其中，所述第一数据的时序结果相似度小于等于预设的时序相似度阈值；

以及，所述确定模块根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间的具体方式包括：

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息，确定该第一数据的数据类别参数；

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类别参数，在所述目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出与该第一数据的数据类别参数相匹配的至少一个目标数据存储空间，并根据该第一数据的时序信息，从所有所述目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，并将与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间确定为该第一数据对应的第二数据存储空间。

本发明第三方面公开了另一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于时序信息与存储信息的数据处理方法。

本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于时序信息与存储信息的数据处理方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，可见，实施本发明能够有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性，并且有利于释放智能设备的数据存储空间，进而有利于提高用户使用智能设备的体验感和舒适度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置，能够有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性，并且有利于释放智能设备的数据存储空间，进而有利于提高用户使用智能设备的体验感和舒适度。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法可以应用于基于时序信息与存储信息的数据处理装置中，也可以应用于基于时序信息与存储信息的数据处理的云端服务器或本地服务器，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于时序信息与存储信息的数据处理方法可以包括以下操作：

101、分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息。

本发明实施例中，数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息。

本发明实施例中，进一步的，数据信息还包括数据来源信息。其中，数据类型信息包括图片类型、文字类型、音频类型、视频类型等的一种或多种；数据存储信息包括已存储至目标智能设备的存储信息以及未存储至目标智能设备的存储信息；数据数量信息包括数据总数量信息、每个类型的数据数量信息中的一种或多种；数据来源信息包括数据的来源ip地址、数据的来源时刻信息、数据的来源设备信息中的一种或多种。

102、对于每个目标数据，确定该目标数据的时序信息，并分析每个目标数据的时序信息得到每个目标数据的时序分析结果，汇总所有目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合。

本发明实施例中，可选的，目标数据的时序信息包括该目标数据的采集时刻信息、该目标数据的存储时刻信息、该目标数据的移动时刻信息中的一种或多种。

103、确定目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定目标智能设备的设备存储信息。

本发明实施例中，数据存储情况包括目标智能设备中所包括的每个数据存储空间的第一存储信息；第一存储信息包括每个数据存储空间所存储的数据类型、每个数据存储空间所存储的数据时序信息、每个数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种。

104、根据所有目标数据生成待处理数据集合，基于时序数据结果集合以及设备存储信息，对待处理数据集合中所包括的每个目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组。

本发明实施例中，每个数据类别组中至少包括一个目标数据。

本发明实施例中，可选的，根据所有目标数据生成待处理数据集合，包括：汇总所有目标数据，并将所有目标数据确定为待处理数据集合。

105、对于每个数据类别组，对该数据类别组中所包括的每个目标数据执行预设的压缩处理操作，得到该数据类别组对应的压缩数据组。

本发明实施例中，压缩数据组对应的数据大小小于等于该压缩数据组中所包括的所有目标数据的数据大小总和。

106、对于每个压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作。

本发明实施例中，预设的目标处理操作包括存储操作；目标存储空间为目标智能设备中的存储空间。

可见，实施图1所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法能够确定每个待处理的目标数据的时序信息得到时序数据结果集合，并通过确定目标智能设备的数据存储情况确定设备存储信息，并基于时序数据结果集合以及设备存储信息对每个目标数据执行分类操作以得到至少一个数据类别组，并对每个数据类别组进行压缩处理操作得到对应的压缩数据组，并分析每个压缩数据组以得到压缩分析结果，并根据压缩分析结果确定每个压缩数据组的目标存储空间进而对目标数据执行预设的目标处理操作，能够有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性，并且有利于释放智能设备的数据存储空间，进而有利于提高用户使用智能设备的体验感和舒适度。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法的流程示意图。其中，图2所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法可以应用于基于时序信息与存储信息的数据处理装置中，也可以应用于基于时序信息与存储信息的数据处理的云端服务器或本地服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于时序信息与存储信息的数据处理方法可以包括以下操作：

201、分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息。

202、对于每个目标数据，确定该目标数据的时序信息，并分析每个目标数据的时序信息得到每个目标数据的时序分析结果，汇总所有目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合。

203、确定目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定目标智能设备的设备存储信息。

204、根据所有目标数据生成待处理数据集合，基于时序数据结果集合以及设备存储信息，对待处理数据集合中所包括的每个目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组。

205、对于每个数据类别组，对该数据类别组中所包括的每个目标数据执行预设的压缩处理操作，得到该数据类别组对应的压缩数据组。

206、对于每个压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作。

本发明实施例中，针对步骤201-206的详细描述，请参照实施例一中针对步骤101-106的其它描述，本发明实施例不再赘述。

207、确定目标智能设备中每个数据存储空间的第二存储信息，对于每个数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件。

本发明实施例中，可选的，每个数据存储空间的第二存储信息包括该数据存储空间的已存储数据数量信息，以及该数据存储空间中可用于存储数据的空闲存储数量信息。

本发明实施例中，第二存储信息包括该数据存储空间的已存储数据数量信息，判断所有数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件，包括：根据该数据存储空间的已存储数据数量信息，判断该数据存储空间的已存储数据数量是否大于等于预设的数量上限阈值，当判断结果为是时，确定该数据存储空间的第二存储信息满足预设的空间存储条件；当判断结果为否是，确定该数据存储空间的第二存储信息不满足预设的空间存储条件。

208、当判断出所有数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的空间存储条件时，将不满足预设的空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间。

本发明实施例中，可选的，第一数据存储空间的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

209、对于每个第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个第一数据的目标数据信息，确定每个第一数据对应的第二数据存储空间。

本发明实施例中，目标数据信息包括第一数据的数据类型信息、第一数据的时序信息以及第一数据的数据摘要信息。

本发明实施例中，可选的，不同的第一数据对应的第二数据存储空间可以是相同的，也可以是不同的，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，可选的，第一数据的数据摘要信息用于表示第一数据的内容；举例来说，若第一数据为图片类型且第一数据为风景照片时，则该第一数据的数据摘要信息可以为风景图片。

210、对于每个第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间。

本发明实施例中，可选的，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间之前，该方法还包括：对第一数据执行压缩操作以得到第一压缩数据，并将第一压缩数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间。这样能够在将第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间之前先对第一数据进行压缩，能够减少第一数据的内存占用量，有利于提高将第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间的效率，以及有利于节省该第一数据对应的第二数据存储空间的数据存储量。

可见，实施图2所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法能够通过确定目标智能设备中每个数据存储空间的第二存储信息进而确定目标智能设备中的第一数据存储空间，并根据每个目标数据的时序分析结果确定出第一数据，进一步确定每个第一数据对应的第二数据存储空间，并将每个第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间，能够根据目标智能设备的存储信息以及每个目标数据的时序信息对数据进行移动，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高对数据进行处理的智能性和准确性，进而还有利于提高对目标智能设备中所存储的每个数据进行处理的效率。

在一个可选的实施例中，该方法还包括：

当判断出所有数据存储空间的第二存储信息均满足预设的空间存储条件时，确定每个数据存储空间的存储属性信息，存储属性信息包每个数据存储空间的最大数据容量信息、每个数据存储空间的数据存储类型信息、每个数据存储空间的数据存储时序信息、每个数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

根据每个数据存储空间的存储属性信息，确定每个数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

判断存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

当判断出存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息，并判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，当判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个数据存储空间的已使用数据存储空间信息。

在该可选的实施例中，举例来说，当目标智能设备包括A、B、C三个数据存储空间时，确定A和B、A和C以及B和C之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合，存储属性相似度集合包括A和B之间的存储属性相似度、A和C之间的存储属性相似度以及B和C之间的存储属性相似度。

在该可选的实施例中，可选的，当判断出所述存储属性相似度集合中不存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，可以结束本流程。

在该可选的实施例中，可选的，判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，包括：

判断该数据存储空间组合中的数据存储空间的空闲数据存储空间数量之和是否大于等于预设的空闲数量阈值；

当判断出该数据存储空间组合中的数据存储空间的空闲数据存储空间数量之和大于等于预设的空闲数量阈值时，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的所述存储空间组合条件；当判断出该数据存储空间组合中的数据存储空间的空闲数据存储空间数量之和小于预设的空闲数量阈值时，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息不满足预设的所述存储空间组合条件。

可见，实施该可选的实施例能够当所有数据存储空间的第二存储信息均满足预设的空间存储条件时，确定每个数据存储空间的存储属性信息，并确定每个数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度得到存储属性相似度集合，并基于存储属性相似度集合判断是否存在数据存储空间组合，若存在，则判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，若满足，则将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间中所包括的所有数据进行合并，能够将目标智能设备中存储属性相类似以及存储空间较大的数据存储空间进行合并，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在另一个可选的实施例中，分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息之前，该方法还包括：

确定目标智能设备中至少一个待处理的目标数据，并获取每个目标数据的数据来源信息，数据来源信息包括每个目标数据的来源地址信息、每个目标数据的来源设备信息、每个目标数据的来源用户信息、每个目标数据的来源场景信息中的一种或多种；

对于每个目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数，并根据所有目标数据的数据安全参数生成数据安全参数集合；数据安全参数集合包括所有目标数据的数据安全参数；

判断数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件；

当判断出数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数均满足预设的数据安全条件时，触发执行分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息的操作；

当判断出数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数不均满足预设的数据安全条件时，将不满足预设的数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据；

对于每个第一目标数据，确定该第一目标数据的数据安全参数不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，并根据数据安全原因更新待处理的目标数据，并触发执行分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息的操作。

在该可选的实施例中，对于每个目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数，包括：

获取目标智能设备的历史数据传输记录，对于每个目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据来源信息与目标智能设备的历史数据传输记录之间的历史数据匹配程度，并根据历史数据匹配程度确定该目标数据的数据安全参数；其中，数据安全参数包括该目标数据的数据安全程度，若历史数据传输记录中与该目标数据的数据来源信息的匹配度越高，该目标数据的数据安全参数表示该目标数据的数据安全程度越高；若历史数据传输记录中与该目标数据的数据来源信息的匹配度越低，该目标数据的数据安全参数表示该目标数据的数据安全程度越低。

在该可选的实施例中，可选的，判断数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件，包括：

判断数据安全参数集合中所包括的所有数据安全程度是否均大于等于预设的数据安全程度阈值；

当判断出数据安全参数集合中所包括的所有数据安全程度均大于等于预设的数据安全程度阈值时，确定数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数均满足预设的数据安全条件；

当判断出数据安全参数集合中所包括的存在小于预设的数据安全程度阈值的数据安全程度时，确定数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数不均满足预设的数据安全条件。

在该可选的实施例中，根据数据安全原因更新待处理的所述目标数据，包括：

当数据安全原因中包括待处理的目标数据为加密数据时，对待处理的目标数据执行掩盖操作和/或加密操作，以更新目标数据。

可见，实施该可选的实施例能够在分析目标数据之前先确定目标数据并获取目标数据的数据来源信息进而确定每个目标数据的数据安全参数以得到数据安全参数集合，判断数据安全集合中所包括的所有数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件，若满足则执行分析目标智能设备中的至少一个目标数据得到每个目标数据的数据信息的操作，若不均满足，则将不满足数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据，并确定每个第一目标数据不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，根据数据安全原因更新目标数据并触发执行分析目标智能设备中的至少一个目标数据得到每个目标数据的数据信息的操作，能够在保证目标数据的数据安全参数满足预设的数据安全条件时才对目标数据进行分析以得到每个目标数据的数据信息，能够提高目标智能设备对目标数据进行处理的安全性和智能性，能够防止目标智能设备因处理了安全程度较低的数据后使得目标智能设备出现数据损坏或数据缺失等的情况，并且能够保证使用目标智能设备进行数据处理的安全性和可靠性，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，每个目标数据的时序分析结果包括该目标数据的采集时刻；

基于时序数据结果集合以及设备存储信息，对待处理数据集合中所包括的每个目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，包括：

对于时序数据结果集合中所包括的每个目标数据，根据该目标数据的时序分析结果，确定该目标数据的采集时刻与时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长，得到采集时刻间隔时长集合；

判断采集时刻间隔时长集合中是否存在目标间隔时长，目标间隔时长小于等于预设的间隔时长阈值；

当判断出采集时刻间隔时长集合中存在目标间隔时长时，对于每个目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且数据数量满足预设的设备存储条件，当判断出该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且数据数量满足预设的设备存储条件时，将该目标间隔时长对应的所有目标数据确定为一个数据类别组。

在该可选的实施例中，可选的，采集时刻间隔时长集合中包括该目标数据与每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长；举例来说，目标数据为A，剩余目标数据为B和C，则采集时刻间隔时长集合中包括A和B的采集时刻间隔时长以及A和C的采集时刻间隔时长；进一步的，当目标数据为B时，剩余目标数据为A和C，则采集时刻间隔时长集合中包括B和C的采集时刻间隔时长。

在该可选的实施例中，可选的，每个目标间隔时长对应至少两个目标数据；其中，对于每个目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，包括：对于每个目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的每个目标数据的数据类型以及每个目标数据的数据数量。

在该可选的实施例中，可选的，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且数据数量满足预设的设备存储条件，包括：

判断该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据类型是否均相同，以及判断该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据数量之和是否小于等于预设的数据数量阈值；

当判断出该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据类型均相同且判断出该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据数量之和小于等于预设的数据数量阈值时，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件；

当判断出该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据类型不均相同和/或判断出该目标间隔时长对应的所有目标数据的数据数量之和大于预设的数据数量阈值时，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型不均相同且所述数据数量不满足预设的设备存储条件。

可见，实施该可循的实施例能够根据每个目标数据的时序分析结果确定该目标数据的采集时刻与时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长得到采集时刻间隔时长集合，并判断是否存在目标间隔时长，若存在则确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，并判断是否满足对应的条件，若满足，则将该目标间隔时长对应的所有目标数据确定为一个数据类别组，能够基于目标数据的采集时刻以及目标数据的数据类型确定数据类别组，能够提高确定数据类别组的智能性，有利于提高确定数据类别组的准确性和可靠性，后续能够对每个数据类别组执行压缩处理操作，能够提高执行压缩处理操作的效率以提高目标智能设备处理数据的效率和便捷度，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，对于每个压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，包括：

对于每个压缩数据组，确定该压缩数据组中所包括的每个目标数据的数据标签，提取该压缩数据组中所包括的每个目标数据的数据标签的语义信息，根据该压缩数据组中所包括的每个目标数据的语义信息，确定该压缩数据组的目标语义标签；

对于每个压缩数据组，根据该压缩数据组的目标语义标签以及根据目标智能设备中所包括的每个存储空间的存储属性标签，确定该压缩数据组的目标语义标签与每个存储空间的存储属性标签之间的语义匹配度，得到语义匹配度集合，并从语义匹配度集合中确定出最高语义匹配度，并将最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间。

在该可选的实施例中，可选的，每个压缩数据组的目标语义标签包括该压缩数据组的概括语义信息，并且每个压缩数据组的目标语义标签能够用于表示该压缩数据组的摘要信息。举例来说，当一个压缩数据组中所包括的目标数据均为文字数据且文字数据为一个班级里全部学生的名字时，该压缩数据组的目标语义标签为学生名字。

在该可选的实施例中，可选的，每个存储空间的存储属性标签用于表示该存储空间用于存储何种数据。举例来说，当一个存储空间的存储属性标签为风景图片时，则该存储空间用于存储风景图片数据；当一个存储空间的存储属性标签为人物视频时，则该存储空间用于存储人物视频数据。

可见，实施该可选的实施例能够根据每个压缩数据组中所包括的每个数据的数据标签确定语义信息进而确定该压缩数据组的目标语义标签，并根据每个压缩数据组的目标语义标签以及目标智能设备中每个存储空间的存储属性标签，确定语义匹配度，并将最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间，能够基于压缩数据组的语义信息和每个存储空间的存储属性信息确定目标存储空间，能够提高确定目标存储空间的准确性和可靠性，并且能够基于语义匹配度确定目标存储空间，能够提高确定目标存储空间的智能性，以及能够投提高目标存储空间与目标数据之间的匹配度，有利于提高后续根据目标存储空间对目标数据执行对应的操作的准确性和可靠性，避免目标数据的多次移动，还能够提高对目标数据执行对应的操作的效率和便捷性，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，对于每个第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，包括：

根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，对于该第一数据存储空间中的每个目标数据，确定该目标数据与该第一数据存储空间中除该目标数据外的每个其它目标数据之间的时序结果相似度，得到时序结果相似度集合，并根据时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，其中，第一数据的时序结果相似度小于等于预设的时序相似度阈值；

以及，根据每个第一数据的目标数据信息，确定每个第一数据对应的第二数据存储空间，包括：

对于每个第一数据，根据该第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息，确定该第一数据的数据类别参数；

对于每个第一数据，根据该第一数据的数据类别参数，在目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出与该第一数据的数据类别参数相匹配的至少一个目标数据存储空间，并根据该第一数据的时序信息，从所有目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，并将与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间确定为该第一数据对应的第二数据存储空间。

在该可选的实施例中，可选的，根据时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，包括：

对时序结果相似度集合中所包括的所有时序结果相似度执行由低到高的排序操作，得到相似度序列表，并从相似度序列表中按顺序选取目标数量个的目标相似度，并将每个目标相似度对应的目标数据确定为第一数据。可选的，目标数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

在该可选的实施例中，需要说明的是，目标数据存储空间所能够存储数据的数据类别与第一数据的数据类别参数相匹配；第二数据存储空间所能够存储的数据的时序信息与第一数据的时序信息相匹配。

在该可选的实施例中，可选的，第一数据的数据类别参数包括第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息；进一步的，第一数据的数据摘要信息包括第一数据的数据内容、数据数量中的一种或多种；第一数据的数据类别参数包括第一数据的数据类型。

在该可选的实施例中，可选的，从所有目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，包括：确定每个目标数据存储空间的空间时序信息，并确定每个目标数据存储空间的空间时序信息与该第一数据的时序信息之间的时序信息相似度，将最高时序信息相似度对应的目标数据存储空间确定为第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间。

可见，实施该可选的实施例能够根据每个目标数据的时序分析结果，确定每个目标数据与每个其它目标数据之间的时序结果相似度得到时序结果相似度集合，并根据时序结果相似度集合确定出第一数据，能够提高确定第一数据的智能性，以及能够提高确定第一数据的准确性和可靠性，进而有利于提高将第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间的准确性和可靠性；以及根据每个第一数据的数据类型信息以及数据摘要信息确定第一数据的数据类别参数，在目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出目标数据存储空间，并根据第一数据的时序信息从所有目标数据存储空间中确定出该第一数据对应的第二数据存储空间，能够提高确定第二数据存储空间的准确性和智能性，能够根据目标智能设备的存储信息以及每个目标数据的时序信息对数据进行移动，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，进而还有利于提高对目标智能设备中所存储的每个数据进行处理的效率。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的3一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置的结构示意图。如图3所示，该基于时序信息与存储信息的数据处理装置可以包括：

分析模块301，用于分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息，数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息；

确定模块302，用于对于每个目标数据，确定该目标数据的时序信息；

分析模块301，用于分析每个目标数据的时序信息得到每个目标数据的时序分析结果；

汇总模块303，用于汇总所有目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合；

确定模块302，还用于确定目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定目标智能设备的设备存储信息；数据存储情况包括目标智能设备中所包括的每个数据存储空间的第一存储信息，第一存储信息包括每个数据存储空间所存储的数据类型、每个数据存储空间所存储的数据时序信息、每个数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种；

生成模块304，用于根据所有目标数据生成待处理数据集合；

分类模块305，用于基于时序数据结果集合以及设备存储信息，对待处理数据集合中所包括的每个目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，每个数据类别组中至少包括一个目标数据；

确定模块302，还用于对于每个压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间；

处理模块306，用于根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作；其中，预设的目标处理操作包括存储操作；目标存储空间为目标智能设备中的存储空间。

可见，实施图3所描述的装置能够确定每个待处理的目标数据的时序信息得到时序数据结果集合，并通过确定目标智能设备的数据存储情况确定设备存储信息，并基于时序数据结果集合以及设备存储信息对每个目标数据执行分类操作以得到至少一个数据类别组，并对每个数据类别组进行压缩处理操作得到对应的压缩数据组，并分析每个压缩数据组以得到压缩分析结果，并根据压缩分析结果确定每个压缩数据组的目标存储空间进而对目标数据执行预设的目标处理操作，能够有利于提高智能设备进行数据处理的效率和智能性，有利于提高智能设备进行数据处理的有效性和准确性，并且有利于释放智能设备的数据存储空间，进而有利于提高用户使用智能设备的体验感和舒适度。

在一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302，还用于确定目标智能设备中每个数据存储空间的第二存储信息；

该装置还包括：

判断模块307，用于对于每个数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件；

确定模块302，还用于当判断模块307判断出所有数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的空间存储条件时，将不满足预设的空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间；

确定模块302，还用于对于每个第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个第一数据的目标数据信息，确定每个第一数据对应的第二数据存储空间；目标数据信息包括第一数据的数据类型信息、第一数据的时序信息以及第一数据的数据摘要信息；

移动模块308，用于对于每个第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间。

可见，实施图4所描述的装置能够通过确定目标智能设备中每个数据存储空间的第二存储信息进而确定目标智能设备中的第一数据存储空间，并根据每个目标数据的时序分析结果确定出第一数据，进一步确定每个第一数据对应的第二数据存储空间，并将每个第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间，能够根据目标智能设备的存储信息以及每个目标数据的时序信息对数据进行移动，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高对数据进行处理的智能性和准确性，进而还有利于提高对目标智能设备中所存储的每个数据进行处理的效率。

在另一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302，还用于当判断模块307判断出所有数据存储空间的第二存储信息均满足预设的空间存储条件时，确定每个数据存储空间的存储属性信息，存储属性信息包每个数据存储空间的最大数据容量信息、每个数据存储空间的数据存储类型信息、每个数据存储空间的数据存储时序信息、每个数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

确定模块302，还用于根据每个数据存储空间的存储属性信息，确定每个数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

判断模块307，还用于判断存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

确定模块302，还用于当判断模块307判断出存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息；

判断模块307，还用于判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件；

该装置还包括：

合并模块309，用于当判断模块307判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个数据存储空间的已使用数据存储空间数量信息以及每个数据存储空间的空闲数据存储空间数量信息。

可见，实施图4所描述的装置能够当所有数据存储空间的第二存储信息均满足预设的空间存储条件时，确定每个数据存储空间的存储属性信息，并确定每个数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度得到存储属性相似度集合，并基于存储属性相似度集合判断是否存在数据存储空间组合，若存在，则判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，若满足，则将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有数据存储空间中所包括的所有数据进行合并，能够将目标智能设备中存储属性相类似以及存储空间较大的数据存储空间进行合并，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302，还用于在分析模块301分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息之前，确定目标智能设备中至少一个待处理的目标数据；

该装置还包括：

获取模块310，用于获取每个目标数据的数据来源信息，数据来源信息包括每个目标数据的来源地址信息、每个目标数据的来源设备信息、每个目标数据的来源用户信息、每个目标数据的来源场景信息中的一种或多种；

确定模块302，还用于对于每个目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数；

生成模块304，还用于根据所有目标数据的数据安全参数生成数据安全参数集合；数据安全参数集合包括所有目标数据的数据安全参数；

判断模块307，还用于判断数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件；当判断出数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数均满足预设的数据安全条件时，触发分析模块301执行分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息的操作；

确定模块302，还用于当判断模块307判断出数据安全参数集合中所包括的所有数据安全参数不均满足预设的数据安全条件时，将不满足预设的数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据；

确定模块302，还用于对于每个第一目标数据，确定该第一目标数据的数据安全参数不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，并根据数据安全原因更新待处理的目标数据，并触发分析模块301执行分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个目标数据的数据信息的操作。

可见，实施图4所描述的装置能够在分析目标数据之前先确定目标数据并获取目标数据的数据来源信息进而确定每个目标数据的数据安全参数以得到数据安全参数集合，判断数据安全集合中所包括的所有数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件，若满足则执行分析目标智能设备中的至少一个目标数据得到每个目标数据的数据信息的操作，若不均满足，则将不满足数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据，并确定每个第一目标数据不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，根据数据安全原因更新目标数据并触发执行分析目标智能设备中的至少一个目标数据得到每个目标数据的数据信息的操作，能够在保证目标数据的数据安全参数满足预设的数据安全条件时才对目标数据进行分析以得到每个目标数据的数据信息，能够提高目标智能设备对目标数据进行处理的安全性和智能性，能够防止目标智能设备因处理了安全程度较低的数据后使得目标智能设备出现数据损坏或数据缺失等的情况，并且能够保证使用目标智能设备进行数据处理的安全性和可靠性，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，每个目标数据的时序分析结果包括该目标数据的采集时刻；

分类模块305基于时序数据结果集合以及设备存储信息，对待处理数据集合中所包括的每个目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组的具体方式包括：

对于时序数据结果集合中所包括的每个目标数据，根据该目标数据的时序分析结果，确定该目标数据的采集时刻与时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长，得到采集时刻间隔时长集合；

判断采集时刻间隔时长集合中是否存在目标间隔时长，目标间隔时长小于等于预设的间隔时长阈值；

当判断出采集时刻间隔时长集合中存在目标间隔时长时，对于每个目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且数据数量满足预设的设备存储条件，当判断出该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且数据数量满足预设的设备存储条件时，将该目标间隔时长对应的所有目标数据确定为一个数据类别组。

可见，实施图4所描述的装置能够根据每个目标数据的时序分析结果确定该目标数据的采集时刻与时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长得到采集时刻间隔时长集合，并判断是否存在目标间隔时长，若存在则确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，并判断是否满足对应的条件，若满足，则将该目标间隔时长对应的所有目标数据确定为一个数据类别组，能够基于目标数据的采集时刻以及目标数据的数据类型确定数据类别组，能够提高确定数据类别组的智能性，有利于提高确定数据类别组的准确性和可靠性，后续能够对每个数据类别组执行压缩处理操作，能够提高执行压缩处理操作的效率以提高目标智能设备处理数据的效率和便捷度，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302对于每个压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间的具体方式包括：

对于每个压缩数据组，确定该压缩数据组中所包括的每个目标数据的数据标签，提取该压缩数据组中所包括的每个目标数据的数据标签的语义信息，根据该压缩数据组中所包括的每个目标数据的语义信息，确定该压缩数据组的目标语义标签；

对于每个压缩数据组，根据该压缩数据组的目标语义标签以及根据目标智能设备中所包括的每个存储空间的存储属性标签，确定该压缩数据组的目标语义标签与每个存储空间的存储属性标签之间的语义匹配度，得到语义匹配度集合，并从语义匹配度集合中确定出最高语义匹配度，并将最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间。

可见，实施图4所描述的装置能够根据每个压缩数据组中所包括的每个数据的数据标签确定语义信息进而确定该压缩数据组的目标语义标签，并根据每个压缩数据组的目标语义标签以及目标智能设备中每个存储空间的存储属性标签，确定语义匹配度，并将最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间，能够基于压缩数据组的语义信息和每个存储空间的存储属性信息确定目标存储空间，能够提高确定目标存储空间的准确性和可靠性，并且能够基于语义匹配度确定目标存储空间，能够提高确定目标存储空间的智能性，以及能够投提高目标存储空间与目标数据之间的匹配度，有利于提高后续根据目标存储空间对目标数据执行对应的操作的准确性和可靠性，避免目标数据的多次移动，还能够提高对目标数据执行对应的操作的效率和便捷性，有利于提高目标智能设备或者目标智能设备对应的用户对数据进行处理的效率和便捷性，进而有利于提高用户使用目标智能设备进行数据处理的体验感和舒适度。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302对于每个第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据的具体方式包括：

根据该第一数据存储空间中所包括的每个目标数据的时序分析结果，对于该第一数据存储空间中的每个目标数据，确定该目标数据与该第一数据存储空间中除该目标数据外的每个其它目标数据之间的时序结果相似度，得到时序结果相似度集合，并根据时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，其中，第一数据的时序结果相似度小于等于预设的时序相似度阈值；

以及，确定模块302根据每个第一数据的目标数据信息，确定每个第一数据对应的第二数据存储空间的具体方式包括：

对于每个第一数据，根据该第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息，确定该第一数据的数据类别参数；

对于每个第一数据，根据该第一数据的数据类别参数，在目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出与该第一数据的数据类别参数相匹配的至少一个目标数据存储空间，并根据该第一数据的时序信息，从所有目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，并将与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间确定为该第一数据对应的第二数据存储空间。

可见，实施图4所描述的装置能够根据每个目标数据的时序分析结果，确定每个目标数据与每个其它目标数据之间的时序结果相似度得到时序结果相似度集合，并根据时序结果相似度集合确定出第一数据，能够提高确定第一数据的智能性，以及能够提高确定第一数据的准确性和可靠性，进而有利于提高将第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间的准确性和可靠性；以及根据每个第一数据的数据类型信息以及数据摘要信息确定第一数据的数据类别参数，在目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出目标数据存储空间，并根据第一数据的时序信息从所有目标数据存储空间中确定出该第一数据对应的第二数据存储空间，能够提高确定第二数据存储空间的准确性和智能性，能够根据目标智能设备的存储信息以及每个目标数据的时序信息对数据进行移动，能够实现合理利用目标智能设备的每个数据存储空间，并且能够节省目标智能设备的每个数据存储空间的数据存储量，有利于提高目标智能设备的每个数据存储空间的存储空间利用率，进而还有利于提高对目标智能设备中所存储的每个数据进行处理的效率。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置的结构示意图。如图5所示，该基于时序信息与存储信息的数据处理装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器401；

与存储器401耦合的处理器402；

处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法中的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机可存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法中的步骤。

实施例六

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法中的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于时序信息与存储信息的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息，所述数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息；

对于每个所述目标数据，确定该目标数据的时序信息，并分析每个所述目标数据的时序信息得到每个所述目标数据的时序分析结果，汇总所有所述目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合；

确定所述目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定所述目标智能设备的设备存储信息；所述数据存储情况包括所述目标智能设备中所包括的每个所述数据存储空间的第一存储信息；所述第一存储信息包括每个所述数据存储空间所存储的数据类型、每个所述数据存储空间所存储的数据时序信息、每个所述数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种；

确定所述目标智能设备中每个所述数据存储空间的第二存储信息；对于每个所述数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有所述数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件；

当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的所述空间存储条件时，将不满足预设的所述空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间；

对于每个所述第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间；所述目标数据信息包括所述第一数据的数据类型信息、所述第一数据的时序信息以及所述第一数据的数据摘要信息；

对于每个所述第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间；

当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息均满足预设的所述空间存储条件时，确定每个所述数据存储空间的存储属性信息，所述存储属性信息包括每个所述数据存储空间的最大数据容量信息、每个所述数据存储空间的数据存储类型信息、每个所述数据存储空间的数据存储时序信息、每个所述数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

根据每个所述数据存储空间的存储属性信息，确定每个所述数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

判断所述存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，所述数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且所述数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

当判断出所述存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个所述数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息，并判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，当判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的所述存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个所述数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的已使用数据存储空间数量信息以及每个所述数据存储空间的空闲数据存储空间数量信息；

根据所有所述目标数据生成待处理数据集合，基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，每个所述数据类别组中至少包括一个所述目标数据；

对于每个所述数据类别组，对该数据类别组中所包括的每个所述目标数据执行预设的压缩处理操作，得到该数据类别组对应的压缩数据组；

对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作；其中，所述预设的目标处理操作包括存储操作；所述目标存储空间为所述目标智能设备中的存储空间。

2.根据权利要求1所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法，其特征在于，所述分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息之前，所述方法还包括：

确定目标智能设备中至少一个待处理的目标数据，并获取每个所述目标数据的数据来源信息，所述数据来源信息包括每个所述目标数据的来源地址信息、每个所述目标数据的来源设备信息、每个所述目标数据的来源用户信息、每个所述目标数据的来源场景信息中的一种或多种；

对于每个所述目标数据，根据该目标数据的数据来源信息，确定该目标数据的数据安全参数，并根据所有所述目标数据的数据安全参数生成数据安全参数集合；所述数据安全参数集合包括所有所述目标数据的数据安全参数；

判断所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数是否均满足预设的数据安全条件；

当判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数均满足预设的所述数据安全条件时，触发执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作；

当判断出所述数据安全参数集合中所包括的所有所述数据安全参数不均满足预设的所述数据安全条件时，将不满足预设的所述数据安全条件的数据安全参数确定为目标数据安全参数，并将每个所述目标数据安全参数对应的目标数据确定为第一目标数据；

对于每个所述第一目标数据，确定该第一目标数据的数据安全参数不满足预设的数据安全条件的数据安全原因，并根据所述数据安全原因更新待处理的所述目标数据，并触发执行所述的分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息的操作。

3.根据权利要求2所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法，其特征在于，每个所述目标数据的时序分析结果包括该目标数据的采集时刻；

所述基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，包括：

对于所述时序数据结果集合中所包括的每个所述目标数据，根据该目标数据的时序分析结果，确定该目标数据的采集时刻与所述时序数据结果集合中除该目标数据以外的每个剩余目标数据之间的采集时刻间隔时长，得到采集时刻间隔时长集合；

判断所述采集时刻间隔时长集合中是否存在目标间隔时长，所述目标间隔时长小于等于预设的间隔时长阈值；

当判断出所述采集时刻间隔时长集合中存在所述目标间隔时长时，对于每个所述目标间隔时长，确定该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型以及数据数量，判断该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型是否相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件，当判断出该目标间隔时长对应的目标数据的数据类型相同且所述数据数量满足预设的设备存储条件时，将该目标间隔时长对应的所有所述目标数据确定为一个数据类别组。

4.根据权利要求3所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法，其特征在于，所述对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果确定该压缩数据组的目标存储空间，包括：

对于每个所述压缩数据组，确定该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签，提取该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的数据标签的语义信息，根据该压缩数据组中所包括的每个所述目标数据的语义信息，确定该压缩数据组的目标语义标签；

对于每个所述压缩数据组，根据该压缩数据组的目标语义标签以及根据所述目标智能设备中所包括的每个存储空间的存储属性标签，确定该压缩数据组的目标语义标签与每个所述存储空间的存储属性标签之间的语义匹配度，得到语义匹配度集合，并从所述语义匹配度集合中确定出最高语义匹配度，并将所述最高语义匹配度对应的存储空间确定为该压缩数据组的目标存储空间。

5.根据权利要求4所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法，其特征在于，对于每个所述第一数据存储空间，所述根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，包括：

根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，对于该第一数据存储空间中的每个所述目标数据，确定该目标数据与该第一数据存储空间中除该目标数据外的每个其它目标数据之间的时序结果相似度，得到时序结果相似度集合，并根据所述时序结果相似度集合确定出至少一个第一数据，其中，所述第一数据的时序结果相似度小于等于预设的时序相似度阈值；

以及，所述根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间，包括：

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类型信息以及该第一数据的数据摘要信息，确定该第一数据的数据类别参数；

对于每个所述第一数据，根据该第一数据的数据类别参数，在所述目标智能设备的所有空闲数据存储空间中确定出与该第一数据的数据类别参数相匹配的至少一个目标数据存储空间，并根据该第一数据的时序信息，从所有所述目标数据存储空间中确定出与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间，并将与该第一数据的时序信息相匹配的数据存储空间确定为该第一数据对应的第二数据存储空间。

6.一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

分析模块，用于分析目标智能设备中的至少一个待处理的目标数据，得到每个所述目标数据的数据信息，所述数据信息包括数据类型信息、数据存储信息以及数据数量信息；

确定模块，用于对于每个所述目标数据，确定该目标数据的时序信息；

所述分析模块，还用于分析每个所述目标数据的时序信息得到每个所述目标数据的时序分析结果；

汇总模块，用于汇总所有所述目标数据的时序分析结果得到时序数据结果集合；

所述确定模块，还用于确定所述目标智能设备中的数据存储情况，并根据所有数据存储空间的第一存储信息确定所述目标智能设备的设备存储信息；所述数据存储情况包括所述目标智能设备中所包括的每个所述数据存储空间的第一存储信息，所述第一存储信息包括每个所述数据存储空间所存储的数据类型、每个所述数据存储空间所存储的数据时序信息、每个所述数据存储空间所存储的数据数量信息中的一种或多种；

所述确定模块，还用于确定所述目标智能设备中每个所述数据存储空间的第二存储信息；对于每个所述数据存储空间，根据该数据存储空间的第二存储信息，判断所有所述数据存储空间的第二存储信息是否均满足预设的空间存储条件；

判断模块，用于当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息不均满足预设的所述空间存储条件时，将不满足预设的所述空间存储条件的数据存储空间确定为第一数据存储空间；

所述分析模块，还用于对于每个所述第一数据存储空间，根据该第一数据存储空间中所包括的每个所述目标数据的时序分析结果，确定出至少一个第一数据，并根据每个所述第一数据的目标数据信息，确定每个所述第一数据对应的第二数据存储空间；所述目标数据信息包括所述第一数据的数据类型信息、所述第一数据的时序信息以及所述第一数据的数据摘要信息；

数据移动模块，还用于对于每个所述第一数据，根据该第一数据对应的第二数据存储空间，对该第一数据执行预设的数据移动操作，以使该第一数据移动至该第一数据对应的第二数据存储空间；

所述判断模块，还用于当判断出所有所述数据存储空间的第二存储信息均满足预设的所述空间存储条件时，确定每个所述数据存储空间的存储属性信息，所述存储属性信息包括每个所述数据存储空间的最大数据容量信息、每个所述数据存储空间的数据存储类型信息、每个所述数据存储空间的数据存储时序信息、每个所述数据存储空间所包含的数据数量信息中的一种或多种；

所述分析模块，还用于根据每个所述数据存储空间的存储属性信息，确定每个所述数据存储空间与除该数据存储空间外的每个剩余数据存储空间之间的存储属性相似度，得到存储属性相似度集合；

所述判断模块，还用于判断所述存储属性相似度集合中是否存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合，所述数据存储空间组合包括至少两个数据存储空间，且所述数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间之间的存储属性相似度均大于等于预设的存储属性相似度阈值；

所述判断模块，还用于当判断出所述存储属性相似度集合中存在存储属性相似度大于等于预设的存储属性相似度阈值的数据存储空间组合时，对于每个所述数据存储空间组合，根据该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的第二存储信息，确定该数据存储空间组合的存储空间组合信息，并判断该数据存储空间组合的存储空间组合信息是否满足预设的存储空间组合条件，当判断出该数据存储空间组合的存储空间组合信息满足预设的所述存储空间组合条件时，将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间执行合并操作，以将该数据存储空间组合中所包括的所有所述数据存储空间中所包括的所有数据进行合并；其中，每个所述数据存储空间组合的存储空间组合信息包括该数据存储空间组合中所包括的每个所述数据存储空间的已使用数据存储空间数量信息以及每个所述数据存储空间的空闲数据存储空间数量信息；

生成模块，用于根据所有所述目标数据生成待处理数据集合；

分类模块，用于基于所述时序数据结果集合以及所述设备存储信息，对所述待处理数据集合中所包括的每个所述目标数据执行分类操作，得到至少一个数据类别组，每个所述数据类别组中至少包括一个所述目标数据；

所述确定模块，还用于对于每个所述数据类别组，对该数据类别组中所包括的每个所述目标数据执行预设的压缩处理操作，得到该数据类别组对应的压缩数据组；对于每个所述压缩数据组，对该压缩数据组执行分析操作得到该压缩数据组的压缩分析结果，并基于该压缩数据组的压缩分析结果；

处理模块，用于根据该压缩数据组的目标存储空间，对该压缩数据组执行预设的目标处理操作；其中，所述预设的目标处理操作包括存储操作；所述目标存储空间为所述目标智能设备中的存储空间。

7.一种基于时序信息与存储信息的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法。

8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-5任一项所述的基于时序信息与存储信息的数据处理方法。