CN107645707A - 一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统，其中方法包括记录用户对智能设备的使用习惯信息,根据用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；根据样本数据库设定智能终端的定位文件的更新频率；根据更新频率对智能终端的定位文件进行更新。系统包括样本数据库建立模块，更新频率设定模块，定位文件更新模块。通过本发明能够实现在保证快速辅助GPS定位的同时，优化了定位文件的更新，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
Description
技术领域
本发明涉及数据通信领域，尤指一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统。
背景技术
在手表、手环等智能终端快速发展的趋势下，越来越多的智能终端加入了GPS定位功能以提供更加智能、丰富的应用场景。EPO英文全称为Extended Prediction Orbit，它是一种辅助GPS定位的定位文件，用于大幅提高GPS首次定位速度，从而显著地提升用户体验。
EPO是存在最长可达7天有效期的辅助GPS定位的定位文件，并且时间越长，辅助定位精度越低。不同的用户对于EPO的需求是不同的。例如对于不常使用GPS定位功能的用户来说，EPO显得没有必要。但对于经常使用GPS定位功能的用户来说，频繁更新EPO也是不合适的。这是因为EPO需要联网下载，这对于智能终端的功耗或者流量消耗都有较大影响。
现今更新EPO一般通过两种方式。一种方式是网络向终端发送寻呼消息，通过携带是否需要更新定位辅助数据的消息来判断是否对终端的EPO进行更新。这种方式需要终端具备联网功能，同时如何判断是否需要更新也无从参考。另一种方式是在使用GPS定位功能的时候进行判断是否需要更新EPO，这种方法一方面需要在使用GPS定位功能的时候进行联网，另一方面也会影响定位速度(考虑到更新和传输EPO的时间)。
针对上述情况，就需要设计一种更智能的基于智能终端的定位文件的更新方法及系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统，实现在保证快速辅助GPS定位的同时，优化了定位文件的更新，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
本发明提供的技术方案如下：
一种基于智能终端的定位文件的更新方法，包括：步骤S100：记录用户对智能设备的使用习惯信息,根据所述用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；步骤S200：根据所述样本数据库，设定所述智能终端的定位文件的更新频率；步骤S300：根据所述更新频率对所述智能终端的所述定位文件进行更新。
在本发明中，针对不同的用户及其使用习惯的不同，使用户以一个合适的频率、在恰当的时间更新定位文件，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
可选的，所述步骤S200包括：步骤S210：判断所述样本数据库是否建立完成，当未建立完成时，执行步骤S220；当建立完成时，执行步骤S230；步骤S220：设定所述智能终端的定位文件的第一更新频率；步骤S230：设定所述智能终端的定位文件的第二更新频率。
在本发明中，可以预先设定更新频率及时间，根据用户使用习惯确定定位文件的更新频率及时间，使其贴近用户使用习惯，优化体验。
可选的，所述步骤S230之后还包括：步骤S240：根据所述样本数据库的更新周期和所述智能设备的使用习惯信息的采集子周期对所述样本数据库进行更新，并根据更新后的所述样本数据库对所述第二更新频率进行更新。
在本发明中，根据用户使用习惯的改变实时改进定位文件的更新频率及时间，如此可以不断完善并更贴近用户习惯，进一步优化体验。
可选的，根据所述步骤S100记录的所述使用习惯信息中的运动信息建立样本数据库包括：步骤S110：统计采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数；步骤S120：根据所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数，统计所述采集周期内所述用户的总的运动次数；步骤S130：根据所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数，以及所述采集周期内所述用户的总的运动次数，建立所述样本数据库。
在本发明中，实时记录、统计用户使用习惯，为确定适合的定位文件的更新频率提供详细合理的依据。
可选的，所述步骤S230包括：步骤S231：根据所述样本数据库统计运动概率信息；步骤S232：比对所述运动概率信息与预设阈值；步骤S233：根据比对结果设定所述第二更新频率。
在本发明中，根据概率的区间对用户运动的可能性进行划分，从而确定定位文件的更新频率及时间。使用这种方式，可以保证在用户运动概率较高的时间点，定位文件的文件较新，能够提供更加准确的辅助定位功能。
可选的，所述步骤S231中所述运动概率信息的数学模型包括：
其中，P(h丨D)为所述运动概率信息，P(D丨h)为所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数与所述采集周期内所述用户的总的运动次数的比值，P(h)为基于大数据统计的h事件发生的概率，P(D)为所述同一采集时间段与所述采集子周期的比值。
在本发明中，计算运动概率信息的数学模型是经过筛选和验证后比较符合要求的一种计算模型，计算得到的数据能真实反映实际情况。
一种基于智能终端的定位文件的更新系统，其应用前述的基于智能终端的定位文件的更新方法，包括：样本数据库建立模块，用于记录所述用户对智能设备的使用习惯信息,根据所述用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；更新频率设定模块，用于根据所述样本数据库建立模块建立的所述样本数据库设定所述智能终端的定位文件的更新频率；定位文件更新模块，用于根据所述更新频率设定模块设定的所述更新频率更新所述定位文件。
在本发明中，针对不同的用户及其使用习惯的不同，使用户以一个合适的频率、在恰当的时间更新定位文件，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
可选的，所述更新频率设定模块包括：判断子模块，用于判断所述样本数据库建立模块建立的所述样本数据库是否建立完成；第一更新频率设定子模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库未建立完成时，设定所述智能终端的定位文件的第一更新频率；第二更新频率设定子模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库建立完成时，设定所述智能终端的定位文件的第二更新频率。
在本发明中，可以预先设定更新频率及时间，根据用户使用习惯确定定位文件的更新频率及时间，使其贴近用户使用习惯，优化体验。
可选的，所述系统还包括：样本数据库更新模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库建立完成时，根据所述样本数据库的更新周期和所述智能设备的使用习惯信息的采集子周期对所述样本数据库进行更新；更新频率更新模块，用于根据所述样本数据库更新模块更新后的所述样本数据库，更新所述第二更新频率。
在本发明中，根据用户使用习惯的改变实时改进定位文件的更新频率及时间，如此可以不断完善并更贴近用户习惯，进一步优化体验。
可选的，所述样本数据库建立模块包括：第一运动次数统计子模块，用于统计采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数；第二运动次数统计子模块，用于根据所述第一运动次数统计子模块统计的所述运动次数，统计所述采集周期内所述用户的总的运动次数；根据所述第一运动次数统计子模块统计的所述运动次数和第二运动次数统计子模块统计的所述总的运动次数，建立所述样本数据库。
在本发明中，实时记录、统计用户使用习惯，为确定适合的定位文件的更新频率提供详细合理的依据。
通过本发明提供的一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统，能够带来以下至少一种有益效果：
1、在本发明中，针对不同的用户及其使用习惯的不同，使用户以一个合适的频率、在恰当的时间更新定位文件，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
2、在本发明中，根据用户使用习惯的改变实时改进定位文件的更新频率及时间，如此可以不断完善并更贴近用户习惯，优化体验。
3、在本发明中，根据概率的区间对用户运动的可能性进行划分，从而确定定位文件的更新频率及时间。使用这种方式，可以保证在用户运动概率较高的时间点，定位文件的文件较新，能够提供更加准确的辅助定位功能。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种基于智能终端的定位文件的更新方法及系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明的基于智能终端的定位文件的更新方法的一个实施例的流程图；
图2是本发明的基于智能终端的定位文件的更新方法的另一实施例的流程图；
图3是本发明的基于智能终端的定位文件的更新方法的另一实施例的流程图；
图4是本发明的基于智能终端的定位文件的更新方法的另一实施例的流程图；
图5是本发明的基于智能终端的定位文件的更新方法的另一实施例的流程图；
图6是本发明的基于智能终端的定位文件的更新系统的一个实施例的结构示意图；
图7是本发明的基于智能终端的定位文件的更新系统的另一实施例的结构示意图；
图8是本发明的基于智能终端的定位文件的更新系统的另一实施例的结构示意图；
图9是本发明的基于智能终端的定位文件的更新系统的另一实施例的结构示意图。
附图标号说明：
100-样本数据库建立模块；200-更新频率设定模块；300-定位文件更新模块；400-样本数据库更新模块；500-更新频率更新模块；
110-第一运动次数统计子模块；120-第二运动次数统计子模块；
210-判断子模块；220-第一更新频率设定子模块；230-第二更新频率设定子模块。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。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，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
本发明提供了一种基于智能终端的定位文件的更新方法的一个实施例，参见图1，在本实施例中包括：步骤S100：记录用户对智能设备的使用习惯信息,根据用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；步骤S200：根据样本数据库，设定智能终端的定位文件的更新频率；步骤S300：根据更新频率对智能终端的定位文件进行更新。
具体的，在本实施例中，步骤S100中用户使用习惯信息包括运动达人的运动定位信息、商旅人士的出行定位信息、运动员的训练定位信息、老人和小孩的监护定位信息等，样本数据库包括用户使用习惯信息的数据，可以预先确定它的采集子周期(例如一周为一个子周期)和子周期数(例如8个)，如此可以确定它的采集周期(例如8周)。步骤S200中的定位文件即为EPO(extended prediction orbit)，用于辅助GPS定位，其最长有效期为7天，并且时间越长，定位精度越低，因此根据样本数据库中采集的信息数据为它设定一个合适的更新频率。步骤S300中根据设定的更新频率对定位文件进行更新。
样本数据库的建立可以参照表1，假设采用8周的采集周期来建立样本数据库，用户每次运动，就会记录这次运动的时间(第几周的周几)，每天可以有多次运动记录，也可以为0。
表1
| 运动次数 | 周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 | 周六 | 周日 |
| 第1周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 |
| 第2周 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 第3周 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 第4周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 第5周 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 |
| 第6周 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 第7周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 第8周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 |
在本发明中，针对不同的用户及其使用习惯的不同，使用户以一个合适的频率、在恰当的时间更新定位文件，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图2，步骤S200包括：步骤S210：判断样本数据库是否建立完成，当未建立完成时，执行步骤S220；当建立完成时，执行步骤S230；步骤S220：设定智能终端的定位文件的第一更新频率；步骤S230：设定智能终端的定位文件的第二更新频率。
具体的，在本实施例中，步骤S210判断样本数据库是否建立完成。当未建立完成时，执行步骤S220设定智能终端的定位文件的第一更新频率，这里的第一更新频率包括固定的频率和时间，例如每两天或三天更新一次，或者每周固定周一或者周三更新一次，也可以包括根据用户使用习惯进行离线定位更新。当建立完成时，执行步骤S230设定智能终端的定位文件的第二更新频率，这里的第二更新频率包括根据用户的使用习惯设定的更新频率。
在本发明中，可以预先设定更新频率及时间，也可以根据用户使用习惯确定定位文件的更新频率及时间，使其贴近用户使用习惯，优化体验。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图3，步骤S230之后还包括：步骤S240：根据样本数据库的更新周期和智能设备的使用习惯信息的采集子周期对样本数据库进行更新，并根据更新后的样本数据库对第二更新频率进行更新。
具体的，在本实施例中，步骤S240样本数据库的更新周期可以设定任意时长(例如一周或两周)，对样本数据库进行更新包括保持采集周期总时长不变，只是将距离当前时间点最近即更新周期中记录的数据替换采集周期中同等时长的最早的采集子周期中的记录的数据，例如采集周期为8周，则把最新一周的数据替换样本数据库中距离当前时间最远的一周的数据。然后再根据更新后的样本数据库中的新数据记录对第二更新频率进行更新。
以上实施例中的表1数据为例，更新样本数据库包括删除表格中第1周的统计数据，表格中第2周的统计数据则变为更新后的第1周的统计数据，以此类推，最新一周的统计数据则变为第8周的统计数据，根据更新后的样本数据库中的新数据记录对第二更新频率进行更新。
在本发明中，根据用户使用习惯的改变实时改进定位文件的更新频率及时间，如此可以不断完善并更贴近用户习惯，进一步优化体验。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图4，根据步骤S100记录的使用习惯信息中的运动信息建立样本数据库包括：步骤S110：统计采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数；步骤S120：根据采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数，统计采集周期内用户的总的运动次数；步骤S130：根据采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数，以及采集周期内用户的总的运动次数，建立样本数据库。
具体的，在本实施例中，步骤S110中不同采集子周期对应的同一采集时间段可以是每个子周期中的同一天，例如每周的周二。步骤S120中采集周期可以是建立样本数据库需要的时间周期，例如8周。步骤S130是根据同一采集时间段以及采集周期内记录、统计的运动数据建立样本数据库。
以上实施例中的表1数据为例，经过统计后的样本数据库可以参照表2，假设从下表中可以得出用户8周内在周六运动的次数为10次，而在8周内总的运动次数为23次。
表2
| 运动次数 | 周一 | 周二 | 周三 | 周四 | 周五 | 周六 | 周日 | 总和 |
| 第1周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 4 |
| 第2周 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 第3周 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 3 |
| 第4周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 3 |
| 第5周 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 3 |
| 第6周 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 |
| 第7周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 3 |
| 第8周 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 4 |
| 总和 | 0 | 4 | 2 | 6 | 1 | 10 | 0 | 23 |
在本发明中，实时记录、统计用户使用习惯，为确定适合的定位文件的更新频率提供详细合理的依据。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图5，步骤S230包括：步骤S231：根据样本数据库统计运动概率信息；步骤S232：比对运动概率信息与预设阈值；步骤S233：根据比对结果设定第二更新频率。
具体的，在本实施例中，步骤S231中根据样本数据库统计运动概率信息使用的算法是朴素贝叶斯法，计算公式如下：
其中，P(h|D)为运动概率信息，P(D|h)为P(D|h)为采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数与采集周期内用户的总的运动次数的比值，P(h)为基于大数据统计的运动发生的概率，P(D)为同一采集时间段与采集子周期的比值。具体计算时，P(h)是大范围用户运动在当前时间维度的发生概率，而P(D|h)还应考虑到距离当前时间点越近的统计情况与用户的运动趋势越符合，因此对预设周期中的数据采用梯度加权的方式来统计运动信息。步骤S232中通过比对运动概率信息与预设阈值来划分用户的运动意愿，将计算所得的P(h|D)即运动概率信息分别与预设阈值进行比对，根据比对结果将用户运动的可能性划分为几个层次。步骤S233中根据上述比对结果设定第二更新频率。
以上实施例中的表2数据为例，用户在周六运动的概率计算如下：
一般情况下：P(周六丨运动)＝10/23；P(运动)＝统计值；P(周六)＝1/7。考虑到对8周的数据采用梯度加权的方式来计算，第1周到第8周的加权分别为0.8、0.85、0.9、0.95、1.0、1.05、1.1、1.2，重新计算后P(周六|运动)＝9.8/22.8。这里P(运动)即运动的概率为当前月份的大数据的统计值(暂时没有数据，只是作为计算依据，考虑到不同月份季节进行运动的概率不同，比如春秋适合运动、夏冬运动相对较少)，结合用户自身的运动规律，可以计算出更准确的概率。
根据计算出的一周中每天的运动概率，通过设置阈值P1、P2、P3(P1>P2>P3)，将用户运动的可能性划分为很高、中等、低、很低4个层次。根据划分的层次，给定位文件的更新提供了可以参考的时间点和频率设置，规则如下：当判断周六运动可能性很高时，定位文件有效期需在一天以内，即周五～周六时间段需进行更新(该时段内初次连接手机时更新一次定位文件)；当判断周六运动可能性中等时，定位文件有效期需在两天以内，即周四～周六时间段需进行更新；当判断周六运动可能性低时，定位文件有效期需在四天以内，即周二～周六时间段进行更新；当判断周六运动可能性很低时，定位文件保持最低有效期即可，即不超过有效期(例如7天)。
本发明中，根据概率的区间对用户运动的可能性进行划分，从而确定定位文件的更新频率及时间。使用这种方式，可以保证在用户运动概率较高的时间点，定位文件的文件较新，能够提供更加准确的辅助定位功能。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图1-5所示，包括：步骤S110：统计采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数；步骤S120：根据采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数，统计采集周期内用户的总的运动次数；步骤S130：根据采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数，以及采集周期内用户的总的运动次数，建立样本数据库；步骤S210：判断样本数据库是否建立完成，当未建立完成时，执行步骤S220；当建立完成时，执行步骤S230；步骤S220：设定智能终端的定位文件的第一更新频率；步骤S231：根据样本数据库统计运动概率信息；步骤S232：比对运动概率信息与预设阈值；步骤S233：根据比对结果设定第二更新频率；步骤S240：根据样本数据库的更新周期和智能设备的使用习惯信息的采集子周期对样本数据库进行更新，并根据更新后的样本数据库对第二更新频率进行更新；步骤S300：根据更新频率对智能终端的定位文件进行更新。
具体的，在本实施例中，典型应用场景描述如下：
1、初始阶段，以固定的频率3天一次对智能终端中的定位文件进行更新；
2、用户在运动时，记录其运动时间点，并以1周为周期，8周为总时间周期，统计时间点分布；
3、如果用户经常在周二、周五进行运动，那么在周一、周四对定位文件进行更新；
4、如果用户偶尔在周二、周五进行运动，那么趋向于在周一、周四进行更新，但是随着用户运动频次的降低，更新周期会逐渐加长。
5、如果用户基本不运动，那么以最长有效期(例如七天)对定位文件进行更新。
本发明还提供了一种基于智能终端的定位文件的更新方法的定位文件的更新系统，参照图6，在本实施例中包括：样本数据库建立模块100，更新频率设定模块200，定位文件更新模块300。根据用户的使用习惯信息通过样本数据库建立模块100建立样本数据库，然后根据样本数据库建立模块100建立的样本数据库通过更新频率设定模块200设定智能终端的定位文件的更新频率，最后根据更新频率设定模块200设定的更新频率通过定位文件更新模块300更新定位文件。样本数据库建立模块100和样本数据库判断模块200可以通过写入软件的功能模块实现。定位文件更新模块300可以通过蓝牙功能模块实现。
在本发明中，针对不同的用户及其使用习惯的不同，使用户以一个合适的频率、在恰当的时间更新定位文件，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图7，更新频率设定模块200包括：判断子模块210，第一更新频率设定子模块220，第二更新频率设定子模块230。通过判断子模块210判断样本数据库建立模块100建立的样本数据库是否建立完成；当判断子模块210判断样本数据库未建立完成时，通过第一更新频率设定子模块220设定智能终端的定位文件的第一更新频率；当判断子模块210判断样本数据库建立完成时，通过第二更新频率设定子模块230设定智能终端的定位文件的第二更新频率。判断子模块210，第一更新频率设定子模块220，第二更新频率设定子模块230都可以通过写入软件的功能模块实现。
在本发明中，可以预先设定更新频率及时间，根据用户使用习惯确定定位文件的更新频率及时间，使其贴近用户使用习惯，优化体验。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图8，系统还包括：样本数据库更新模块400和更新频率更新模块500。当判断子模块210判断样本数据库建立完成时，根据样本数据库的更新周期和智能设备的使用习惯信息的采集子周期通过样本数据库更新模块400对样本数据库进行更新；然后根据样本数据库更新模块400更新后的样本数据库通过更新频率更新模块500更新第二更新频率。
在本发明中，根据用户使用习惯的改变实时改进定位文件的更新频率及时间，如此可以不断完善并更贴近用户习惯，进一步优化体验。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图9，样本数据库建立模块100包括：第一运动次数统计子模块110和第二运动次数统计子模块120。第一运动次数统计子模块110用于统计采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数；第二运动次数统计子模块120用于统计采集周期内用户的总的运动次数；然后再根据第一运动次数统计子模块110和第二运动次数统计子模块120统计的数据建立样本数据库。第一运动次数统计子模块110和第二运动次数统计子模块120都可以通过写入软件的功能模块实现。
在本发明中，实时记录、统计用户使用习惯，为确定适合的定位文件的更新频率提供详细合理的依据。
在以上实施例的基础上，本发明还提供一个实施例，参照图6-9，包括：样本数据库建立模块100；更新频率设定模块200；定位文件更新模块300；样本数据库更新模块400；更新频率更新模块500；样本数据库建立模块100包括：第一运动次数统计子模块110和第二运动次数统计子模块120；更新频率设定模块200包括：210-判断子模块；220-第一更新频率设定子模块；230-第二更新频率设定子模块。
从本实施例提出的各结构可见，本发明通过第一运动次数统计子模块110统计采集周期中不同采集子周期对应的同一采集时间段内用户的运动次数，以及第二运动次数统计子模块120统计采集周期内用户的总的运动次数；再根据第一运动次数统计子模块110和第二运动次数统计子模块120统计的数据，通过样本数据库建立模块100建立样本数据库。然后通过判断子模块210判断样本数据库建立模块100建立的样本数据库是否建立完成；当判断样本数据库未建立完成时，通过第一更新频率设定子模块220设定智能终端的定位文件的第一更新频率；当判断样本数据库建立完成时，先通过第二更新频率设定子模块230设定智能终端的定位文件的第二更新频率，然后根据样本数据库的更新周期和智能设备的使用习惯信息的采集子周期通过样本数据库更新模块400对样本数据库进行更新，再根据更新后的样本数据库通过更新频率更新模块500更新第二更新频率。最后通过定位文件更新模块300更新定位文件。
通过本发明，能够实现在保证快速辅助GPS定位的同时，优化了定位文件的更新，减少频繁更新所带来的功耗和流量损失。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，本系统中各模块之间的信息交互、执行过程等内容与上述方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，包括：
步骤S100：记录用户对智能设备的使用习惯信息,根据所述用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；
步骤S200：根据所述样本数据库，设定所述智能终端的定位文件的更新频率；
步骤S300：根据所述更新频率对所述智能终端的所述定位文件进行更新。
2.根据权利要求1所述的基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，所述步骤S200包括：
步骤S210：判断所述样本数据库是否建立完成，当未建立完成时，执行步骤S220；当建立完成时，执行步骤S230；
步骤S220：设定所述智能终端的定位文件的第一更新频率；
步骤S230：设定所述智能终端的定位文件的第二更新频率。
3.根据权利要求2所述的基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，所述步骤S230之后还包括：
步骤S240：根据所述样本数据库的更新周期和所述智能设备的使用习惯信息的采集子周期对所述样本数据库进行更新，并根据更新后的所述样本数据库对所述第二更新频率进行更新。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，根据所述步骤S100记录的所述使用习惯信息中的运动信息建立样本数据库包括：
步骤S110：统计采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数；
步骤S120：根据所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数，统计所述采集周期内所述用户的总的运动次数；
步骤S130：根据所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数，以及所述采集周期内所述用户的总的运动次数，建立所述样本数据库。
5.根据权利要求2或3所述的基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，所述步骤S230包括：
步骤S231：根据所述样本数据库统计运动概率信息；
步骤S232：比对所述运动概率信息与预设阈值；
步骤S233：根据比对结果设定所述第二更新频率。
6.根据权利要求5所述的基于智能终端的定位文件的更新方法，其特征在于，所述步骤S231中所述运动概率信息的数学模型包括：
<mrow>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>h</mi>
<mo>|</mo>
<mi>D</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>D</mi>
<mo>|</mo>
<mi>h</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>*</mo>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>h</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>D</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，P(h丨D)为所述运动概率信息，P(D丨h)为所述采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数与所述采集周期内所述用户的总的运动次数的比值，P(h)为基于大数据统计的运动事件发生的概率，P(D)为所述同一采集时间段与所述采集子周期的比值。
7.一种应用于权利要求1-6任一项所述的基于智能终端的定位文件的更新方法的定位文件的更新系统，其特征在于，包括：
样本数据库建立模块，用于记录所述用户对智能设备的使用习惯信息,根据所述用户对智能终端的使用习惯信息建立样本数据库；
更新频率设定模块，用于根据所述样本数据库建立模块建立的所述样本数据库设定所述智能终端的定位文件的更新频率；
定位文件更新模块，用于根据所述更新频率设定模块设定的所述更新频率更新所述定位文件。
8.根据权利要求7所述的基于智能终端的定位文件的更新系统，其特征在于，所述更新频率设定模块包括：
判断子模块，用于判断所述样本数据库建立模块建立的所述样本数据库是否建立完成；
第一更新频率设定子模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库未建立完成时，设定所述智能终端的定位文件的第一更新频率；
第二更新频率设定子模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库建立完成时，设定所述智能终端的定位文件的第二更新频率。
9.根据权利要求8所述的基于智能终端的定位文件的更新系统，其特征在于，所述系统还包括：
样本数据库更新模块，用于当所述判断子模块判断所述样本数据库建立完成时，根据所述样本数据库的更新周期和所述智能设备的使用习惯信息的采集子周期对所述样本数据库进行更新；
更新频率更新模块，用于根据所述样本数据库更新模块更新后的所述样本数据库，更新所述第二更新频率。
10.根据权利要求7至9任意一项所述的基于智能终端的定位文件的更新系统，其特征在于，所述样本数据库建立模块包括：
第一运动次数统计子模块，用于统计采集周期中不同所述采集子周期对应的同一采集时间段内所述用户的运动次数；
第二运动次数统计子模块，用于根据所述第一运动次数统计子模块统计的所述运动次数，统计所述采集周期内所述用户的总的运动次数；
根据所述第一运动次数统计子模块统计的所述运动次数和第二运动次数统计子模块统计的所述总的运动次数，建立所述样本数据库。
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