CN108055690B - WiFi热点推荐方法、应用服务器及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用服务器、WiFi热点推荐方法及计算机可读存储介质，通过获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，并在所获取的实时用户连接数据满足预先确定第一评分规则时，根据第一评分规则分析所获取的实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户，提升终端用户使用及体验WiFi热点的效果。
Description
技术领域
本发明涉及互联网应用领域，尤其涉及一种WiFi热点推荐方法、应用服务器及计算机可读存储介质。
背景技术
近年来，随着移动互联网技术的快速发展，手机、平板电脑等移动终端的功能越来越丰富，而无线区域网WiFi已成为各类移动终端的标准配置，移动终端用户使用终端可扫描其附近的WiFi热点，并通过连接扫描到的WiFi热点进行业务数据的传输。
目前，用户通常根据扫描到的WiFi热点的排序来选择连接排序在前的WiFi热点，而通常的服务器是根据各个WiFi热点的信号强弱来排序并将排序结果展示给用户，但是，WiFi热点的使用性能不仅受当前的连接信号强弱的影响，其还主要受各个WiFi热点的使用环境的影响。因此，仅根据当前各个WiFi热点的WiFi信号强弱来排序并将排序结果展示给用户的推荐方式，推荐给用户的WiFi热点不一定是使用效果最好的，有可能导致用户连接不成功，或登录不成功及用户连接之后信号容易中断等问题，给用户带来不便并影响用户的使用体验。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种WiFi热点推荐方法、应用服务器及计算机可读存储介质，能够更加准确地根据各个WiFi热点的本身性能及各个WiFi热点的使用环境对各个WiFi热点进行推荐优先级排序。本发明可以提高终端用户连接WiFi热点的成功率，提升终端用户使用及体验WiFi热点的效果。
首先，为实现上述目的，本发明提出一种WiFi热点推荐方法，该方法包括如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在所述第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在所述第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在所述第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则所述实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据所述第一评分规则分析所述实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，所述第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将所述连接成功率和所述登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
优选地，该方法还包括：
若所述实时用户连接数据不满足所述第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析所述历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，所述第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
优选地，所述实时用户连接数据包括：在所述第一特定时间段内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述历史用户连接数据包括：在所述第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述第一特定时间小于所述第二特定时间。
优选地，所述连接成功率的计算方式为：
将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和；
所述登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
优选地，所述实时用户连接数据评分公式为F＝X1*X2，其中，F代表第一评分，X1代表连接成功率，X2代表登录成功率。
为实现上述目的，本发明还提出一种应用服务器，该应用服务器包括存储器、至少一个处理器，所述存储器上存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序，所述WiFi热点推荐系统的计算机程序被所述至少一个处理器执行时，实现如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在所述第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在所述第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在所述第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则所述实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据所述第一评分规则分析所述实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，所述第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将所述连接成功率和所述登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
优选地，所述WiFi热点推荐系统的计算机程序被所述至少一个处理器执行时，还实现如下步骤：
若所述实时用户连接数据不满足所述第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析所述历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，所述第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
优选地，所述实时用户连接数据包括：在所述第一特定时间段内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述历史用户连接数据包括：在所述第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述第一特定时间小于所述第二特定时间。
优选地，所述连接成功率的计算方式为：
将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和；
所述登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
为实现上述目的，本发明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存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序，当WiFi热点推荐系统的计算机程序被至少一个处理器执行时，实现上述各个WiFi热点推荐方法的步骤。
相较于现有技术，本发明所提出的WiFi热点推荐方法、应用服务器及计算机可读存储介质，通过获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，并在所获取的实时用户连接数据满足预先确定第一评分规则时，根据第一评分规则分析所获取的实时用户连接数据，以获得各个各个WiFi热点的第一评分，根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户，提升终端用户使用及体验WiFi热点的效果。
附图说明
图1是本发明各个实施例一可选的应用环境示意图；
图2是图1中应用服务器一可选的硬件架构的示意图；
图3是本发明应用服务器较佳实施例中WiFi热点推荐系统的计算机程序的虚拟功能模块示意图；
图4是本发明WiFi热点推荐方法较佳实施例的实施流程示意图。
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
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参阅图1所示，是本发明各个实施例一可选的应用环境示意图。
在本实施例中，本发明所提供的WiFi热点推荐方法可应用于包括，但不仅限于，终端1、应用服务器2、网络3及至少一个WiFi热点4的应用环境中。其中，终端1可以是移动电话、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)、导航装置等等配置有无线区域网WiFi的可移动设备。
应用服务器2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计算设备，应用服务器2可以是独立的服务器，也可以是多个服务器所组成的服务器集群。
网络3可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
WiFi热点4也可以是移动电话、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)、导航装置等等配置有无线区域网WiFi的可移动设备。
需要说明的是，终端1可以与各个WiFi热点4相同也可以不同，通常，在实际应用中，终端1扫描到的各个WiFi热点4的种类较多，例如，扫描到的WiFi热点4可能为安装有安卓系统的华为手机或安装有ios系统的苹果手机等。
本实施例中，当应用服务器2检测到终端1扫描WiFi热点4时，应用服务器2首先获取终端1扫描到的各个WiFi热点4的实时用户连接数据，进而判断获取的实时用户连接数据是否满足预先确定的第一评分规则，若满足第一评分规则，则根据第一评分规则对获取的实时用户连接数据进行评分，以得到各个WiFi热点4的第一评分，进一步根据各个WiFi热点4的第一评分，对各个WiFi热点4进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给终端1。在本实施例中，若各个WiFi热点4的实时用户连接数据不满足预先确定的第一评分规则，则需要获取各个WiFi热点4的历史用户连接数据，并根据预设的第二评分规则对各个WiFi热点4的历史用户连接数据进行评分，以得到各个WiFi热点4的第二评分，再根据各个WiFi热点4的第二评分，对各个WiFi热点4进行排序。本实施例进一步在各个WiFi热点4的实时用户连接数据不能满足预先确定的第一评分规则的情况下，实现了根据各个WiFi热点4的历史用户连接数据来判断各个WiFi热点4的历史用户使用状况，再根据各个WiFi热点4的历史用户使用状况推荐最优的WiFi热点4至终端1。
通常，终端1会选择排在第一位的WiFi热点4进行连接使用。
本实施例实现了根据各个WiFi热点4的实时用户连接数据或历史用户连接数据来判断各个WiFi热点4的实时用户使用状况或历史用户使用状况，再根据各个WiFi热点4的实时用户使用状况或历史用户使用状况，对各个WiFi热点4进行推荐优先级排序，解决了现有技术中仅根据各个WiFi热点的WiFi信号强弱来排序并将排序结果展示给用户时存在的影响用户使用体验的问题。
如图2所示，是图1中应用服务器2一可选的硬件架构的示意图。本实施例中，应用服务器2可包括，但不仅限于，存储器11、处理器12、网络接口13、以及通信总线14。需要指出的是，图2仅示出了具有组件11-14的应用服务器2，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。
其中，存储器11至少包括一种类型的存储介质，存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器11可以是应用服务器2的内部存储单元，例如应用服务器2的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器11也可以是应用服务器2的外部存储设备，例如应用服务器2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器11还可以既包括应用服务器2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器11通常用于存储安装于应用服务器2上的操作系统和各类应用软件，例如，WiFi热点的推荐系统的计算机程序等。此外，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各类数据。
处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。处理器12通常用于控制应用服务器2的总体操作。本实施例中，处理器12用于运行存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行WiFi热点推荐系统的计算机程序等。
网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在应用服务器2与其他电子设备之间建立通信连接。本实施例中，网络接口13主要用于通过网络3将应用服务器2与一个或多个终端1及至少一个WiFi热点4相连，在应用服务器2与一个或多个终端1之间的建立数据传输通道和通信连接，在应用服务器2与一个或多个WiFi热点4之间建立数据传输通道和通信连接。
通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。
至此，己经详细介绍了本发明各个实施例的应用环境和相关设备的硬件结构和功能。下面，将基于上述应用环境和相关设备，提出本发明的各个实施例。
在图2所示的应用服务器2中，存储器11中存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序；处理器12执行存储器11中存储的WiFi热点推荐系统的计算机程序时实现如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据第一评分规则分析实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将连接成功率和登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
本实施例中，首先以扫描到的各个WiFi热点的实时用户连接数据为例对本发明的方案进行解释，若在第一特定时间内(例如，过去半小时内)连接成功的用户次数大于或等于第一阀值(例如，第一阈值为5)，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于第二阀值(例如，第二阈值为4)，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则。其中，实时用户连接数据包括在预设的第一特定时间内(例如，过去半小时内)连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数。连接成功率的计算方式为：将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和。
登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
实时用户连接数据评分公式为F＝X1*X2，其中，F代表第一评分，X1代表连接成功率，X2代表登录成功率。
优选地，当获取到的在第一特定时间内的实时用户连接数据不满足上述的第一评分规则时，本发明的WiFi热点推荐系统的计算机程序被处理器12执行时还实现如下的步骤：
若实时用户连接数据不满足第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
在本实施例中，历史用户连接数据包括在第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数。且上述各实施例中的第一特定时间小于第二特定时间。
可以理解的是，上述各实施例中涉及到的预设的第一特定时间、预设的第一阈值、预设的第二阈值、预设的第二特定时间、以及预设数量的等需要预先设置的参数，用户可以根据实际情况进行设置。
上述实施例提出的应用服务器，通过获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，并在所获取的实时用户连接数据满足预先确定第一评分规则时，根据第一评分规则分析所获取的实时用户连接数据，以获得各个各个WiFi热点的第一评分，根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户，提升终端用户使用及体验WiFi热点的效果。
可选地，在其他实施例中，WiFi热点推荐系统的计算机程序根据其各部分所完成的功能，可以被分割为一个或者多个具有相同功能的虚拟功能模块，该一个或者多个虚拟功能模块为能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
例如，如图3所示，是本发明应用服务器较佳实施例中WiFi热点推荐系统的计算机程序的虚拟功能模块示意图。本实施例中，WiFi热点推荐系统的计算机程序可以被分割为获取模块201、分析模块202、评分模块203、及排序模块204，其中，模块201-204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：
获取模块201用于获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
分析模块202用于在第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
评分模块203用于根据第一评分规则分析实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将连接成功率和登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
排序模块204用于根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
此外，本发明还提出一种WiFi热点推荐方法。
如图4所示，是本发明WiFi热点推荐方法较佳实施例的实施流程示意图。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热点推荐方法包括：
步骤S301，获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在所述第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
步骤S302，若在第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
步骤S303，根据第一评分规则分析实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将连接成功率和登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
步骤S304，根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
本实施例中，首先以扫描到的各个WiFi热点的实时用户连接数据为例对本发明的方案进行解释，若在第一特定时间内(例如，过去半小时内)连接成功的用户次数大于或等于第一阀值(例如，第一阈值为5)，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于第二阀值(例如，第二阈值为4)，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则。其中，实时用户连接数据包括在预设的第一特定时间内(例如，过去半小时内)连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数。连接成功率的计算方式为：将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和。
登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
实时用户连接数据评分公式为F＝X1*X2，其中，F代表第一评分，X1代表连接成功率，X2代表登录成功率。
优选地，当获取到的在第一特定时间内的实时用户连接数据不满足上述的第一评分规则时，本发明的WiFi热点推荐系统的计算机程序被处理器12执行时还实现如下的步骤：
若实时用户连接数据不满足第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
在本实施例中，历史用户连接数据包括在第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数。且上述各实施例中的第一特定时间小于第二特定时间。
可以理解的是，上述各实施例中涉及到的预设的第一特定时间、预设的第一阈值、预设的第二阈值、预设的第二特定时间、以及预设数量的等需要预先设置的参数，用户可以根据实际情况进行设置。
上述实施例提出的WiFi热点推荐方法，通过获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，并在所获取的实时用户连接数据满足预先确定第一评分规则时，根据第一评分规则分析所获取的实时用户连接数据，以获得各个各个WiFi热点的第一评分，根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户，提升终端用户使用及体验WiFi热点的效果。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序，WiFi热点推荐系统的计算机程序被至少一个处理器执行时实现如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据第一评分规则分析实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将连接成功率和登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
进一步地，WiFi热点推荐系统的计算机程序被至少一个处理器执行时还实现如下步骤：
若所述实时用户连接数据不满足所述第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述应用服务器及WiFi热点推荐方法各实施例基本相同，在此不作累述。
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，空调器，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 (7)
1.一种WiFi热点推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在所述第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在所述第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在所述第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则所述实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据所述第一评分规则分析所述实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，所述第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将所述连接成功率和所述登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分，所述实时用户连接数据评分公式为F＝X1*X2，其中，F代表第一评分，X1代表连接成功率，X2代表登录成功率；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户；
所述方法还包括：
若所述实时用户连接数据不满足所述第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析所述历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，所述第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
2.根据权利要求1所述的WiFi热点推荐方法，其特征在于，所述实时用户连接数据包括：
在所述第一特定时间段内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述历史用户连接数据包括：
在所述第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述第一特定时间小于所述第二特定时间。
3.根据权利要求2所述的WiFi热点推荐方法，其特征在于，所述连接成功率的计算方式为：
将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和；
所述登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
4.一种应用服务器，其特征在于，所述应用服务器包括存储器、至少一个处理器，所述存储器上存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序，所述WiFi热点推荐系统的计算机程序被所述至少一个处理器执行时，实现如下步骤：
A、获取扫描到的各个WiFi热点在预设的第一特定时间内的实时用户连接数据，分析所获取的实时用户连接数据，得到在所述第一特定时间内连接成功的用户次数以及登录成功的用户次数；
B、若在所述第一特定时间内连接成功的用户次数大于或等于预设的第一阀值，且在所述第一特定时间内登录成功的用户次数大于或等于预设的第二阀值，则所述实时用户连接数据满足预先确定的第一评分规则；
C、根据所述第一评分规则分析所述实时用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第一评分，其中，所述第一评分规则包括根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内连接成功的用户次数和连接失败的用户次数计算出各个WiFi热点的连接成功率；根据获取的各个WiFi热点在所述第一特定时间内登录成功的用户次数和登录失败的用户次数计算出各个WiFi热点的登录成功率；将所述连接成功率和所述登录成功率代入预先确定的实时用户连接数据评分公式，计算得出各个WiFi热点的第一评分，所述实时用户连接数据评分公式为F＝X1*X2，其中，F代表第一评分，X1代表连接成功率，X2代表登录成功率；
D、根据各个WiFi热点的第一评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户；
所述WiFi热点推荐系统的计算机程序被所述至少一个处理器执行时，还实现如下步骤：
若所述实时用户连接数据不满足所述第一评分规则，则获取各个WiFi热点在预设的第二特定时间内的历史用户连接数据；
根据预先确定的第二评分规则分析所述历史用户连接数据，以获得各个WiFi热点的第二评分，其中，所述第二评分规则包括将各个WiFi热点的历史用户连接数据根据预存的WiFi热点的历史用户连接数据的随机森林模型进行训练，以训练得出各个WiFi热点的第二评分；
根据各个WiFi热点的第二评分，对各个WiFi热点进行推荐优先级排序，并将预设数量的优先级较高的WiFi热点推荐给用户。
5.根据权利要求4所述的应用服务器，其特征在于，所述实时用户连接数据包括：
在所述第一特定时间段内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述历史用户连接数据包括：
在所述第二特定时间内连接成功的用户次数，连接失败的用户次数，登录成功的用户次数及登录失败的用户次数；
所述第一特定时间小于所述第二特定时间。
6.根据权利要求4所述的应用服务器，其特征在于，所述连接成功率的计算方式为：
将连接成功的用户次数除以用户连接的总次数，用户连接的总次数为连接成功的用户次数和连接失败的用户次数之和；
所述登录成功率的计算方式为：将登录成功的用户次数除以用户登录的总次数，用户登录的总次数为登录成功的用户次数和登录失败的用户次数之和。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有WiFi热点推荐系统的计算机程序，所述WiFi热点推荐系统的计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如权利要求1至3中任一项所述的WiFi热点推荐方法的步骤。
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