CN110891292A - 一种终端自动切换网络方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种终端自动切换网络的方法和装置，其中方法包括：当终端监测到用户变更了当前连接的网络时，所述终端利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络智能选择条件时，所述终端根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。应用本申请公开的技术方案，能够满足终端的实际网络切换需要。

Description

一种终端自动切换网络方法和装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，特别涉及一种终端自动切换网络的方法和装置。
背景技术
目前，为了使得用户能够体验到更快更好的网络，在同一个地理位置下通常会布署有多种网络，如无线局域网、移动通信网络。这样，当用户到了不同的地方，或者不同的使用场景下，经常需要在不同网络之间(包括不同WiFi网络之间、WiFi网络与移动通信网络之间等)进行切换。
为了满足上述切换需求，当终端移动至不同场景时，会根据预设的网络自动切换策略，选择切换的目标网络，以实现网络的自动切换。
申请人在实现本发明的过程中发现：现有终端侧的网络自动切换方案无法满足终端的网络切换实际需要。原因如下：
在实际应用中，不仅同一终端在不同场景下的需要使用的网络不同，在相同场景下，不同终端需要使用的网络也会不同。例如，在商场提供免费WiFi网络的场景下，终端至少有移动通信网络和商场的免费WiFi网络可以连接，此情况下，可能会有一些终端为了想节约移动通信网络流量而希望使用商场的免费WiFi网络，也可能会有一些终端由于对安全性要求较高希望使用移动通信网络，还可能会有一些终端由于对数据传输的速率要求高，希望优先选择信号强的网络接入。另外，在同一场景中用户所进行的业务可能会随着时间变化，进而导致对网络接入需求也会发生变化。
而现有终端中所采用的网络自动切换策略通常是固设于终端中，且不区分终端设置，即不同终端采用的网络切换策略相同。如此，一方面无法满足不同终端的网络切换需要，另一方面也无法满足终端动态变化的网络切换需求。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种终端自动切换网络方法和装置，能够满足终端的实际网络切换需要。
为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：
一种终端自动切换网络的方法，包括：
当终端监测到用户变更了当前连接的网络时，所述终端利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；
当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络智能选择条件时，所述终端根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
较佳地，所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
较佳地，所述网络场景参数进一步包括：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
较佳地，所述网络智能选择条件包括：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
较佳地，所述方法进一步包括：
当所述终端检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
较佳地，所述终端仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；
所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
一种终端自动切换网络的装置，设置于终端中，包括：处理器，所述处理器用于：
当监测到用户变更了当前连接的网络时，利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；
当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络自动切换条件时，根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
较佳地，所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
较佳地，所述网络场景参数进一步包括：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
较佳地，所述网络智能选择条件包括：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
较佳地，所述处理器进一步用于：
当检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
较佳地，所述处理器具体用于
仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；
所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
本申请还公开了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如前所述的终端自动切换网络的方法的步骤。
本申请还公开了一种电子设备，包括如前所述的非易失性计算机可读存储介质、以及可访问所述非易失性计算机可读存储介质的所述处理器。
由上述技术方案可见，本申请提出的终端自动切换网络的方法和装置，需要对用户是否主动变更了网络连接进行监测，并在监测到用户变更了当前连接的网络时，利用用户当前选择连接的网络和当前的网络场景参数，对深度学习模型进行训练，使得深度学习模型可以动态地学习到用户在不同场景下的网络切换习惯。这样，在终端的可用网络集合发生变化且满足网络智能选择条件时，终端便可以根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，为用户选择出当前自动连接的目标网络。如此，通过利用深度学习模型对用户在不同场景的网络切换习惯进行学习，使得终端自动连接的网络不再局限于固设的规则，而是与用户实际的网络连接习惯相匹配，从而可以满足用户的实际网络连接需要。
附图说明
图1为本发明方法实施例的流程示意图；
图2为图1步骤101中对深度学习模型进行训练的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本申请作进一步详细说明。
本发明实施例中，将利用深度神经网络，来学习用户在不同场景下的网络切换习惯，并利用学习到的深度学习模型，选择用户自动连接的网络，以使得终端所连接的网络能够与终端动态变化的网络切换需求相匹配。
图1为本发明方法实施例的流程示意图，如图1所示，该实施例实现的终端自动切换网络的方法主要包括：
步骤101、当终端监测到用户变更了当前连接的网络时，所述终端利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络。
本步骤，在用户对所连接的网络进行变更时，将会采集当前的网络场景参数，并基于用户所变更的网络连接以及当前的网络场景参数，对深度学习模型进行训练。如此，随着用户对终端的使用，深度学习模型将能够更多地学习到用户在各种场景下的网络连接习惯。这样，即使用户在同一场景中的网络连接习惯发生变化，也可以利用深度学习模型学习到该变化后的网络连接习惯，从而可以确保利用深度学习模型选择出的目标网络能够与用户动态变化的网络连接习惯相匹配。
本步骤中，利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对深度学习模型进行训练的具体实现方法如图2所示：
首先，将当前的网络场景参数X1～Xn输入至深度学习模型中，然后，将该模型的输出结果与所述变更后的网络进行比较，最后，再根据比较的结果对深度学习模型中各层的参数进行相应调整。
上述训练的具体方法为本领域技术人员所掌握在此不再赘述。
在实际应用中，所述深度学习模型可以是深度神经网络(DNN)模型，但不限于此，也可以是其他机器学习模型。
较佳地，为了使得所述深度学习模型能够较好地学习到用户的网络连接习惯，终端需要采集的所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
上述移动通信网络即移动、联通等各大运营商提供的通信网络。
较佳地，为了提高所述深度学习模型所选择的目标网络与用户的网络连接习惯的匹配度，所述网络场景参数还可以进一步包括下述内容：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
步骤102、当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络智能选择条件时，所述终端根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
本步骤中，将在终端的可用网络集合发生变化且满足一定的条件时，利用网络场景参数和当前的深度学习模型，选择自动连接的目标网络，并连接。如此，可以使得终端所接入的网络能够与用户的网络使用习惯相匹配，而不再局限于固定的网络切换规则，从而可以满足用户的实际网络连接需求。
具体地在选择目标网络时，通过将当前的网络场景参数输入至当前的深度学习模型，即可得到当前自动连接的目标网络。
较佳地，为了提高网络自动切换的有效性，所述网络智能选择条件可以包括下述内容：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
进一步地，考虑到移动通信网络相比于WIFI网络可靠性更高些，为了提高用户支付的安全性，终端可以在检测到用户正在进行支付时，提醒用户切换至移动通信网络，通过移动通信网络为用户提供服务，以规避不可靠WIFI网络带来的安全隐患。较佳地可以采用下述方法实现这一目的：
当所述终端检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
在上述方法中，具体可以通过弹出网络切换提示框，触发用户确认是否切换至移动通信网络，但不限于此。
较佳地，为了增强网络自动切换的灵活性，便于用户对网络自动切换的管理，在终端中可以针对网络自动切换功能，设置相应的工作模式，即网络智能切换模式，当网络自动切换功能开启时，终端将处于网络智能切换模式，只有处在网络智能切换模式中才执行上述步骤101和102。即：
所述终端仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
在实际应用中，可以在用户第一次使用网络的时候，提示用户是否使用自动的智能网络切换功能，此后，也可以根据用户的指令，对智能网络切换功能进行开启或关闭。
在具体提示用户是否使用自动的智能网络切换功能时，可以给用户提供如下所示的三种选择：
选择1：终端从现在开始若有需要一直在后台自动切换网络。
选择2：终端仅仅此次自动切换网络。
选择3：终端拒绝自动切换网络。
与上述方法实施例相对应，本申请还提供了一种终端自动切换网络的装置，设置于终端中，包括：处理器，所述处理器用于：
当监测到用户变更了当前连接的网络时，利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；
当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络自动切换条件时，根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
所述终端包含且不限于手机、平板等智能终端。
较佳地，所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
较佳地，所述网络场景参数进一步包括：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
较佳地，所述网络智能选择条件包括：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
较佳地，所述处理器进一步用于：
当检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
较佳地，所述处理器具体用于
仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；
所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
由上述实施例可见，本申请提出的终端自动切换网络的方法和装置，需要对用户是否主动变更了网络连接进行监测，并在监测到用户变更了当前连接的网络时，利用用户当前选择连接的网络和当前的网络场景参数，对深度学习模型进行训练，使得深度学习模型可以动态地学习到用户在不同场景下的网络连接习惯。这样，在终端的可用网络集合发生变化且满足网络智能选择条件时，终端便可以根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，为用户选择出当前自动连接的目标网络。如此，通过利用深度学习模型对用户在不同场景的网络连接习惯进行学习，使得终端自动连接的网络不再局限于固设的规则，而是与用户在相应场景的网络连接习惯相匹配，从而可以满足用户的实际网络连接需要。
下面通过基于上述实施例所实现的几个具体场景示例，对上述实施例的具体实现做进一步阐述：
场景一、当用户处于多个无线网络的环境下时：
手机后台根据当前深度学习的模型，选择合适的网络进行切换；
切换到适当网络后，若用户进行更改网络设置，记住当前一些使用场景的一些参数比如网络名字，网络强度，地理位置信息，当前用户正在使用的应用等；
下次用户再处于同样的多个无线网络的环境下，再次执行1)和2)。
场景二、当用户在使用支付软件支付时：
当用户在使用支付软件支付时候，若用户当前处于无线网络环境，并且，之前未有此场景下使用网络的记录，推荐用户使用移动通信网络；
手机后台根据当前学习模型，读取当前的网络，强度，地理信息，应用名称等信息，选择合适的网络进行切换；
若用户对当前的网络进行更正，则将用户新的选择和参数送入模型进行学习。
此外，本申请还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如前所述的终端自动切换网络方法的步骤。
此外，本申请还提供了一种电子设备，包括如上所述的非易失性计算机可读存储介质、以及可访问所述非易失性计算机可读存储介质的所述处理器。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种终端自动切换网络的方法，其特征在于，包括：
当终端监测到用户变更了当前连接的网络时，所述终端利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；
当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络智能选择条件时，所述终端根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述网络场景参数进一步包括：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络智能选择条件包括：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法进一步包括：
当所述终端检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述终端仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；
所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
7.一种终端自动切换网络的装置，其特征在于，设置于终端中，包括：处理器，所述处理器用于：
当监测到用户变更了当前连接的网络时，利用当前的网络场景参数和所述变更后的网络，对指定的深度学习模型进行训练；所述深度学习模型用于选择自动连接的目标网络；
当所述终端的可用网络集合发生变化且当前满足预设的网络自动切换条件时，根据当前的网络场景参数和当前的所述深度学习模型，选择当前自动连接的目标网络，并连接至所述目标网络。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于：所述网络场景参数至少包括：
当前检测到的WIFI网络以及每个所述WIFI网络的状态信息，所述状态信息包括信号强度和可否自动连接；
和，当前检测到的移动通信网络以及每个所述移动通信网络的信号强度。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于：所述网络场景参数进一步包括：
当前检测到的每个所述移动通信网络的剩余流量；
当前用户正在使用的前台应用；
和，当前所处的地理位置信息。
10.如权利要求7所述的装置，其特征在于：所述网络智能选择条件包括：
所述可用网络集合中至少包含两个网络，且所述深度学习模型至少经过一次所述训练。
11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理器进一步用于：
当检测到用户正在使用支付类应用进行支付，且满足：所述终端首次处于当前网络场景中且连接的网络为WIFI网络，以及当前存在可用的移动通信网络时，触发用户确认是否切换至移动通信网络，并在接收到相应的切换确认指令后，执行相应的网络切换。
12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理器具体用于：
仅在检测到用户变更了当前连接的网络，且当前处于网络智能切换模式时，进行所述训练；
所述网络智能选择条件至少包括：当前处于网络智能切换模式。
13.一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储指令，其特征在于，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的终端自动切换网络的方法的步骤。
14.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求13所述的非易失性计算机可读存储介质、以及可访问所述非易失性计算机可读存储介质的所述处理器。
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