CN111615134A - 移动网络访问数据的处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

移动网络访问数据的处理方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN111615134A CN202010344568.0A CN202010344568A CN111615134A CN 111615134 A CN111615134 A CN 111615134A CN 202010344568 A CN202010344568 A CN 202010344568A CN 111615134 A CN111615134 A CN 111615134A
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Abstract

本发明属于大数据技术领域，本发明提供一种移动网络访问数据的处理方法，包括：通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式；通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，获得目标设备在下一时间点的预测网络质量；通过比对预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板；根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令。本发明能够解决在网络不好的情况下，移动设备无法正常对移动数据访问等问题。本发明还涉及区块链技术，所述目标设备的预测路线存储于区块链中。

Description

移动网络访问数据的处理方法、装置及存储介质
技术领域
本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种移动网络访问数据的处理方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着移动网络的普及，智能手机、平板电脑等高科技的不断发展，给人们的生活带来了更多的乐趣和方便，但是，目前存在的问题是，有些时候，在乘坐地铁或者过地下隧道时，会出现网络不佳或者断网的情况，在网络环境不好的情况下，无法正常的浏览网页、加载图片或者在线阅读等，这给人们带来很大的不便。
目前的做法是在用户出门时，预先将想要访问的内容下载下来，例如，通过影视观看软件把想看的视频下载下来，或者通过阅读软件把想要看的阅读内容下载下来，又或者将想看的图片通过图片下载软件下载下来，离线观看，此种方法，占用储存空间、且浪费时间和资源，给用户带来不便。
发明内容
基于上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种移动网络访问数据的处理方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于，通过判断用于访问移动数据的目标设备的移动方式、移动路线以及按照预设时间间隔，实时预测目标设备下一位置的网络质量，提前预测出下一时间点的网络情况，根据下一时间点的网络情况对移动网络的使用提前做出应对准备，解决了在网络不好的情况下，移动设备无法正常对移动数据访问等问题。
第一方面，为实现上述目的，本发明提供一种移动网络访问数据的处理方法，该方法包括：
通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到所述目标设备的移动方式，其中，所述目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
通过将所述目标设备的当前位置及所述目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量；
通过比对所述目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，所述预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
根据所述网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在所述目标设备上执行所述访问数据处理指令。
第二方面，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有移动网络访问数据的处理程序，所述移动网络访问数据的处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到所述目标设备的移动方式，其中，所述目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
通过将所述目标设备的当前位置及所述目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量；
通过比对所述目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，所述预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
根据所述网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在所述目标设备上执行所述访问数据处理指令。
第三方面，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有移动网络访问数据的处理程序，所述移动网络访问数据的处理程序被处理器执行时，实现如上所述的移动网络访问数据的处理方法中的任意步骤。
本发明提出的移动网络访问数据的处理方法、装置及计算机可读存储介质，通过根据目标设备的位置移动信息数据，依次通过移动方式分析模型、预设路线模板及区域网络质量判断模型，按照预设时间间隔预测出下一时间点目标设备的网络质量，再根据网络质量阈值模板及与网络质量阈值模板匹配的访问数据处理指令能够对移动网络的使用提前做出应对准备，达到智能处理移动网络访问数据的效果，解决了现有技术中在网络不好的情况下，移动设备无法正常对移动数据访问等问题。
附图说明
图1为本发明移动网络访问数据的处理方法较佳实施例的流程图；
图2为本发明移动网络访问数据的处理方法较佳实施例的应用环境示意图；
图3为图2中移动网络访问数据的处理程序较佳实施例的模块示意图。
图4为本发明移动网络访问数据的处理方法对应的系统逻辑图。
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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种移动网络访问数据的处理方法。参照图1所示，为本发明移动网络访问数据的处理方法较佳实施例的流程图。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，移动网络访问数据的处理方法包括：步骤S10-步骤S50。
步骤S10，通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式。
其中，目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置。
移动网络发展迅速，随着移动网络的不断发展，应用移动网络的设备上的各种应用对移动网络的质量要求不断提高，从2G网络到3G网络，再到4G网络以及未来的5G网络，虽然移动网络在向着网络更快，网络信号更好的方向发展，但是，到目前为止，还是存在移动网络“死角”，例如，地下通道、地铁、地下隧道等，在移动网络信号不好的地方，人们使用移动设备较为不便，例如，无法正常用手机在线阅读、在线看图，在线观看视频等。
具体地，本发明中的目标设备是能够连接到移动网络的设备，例如手机、掌上电脑、平板电脑或其它便携式工具。优选为，移动智能终端设备。通过位置定位设备，例如GPS实时获取目标设备位置移动信息数据，将位置移动信息数据传输至处理器，处理器将获得的位置移动信息数据输入到预设移动方式分析模型中，通过分析目标设备的移动速度，对目标设备的移动方式进行判断，例如，当我们乘坐地铁或者公交车等交通工具时，通过将目标设备的移动速度输入到预设移动方式分析模型中，经过模型的分析，得到目标设备的移动方式。
其中，在通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式前，还包括：
采集目标设备的移动方式的样本数据，移动方式的样本数据包括：移动方式的种类和每种移动方式的移动速度；
建立移动方式的种类与每种移动方式的移动速度的对应关系；
建立第一基础模型，根据对应关系进行模型训练，得到移动方式分析模型。
具体地，可预先收集各个区域的交通路线，每条交通路线上的每种交通工具行驶速度，其中，有些交通路线是特定的交通路线，如、地铁线、公交线等，在这样的交通路线上只允许相应的交通工具行驶，有些交通路线是非特定的交通路线，如，普通道路，可以允许行人步行行驶、骑行、驾驶车辆等，无论对于特定的交通路线还是非特定的交通路线，根据移动速度都可以分析出目标设备携带者的出行方式，即目标设备的移动方式。
步骤S20，通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线。
具体地，预设路线模板包括在路线的每个位置所属的区域和在每条路线上的移动方式，例如，一条地铁路线属于A、B、C三个区域范围，该地铁路线只允许地铁行驶，此时，根据目标设备当前的位置以及移动方式，推测出目标设备的预测目标路线。需要强调的是，为进一步保证上述目标设备的预测路线的私密和安全性，上述目标设备的预测路线还可以存储于一区块链的节点中。
其中，通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线包括：
根据目标设备的当前位置，确定目标设备的所属区域范围；
根据目标设备的所属区域范围，筛选出位于所属区域范围内的预设路线模板，作为备选路线模板，其中，预设路线模板包括：路线所属区域范围和路线上的移动方式；
根据目标设备的移动方式，从备选路线模板中筛选出目标设备的预测路线。
具体地，其中，区域范围是指对某个大范围的区域划分，例如，A市包括a、b、c等多个区域，只要在A市无论处于哪个位置，都有相应的所属区域。在每个区域中可能存在多条线路，先根据目标设备的当前位置确定目标设备当前所属区域范围，再根据目标设备当前所属区域范围，筛选出位于所属区域范围内的所有预设路线模板，再根据目标设备的移动方式以及历史移动位置，最终得到目标设备的预测路线。
步骤S30，通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量。
具体地，提前预测目标设备在预测路线上的预设的时间点时的网络质量，例如，在某地铁线上，1分钟后，推测移动设备将位于A区域，根据预先收集的各个区域的网络质量，推测出目标设备在1分钟后的网络质量情况。
其中，在通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量前，还包括：
采集样本路线；
根据样本路线上的网络质量的不同划分网络质量区域；
采集不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间；
建立样本路线、网络质量区域以及不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间的对应关系；
建立第二基础模型，对对应关系进行模型训练，得到区域网络质量判断模型。
具体地，样本路线的出发点到终点距离可能较远，在整条路线上可能出现移动网络质量的不同，例如，一条地铁，当进入到隧道时，会出现短暂的网络质量差，就可将地铁进入隧道的这段距离做为一个网络质量区域，根据地铁的移动速度，判断进入隧道或者离开隧道的时间，从而可根据样本路线及时间间隔来预测下一时间点的所处区域的网络情况。
其中，通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量包括：
根据目标设备的预测路线从区域网络质量判断模型中获取相应的样本路线；
根据目标设备的移动方式和目标设备的当前位置，按照预设时间间隔，实时获取目标设备的下一时间点位置，作为预测位置；
获取预测位置所属的网络质量区域，作为网络预测区域；
获取与网络预测区域对应的网络质量，作为目标设备在下一时间点的预测网络质量。
具体地，根据目标设备的预测路线从网络质量判断模型中得到与之对应的样本路线，例如，某个人携带手机坐地铁A出行，则根据地铁A从网络质量判断模型中得到地铁A的模板路线，根据地铁A的速度以及当前位置，每隔5分钟获取一次五分钟后手机的位置，作为预测位置，再根据预测位置从区域网络质量判断模型中得到预测位置所属的网络质量区域，作为网络预测区域，再获取与网络预测区域对应的网络质量，作为手机在5分钟后的预测网络质量，从而可推测5分钟后手机所连接的移动网络的质量情况。
步骤S40，通过比对目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令。
具体地，目标设备在预设时间点的预测网络质量情况根据预设网络质量阈值模板而定，网络质量包括网络加载速度和网络的稳定性，根据预设网络质量阈值，将预设网络质量阈值模板进行分类，例如，网络加载速度和网络的稳定性都大于等于预设网络质量阈值时，作为一类模板，网络加载速度和网络的稳定性都小于预设网络质量阈值时，作为另一类模板，每种类型的模板匹配有相应的访问数据处理指令。
其中，预设网络质量阈值模板包括：
第一预设网络质量阈值模板和第二预设网络质量阈值模板；
第一预设网络质量阈值模板匹配有根据用户操作完成访问数据处理的指令；
第二预设网络质量阈值模板匹配有自动完成访问数据处理的指令。
具体地，例如，第一预设网络质量阈值模板为大于或等于预设阈值的模板，该模板对应的网络质量阈值网络质量较好，在该网络下，移动设备上的应用能够正常工作，此时，第一预设网络质量阈值模板匹配的访问数据处理指令为根据用户操作完成访问数据处理的指令；第二预设网络质量阈值模板为小于预设阈值的模板，该模板对应的网络质量较差，在该网络下，移动设备上的应用不能够正常工作，所以需要匹配有自动完成访问数据处理的指令。
步骤S50，根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令。
其中，自动完成访问数据处理的指令包括：
获取目标设备访问次数达到预设访问次数的网络应用软件列表，作为待处理访问数据；
对待处理访问数据进行自动下载、自动缓存及数据断点预存。
具体地，当判定预设时间点时，移动设备的预测网络质量与第二预设网络质量阈值模板对应时，可以预先对待处理访问数据进行自动下载、自动缓存及数据断点预存，例如，预测到5分钟后目标设备的网络质量较差，那么可以预先下载5分钟的访问数据、自动缓存5分钟的访问数据、当数据断点时预存5分钟的访问数据。
其中，数据断点预存指的是，用户在输入一些信息时，有些情况，网络不好，提交不成功，可能需要重新输入，这个时候进行断点预存，在用户能操作的时候，可以直接进入断点继续往后操作，不会让之前的操作作废。
在根据相应的网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令后，还包括：
当相应的网络质量阈值模板为第二预设网络质量阈值模板时，生成目标设备在下一时间点的预测网络质量的提示信息。
本发明提供的移动网络访问数据的处理方法，应用于一种电子装置1。参照图2所示，为本发明移动网络访问数据的处理方法较佳实施例的应用环境示意图。
在本实施例中，电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。
该电子装置1包括：处理器12、存储器11、网络接口13及通信总线14。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡及卡型存储器11等的非易失性存储介质。在一些实施例中，可读存储介质可以是电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，可读存储介质也可以是电子装置1的外部存储器11，例如电子装置1上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(FlashCard)等。
在本实施例中，存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于电子装置1的移动网络访问数据的处理程序10等。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数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行移动网络访问数据的处理程序10等。
网络接口13可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子装置1与其它电子设备之间建立通信连接。
通信总线14用于实现上述这些组件之间的连接通信。
图2仅示出了具有组件11-14的电子装置1，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。
可选地，该电子装置1还可以包括摄像装置，摄像装置既可以是电子装置1的一部分，也可以独立于电子装置1。在一些实施例中，电子装置1为智能手机、平板电脑、便携计算机等具有摄像头的终端设备，则摄像装置即为电子装置1的摄像头。在其他实施例中，电子装置1可以为服务器，摄像装置独立于该电子装置1、与该电子装置1通过有线或者无线网络连接。例如，该摄像装置安装于特定场所，如办公场所、监控区域，对进入该特定场所的目标进行实时拍摄得到实时图像，通过网络将拍摄得到的实时图像传输至处理器12。
可选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子装置1还包括触摸传感器。该触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，触摸传感器可以为单个传感器，也可为例如阵列布置的多个传感器。
此外，该电子装置1的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该电子装置1还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路，传感器、音频电路等等，在此不再赘述。
在图2所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中可以包括操作系统以及移动网络访问数据的处理程序10；处理器12执行存储器11中存储的移动网络访问数据的处理程序10时实现如下步骤：
步骤S10、通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式，其中，目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
步骤S20、通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
步骤S30、通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量；
步骤S40、通过比对目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
步骤S50、根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令。
作为本发明的一个优选方案，目标设备为移动智能终端设备。
作为本发明的一个优选方案，在通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式前，还包括：
采集目标设备的移动方式的样本数据，移动方式的样本数据包括：移动方式的种类和每种移动方式的移动速度；
建立移动方式的种类与每种移动方式的移动速度的对应关系；
建立第一基础模型，根据对应关系进行模型训练，得到移动方式分析模型。
作为本发明的一个优选方案，通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线包括：
根据目标设备的当前位置，确定目标设备的所属区域范围；
根据目标设备的所属区域范围，筛选出位于所属区域范围内的预设路线模板，作为备选路线模板，其中，预设路线模板包括：路线所属区域范围和路线上的移动方式；
根据目标设备的移动方式，从备选路线模板中筛选出目标设备的预测路线。需要强调的是，为进一步保证上述目标设备的预测路线的私密和安全性，上述目标设备的预测路线还可以存储于一区块链的节点中。
作为本发明的一个优选方案，在通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量前，还包括：
采集样本路线；
根据样本路线上的网络质量的不同划分网络质量区域；
采集不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间；
建立样本路线、网络质量区域以及不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间的对应关系；
建立第二基础模型，对对应关系进行模型训练，得到区域网络质量判断模型。
作为本发明的一个优选方案，通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量包括：
根据目标设备的预测路线从区域网络质量判断模型中获取相应的样本路线；
根据目标设备的移动方式和目标设备的当前位置，按照预设时间间隔，实时获取目标设备的下一时间点位置，作为预测位置；
获取预测位置所属的网络质量区域，作为网络预测区域；
获取与网络预测区域对应的网络质量，作为目标设备在下一时间点的预测网络质量。
作为本发明的一个优选方案，预设网络质量阈值模板包括：
第一预设网络质量阈值模板和第二预设网络质量阈值模板；
第一预设网络质量阈值模板匹配有根据用户操作完成访问数据处理的指令；
第二预设网络质量阈值模板匹配有自动完成访问数据处理的指令。
作为本发明的一个优选方案，自动完成访问数据处理的指令包括：
获取目标设备访问次数达到预设访问次数的网络应用软件列表，作为待处理访问数据；
对待处理访问数据进行自动下载、自动缓存及数据断点预存。
在其他实施例中，移动网络访问数据的处理程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。
本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图3所示，为图2中移动网络访问数据的处理程序10较佳实施例的程序模块图。所述移动网络访问数据的处理程序10可以被分割为：移动方式分析模块110、预测路线获取模块120、网络质量判断模块130、网络质量阈值模板获取模块140、访问数据处理指令执行模块150。
所述模块110-150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：
移动方式分析模块110：用于通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式，其中，目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置。
预测路线获取模块120：用于通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线。
网络质量判断模块130：用于通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量。
网络质量阈值模板获取模块140：用于通过比对目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令。
访问数据处理指令执行模块150：用于根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令。
如图4所示，此外，与上述方法相对应，本发明的实施例还提出一种移动网络访问数据的处理系统400，包括：移动方式分析单元410、预测路线获取单元420、网络质量判断单元430、网络质量阈值模板获取单元440、访问数据处理指令执行单元450，其中，移动方式分析单元410、预测路线获取单元420、网络质量判断单元430、网络质量阈值模板获取单元440和访问数据处理指令执行单元450的实现功能与实施例中移动网络访问数据的处理方法的步骤一一对应。
移动方式分析单元410：用于通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式，其中，目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置。
预测路线获取单元420：用于通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线。
网络质量判断单元430：用于通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量。
网络质量阈值模板获取单元440：用于通过比对目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令。
访问数据处理指令执行单元450：用于根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令。
此外，本发明实施例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中存储有移动网络访问数据的处理程序，所述移动网络访问数据的处理程序被处理器执行时实现如下操作：
通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式，其中，目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
通过将目标设备的当前位置及目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量；
通过比对目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
根据网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在目标设备上执行访问数据处理指令。
优选地，目标设备为移动智能终端设备。
优选地，在通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到目标设备的移动方式前，还包括：
采集目标设备的移动方式的样本数据，移动方式的样本数据包括：移动方式的种类和每种移动方式的移动速度；
建立移动方式的种类与每种移动方式的移动速度的对应关系；
建立第一基础模型，根据对应关系进行模型训练，得到移动方式分析模型。
优选地，通过比对目标设备的当前位置和目标设备的移动方式与预设路线模板，得到目标设备的预测路线包括：
根据目标设备的当前位置，确定目标设备的所属区域范围；
根据目标设备的所属区域范围，筛选出位于所属区域范围内的预设路线模板，作为备选路线模板，其中，预设路线模板包括：路线所属区域范围和路线上的移动方式；
根据目标设备的移动方式，从备选路线模板中筛选出目标设备的预测路线。
优选地，在通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量前，还包括：
采集样本路线；
根据样本路线上的网络质量的不同划分网络质量区域；
采集不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间；
建立样本路线、网络质量区域以及不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间的对应关系；
建立第二基础模型，对对应关系进行模型训练，得到区域网络质量判断模型。
优选地，通过区域网络质量判断模型对目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得目标设备在下一时间点的预测网络质量包括：
根据目标设备的预测路线从区域网络质量判断模型中获取相应的样本路线；
根据目标设备的移动方式和目标设备的当前位置，按照预设时间间隔，实时获取目标设备的下一时间点位置，作为预测位置；
获取预测位置所属的网络质量区域，作为网络预测区域；
获取与网络预测区域对应的网络质量，作为目标设备在下一时间点的预测网络质量。
优选地，预设网络质量阈值模板包括：
第一预设网络质量阈值模板和第二预设网络质量阈值模板；
第一预设网络质量阈值模板匹配有根据用户操作完成访问数据处理的指令；
第二预设网络质量阈值模板匹配有自动完成访问数据处理的指令。
优选地，自动完成访问数据处理的指令包括：
获取目标设备访问次数达到预设访问次数的网络应用软件列表，作为待处理访问数据；
对待处理访问数据进行自动下载、自动缓存及数据断点预存。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述移动网络访问数据的处理方法、电子装置的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
需要说明的是，在本文中，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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，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、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。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如上所述的一个存储介质(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，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 (10)

1.一种移动网络访问数据的处理方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到所述目标设备的移动方式，其中，所述目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
通过将所述目标设备的当前位置及所述目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量；
通过比对所述目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，所述预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
根据所述网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在所述目标设备上执行所述访问数据处理指令。
2.根据权利要求1所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，所述目标设备为移动智能终端设备。
3.根据权利要求1所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，在通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到所述目标设备的移动方式前，还包括：
采集目标设备的移动方式的样本数据，所述移动方式的样本数据包括：移动方式的种类和每种移动方式的移动速度；
建立移动方式的种类与每种移动方式的移动速度的对应关系；
建立第一基础模型，根据所述对应关系进行模型训练，得到移动方式分析模型。
4.根据权利要求1所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，所述目标设备的预测路线存储于区块链中，所述通过将所述目标设备的当前位置及所述目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线包括：
根据所述目标设备的当前位置，确定所述目标设备的所属区域范围；
根据所述目标设备的所属区域范围，筛选出位于所述所属区域范围内的预设路线模板，作为备选路线模板，其中，所述预设路线模板包括：路线所属区域范围和路线上的移动方式；
根据所述目标设备的移动方式，从所述备选路线模板中筛选出所述目标设备的预测路线。
5.根据权利要求1所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，在通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量前，还包括：
采集样本路线；
根据所述样本路线上的网络质量的不同划分网络质量区域；
采集不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间；
建立样本路线、网络质量区域以及不同移动方式在每个网络质量区域的移动时间的对应关系；
建立第二基础模型，对所述对应关系进行模型训练，得到区域网络质量判断模型。
6.根据权利要求5所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，所述通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量包括：
根据所述目标设备的预测路线从所述区域网络质量判断模型中获取相应的样本路线；
根据所述目标设备的移动方式和所述目标设备的当前位置，按照预设时间间隔，实时获取所述目标设备的下一时间点位置，作为预测位置；
获取所述预测位置所属的网络质量区域，作为网络预测区域；
获取与所述网络预测区域对应的网络质量，作为所述目标设备在下一时间点的预测网络质量。
7.根据权利要求1所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，所述预设网络质量阈值模板包括：
第一预设网络质量阈值模板和第二预设网络质量阈值模板；
所述第一预设网络质量阈值模板匹配有根据用户操作完成访问数据处理的指令；
所述第二预设网络质量阈值模板匹配有自动完成访问数据处理的指令。
8.根据权利要求7所述的移动网络访问数据的处理方法，其特征在于，所述自动完成访问数据处理的指令包括：
获取所述目标设备访问次数达到预设访问次数的网络应用软件列表，作为待处理访问数据；
对所述待处理访问数据进行自动下载、自动缓存及数据断点预存。
9.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有移动网络访问数据的处理程序，所述移动网络访问数据的处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
通过移动方式分析模型对目标设备的位置移动信息数据进行处理，得到所述目标设备的移动方式，其中，所述目标设备的位置移动信息数据包括目标设备的移动速度和目标设备的当前位置；
通过将所述目标设备的当前位置及所述目标设备的移动方式与预设路线模板进行比对，得到目标设备的预测路线；
通过区域网络质量判断模型对所述目标设备的预测路线进行处理，按照预设时间间隔，实时获得所述目标设备在下一时间点的预测网络质量；
通过比对所述目标设备在下一时间点的预测网络质量与预设网络质量阈值模板，得到相应的网络质量阈值模板，其中，所述预设网络质量阈值模板匹配有访问数据处理指令；
根据所述网络质量阈值模板，得到相应的访问数据处理指令，并在所述目标设备上执行所述访问数据处理指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有移动网络访问数据的处理程序，所述移动网络访问数据的处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的移动网络访问数据的处理方法的步骤。
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