[发明专利]数据缓存方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种数据缓存方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：在通过终端设备的目标应用呈现内容的过程中，获取当前时间信息以及终端设备的当前位置信息；将当前时间信息和当前位置信息输入至预训练的网络状态预测模型，通过网络状态预测模型预测终端设备在当前时间之后的至少一种网络状态，以及各网络状态的持续时长；在网络状态满足预设网络状态的情况下，在目标应用中缓存与该网络状态的持续时长相匹配的待呈现内容。相比于现有技术由用户手动缓存信息内容，本公开可以基于预设网络状态的持续时长来缓存相适应的待呈现内容，从而可以提高数据缓存的智能性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据缓存方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了一种数据缓存技术，在使用应用程序时，用户可以通过预先下载的方式，将由应用程序提供的信息数据预先存储至移动终端中，那么在用户出于无网络或者网络状态较差的环境时，则可以利用应用程序查看预先下载的信息内容。

相关技术中，目前针对应用程序的数据缓存通常是由用户主动触发，用户可以自行通过应用程序下载其承载的信息内容，来实现信息内容的缓存。然而这种方式依赖于用户的手动下载，同时由于信息内容的下载会占用带宽，在用户无法清楚了解信息内容的下载量的前提下，有可能会出现信息内容下载量较大，从而造成带宽资源的浪费，又或者是出现信息内容下载量较小，无法保证用户在无网络或者网络状态较差的环境时都可以随时查看缓存的信息内容。因此，现有的数据缓存方法不够智能。

发明内容

本公开提供一种数据缓存方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中数据缓存方法不够智能的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据缓存方法，包括：

在通过终端设备的目标应用呈现内容的过程中，获取当前时间信息以及所述终端设备的当前位置信息；

将所述当前时间信息和所述当前位置信息输入至预训练的网络状态预测模型，通过所述网络状态预测模型预测所述终端设备在当前时间之后的至少一种网络状态，以及各所述网络状态的持续时长；

在所述网络状态满足预设网络状态的情况下，在所述目标应用中缓存与该网络状态的持续时长相匹配的待呈现内容。

在一示例性实施例中，所述通过所述网络状态预测模型预测所述终端设备在当前时间之后的网络状态，以及所述网络状态的持续时长，包括：通过所述网络状态预测模型生成所述终端设备的网络信号强度变化轨迹；根据所述网络信号强度变化轨迹，确定所述终端设备在当前时间之后的网络状态，以及所述网络状态的持续时长。

在一示例性实施例中，所述预设网络状态包括弱网状态或无网络状态中的至少一种，所述根据所述网络信号强度变化轨迹，确定所述终端设备在当前时间之后的网络状态，以及所述网络状态的持续时长，包括：基于所述网络信号强度变化轨迹，获取网络信号强度小于或等于所述预设网络状态对应的信号强度阈值的时间区间；将所述时间区间对应的区间长度作为所述预设网络状态的持续时长。

在一示例性实施例中，所述将所述当前时间信息和所述当前位置信息输入至预训练的网络状态预测模型之前，还包括：通过样本终端设备的目标应用获取训练样本数据；所述训练样本数据包括所述样本终端设备在历史时间周期中的历史时间信息、历史位置信息，以及所述样本终端设备在所述历史时间周期中的历史网络信号强度变化轨迹；将所述历史时间信息以及所述历史位置信息输入待训练的网络状态预测模型，得到所述样本终端设备在所述历史时间区间中的预测网络信号强度变化轨迹；利用所述预测网络信号强度变化轨迹以及所述历史网络信号强度变化轨迹对所述网络状态预测模型进行训练，得到所述预训练的网络状态预测模型。