[發明專利]一種數據更新方法、存儲介質和智能設備在審
| 申請號： | 201810063045.1 | 申請日： | 2018-01-23 |
| 公開（公告）號： | CN108228879A | 公開（公告）日： | 2018-06-29 |
| 發明（設計）人： | 朱志強 | 申請（專利權）人： | 平安普惠企業管理有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 深圳中一專利商標事務所 44237 | 代理人： | 官建紅 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市前海深港合作區前*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 數據更新 更新時刻 關聯 服務器請求 存儲介質 歷史更新 智能設備 時刻表 大數據 客戶端 服務器 預測服務器 資源消耗 統計分析 預測 更新 分析 | ||
1.一種數據更新方法，其特征在于，包括：
獲取API關聯的數據在服務器中的歷史更新事件；
獲取所述API的類型；
根據所述API的類型，對所述歷史更新事件進行大數據統計分析，預測所述服務器中所述API關聯的數據的更新時刻；
根據預測的所述API關聯的數據的更新時刻與所述API的類型，建立數據更新時刻表；
根據所述數據更新時刻表更新客戶端中所述API關聯的數據。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述API的類型，對所述歷史更新事件進行大數據統計分析，預測所述服務器中所述API關聯的數據的更新時刻的步驟，包括：
按所述API的類型將所述歷史更新事件分類，將同一類型的API關聯的數據在服務器中的歷史更新事件放入同一個事件集合中；
將屬于同一個事件集合的歷史更新事件進行聚類分析；
根據每個事件集合的聚類分析結果預測每個類型的API關聯的數據在服務器中的更新時刻。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將屬于同一個事件集合的歷史更新事件進行聚類分析的步驟，包括：
從同一個事件集合中，隨機選擇第一指定個數的歷史更新事件作為第一聚類中心；
計算所述同一個事件集合中每個歷史更新事件與所述第一聚類中心的第一相似度；
根據所述第一相似度將所述同一個事件集合中的歷史更新事件進行初始聚類，并從所述初始聚類后的歷史更新事件中選擇第二指定個數的歷史更新事件作為第二聚類中心；
計算所述同一個事件集合中，所述初始聚類后的每個歷史更新事件與所述第二聚類中心的第二相似度，根據所述第二相似度，將所述同一個事件集合中所述初始聚類后的歷史更新事件再次進行聚類；
重復確定所述同一個事件集合中的聚類中心，直到所確定的聚類中心收斂。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預測的所述API關聯的數據的更新時刻與所述API的類型，建立數據更新時刻表的步驟，包括：
獲取用戶歷史行為信息；
根據所述用戶的歷史行為信息，確定用戶的歷史登錄時間；
根據預測的所述API關聯的數據的更新時刻、所述API的類型以及所述歷史登錄時間，建立數據更新時刻表。
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述數據更新時刻表更新客戶端中所述API關聯的數據的步驟，包括：
根據所述數據更新時刻表，發送更新請求至所述服務器，請求更新所述API關聯的數據；
當接收到所述服務器反饋的更新數據時，則將所述更新數據的數據量與預設的更新數據量進行比較；
若所述更新數據的數據量不小于所述預設的更新數據量，則根據所述更新數據，更新客戶端中所述API關聯的數據。
6.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述數據更新方法的步驟。
7.一種智能設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如下步驟：
獲取API關聯的數據在服務器中的歷史更新事件；
獲取所述API的類型；
根據所述API的類型，對所述歷史更新事件進行大數據統計分析，預測所述服務器中所述API關聯的數據的更新時刻；
根據預測的所述API關聯的數據的更新時刻與所述API的類型，建立數據更新時刻表；
根據所述數據更新時刻表更新客戶端中所述API關聯的數據。
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