云端协同服务系统及云端协同工作方法.pdf

本发明公开了一种云-端协同服务系统及云-端协同工作方法，以解决现有技术中基于云计算的多样化的智能用户终端与云服务器端的不同方式的交互问题，从而使得用户终端得到最合适的数据或服务，与云服务器更好的协同工作。所述云-端协同服务系统包括云服务器、用户终端、同时并分别与云服务器和用户终端相连的云-端协同服务平台，通过云-端协同服务平台将所述云服务器中的资源与用户终端进行匹配，从而完成云-端的协同工作。本发明的技术方案使得在基于云计算的多样化智能终端中，针对各种智能用户终端设备的不同特性，根据用户需要和用户喜好，为用户提供个性化服务，提升了用户体验。

1.  一种云-端协同服务系统，所述云-端协同服务系统包括云服务器和用户终端，其特征在于，所述系统还包括：云-端协同服务平台；
所述云-端协同服务平台分别与所述云服务器和所述用户终端相连，用于完成云服务器资源和所述用户终端的匹配。

2.  根据权利要求1所述的云-端协同服务系统，其特征在于，所述云-端协同服务平台还用于保存所述用户终端的信息。

3.  根据权利要求1或2所述的云-端协同服务系统，其特征在于，所述云-端协同服务平台包括云资源模型构建模块、用户终端模型构建模块、匹配模块；其中，
所述云资源模型构建模块用于构建云资源模型；
所述用户终端模型构建模块用于构建用户终端模型；
所述匹配模块分别与所述云资源模型构建模块和所述用户终端模块相连，用于所述云资源模型和所述用户终端模型的匹配。

4.  根据权利要求3所述的云-端协同服务系统，其特征在于，
所述云资源模型包括：云资源共性模型和云资源个性模型；
所述用户终端模型包括：用户终端特性模型和用户喜好模型。

5.  根据权利要求4所述的云-端协同服务系统，其特征在于，所述匹配模块进一步用于，将所述云资源共性模型与所述用户喜好模型进行匹配，将所述云资源个性模型与所述用户终端特性模型进行匹配。

6.  一种云-端协同工作方法，其特征在于，所述方法包括： 
将云服务器中的云资源与用户终端进行匹配，完成云服务器与用户终端的协同工作。

7.  根据权利要求6所述的云-端协同工作方法，其特征在于，所述将云服务器中的云服务器资源与用户终端进行匹配，通过云-端协同服务平台实现；所述云端协同服务平台保存所述用户终端的信息。

8.  根据权利要求6或7所述的云-端协同工作方法，其特征在于，所述将云服务器中的云服务器资源与用户终端进行匹配，进一步包括：
构建云资源模型；
构建用户终端模型；
将所述云资源模型和所述用户终端模型进行匹配。

9.  根据权利要求8所述的云-端协同工作方法，其特征在于，
所述云资源模型包括：云资源共性模型和云资源个性模型；
所述用户终端模型包括：用户终端特性模型和用户喜好模型。

10.  根据权利要求9所述的云-端协同工作方法，其特征在于，所述将所述云资源模型和所述用户终端模型进行匹配，进一步包括：将所述云资源共性模型与所述用户喜好模型进行匹配，将所述云资源个性模型与所述用户终端特性模型进行匹配。

云-端协同服务系统及云-端协同工作方法
技术领域
本发明属于云计算及互联网技术领域，具体涉及一种云-端协同服务系统及云-端协同工作方法。
背景技术
随着计算机和网络技术的快速发展，云计算开始显现出巨大的生命力。云计算是分布式计算、并行计算、网格计算等理论在互联网中的延续，其目标是以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务。云计算由于有丰富的资源和强大的计算和存储能力，吸引越来越多的网络服务提供商使用云技术，促使其得到了快速的发展，并且日趋走向成熟。
与此同时，智能用户终端设备也在快速发展，包括智能电视、一体机、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等，突出表现为处理性能越来越强、越来越普及以及多样化。于是，根据用户终端设备特性的不同提出了个性化需求和更高要求的用户体验。
由于云计算丰富资源的吸引力，将云计算和智能用户终端协同工作，出现了云-端技术，成为互联网领域内一个活跃的领域。例如，智能家庭，是典型的智户终端，越来越多的利用云为智能家庭中的用户终端设备提供资源和服务，将互联网丰富的资源提供给智能家庭的用户终端设备使用。如电影资源、音乐资源、游戏娱乐、各种数据资源等等。基于云计算或云存储的智能家庭技术，充分利用网络能力实现了远程计算和存储服务的业务平台，实现总体的业务逻辑和业务的推送。但是，由于智能家庭中的智能用户终端设备的便携性和多样性，如智能电视、一体机、笔记本电脑、平板电脑、能手机等, 带来了用户终端设备计算能力相差较大、数据存储能力参差不齐、显示屏幕大小不一等问题。计算能力的差异主要表现在 CPU、内存以及图形处理能力上。数据存储能力的差异主要是指存储容量的大小。而屏幕尺寸和分辨率的差异, 则很可能导致显示效果的变化, 甚至影响使用。如何根据这些用户终端设备性能的不同，以及用户喜好和用户需求，与云服务器端进行不同方式的交互，得到最合适的数据或服务，与云端更好的协同工作，为用户提供个性化服务和良好的用户体验，成为了智能家庭领域的一项新挑战。
以上问题在快速发展的移动互联网中，表现尤为突出，为此，提出了许多不同的解决方案：
华为提出了一种“端管云”的协同架构技术。云，可以理解成把业务IT化；管，即支撑大流量、智能化的管道；端，就是终端或用户的界面。通过“端管云”的架构，做到终端的智能化、信息的多媒体呈现。虽然此架构包含了云端协同系统的所有组成部分，但是并未考虑到终端用户的个性仳需 求。
中国电信公司提出一种基于统一客户端的“云+端”协同架构，以云平台和云手机为核心，由能力开发层，外部应用服务，应用开发测试环境组成，并且推出世博e云手机产品等。但是此解决方案是以现有的资源为基础的，主要适用于电信手机用户有，不具有普适性。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种云-端协同服务系统和云-端协同工作方法，使得在基于云计算的多样化智能终端中，针对各种智能用户终端设备的特性不同，根据用户需要和用户喜好，为用户提供个性化服务和更好的用户体验。
根据本发明的一个方面，提供了一种云-端协同服务系统，所述云-端协同服务系统包括云服务器和用户终端，所述系统还包括：云-端协同服务平台；
所述云-端协同服务平台分别与所述云服务器和所述用户终端相连，用于完成云服务器资源和所述用户终端的匹配。
上述方案中，所述云-端协同服务平台还用于保存所述用户终端的信息。
上述方案中，所述云-端协同服务平台包括云资源模型构建模块、用户终端模型构建模块、匹配模块；其中，
所述云资源模型构建模块用于构建云资源模型；
所述用户终端模型构建模块用于构建用户终端模型；
所述匹配模块分别与所述云资源模型构建模块和所述用户终端模块相连，用于所述云资源模型和所述用户终端模型的匹配。
上述方案中，所述云资源模型包括：云资源共性模型和云资源个性模型；
所述用户终端模型包括：用户终端特性模型和用户喜好模型。
上述方案中，所述匹配模块进一步用于，将所述云资源共性模型与所述用户喜好模型进行匹配，将所述云资源个性模型与所述用户终端特性模型进行匹配。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种云-端协同工作方法，所述方法包括：
将云服务器中的云服务器资源与用户终端进行匹配，完成云服务器与用户终端的协同工作。
上述方案中，所述将云服务器中的云服务器资源与用户终端进行匹配，通过云-端协同服务平台实现；所述云端协同服务平台保存所述用户终端的信息。
上述方案中，所述将云服务器中的云服务器资源与用户终端进行匹配，进一步包括：
构建云资源模型；
构建用户终端模型；
将所述云资源模型和所述用户终端模型进行匹配。
上述方案中，所述云资源模型包括：云资源共性模型和云资源个性模型；
所述用户终端模型包括：用户终端特性模型和用户喜好模型。
上述方案中，所述将所述云资源模型和所述用户终端模型进行匹配，进一步包括：将所述云资源共性模型与所述用户喜好模型进行匹配，将所述云资源个性模型与所述用户终端特性模型进行匹配。
从以上本发明实施例的技术方案可以看出，本发明所记载的云-端协同服务系统包括云服务器、用户终端、同时并分别与云服务器和用户终端相连的云-端协同服务平台，通过云-端协同服务平台将所述云服务器中的资源与用户终端进行匹配，从而完成云-端的协同工作。本发明的技术方案使得在基于云计算的多样化智能终端中，针对各种智能用户终端设备的特性不同，根据用户需要和用户喜好，为用户提供个性化服务，提升了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明第一实施方式的云-端协同服务系统结构示意图；
图2为图1所示的云-端协同服务平台的内部结构示意图；
图3为本发明第二实施方式的云-端协同工作方法的流程示意图；
图4为本发明第二实施方式具体实施例的云-端协同工作方法流程框图。
具体实施方式
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面详细描述本发明的实施方式，通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
图1为本发明第一实施方式的云-端协同服务系统结构示意图。
如图1所示，本实施例的云-端协同服务系统包括：
云服务器1，用于存储各类资源和提供各类服务。
云服务器1具有丰富的软硬件资源，智能家庭中用户终端所用的资源都集中在云服务器1端，包括但不限于信息咨询、影视娱乐、游戏动漫、远程服务、视频定制、音乐定制、各种推送服务等。同时，云服务器1的信息更新快、实时性高，能为用户提供最新的数据信息。另外，云服务器1还能将所有的资源进行整合分析和建立索引，实现数据资源的模型化，有利于高效管理。
用户终端3，包括智能电视，一体机，笔记本电脑，平板电脑，智能手机等。
用户终端3通过云-端协同服务平台2从云服务器1请求资源，云-端协同服务平台2将适合用户终端3的特性和用户喜欢的云资源通过用户终端3展现给用户。
云-端协同服务平台2，分别与所述云服务器1和所述用户终端3相连，用于完成云资源和所述用户终端3的匹配。
优选的，云-端协同服务平台2的上端通过有线或无线网络与云服务器1进行信号连接，下端通过有线或无线网络与用户终端3进行信号连接，用户终端3需通过云-端协同服务平台2才能与云服务器1进行交互。云-端协同服务平台2独立于云服务器1和用户终端3之间，具有单独的功能实现，将用户个人信息保存在云-端协同服务平台2，可以保证用户个人信息的安全。
云-端协同服务平台2具有较强的计算、分析和处理能力，能够记录用户在使用智能用户终端3时的各种数据，利用数据挖掘或语义推理等方法对用户数据进行个性化分析和数据标记，建立用户个性化信息。用户个性化信息包括用户终端3的特性信息和用户的喜好信息。用户终端3的特性信息主要包括用户终端3的性能、存储容量、屏幕大小（分辨率）、联网状态、电量等信息。根据用户终端3的特性和用户的喜好智能的从云服务器1获取适合用户终端3的特性和用户喜爱的云资源，或者从云服务器1获取超出用户期望的业务体验，推荐给用户。其次，云-端协同服务平台2能够实时收集用户在不同的用户终端3上不同资源的使用频率，根据用户需要和用户喜好以及用户终端3的各项性能和网络状况，实现云资源的按需存储和智能选择删除。云-端协同服务平台2能够实时监测用户终端3，如果用户操作超出用户终端3的处理能力，如大量计算，图形渲染等，云-端协同服务平台2能够将计算任务迁移至云服务器1，利用云服务器1强大的计算能力进行计算，然后将计算结果返回到用户终端3。同时，云-端协同服务平台2能提供对用户终端3的实时控制功能。
云-端协同服务平台2在完成用户个性化分析后，再根据用户的需求从云服务器1请求数据资源，各种数据信息再经过云-端协同服务平台2处理，根据用户正在使用用户终端3的信息，将适合用户终端3的特性和用户喜爱的数据资源或服务下发给正在使用的用户终端3。由于用户终端3的多样性和用户需求的不确定性，在复杂的业务场景下，如用户首次使用业务或存在云-端协同服务平台2无法判断用户真实需求时，云-端协同服务平台2和用户终端3可能要经过多次交互，也可以以交付样例的形式请用户快速确认需求的符合性。
云-端协同服务平台2根据用户的需要，从云资源中寻找与用户终端模型相匹配的资源，在网络空闲时智能的推送到相应用户终端3存储，以方便用户使用。同时也智能的删除无用的资源，释放用户终端3的存储空间。这样可以降低对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端3越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。
其中，云-端协同服务平台2包括三个模模块。图2为图1所示的云-端协同服务平台的内部结构示意图。
如图2所示，所述云-端协同服务平台2包括云资源模型构建模块21、用户终端模型构建模块22、匹配模块23；其中，
所述云资源模型构建模块21用于构建云资源模型。云资源模型包括云资源共性模型和云资源个性模型。构建云资源共性模型是指对云资源的共性属性进行建模，以建立云资源共性属性的数据模型。云资源的共性属性指的是云资源共有的属性，包括但不限于电影、音乐、游戏的出品时间、分类类型等。云资源的分类类型具有多样性，如地区分类，语言分类，风格分类等。构建云资源个性模型是指对云资源的个性属性进行建模，以建立云资源个性属性的数据模型。云资源的个性属性指的是云资源独有的属性，包括但不限于电影音乐的名称、存储大小、分辨率、推荐使用的用户终端的配置等。通过构建云资源共性模型和云资源个性模型，从而建立标准的云资源模型。云资源模型至少包括云资源共性模型和云资源个性模型，因而云资源模型中包含了云资源的共性属性和云资源的个性属性。
用户终端模型构建模块22用于构建用户终端模型。用户终端模型包括用户终端特性模型和用户喜好模型。构建用户终端特性模型是指对用户终端的特性信息进行建模，以建立用户终端特性信息的数据模型。用户终端的特性信息包括但不限于用户终端的性能、存储容量、屏幕大小（分辨率）、联网状态、电量等信息。构建用户喜好模型是指对用户喜好属性进行建模，以建立用户喜好属性的数据模型。用户喜好属性包括但不限于使用云资源的类型、使用云资源常用的用户终端设备、云资源使用频率、用户操作习惯等。云资源的类型具有多样性，如地区分类、语言分类、风格分类等。通过对用户终端特性以及用户喜好进行建模，从而建立标准的用户终端模型。用户终端模型是通过构建用户终端特性模型和用户喜好模型得到的，因而用户终端模型包含了用户终端特性信息和用户喜好属性。
匹配模块23分别与所述云资源模型构建模块21和用户终端模型构建模块22相连，用于所述云资源模型和所述用户终端模型的匹配。进一步的，匹配模块23用于通过对云资源模型中的云资源个性模型与用户终端模型中的用户终端特性模型进行比对，找到与用户终端特性相匹配、适合用户终端特性的云资源；并用于通过对云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型中的用户喜好模型进行比对，找到与用户喜好属性相匹配的、用户喜欢的云资源。通过上述匹配，对用户终端的请求进行有选择性的反馈，提升用户体验。
同时云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，根据上述匹配数据，从云资源中寻找与用户终端模型相匹配的云资源，在网络空闲时智能的推送到相应的用户终端存储，以方便用户使用。云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，智能的删除无用的资源，释放用户终端设备的存储空间。这样可以降低对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端设备越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。
本实施例的云-端协同服务系统，通过云-端协同服务平台对用户终端特性信息以及用户喜好属性进行建模，即用户终端特性建模和用户喜好建模，从而建立标准的用户终端模型；同时通过对云资源共性属性和云资源个性属性进行建模，即云资源共性建摸和云资源个性建模，从而建立标准的云资源模型；然后通过对云资源模型中的云资源个性属性与用户终端模型中的用户终端特性信息进行比对，找到与用户终端特性相匹配，适合用户终端特性的云资源；通过对云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型中的用户喜好模型进行比对，找到与用户喜好属性相匹配，用户喜欢的云资源。同时云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，从云资源中寻找与用户终端模型相匹配的云资源，在网络空闲时智能的推送到相应的用户终端存储，以方便用户使用。云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，智能的选择删除，释放用户终端设备的存储空间，从而降低了对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端设备越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。这样通过对云资源模型与用户终端模型进行模型匹配，实现了云服务器与用户终端的协同工作，从而实现了云资源利用的高效性、针对性，为用户提供了个性化服务和更好的用户体验。其次，云-端协同服务平台独立于云服务器和用户终端之间，具有单独的功能实现，将用户个人信息保存在云-端协同服务平台，可以保证用户个人信息的安全。
图3为本发明第二实施方式的云-端协同工作方法的流程示意图。
如图3所示，本实施方式的云-端协同工作方法包括将云服务器中的云资源与用户终端进行匹配，完成云服务器与用户终端的协同工作，上述过程具体通过如下步骤得以实现：
步骤S101，构建云资源模型。
步骤S102，构建用户终端模型。
步骤S103，将云资源模型与用户终端模型进行匹配，完成云服务器与用户终端的协同工作。
其中，所述步骤S101和所述步骤S102在执行时无顺序要求，可以先执行步骤S101再执行步骤S102，也可以先执行步骤S102再执行步骤S101，或同时执行步骤S101和步骤S102。
图4为本发明第二实施方式具体实施例的云-端协同工作方法流程框图。
如图4所示，本具体实施例的云-端协同工作方法，包括如下步骤：
步骤S201，构建云资源共性模型。
步骤S202，构建云资源个性模型。
上述两个步骤，无顺序要求。
针对复杂多样的云资源，在进行分析整合时，对原有云资源的所有信息进行分析，找出与云资源模型相关的所有属性信息。根据语义网络和元数据结构的思想，利用标签结点的方式对云资源进行标记，为云资源建立属性标签。优选的，对于云资源，按照共性属性和个性属性进行标签分类。
步骤S201中的构建云资源共性模型，是针对云资源的共性属性而言。云资源的共性属性主要是指云资源共有的属性，资源间根据共性属性相互联系，计算机就能自动检索、搜索和集成资源。云资源的共性属性如电影、音乐、游戏的出品时间，分类类型等。云资源分类类型具有多样性，如地区分类，语言分类，风格分类等。然后通过时间，类型对云资源进行分类。云资源共性模型通常具有一定的概括性，包括了一般性，模糊性，通用性等。对云资源共性建模，主要是针对云资源的共性属性进行建模，为云-端协同服务平台2中的模型匹配提供依据，实现其与用户终端模型的匹配。用云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型中的用户喜好模型进行比对，找到与用户喜好属性相匹配，用户喜欢的资源。
步骤S202中的构建云资源个性模型，是针对云资源的个性属性而言。云资源的个性属性主要是指云资源独有的属性，如电影音乐的名称，存储空间的大小，分辨率的高低，推荐使用的用户终端的配置等。
对云资源个性建模，是对云资源的个性属性进行建模，主要是针对云资源在用户终端3上的使用特性进行建模，为云-端协同服务平台2中的模型匹配提供依据，实现其与用户终端模型的匹配。用云资源模型中的云资源个性属性与用户终端模型中的用户终端3的特性信息进行比对，找到与用户终端3的特性相匹配，适合用户终端3特性的云资源。例如，在云资源个性建模中，根据云资源的信息，找出与云资源个性属性相关的所有信息，如云资源的大小（用来确定用户终端3是否有足够的存储空间，如果没有足够的存储空间则显示提示信息，如提示用户使用其它的用户终端3）；是否需要联网（如果需要联网则检测网络类型，根据资源的流量情况提示用户使用）；推荐使用的用户终端3的类型（这类资源适合在手机上看还是适合在平板电脑上看或是适合在PC上看）等等，根据云资源的这些属性与用户终端模型中用户终端3的特性信息进行匹配，实现云服务器1和用户终端3的协同工作。
通过对云资源的共性属性和云资源的个性属性进行建模，即云资源共性建模和云资源个性建模，从而建立标准的云资源模型。云资源模型是通过云资源共性建模和云资源个性建模得到的，因而云资源模型中包含云资源的共性属性和云资源的个性属性，即相应的构建成云资源共性模型和云资源个性模型。
步骤S203，构建用户喜好模型。
步骤S204，构建用户终端特性模型。
上述两个步骤，无顺序要求。同时，这里的两个步骤，与步骤S201和步骤202也无顺序要求，四个步骤在执行的过程中可以进行任意的顺序排列。
由于智能家庭中的用户终端3具有多样性，同时用户终端3的性能不一，于是用户终端模型的构建主要在云-端协同服务平台2进行。用户终端3需要通过云-端协同服务平台2才能与云服务器1进行交互，所以云-端协同服务平台2可以实时监控和收集用户终端3的信息，为与云资源模型进行匹配提供支持。用户终端模型主要分为两个部分：一是对用户终端3的特性参数进行收集和建模，即步骤S204中的构建用户终端特性模型；二是根据用户使用用户终端3的爱好和记录，对用户的个性化喜好进行建模，即步骤S203中的构建用户喜好模型。
    云-端协同服务平台2存在于云服务器1和用户终端3之间，用户终端3与云服务器1的交互都要经过云-端协同服务平台2，因此云-端协同服务平台2可以实时收集接入网络与云服务器1交互的用户终端3的特性信息，如用户终端3的性能，存储容量，屏幕大小（分辨率），电量信息等等，同时还能得到如联网状态等信息。对这些信息进行整合后，可以建立用户终端3特性信息的数据模型，从而完成用户终端特性建模。通过对云资源模型中的云资源个性属性与用户终端模型中用户终端3的特性信息进行匹配，即可获得适合用户终端3特性的云资源。
用户在使用用户终端3时，有意无意地把自己的个性化特征保留在用户终端3上，有意的如手机中的通信信息、笔记信息等，无意的如各种连线、浏览信息，下载信息、 应用使用记录、系统log等。用户终端3上沉淀了用户本人的个性特征和爱好、消费习惯甚至是价值观。云-端协同服务平台2利用数据挖掘技术，能够得到与用户喜好属性相关的数据信息，对这些信息进行分析整合，可以对用户终端模型中的用户喜好属性建立标准的数据模型，进而完成用户喜好建模。用户喜好的属性中主要包括了用户经常使用的云资源的类型，用户使用云资源常用的用户终端3，用户在不同用户终端3上不同资源的使用频率，用户的操作习惯等。云资源的类型具有多样性，如地区分类、语言分类、风格分类等。通过对云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型25中的用户喜好模型进行匹配，从而获得用户喜欢的云资源。
另一方面，在对云资源模型与用户终端模型进行模型匹配后，云-端协同服务平台2可以根据匹配情况，对云资源进行协同处理分配。例如对于影视资源，在确定用户需求后，可根据资源的大小，分辨率等方面与当前用户终端3的特性进行匹配，如用户终端3存储空间足够，则直接下载到用户终端3观看，这样可以防止观看时的卡顿现象，如果用户终端3存储空间不够则提示用户在线观看或使用别的用户终端3。如果用户终端3分辨率较低，如无法观看720p或1080p的电影，也可提示用户。对于数据文本资源，如电子书，文档等，则在从云资源选取适当资源后，可根据用户爱好，如喜欢用手机看电子书或喜欢用平板电脑看文档等等的不同，再根据资源的大小决定存储位置。如电子书直接推送到手机存储，文档型数据直接推送到平板电脑存储，需要大量修改或操作的直接推送到笔记本电脑或台式机上。实现根据云资源模型和用户终端模型的匹配情况智能化的按需存储，以方便用户使用。同时也能智能的删除无用的资源，释放用户终端3的存储空间。当然，在协同处理过程中，还有其它需要考虑的因素，如用户终端3的联网方式（3G还是WIFI）、网络的稳定性、电量是否充足、是否接通电源等等。云-端协同服务平台2的设计原则是尽量降低对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端3越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。一些比较消耗网络资源的工作如数据同步、图片备份、视频下载等可在网络空闲时进行。
步骤S205，将所构建的云资源共性模型与所构建的用户有终端喜好模型进行匹配，将所构建折云资源个性模型与所构建的用户终端特性模型进行匹配。
模型匹配基于标准化的用户终端模型和云资源模型。在模型匹配中考虑的因素包括用户终端3的特性信息即用户终端特征模型、用户喜好模型、云资源共性模型和云资源个性模型。
模型匹配的主要作用是：通过对云资源模型中的云资源个性属性即云资源个性模型与用户终端模型中的用户终端3的特性信息即用户终端特征模型进行比对，找到与用户终端3的特性相匹配，适合用户终端3特性的云资源；通过对云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型中的用户喜好模型进行比对，找到与用户喜好模型相匹配，用户喜欢的资源。
本实施例所述的云-端协同工作方法，还可以包括：
步骤S206，云-端协同服务平台向用户终端推送服务。
云-端协同服务平台2可以根据用户的需要，从云资源中寻找与用户终端模型相匹配的资源，在网络空闲时智能的推送到相应用户终端3存储，以方便用户使用。也能智能的删除无用的资源，释放用户终端3的存储空间。这样可以降低对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端3越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。
步骤S207，用户终端将自身的信息保存在云端协同服务平台。
云-端协同服务平台2独立的存在于云服务器1和用户终端3之间，具有单独的功能实现，用户终端可以将用户个人信息保存在云-端协同服务平台2，可以保证用户个人信息的安全。
本实施例的云-端协同工作方法，通过云-端协同服务平台对用户终端特性信息以及用户喜好属性进行建模，即用户终端特性建模和用户喜好建模，从而建立标准的用户终端模型；同时通过对云资源共性属性和云资源个性属性进行建模，即云资源共性建摸和云资源个性建模，从而建立标准的云资源模型；然后通过对云资源模型中的云资源个性属性与用户终端模型中的用户终端特性信息进行比对，找到与用户终端特性相匹配，适合用户终端特性的云资源；通过对云资源模型中的云资源共性模型与用户终端模型中的用户喜好模型进行比对，找到与用户喜好属性相匹配，用户喜欢的云资源。同时云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，从云资源中寻找与用户终端模型相匹配的云资源，在网络空闲时智能的推送到相应的用户终端存储，以方便用户使用。云-端协同服务平台还可以根据用户的需要，智能的选择删除，释放用户终端设备的存储空间，从而降低了对网络高速大容量传送的依赖，利用用户终端设备越来越强大的计算和存储能力，保证用户随时随地的高质量的业务体验。这样通过对云资源模型与用户终端模型进行模型匹配，实现了云服务器与用户终端的协同工作，从而实现了云资源利用的高效性、针对性，为用户提供了个性化服务和更好的用户体验。其次，云-端协同服务平台独立于云服务器和用户终端之间，具有单独的功能实现，将用户个人信息保存在云-端协同服务平台，可以保证用户个人信息的安全。
综合第一实施例和第二实施例，可以看出，本发明实施例的云资源模型构建模块和用户终端模型构建模块通过匹配模块相互联系，而非直接融合，增加了黑客入侵云服务器的难度，从而确保了用户信息的安全性，并且针对各种智能用户终端设备的特性不同，能够根据用户需要和用户喜好，为用户提供个性化服务和更好的用户体验。同时，本发明不仅考虑到了不同用户的个性（用户喜好模型），也考虑到了同一类型用户群体的共性（用户终端特性模型），能够以更高的效率为用户提供更优质的服务；而且，本发明不同于两点架构，是由云服务器，用户终端及云-端协同服务平台部分组成。此外，本发明不需要统一客户端，能够主动适应不同客户端的使用环境，具有普适性。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。