1.一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；

步骤2，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在 t 时刻的应用运行状态是其 t －1 时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；

步骤3，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；

步骤4，计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C=P*DC；

步骤5，根据排序结果对数据存储器进行分级，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。

2.如权利要求1所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。

3.如权利要求2所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的方法，其特征在于，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。

4.一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的系统，其特征在于，所述系统包括：

区域对应模型选择单元，获取与移动互联网内目标移动终端相关联的区域信息，根据移动终端的应用的集中运行情况绘制区域内所述应用的使用频率与时间的关系曲线，根据所述关系曲线设定应用运行预测的模型，不同的预测模型的参数不相同；

建模单元，确定目标移动终端的坐标位置所在区域，根据将当前所在区域的时刻和区域位置采用对应的应用运行预测的模型对所述目标移动终端的可能运行的应用进行预测，在应用程序运行的过程中假设所述目标移动终端在 t 时刻的应用运行状态是其t －1时刻运行状态的函数，所述目标移动终端前一刻行为对当前时刻行为的影响关系是一种马尔可夫链，通过隐马尔可夫模型对下一刻的应用运行状态进行建模；

应用运行状态运行预测单元，对每个应用的运行状态设置初始存储对应值DC，其中，不同的应用对应的存储对应值不同，在所述隐马尔可夫模型建立后，根据最大后验概率准则预估所述目标移动终端的应用运行状态，其中，所述预估所述目标移动终端的应用运行状态为运行的概率为P；

计算可能存储的数据集容量C，对不同应用的预测运行状态按照可能存储的数据集大小进行排序，其中，所述可能存储的数据集容量C的计算公式为：C=P*DC；

数据存储器设置单元，在数据预取时对可能存储的数据集进行选择时，对不同的存储级别设置不同的动态存储单元，所述动态存储单元监测第一数据存储器中的数据访问情况，同时判断数据的访问类型，若所述数据访问情况为命中第一数据存储器，设置对应数据块的热度值增加，若没有命中第一数据存储器，则从第二数据存储器读取该数据块，根据数据块热度调整第一数据存储器的空间容量，以使得第一数据存储器的容量的变化量与目标命中率的导数成正比。

5.如权利要求4所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的系统，其特征在于，所述数据存储器设置单元进一步包括对于不同应用的可能存储的数据集容量大小设置不同的存储设置方式，若所述应用的运行可能存储的数据集容量大于第一预设值，则设置所述第一数据存储器为增量存储，若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第一预设值而大于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为定量存储；若所述应用的运行可能存储的数据集容量小于第二预设值，则设置所述第一数据存储器为压缩存储。

6.如权利要求5所述的一种根据区域范围在移动互联网内进行数据预取的系统，其特征在于，不同的预测模型包括加权马尔可夫链的用户行为预测模型、改进型隐马尔可夫模型、选择性马尔可夫模型、LMS模型、神经网络预测模型。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑3中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑3任一项所述的方法。