[发明专利]基于动态智能算法的大型数据分析方法及其终端

说明书

技术领域

本发明涉及大型数据分析与应用技术领域，更具体地涉及一种基于动态智能算法的大型数据分析方法及其终端。

背景技术

目前的大型数据分析与应用中，主要是对原始数据进行直接的处理，在对数据进行统计与分析时，也采用单一且相对固定的采样比例及数据算法。当需要智能处理时，智能算法的处理方法与对象也成为了单一和固定的选择。这样的处理方法存在以下几个缺点：（1）由于原始数据的庞大，数据运算量较大，对处理原始数据的硬件资源依赖度较高，甚至于出现硬件系统无法满足的现象；（2）单一且相对固定的采样比例及数据算法未考虑服务对象（即应用客户端）的反馈情况，使得产品（即处理后的数据）应用具有一定的局限性，对环境变化的适应性很低。

因此，急需一种改进的基于动态智能算法的大型数据分析方法及其终端来克服上述缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于动态智能算法的大型数据分析方法，以降低数据运算量、降低对硬件资源的依赖度，且能提高产品对环境变化的适应性。

本发明的另一目的是提供一种基于动态智能算法的大型数据分析终端，以降低数据运算量、降低对硬件资源的依赖度，且能提高产品对环境变化的适应性。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于动态智能算法的大型数据分析方法，包括：

根据初始采样比例对输入数据进行采样；

根据初始算法对采样的输入数据进行分析处理并将处理结果输出至应用客户端；

接收来自所述应用客户端的调节指令；

根据所述处理结果输出至所述应用客户端的情况及所述调节指令动态调节数据采样比例及数据算法；

根据动态调节后的数据采样比例及数据算法再次对所述输入数据进行采样及分析处理，并将处理结果输出至所述应用客户端。

与现有技术相比，本发明的大型数据分析方法先根据初始采样比例及初始算法对输入数据进行采样及分析处理，并将处理结果输出至应用客户端，之后接收应用客户端的调节指令，再根据调节指令及处理结果输出至应用客户端的情况动态调节数据采样比例及数据算法，最后根据调节后的数据采样比例及数据算法再次对输入数据进行采样及处理，并将处理结果输出至应用客户端；即，该方法在硬件资源的限制下，动态地调节了数据采样比例及数据算法，从而有效地降低了数据运算量及对硬件资源的依赖度；且该方法是根据应用客户端的调节指令及处理结果输出至应用客户端的情况动态地调节数据采样比例及数据算法，针对了服务对象（应用客户端）的反馈，从而提高了产品对环境变化的适应性。

具体地，所述数据算法为单一算法或算法组合。

较佳地，根据初始采样比例对输入数据进行采样之前还包括；

接收来自数据平台的所述输入数据。

较佳地，接收来自数据平台的所述输入数据之前还包括：

设置所述初始采样比例及所述初始算法。

较佳地，接收来自应用客户端的指令之前还包括：

所述应用客户端根据所述处理结果输出至使用端的情况发出指令。

相应地，本发明还提供了一种基于动态智能算法的大型数据分析终端，包括：

采样模块，用于根据初始采样比例及动态调节后的采样比例对输入数据进行采样；

数据分析与处理模块，用于根据初始算法及动态调节后的数据算法对采样的输入数据进行分析处理；

输出模块，用于将所述数据分析与处理模块的处理结果输出至应用客户端；

指令模块，用于接收来自所述应用客户端的调节指令；

动态调节模块，用于根据所述处理结果输出至所述应用客户端的情况及所述调节指令动态调节数据采样比例及数据算法。

具体地，所述数据算法为单一算法或算法组合。

较佳地，该终端还包括：

输入模块，用于接收来自数据平台的所述输入数据。

较佳地，该终端还包括：

设置模块，用于设置所述初始采样比例及所述初始算法。

通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。

附图说明

图1为本发明基于动态智能算法的大型数据分析方法一实施例的流程图。

图2为基于动态智能算法的大型数据分析终端应用时的结构框图。

图3为图2的原理框图。

具体实施方式

现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件

请参考图1，本发明基于动态智能算法的大型数据分析方法包括以下步骤：