[发明专利]数据分析方法、装置、服务器和可读存储介质

权利要求书

1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：

获取数据表调用流程序列；

根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列；

将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵；

对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值；

根据所述数据表之间的关系值，构成冷热关系热力图，以对数据进行分析。

2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练后，还包括：

通过随机梯度下降法减少所述神经网络的损失值。

3.根据权利要求1-2任一所述的数据分析方法，其特征在于，所述将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵，包括：

当损失值小于预设损失阈值时，所述神经网络生成的矩阵作为所述关系矩阵。

4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值，包括：

对所述关系矩阵中的向量进行点乘操作，获取的点乘结果作为所述关系值，其中任一所述关系矩阵中的向量对应一个所述数据表。

5.根据权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，获取损失值包括：

对所述调用新序列中间数据表外的数据表进行处理，生成所述中间数据表的预测值；

将所述中间数据表预测值和所述中间数据表编码后的值输入损失函数，生成所述损失值。

6.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述关系值表示数据表之间的调用关系的紧密程度。

7.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列，包括：

对所述数据表调用流程序列进行滑动窗口算法处理，生成调用新序列，其中，所述调用新序列的序列长度为预设的滑动窗口值。

8.一种数据分析装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取数据表调用流程序列；

序列处理模块，用于根据所述数据表调用流程序列，生成序列长度一致的调用新序列；

网络训练模块，用于将所述调用新序列输入预先设置的神经网络进行训练，获得关系矩阵；

关系计算模块，用于对所述关系矩阵进行处理，获取数据表之间的关系值；

分析模块，用于根据所述数据表之间的关系值，构成冷热关系热力图，以对数据进行分析。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的数据分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的数据分析方法。