[发明专利]基于大数据和云计算的数据除噪方法及云服务器

说明书

本申请实施例公开的基于大数据和云计算的数据除噪方法及云服务器，平衡样本配置文件配置是指由数据处理线程得到一组数据去测试性能检测线程，然后性能检测线程去测试这组数据以及对应的完整数据（也即没有进行除噪的服务项目内容）的检测结果。可以理解，在本申请实施例中，平衡样本配置文件配置的目的在于使得数据处理线程得到的中间样本，能够达到对抗性质的线程更新优化的效果。换而言之，也就是使性能检测线程难以辨别中间样本是除噪之后的服务项目内容还是除噪之前的服务项目内容。

本申请是申请号为“202110165552.8”、申请日为“ 2021年02月06日”、申请名称为“在线云服务环境下的大数据处理方法及云计算服务器”的分案申请。

技术领域

本申请涉及大数据和云服务技术领域，特别涉及一种基于大数据和云计算的数据除噪方法及云服务器。

背景技术

大数据（big data）和云计算（cloud computing）是数字经济时代最显著的两大标志性技术，大数据技术和云计算技术相辅相成，为现代社会的发展作出了巨大的贡献。

现目前，依附于云计算，许多业务服务可以在云端处理，不仅提高了业务办理效率，还降低了业务办理成本。而大数据挖掘能够使得各类线上业务不断地进行优化和更新，以满足社会快速发展所带来的各类业务需求。大数据挖掘（big data mining）是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，大数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

大数据挖掘可以应用于用户画像分析和设备状态分析等业务领域，在进行相关大数据挖掘业务之前，需要获得对应的大数据，但现目前的大数据大多携带噪声数据，为了确保大数据挖掘的精准性，需要进行数据除噪。然而基于相关的数据除噪技术得到的数据内容在后续使用时仍然存在一些缺陷。

发明内容

本申请实施例之一提供一种基于大数据和云计算的数据除噪方法，应用于云服务器，所述方法包括：获取携带有噪声的目标服务项目内容；

基于预先训练的噪声过滤线程确定与所述目标服务项目内容对应的服务项目指示信息；根据所述服务项目指示信息得到与所述目标服务项目内容对应的已标记的项目内容生产数据，并结合所述噪声过滤线程实现对目标服务项目内容的去噪处理。

本申请实施例之一提供一种云服务器，包括处理引擎、网络模块和存储器；所述处理引擎和所述存储器通过所述网络模块通信，所述处理引擎从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行上述的方法。

上述基于大数据和云计算的数据除噪方法及云服务器，通过获取携带有噪声的目标服务项目内容，将目标服务项目内容输入至预先配置得到的噪声过滤线程，根据噪声过滤线程的输出得到对应的去噪声服务项目内容。其中，噪声过滤线程包括多个互相关联的业务环境检测模块，通过业务环境检测模块的数据分类策略，得到目标服务项目内容的各内容块类别的项目内容生产数据，项目内容生产数据作为该业务环境检测模块中信息识别策略的输入，通过信息识别策略得到各内容块类别的文档数字化信息，对文档数字化信息进行识别得到各内容块类别的服务项目指示信息，根据服务项目指示信息分别对各内容块类别的项目内容生产数据进行标记处理，得到已标记的项目内容生产数据。可以理解，该噪声过滤线程能够保持较佳的噪声数据识别和过滤性能，充分识别不同内容块类别的业务需求得到对应服务项目指示信息，通过标记处理具有较高热度的内容块同时削弱冷门内容块或错误内容块，进而有效过滤目标服务项目内容中的噪声内容，同时确保去噪声服务项目内容能够反推出目标服务项目内容的重要内容块，提高去噪声服务项目内容的内容信息还原度和服务环境匹配度。

附图说明

图1是一种基于大数据和云计算的数据除噪系统的框图。

图2是一种基于大数据和云计算的数据除噪方法和/或过程的流程图。