一种面向时序数据库的查询时间预测方法

    公开(公告)号:CN114218287A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111662253.1

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 一种面向时序数据库的查询时间预测方法,涉及计算机技术领域,针对现有技术中查询时间预测速度慢的问题,包括:步骤一:读取时序数据;步骤二:将时序数据写入CnosDB,CnosDB使用CnoSQL查询语句对时序数据进行查询检索,并记录查询时间;步骤三:将查询语句编码为向量化数据;步骤四:对向量化数据提取数据分布特征;步骤五:使用PCA对数据分布特征进行降维;步骤六:利用向量化数据和降维后的数据分布特征作为输入,查询时间作为输出,训练梯度提升回归树模型;步骤七:利用训练好的梯度提升回归树模型进行查询时间预测。本申请在预测时间上,在上述实验中本模型都能在几十毫秒内给出预测结果,具有非常可观的响应速度。

    质量驱动的公平数据市场平台、交易系统及方法

    公开(公告)号:CN110458452B

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN201910739011.4

    申请日:2019-08-12

    Abstract: 本发明涉及数据服务技术领域,尤其涉及一种质量驱动的公平数据市场平台、交易系统及方法;其中,该数据市场平台包括:接收模块用于接收买方发送的查询请求,并将查询请求发送至查询模块;查询模块用于根据查询请求执行查询,并将查询数据结果返回至评估模块;评估模块用于根据多项预定的评估指标对查询数据结果进行质量评估,并将质量评估结果发送至定价模块;定价模块用于根据质量评估结果及查询价格计算数据最终价格,并将数据最终价格发送至加密模块;加密模块用于根据数据最终价格生成价格信息,并将价格信息发送至买方;其中价格信息包括价格范围与加密价格。本发明采用了基于质量的定价策略,并采用公平保证机制,避免潜在欺骗行为。

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