一种基于分布式内存数据库的数据抽样方法和装置

    公开(公告)号:CN115470212A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211122878.3

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本申请涉及一种基于分布式内存数据库的数据抽样方法,其将分布式内存数据库当做过滤容器,数据过滤规则为过滤条件。过滤容器属性包括分布式集群服务器、数据缓存大小、数据缓存策略。过滤条件包括基于规则按MD5算法计算出128位HASH值、基于HASH值构建数据存储内存数据库组织规则,从而在大数据海量数据面前实现快速并准确的根据自定义规则抽取数据。其能够满足PB设置各大量级别的数据抽样效果,并能够满足在业务使用过程中不影响业务的效率短时间内得到需要的抽样结果数据效果。在各种行业中经过海量数据的抽样分析能够快速掌握态势,并提前做出各种预警和判断,能够为生活生产,事情发展,灾难预测等各个领域实战中具有重大意义。

    一种交通状态的实时获取方法及终端

    公开(公告)号:CN114333324A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202210008144.6

    申请日:2022-01-06

    Abstract: 本发明提供了一种交通状态的实时获取方法及终端,获取通信基站的历史接入信号数;根据所述历史接入信号数计算交通状态判定模型;获取所述通信基站的实时接入信号数;根据所述交通状态判定模型及所述实时接入信号数得到当前交通状态;能够对不同路段进行个性化的交通状态评估,通过获取实时通信基站接入信号数结合个性化的交通状态判定模型,实现获取实时交通状态,得出的交通状态更加准确,能够及时为交通指挥决策提供准确的参考数据。

    一种旅游评论分析方法与系统
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115203417A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210843636.7

    申请日:2022-07-18

    Abstract: 本发明给出了一种旅游评论分析方法与系统,包括通过抓取旅游评论的文本构成训练集,利用卷积神经网络的卷积层对训练集中的文本从主题和情感两个维度进行特征提取,分别获得主题特征和情感特征;在所述卷积神经网络中分别对所述主题特征和所述情感特征进行池化成为两列向量;再利用所述卷积神经网络的全连接层把所述两列向量合并起来组成一个矩阵之后,再对所述矩阵的两列向量分别进行分类训练后输出结果,从而得到主题和情感两个维度各自的分类结果;保存所述卷积神经网络的模型,利用所述模型对需要分析的旅游评论的文本计算其分别属于所述两个维度的各个分类的评论数量,并分析计算结果。本发明实现了多维度的文本分析,同时得到直观的结果。

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