[发明专利]一种排行榜数据过滤的方法和设备

权利要求书

1.一种排行榜数据过滤方法，其特征在于，包括：

数据过滤设备从数据存储设备获取排行日之前预设时间段内的原始数据；

数据过滤设备根据所述原始数据的缺损程度对所述原始数据进行补值处理得到历史数据；

数据过滤设备根据所述历史数据和所述排行日数据进行计算，确定排行日数据的进榜单概率；

数据过滤设备在排行日数据的进榜单概率小于或等于概率阈值时，过滤所述排行日数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史数据和所述排行日数据进行计算，确定排行日数据的进榜单概率包括：

根据所述历史数据和排行日数据计算得到历史数据进入排行榜的概率、历史数据取值小于排行日数据取值时进入排行榜的概率、以及历史数据取值小于排行日数据取值的概率；根据所述历史数据进入排行榜的概率、历史数据取值小于排行日数据取值时进入排行榜的概率、以及历史数据取值小于排行日数据取值的概率，计算排行日数据的进榜单概率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史数据取值小于排行日数据取值时进入排行榜的概率通过下述方式得到：

P(B|A)=countj=1,2,...,n(tij<xi1)countj=1,2,...,n(tij),(tij∈U)]]>

所述历史数据进入排行榜的概率通过下述方式得到：

P(A)=countj=1,2,...,n(tij)n,(tij∈U)]]>

所述历史数据小于排行日数据的概率通过下述方式得到：

P(B)=countj=1,2,...,n(tij′<xi1)n,(tij∈U,tij′∈(U∪V))]]>

所述排行日数据的进榜单概率通过下述方式得到：P(A|B)=P(A,B)P(B)=P(B|A)·P(A)P(B);]]>

其中，x_i1为第i种统计对象的排行日数据，t_ij为第i种统计对象在第j个交易日的数据，U为历史数据进入排行榜的进榜数据集，V为历史数据的未进榜数据集，n为预设的时间段。