[发明专利]基于云服务的数据传播性分析预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，包括以下步骤：

(1)在需要进行数据分析预测的多个地点分别建立云端；所述的云端用于本地采集各自地点内的网络数据或者接收其它云端所发送的网络数据；所述的地点是指具有数据特征分布的多个地点，数据特征是指具有相同属性的数据，所述的属性相同包括数据的来源区域相同、来源网站相同或者数据的发布平台相同；

(2)建立与所述云端相对应的多个数据分析云平台，每个分析云平台对其对应云端所采集或接收到的网络数据进行数据分类；

(3)建立所有云端共享的数据模型库，将分析云平台分类后的网络数据加入数据模型库的数据模型中，对不同数据模型进行网络数据的监控、挖掘和分析；对不同数据模型进行网络数据监控、挖掘和分析的具体方式为：

根据需求，同时在多个云端对需求的数据进行实时监控，记录设定时间间隔内增长的数据量，并将监控点的数据变化实时传输给数据交互平台；

根据区域内某个领域的数据模型进行数据分析挖掘，得到分析挖掘结果，并分析不同区域内该领域分析挖掘结果的异同性，以判断区域内分析挖掘结果的正确性；

对数据交互平台不同时间段内热门的话题进行聚类分析，并将单独区域的聚类分析结果发送到数据交互平台；

(4)建立数据交互平台，展示数据模型库的分析挖掘结果；所述的数据交互平台还用于分析云平台间的数据交互。

2.如权利要求1所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于：步骤(1)中，在将采集到或者接收到的网络数据存储到各个云端前建立过滤墙，按照某一数据模型对网络数据进行过滤存储。

3.如权利要求2所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于，步骤(1)中，当以数据的来源区域相同作为数据特征，在多个不同的区域分别建立云端时，每个云端进行网络数据采集的具体方式为：

a.云端通过雷达，配置相应的数据采集模块进行数据采集，或者通过各社交平台提供的数据获取接口，获取网络数据；

b.对各大门户网站和社交平台建立数据通道，各大门户网站和社交平台主动将网络数据推送到云端；

c.由区域的电信、联通部门的数据中转部门在接收到数据包准备转发时，复制一份发送到该区域的云端；所述的数据中转部分是指数据筛选层，数据筛选层根据设置好的格式进行数据的筛选。

4.如权利要求3所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于，步骤(2)中，分析云平台对其对应云端所采集到或接收到的网络数据进行数据分类的具体方式为：

①根据网络数据的来源进行数据分类，将网络数据分为来自移动端和PC端的数据；

②根据网络数据的数据类型进行分类；所述的数据类型包括新闻、论坛、博客和微博；

③对同一数据类型下的网络数据进行再分类，同一数据类型下的数据包括政治、经济、文化、体育、社交和生活；

④对再分类后的网络数据建立索引。

5.如权利要求4所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于，步骤④中，按照再分类后的网络数据的区域、发布时间、内容和发布人对分类后的网络数据建立索引。

6.如权利要求5所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于，步骤(3)中，建立数据模型库的具体方式为：

收集已有的数据模型，加入数据模型库；或者根据不同行业领域的需求，建立新的数据模型，加入数据模型库。

7.如权利要求1所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于，步骤(3)中，还包括对历史网络数据进行归档处理，对历史网络数据进行归档的具体方式为：

建立关键词库，查看云端所存储的历史网络数据是否包含有关键词，若是则保留该历史网络数据，若否则删除；

删除已经进行过数据分析挖掘的历史网络数据，保留该历史网络数据的分析挖掘结果。

8.如权利要求1所述的一种基于云服务的数据传播性分析预测方法，其特征在于：所述的数据交互平台还用于根据数据的分析挖掘结果进行数据的传播性分析，提供网络数据的传播性分析图，并根据分析挖掘结果以及数据的传播性分析可能引起的结果，作出预警，根据预警提供有效的解决方案。