[发明专利]一种对多用户进行大数据分析的方法及系统

说明书

本发明公开了一种对多用户进行大数据分析的方法及系统，包括：从与多个用户相关联的用户设备收集第一组数据；通过使用所述第一组数据在所述多个用户之间建立与预定数据交易相关的层次结构；将来自所述多个用户的至少一个子集的第二组数据的多个多维和多源请求聚合成单个数据交易机制；通过重新分配由类似数据处理机制共享的激活数据集来减少所述多个多维多源数据请求；使用数据点将所述第二组数据的完整性与预定阈值进行比较。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种对多用户进行大数据分析的方法及系统。

背景技术

数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。现有的大数据分类方法无法对大数据进行有效分类，导致大数据检索不方便。

发明内容

本发明提出了一种对多用户进行大数据分析的方法，包括：

从与多个用户相关联的用户设备收集第一组数据；

通过使用所述第一组数据在所述多个用户之间建立与预定数据交易相关的层次结构；

将来自所述多个用户的至少一个子集的第二组数据的多个多维和多源请求聚合成单个数据交易机制；

通过重新分配由类似数据处理机制共享的激活数据集来减少所述多个多维多源数据请求；

使用数据点将所述第二组数据的完整性与预定阈值进行比较，其中：

a)所述预定阈值由选自下组的参数确定：地理参数，人口统计参数，行为参数及其组合；和

b)所述层级确定所述多个用户的所述子集的最终组成，使得对所述第二组数据的较低层用户的设备的请求是以更高层级用户的接受为条件的。

所述的方法，其中通过调查从由以下各项组成的组中选择的参数来增强所述完整性：名称差异，地理位置差异，活动差异，别名的使用，同时使用同一帐户，同时使用多个设备，多个用户同时使用同一设备及其组合。

所述的方法，所述数据集合具有从包括以下各项的组中选择的质量控制的安装：通过邻近数据层分级的电子可穿戴技术验证，以基于用户接近度标记数据生成，共享用户的用户之间的邻近账户切换。

所述的方法，还包括在接收到所述第二组数据时触发所述多个用户的所述至少所述子集的补偿功能。

所述的方法，所述多个用户的所述至少所述子集的所述补偿功能是从包括以下各项的组中选择的依赖形式数据：权限分配管理数据，使用数据，租赁数据，租赁数据及其组合。

所述的方法，测试所述多个用户的所述子集的基于位置的聚合。

所述的方法，还包括通过数据代理平台提供买卖管理机制。

一种对多用户进行大数据分析的系统，包括：

至少一个处理器；和至少一个包括计算机程序代码的非暂时性计算机可读介质；所述至少一个非暂时性计算机可读介质和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述系统置至少执行以下操作：