[发明专利]数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提供一种数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取当前版本数据模型的效果指标，所述效果指标用于表征所述当前版本数据模型的数据处理效果；根据所述效果指标，判断所述当前版本数据模型的综合效果是否发生衰减；当确定所述当前版本数据模型的综合效果发生衰减时，获取综合效果优于所述当前版本数据模型的优化数据模型；激活所述优化数据模型，用所述优化数据模型替换所述当前版本数据模型。本发明能够实时监控数据模型的效果指标，并根据效果指标实现不同版本的数据模型之间的智能切换，从而保证大数据处理的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着IT行业的发展，对各类型数据进行快速处理的模型系统也在不断更迭。模型对输入数据的判断依赖于模型内置的判断算法，不同版本的模型其具体的判断算法或算法的细节处均可大不相同。当某一系统中包含有多种不同类型的数据，每一数据对应于不同的模型，且每一模型均具有不同的版本时，如何对各类型数据进行更好地监控，以及如何选择适合的模型版本以达到更好的监控效果，成为业内亟待解决的一个重要难题。目前现有技术中还没有能够解决上述问题的方法或装置出现。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中存在的上述问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据模型的替换方法，包括以下步骤：

获获取当前版本数据模型的效果指标，所述效果指标用于表征所述当前版本数据模型的数据处理效果；

根据所述效果指标，判断所述当前版本数据模型的综合效果是否发生衰减；

当确定所述当前版本数据模型的综合效果发生衰减时，获取综合效果优于所述当前版本数据模型的优化数据模型；

激活所述优化数据模型，用所述优化数据模型替换所述当前版本数据模型。

根据本发明提供的数据模型的替换方法，其中，所述获取当前版本数据模型的效果指标的步骤包括：

按照固定频率获取固定监控周期内的当前版本数据模型的多个效果指标。

根据本发明提供的数据模型的替换方法，其中，所述根据所述效果指标，判断所述当前版本数据模型的综合效果是否发生衰减的步骤包括：

将所述当前版本数据模型在当前监控周期内的多个当前效果指标与所述当前版本数据模型在上一个监控周期内的多个历史效果指标进行比较；

若当前监控周期内的单个效果指标相对于前一监控周期内的对应效果指标产生超过第一阈值的下降，或者当前监控周期内的多个效果指标相对于前一监控周期内的对应效果指标分别产生超过第二阈值的下降，则确定所述当前版本数据模型的综合效果发生衰减。

根据本发明提供的数据模型的替换方法，其中，所述获取综合效果优于所述当前版本数据模型的优化数据模型的步骤包括：

利用最新用户数据进行迭代以生成最新版本数据模型，将所述最新版本数据模型作为所述优化数据模型；或者

从已生成的多个历史版本数据模型中选择其中一个作为所述优化数据模型。

根据本发明提供的数据模型的替换方法，其中，所述从已生成的多个历史版本数据模型中选择其中一个作为所述优化数据模型的步骤包括：

获取每个所述历史版本数据模型的效果指标；

选择效果指标符合预设条件的历史版本数据模型作为所述优化数据模型。

为实现上述目的，本发明还提供一种数据模型的替换装置，包括：