[发明专利]一种多数据源智能调用方法

权利要求书

1.一种多数据源智能调用方法，其特征在于，所述方法包含：

步骤S1：客户端接收数据处理指令，获取数据调用属性；

步骤S2：服务器选择智能调用模型进行数据源选择；

步骤S3：客户端发送数据处理指令给所选择的数据源以进行数据源的数据调用；

所述步骤S1具体为：客户端获接收数据处理指令，获取指令基本信息作为基本调用属性，基于基本调用属性进行权限判定并获取场景调用属性；将基本调用属性和场景调用属性发送给服务器；

所述步骤S2具体为:将基本调用属性和场景调用属性输入标签网络，将标签网络的输出向量作为选择结果，将选择结果发送给客户端和所选择的数据源；

所述步骤S3具体为：客户端接收选择结果，基于选择结果对数据处理指令进行重新打包，并将经过打包的数据处理指令发送给和选择结果对应的数据源；数据源接收选择服务器发送的选择结果，并对选择结果进行验证，在验证通过后基于数据处理指令对客户端提供数据；

基本调用属性为和指令本身的属性及其所属执行主体相关的属性信息；场景调用属性为指令执行的软硬件环境相关的属性信息；

所述基于基本调用属性进行权限判定并获取场景调用属性，具体为：基于指令标识、程序标识和数据源类型查询三维查询表以判断是否有获取权限，如果是，则获取场景调用属性；否则，基于数据处理指令从默认数据源获取数据；

所述获取场景调用属性，具体为：获取基本调用属性的键值，基于键值匹配场景标识队列以确定所述键值对应的场景调用属性是否在场景缓存中，如果是，则基于所述键值查找场景缓存以获取和所述键值对应的场景调用属性，否则，进行程序和/或操作系统调用以获取场景信息，并基于场景信息构建场景调用属性。

2.根据权利要求1所述的多数据源智能调用方法，其特征在于，键值和标识的对应方式为n对1的对应方式，这样可以使得多个相似的基本调用属性获取相同的场景调用属性；从而通过获取精度的降低来提高调用的速度；这里n的值可以根据对精度和速度的要求来动态调整。

3.根据权利要求2所述的多数据源智能调用方法，其特征在于，基于基本调用属性和场景调用属性样本对标签网络进行训练；将训练样本的两种属性信息作为样本特征来输入，并将训练样本的选择结果作为输出标记来输出。

4.根据权利要求3所述的多数据源智能调用方法，其特征在于，所述标签网络为三层神经网络，第一层包括基础层和场景层，第二层是关联层，第三层是Q反层。