[发明专利]多副本数据的时效性判断方法及装置

权利要求书

1.一种多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，包括：

获取当前时刻的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两个相邻副本的时间差值和数据差值，以及当前时刻和最近副本的时间差值；

将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时刻和最近副本的数据差值预测结果；

若所述预测结果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效性；

其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两相邻的k个时间差值和数据差值样本，进行训练后得到。

2.根据权利要求1所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型之前，还包括：

获取n+1个时间相互邻近的有时效性的数据副本，并计算每两个相邻时刻的时间差值和数据差值；

将每k个相邻的时间差值和数据差值作为一个训练样本，得到n-k+1个训练样本，利用n-k+1个训练样本对建立的差值模型进行训练，得到所述预设的差值模型。

3.根据权利要求2所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述利用n-k+1个训练样本对建立的差值模型进行训练，包括：

对于任意一个长度为k的样本，将时间较早的k-1个数据差值和k个时间差值，输入至建立的差值模型，得到最近的数据差值的预计值；

根据最近的数据差值和所述预计值，对所述差值模型进行更新。

4.根据权利要求1所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述差值模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑斯蒂回归模型。

5.根据权利要求3所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，对所述差值模型进行更新的方法包括最小二乘法和梯度下降法。

6.一种多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，包括：

差值获取模块，用于获取当前时刻的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两个相邻副本的时间差值和数据差值，以及当前时刻和最近副本的时间差值；

模型处理模型，用于将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时刻和最近副本的数据差值预测结果；

时效判断模块，用于若所述预测结果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效性；

其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两相邻的k个时间差值和数据差值样本，进行训练后得到。

7.根据权利要求6所述的多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，还包括模型训练模块，用于所述将所有时间差值，和待检测数据差值以外的所有数据差值，输入至预设的差值模型之前：

获取n+1个时间相互邻近的有时效性的数据副本，并计算每两个相邻时刻的时间差值和数据差值；

将每k个相邻的时间差值和数据差值作为一个训练样本，得到n-k+1个训练样本，利用n-k+1个训练样本对建立的差值模型进行训练，得到所述预设的差值模型。

8.根据权利要求6所述的多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，模型训练模块具体用于：

对于任意一个长度为k的样本，将时间较早的k-1个数据差值和k个时间差值，输入至建立的差值模型，得到最近的数据差值的预计值；

根据最近的数据差值和所述预计值，对所述差值模型进行更新。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述多副本数据的时效性判断方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述多副本数据的时效性判断方法的步骤。