[发明专利]使用随机序列嵌入的符号序列分析的计算效率

权利要求书

1.一种用于分析数据的计算设备，所述设备包括：

处理器；

网络接口，其耦合到所述处理器以实现通过网络的通信；

存储装置，其耦合到所述处理器；

一个分析引擎，所述分析引擎存储在所述存储装置中，其中，所述处理器对所述分析引擎的执行将所述计算装置配置成用于执行多个动作，这些动作包括：

a)从所述符号序列的所有者的计算设备接收所述符号序列的元数据；

b)基于所接收的元数据生成R个随机序列的集合；

c)通过所述网络向所述符号序列的所述所有者的所述计算设备发送所述R个随机序列的集合，以基于所述R个随机序列的集合和所述符号序列来计算特征矩阵；

d)从所述符号序列的所述所有者的所述计算设备接收所述特征矩阵；

e)在确定特征矩阵的内积低于阈值精度时，返回步骤b；

f)在确定所述特征矩阵的内积等于或高于所述阈值准确度时：

将所述特征矩阵标识为全局特征矩阵；

基于机器学习对所述全局特征矩阵进行分类；以及

发送所述经分类的全局特征矩阵以在所述符号序列的所述所有者的所述计算设备的用户界面上显示。

2.根据权利要求1所述的计算设备，其中，所述元数据包括所述符号序列的字母表的概率分布。

3.根据权利要求1所述的计算设备，其中，所述R个随机序列的集合基于所述序列字母表的所述概率分布。

4.根据权利要求2或3所述的计算设备，其中，每个随机序列的长度D是从Dmin到Dmax，其中，Dmin是1并且Dmax20。

5.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中：

基于所接收的元数据来生成所述R个随机序列的集合包括：对于所述R个随机序列中的每一个随机序列：均匀地对所述随机序列的长度D进行采样，以减小将由所述处理器处理的数据量；并且

发送所述R个随机序列的集合由所述随机序列的采样长度D组成。

6.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中，所述全局特征矩阵的所述分类包括以下各项中的至少一项：分类、聚类和异常检测。

7.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中，所述符号序列保持对所述分析引擎的所述计算设备是私有的。

8.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中所述全局特征矩阵维持内核的正定性而不引入对角线主导内核矩阵。

9.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中，所述全局特征矩阵的所述分类具有相对于训练样本的长度和数量呈线性的机器学习训练成本。

10.根据以上权利要求中任一项所述的计算设备，其中，从所述符号序列的所有者的计算设备接收所述符号序列的元数据包括；

从符号序列的所有者的计算设备接收对于数据分析的请求；

创建表示所述符号序列的所述所有者的所述计算设备的符号序列的字母表的概率分布的人工元数据；