[发明专利]基于特征识别和格式转换的数据存储方法及装置

权利要求书

1.一种基于特征识别和格式转换的数据存储方法，其特征在于，应用于与用户终端通信的云端服务器，所述方法包括：

获取用户终端在设定时段内的用户行为数据；

对所述用户行为数据进行节点化处理得到所述用户行为数据在所述设定时段内的连续的用户行为轨迹，所述用户行为轨迹包括多个连续的行为节点，每个行为节点封装有执行函数，所述执行函数用于执行参数化之后的用户指令；

根据每个行为节点对应的执行函数的输入信息和输出信息，确定每个行为节点对应的用户行为特征；

确定每个行为节点的用户行为特征与该行为节点的前一个行为节点的用户行为特征的第一特征比较结果以及每个行为节点的用户行为特征与该行为节点的后一个行为节点的用户行为特征的第二特征比较结果；

基于每个行为节点对应的第一特征比较结果和第二特征比较结果，确定所述用户行为轨迹对应的数据格式分布图；根据所述数据格式分布图确定所述用户行为数据对应的目标数据格式；

根据所述目标数据格式将所述云端服务器中存储的业务数据的原始数据格式进行转换得到目标业务数据，将所述目标业务数据导入缓存；

其中，所述基于每个行为节点对应的第一特征比较结果和第二特征比较结果，具体包括：

获取基于每个行为节点对应的第一特征比较结果和第二特征比较结果所确定的特征变化曲线；

针对所述特征变化曲线中的当前特征变化曲线，基于当前特征变化曲线在所述设定时段内被标记的第一时间点以及各所述特征变化曲线在所述设定时段内被标记的第二时间点，确定当前特征变化曲线在所述设定时段内的特征标记分布；

根据每个行为节点对应的所有特征标记分布，确定每个行为节点对应的数据格式变化趋势；

提取每个数据格式变化趋势中的变化趋势曲线并确定每条变化趋势曲线的曲线特征向量，将确定出的所有曲线特征向量进行加权得到目标特征向量；

将所述目标特征向量映射至所述用户行为轨迹中，获得所述用户行为轨迹对应的数据格式分布图。

2.根据权利要求1所述的数据存储方法，其特征在于，根据每个行为节点对应的执行函数的输入信息和输出信息，确定每个行为节点对应的用户行为特征的步骤，包括：

获取每个行为节点上封装的执行函数的函数调用信息，并确定与所述函数调用信息对应的第一函数调用列表，所述函数调用信息包括根据所述执行函数的输入信息和输出信息所确定出的钩子函数的调用路径，所述第一函数调用列表包括所述调用路径的多个层级节点的高低顺序；

确定每个行为节点接收输入信息的第一行为时刻和生成输出信息的第二行为时刻；

根据所述第一行为时刻和所述第二行为时刻的差值确定用于对所述第一函数调用列表进行修正的修正系数；基于所述修正系数对所述第一函数调用列表进行修正获得第二函数调用列表；

对所述第二函数调用列表进行拆分得到多个列表单元，对每个列表单元进行特征提取得到列表特征；根据所述第二函数调用列表对应的多个列表特征确定所述第二函数调用列表对应的行为节点的用户行为特征。

3.根据权利要求1所述的数据存储方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测所述目标业务数据在所述缓存中的存储时长是否达到预设时长；

在所述目标业务数据在所述缓存中的存储时长达到所述预设时长时，将所述目标业务数据从所述缓存中删除，并返回获取用户终端在设定时段内的用户行为数据的步骤。