[发明专利]渠道商运用大数据、预测算法选择供应商的方法及系统

说明书

本发明涉及一种渠道商运用大数据、预测算法选择供应商的方法及系统，属于大数据通信技术领域。本发明所述的渠道商首先设定多种维度属性，然后将维度属性进行组合，最后将每种组合形式映射成一种虚拟通道；渠道商的大数据平台会收集每个供应商的反馈数据，然后按照设定的虚拟通道，从反馈数据中分析得到每个供应商每种虚拟通道的质量状况；渠道商在收集一段时间的虚拟通道的指标后，运用预测技术，预测每个虚拟通道在未来一段时间的质量状况；未来终端用户的数据到达渠道商时，渠道商首先分析出终端用户发送数据对应的虚拟通道，然后结合设定的目标函数，选择最佳供应商；方法在复杂不稳定通道中，基于质量评判和预测，提高数据传输效率。

技术领域

本发明涉及一种渠道商运用大数据、预测算法选择供应商的方法及系统，属于大数据通信技术领域。

背景技术

如今，通过不稳定数据通道(或者网络)传输数据时，没有利用数据带来的额外信息帮助选择通道。但是在很多情况下，这些额外的信息将会帮助渠道商选择较好的供应商(或者通道)，从而提高传输速度、成功率，并且降低费用。因此，尚需要提供一种利用这些额外信息的大数据平台解决渠道商择供应商的技术方案。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种渠道商运用大数据、预测算法选择供应商的方法及系统。

本发明所述的渠道商运用大数据、预测算法选择供应商的方法，应用于终端用户与供应商之间的渠道商所在大数据平台，渠道商首先设定多种维度属性，然后将维度属性进行组合，最后将每种组合形式映射成一种虚拟通道，渠道商的大数据平台会收集每个供应商的反馈数据，然后按照设定的虚拟通道，从反馈数据中分析得到每个供应商每种虚拟通道的质量状况；渠道商在收集一段时间的虚拟通道的指标后，预测每个虚拟通道在未来一段时间的质量状况，未来终端用户的数据到达渠道商时，渠道商首先分析出终端用户发送数据对应的虚拟通道，然后结合设定的目标函数，选择最佳供应商，其中：

维度属性是从终端用户数据的元数据中提取的，维度属性对终端用户和供应商是透明的；

维度属性组合的虚拟通相关的数据维护在渠道商；

渠道商维护虚拟通道相关数据，并获取数据的元数据；

渠道商收集供应商的反馈信息，每隔一段时间汇总一下反馈信息；

渠道商所在大数据平台，每隔一段时间计算和分析过去一段时间每个供应商的每个虚拟通道的质量状况；

基于虚拟通道上的历史质量状况数据，使用预测算法，虚拟通道上的未来一段时间的质量状况；

基于预测算法得到的预测数据，以及最终的目标函数，给数据选择未来一段时间内最佳的供应商。

优选地，维护维度属性不影响终端用户原始数据，对于终端用户和供应商都是透明的。

虚拟通道是维度属性的组合。例如有两个维度：[地区，运营商]，那么[北京，移动]就表示一个虚拟通道，[北京，电信]表示另一个虚拟通道。

对于每一个供应商，渠道商会分析供应商在每个虚拟通道上的质量。

优选地，所述大数据平台的预测算法采用时间序列分析算法，包括ARIMA算法、KALMAN滤波算法、长短时记忆神经网络算法。

优选地，所述预测数据包括平均耗时、成功率、推送最佳、追踪拐点值。

优选地，所述供应商的质量的评判标准包括传输平均用时、方差、成功率、成本。

优选地，所述大数据平台的预测算法具体包括如下小步：

步骤一：设定维度属性，将维度属性的组合映射成虚拟通道；