[发明专利]基于大数据的数据维护方法及大数据服务器

说明书

本申请的基于大数据的数据维护方法及大数据服务器，能够将即时请求和延时请求考虑在内，并进一步考虑不同请求的特征变化轨迹，这样能够确保业务数据维护清单的全局时效性，避免业务数据维护清单中记载过多的针对时效失效业务数据的维护，从而减轻大数据服务器的运行压力，提高大数据服务器进行数据维护时的效率。

本申请是申请号为“202011417208.5”、申请日为“2020年12月04日”、申请名称为“基于大数据和人工智能的数据维护方法及大数据平台”的分案申请。

技术领域

本申请涉及大数据及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的数据维护方法及大数据服务器。

背景技术

随着新一代信息技术的发展，大数据（Big Data）在现如今的社会发展中起着至关重要的作用。许多行业开始借助大数据进行线上业务处理，这样不仅能够打破业务办理地域限制和时间限制，还能够提高业务处理的效率。

然而在实际的业务办理过程中，随着用户业务终端的数量不断增多，用户业务终端对应的业务处理请求也不断激增，这可能导致大数据服务器在进行业务处理时混淆不同用户业务终端对应的业务数据，从而造成用户业务终端收到的业务处理结果是混乱的。

发明内容

本申请的第一个方面公开了一种基于大数据的数据维护方法，应用于大数据服务器，所述大数据服务器中存储有每个业务处理交叠时段的业务数据集，所述业务处理交叠时段为至少两个不同的业务处理请求的交叠时段，所述业务数据集包括该业务处理交叠时段中各个业务处理请求对应不同业务处理类别的各个预设业务处理线程的业务数据处理记录，所述方法包括：

接收当前用户业务终端的业务操作数据，所述业务操作数据包括所述当前用户业务终端的业务操作时段、业务操作行为标签和业务操作反馈信息；

判断所述业务操作时段是否处于业务处理交叠时段；若所述业务操作时段处于业务处理交叠时段，则从该业务处理交叠时段的业务数据集中获取该业务处理交叠时段中每个业务处理请求对应所述业务操作反馈信息的预设业务处理线程的目标业务数据处理记录；

根据获取的每个业务处理请求对应的目标业务数据处理记录和所述业务操作行为标签，生成所述当前用户业务终端对应的业务数据维护清单；

基于所述业务数据维护清单，对与所述业务操作数据对应的关联业务数据进行数据维护。

优选的实施例中，所述方法还包括预先确定每个业务处理交叠时段的业务数据集的步骤，具体包括：

获取各个业务处理场景的第一业务场景数据集，所述第一业务场景数据集包括每个业务场景对象的业务处理类别信息、对象标签信息、对象交互记录信息、对象状态信息和对应的业务处理请求；

对所述各个业务处理场景的第一业务场景数据集进行业务场景数据筛分，确定每个业务处理交叠时段中各个业务处理请求的第二业务场景数据集；

针对每个业务处理交叠时段，根据该业务处理交叠时段中各个业务处理请求的第二业务场景数据集，按照不同的业务处理类别分别生成每个业务处理请求的第三业务场景数据集；

根据每个业务处理请求的第三业务场景数据集，确定不同的设定时段，并计算每个业务处理请求对应的各个预设业务处理线程的业务数据处理记录，以确定该业务处理交叠时段的业务数据集。

优选的实施例中，所述对所述各个业务处理场景的第一业务场景数据集进行业务场景数据筛分，确定每个业务处理交叠时段中各个业务处理请求的第二业务场景数据集的步骤，包括：

根据各个业务场景对象的对象状态信息确定各个业务场景对象对应的业务处理场景；

根据各个业务场景对象对应的业务处理场景和对应的业务处理请求对所述各个业务处理场景的第一业务场景数据集进行业务场景数据筛分，确定每个业务处理交叠时段中各个业务处理请求的第二业务场景数据集。

优选的实施例中，所述根据每个业务处理请求的第三业务场景数据集，确定不同的设定时段的步骤，包括：