[发明专利]缓存区数据的预处理方法及系统

摘要

本发明提出了一种缓存区数据的预处理方法及系统，该方法可以精确预估用户查询时间、用户停留时间和用户查询内容，具体包括记录构造基础数据，对基础数据预处理；建立最小二乘法模型模拟用户行为，预测用户工作时间和查询内容等参数之间的数据关系；存储从缓存输入接收的数据到缓存区，按照先进先出顺序从所述缓存区中输出。本发明的系统通过机器学习的方式，研究用户的行为准则，预测用户查询时间，每次工作时间和查询内容等，系统将根据预测信息提前设置缓存区数据，从而使用户的查询体验最优化，解决了电子商务数据处理系统中的精确预估用户工作时间、用户停留时间和用户查询内容的技术问题。

主权项

一种缓存区数据的预处理方法，其特征在于，包括：记录构造基础数据，对基础数据预处理，具体包括：基础数据是指用户查询时间TimeUserQuery、用户停留时间TimeUserStand和用户查询内容ContentUserQuery；构造TimeUserQuery，TimeUserStand和ContentUserQuery接口函数从初始服务器端获取客户端用户的查询时间，停留时间和查询内容；在所述TimeUserQuery和TimeUserStand函数中预设计时器Timer，并采用cookie控件技术，获取当前行为中用户的查询时间和停留时间；将收集到的数据通过GET、POST异步的方式发送到目标服务器端；所述基础数据通过接口以JSON格式展示到所述目标服务器端；目标服务器接收到返回值和返回内容后，系统使用JObject或JArray的Parse方法将JSON字符串转换为JSON对象，通过所述JSON对象的方式提取所述基础数据，分析所述基础数据查询内容和查询时间之间的关联，即构造Loading、Unloading、Cargo、Carrier、Route和TimeUserQuery以及TimeUserStand的关系图；所述关系图中，TimeUserQuery和TimeUserStand各自作为因变量和Loading、Unloading、Cargo、Carrier、Route作为自变量，采用最小二乘法，建立最小二乘法模型模拟用户行为，预测用户工作时间和查询内容之间的数据关系；所述建立最小二乘法模型模拟用户行为包括预测用户查询时间TimeUserQuery，具体方式为：yi=x0+Σi=1ntixi]]>其中ti表示用户查询第i项查询内容时的所述查询时间；n为查询内容的个数；xi表示第i项所述查询内容对应的所述模型参数，其中x0＝1；若用户只进行Cargo操作，Cargo查询时间可预测成：y3＝x0+t3x3；为所述查询内容Loading、Unloading、Cargo、Carrier、Route在数据表中分别设置一个SessionId，在上述最小二乘法模型中直接通过所述SessionId获取相关参数值，并将得到的数据作为缓存区输入数据的原始数据；存储从缓存输入接收的数据到缓存区，按照先进先出顺序从所述缓存区中输出。