[发明专利]一种基于神经网络的热点数据的预测方法及系统在审
| 申请号： | 201710500159.3 | 申请日： | 2017-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN107292388A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 朱广传 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F12/0877 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供的一种基于神经网络的热点数据的预测方法，首先获取用户在预设时间段内的历史访问记录作为监督数据集，然后以所述监督数据集为训练数据，对多层神经网络模型进行训练，直到所述多层神经网络模型预测热点数据的准确率大于阈值，得到目标多层神经网络模型；最后对存储系统当前存储的多个数据进行遍历，基于所述目标多层神经网络模型，依次判断所述存储系统当前存储的每个数据在下一预设时间单位是否为热点数据。本发明根据用户的历史访问记录，有效的预测将来用户可能要访问的数据，提前加载下一时间单位的热点数据，并提前卸载缓存中下一时间单位的非热点数据，改善了用户使用体验，提升了系统性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 热点 数据 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的热点数据的预测方法，其特征在于，包括：获取监督数据集，所述监督数据集以预设时间单位为单位记录了预设时间段内用户的访问数据；以所述监督数据集为训练数据，对多层神经网络模型进行训练，直到所述多层神经网络模型预测热点数据的准确率大于阈值，得到目标多层神经网络模型；对存储系统当前存储的多个数据进行遍历，基于所述目标多层神经网络模型，依次判断所述存储系统当前存储的每个数据在下一预设时间单位是否为热点数据。
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