[发明专利]一种模型构建、数据生命周期预测方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201811548766.8 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN110032750A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 陈志远 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 公开了一种模型构建、数据生命周期预测方法、装置及设备。一种数据生命周期预测模型构建方法，该方法包括：确定训练数据样本集合；针对集合中每个数据样本，执行以下步骤：获得该数据样本的预设特征信息；根据所获得的特征信息，提取该数据样本的特征向量；将所提取的特征向量作为该数据样本的特征值；以及，获得为该数据设置的生命周期，并将所述生命周期作为该数据样本的标签值；根据所述训练数据样本集合，通过机器学习算法训练数据生命周期预测模型，该预测模型用于预测所存储数据的生命周期的标准值。 | ||
| 搜索关键词： | 数据样本 数据生命周期 生命周期 训练数据样本 装置及设备 集合 模型构建 特征向量 特征信息 预测模型 预测 机器学习算法 生命周期预测 存储数据 数据设置 训练数据 构建 预设 标签 | ||
【主权项】：
1.一种数据生命周期预测模型构建方法，该方法包括：确定训练数据样本集合，所述训练样本集合中的数据样本为：已确定生命周期合理的数据样本；针对集合中每个数据样本，执行以下步骤：获得该数据样本的预设特征信息；所述特征信息至少包括：访问信息，用于表示存储该数据后对该数据的访问情况；根据所获得的特征信息，提取该数据样本的特征向量；其中，提取特征的方法包括：根据所述访问信息，提取该数据样本的访问特征，所述访问特征用于表示：在各预设时段内对该数据的访问量、和/或存储该数据后至访问量低于预设阈值的时长；将所提取的特征向量作为该数据样本的特征值；以及，获得为该数据设置的生命周期，并将所述生命周期作为该数据样本的标签值；根据所述训练数据样本集合，通过机器学习算法训练数据生命周期预测模型，该预测模型用于预测所存储数据的生命周期的标准值。
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