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【发明公布】应用于数据管理仓库的容灾方法及系统_罗师红_202211200445.5 

申请/专利权人:罗师红

申请日:2022-09-29

公开(公告)日:2022-11-22

公开(公告)号:CN115374185A

主分类号:G06F16/2458

分类号:G06F16/2458;G06F16/903;G06F11/14;G06F17/18;G06N20/00

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.12.09#实质审查的生效;2022.11.22#公开

摘要:本发明的应用于数据管理仓库的容灾方法及系统,首先利用设定机器学习算法确定待容灾数字化业务大数据的当前联动描述向量,并结合所述当前联动描述向量确定参考数字化业务大数据,然后依据所述参考数字化业务大数据的容灾处理记录,对所述待容灾数字化业务大数据进行容灾处理。在确定待容灾数字化业务大数据的当前联动描述向量时,可以结合设定机器学习算法的不同子模型确定不同的特征,进而通过不同的特征得到抗干扰性强和扩展能力佳的当前联动描述向量,这样可快速精准地确定出参考数字化业务大数据,从而依据参考数字化业务大数据的容灾处理记录指导待容灾数字化业务大数据的容灾处理,提高待容灾数字化业务大数据的容灾处理效率和可靠性。

主权项:1.一种应用于数据管理仓库的容灾方法,其特征在于,应用于数据容灾系统,所述方法包括:获得所述涵盖目标业务数据共享事项的待容灾数字化业务大数据;将所述待容灾数字化业务大数据加载到涵盖要素挖掘子网络和多元回归分析子网络的设定机器学习算法中,得到所述要素挖掘子网络生成的容灾要素字符串以及所述多元回归分析子网络生成的个性化知识标签;其中,所述个性化知识标签用于反映所述目标业务数据共享事项的多元回归分析结果;对所述个性化知识标签和所述容灾要素字符串进行描述向量层面的联动处理,得到所述待容灾数字化业务大数据对应的当前联动描述向量;结合每一备用数字化业务大数据和所述待容灾数字化业务大数据分别对应的当前联动描述向量,从所述每一备用数字化业务大数据中,确定与所述待容灾数字化业务大数据满足设定要求的不少于一个参考数字化业务大数据;依据所述参考数字化业务大数据的容灾处理记录,对所述待容灾数字化业务大数据进行容灾处理。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 罗师红 应用于数据管理仓库的容灾方法及系统

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