摘要
本发明涉及一种基于大数据处理自更新去冗余方法及其人工智能公共数据平台;所述方法包括:针对和该待存储数据的数据类型相同的每个数据条目,基于和该其对应的稀疏特征矩阵和该待存储数据的稀疏特征矩阵进行比较以得到该公共数据平台中的待确定数据的数据条目;基于该待存储数据的稀疏特征矩阵进行特征值补全以得到完整特征补全矩阵;比较该特征补全矩阵和该待确定数据的特征矩阵以确定是否进行自更新去冗余。本发明适用于大数据处理,利用人工智能技术,将数据内容比较转换为特征值的比较,在不降低去冗余准确性的基础上大大的提高了自更新去冗余的处理效率。
技术关键词
去冗余方法
稀疏特征
特征值
矩阵
条目
结构化大数据
去冗余系统
元素
存储数据类型
平台
人工智能技术
样本
存储器
计算机
处理器
可读存储介质
程序
指令
系统为您推荐了相关专利信息
道路交通数据
路径规划方法
加权无向图
网络
服务器
信息预测方法
信息预测系统
训练样本集
径流
邻域粗糙集
环境调节设备
智能监控方法
花卉大棚
储能电池荷电状态
设备老化
防护装备
生理特征数据
超参数
输入装备
管理方法