一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法，涉及数据存储和切换优化领域，本发明通过对当前的待选更换基准视图的视图进行筛选，再根据更换后的使用效果对当前基准视图再次进行更换或者分片，进一步保证了当前基准视图的使用效果；通过将当前的使用效果参数与更换之前的使用效果参数进行对比，从而可以确定当前基准视图是否能够提高切换以及视图更新的效率；将当前的使用效果参数与更换之前的使用效果参数之间的差异数据与第一效果差异阈值以及第二效果差异阈值进行比较，不同比较结果采用不同的方式进行处理，提高了处理方案的多样性，有利于更加精确的对当前基准视图提高切换以及视图更新的效率的问题进行解决。