摘要
本发明公开了一种基于人工智能的数据信息存储方法,涉及数据存储技术领域,包括以下步骤:根据不同数据的类型和预期访问模式,为每种数据分配一个基础压缩比例;在数据压缩后的存储过程中,通过数据访问监控工具实时跟踪和收集每种数据的访问情况,并根据实时监控数据访问情况建立动态分析集,反映数据访问频率的变化。本发明通过智能化的压缩比例动态调控,在高频访问时降低解压缩的负担,提高系统响应速度;在低频访问时增加压缩比,最大化存储资源的利用,既解决了统一压缩比例带来的存储空间浪费和性能瓶颈问题,又实现了存储资源的高效管理,保证了数据的高效存储与快速访问,进一步提升了存储系统的整体性能和用户体验。
技术关键词
信息存储方法
集中度
访问特征
机器学习模型
模糊逻辑算法
时间段
指标
频率
监控工具
优化存储空间
数据访问模式
数据压缩
系统响应速度
数据存储技术
灵敏度参数
表达式
模糊函数