流式数据的自适应采样与近似查询方法

本发明公开的属于流式数据技术领域，具体为流式数据的自适应采样与近似查询方法，包括具体步骤如下：S1，基于数据特征的权重分配：分析流式数据的特征，为每个数据点分配相应的权重；对于变化剧烈、波动较大的数据点赋予较高权重；对于变化平缓的数据点赋予较低权重；S2，基于机器学习的异常检测机制：利用历史数据训练异常检测模型，实时对流式数据进行异常检测。本发明通过设置基于数据特征的权重分配、动态调整采样率和分桶采样，具有能够依据数据权重和系统资源状况，有针对性地减少数据处理量，无需对全部流式数据进行处理，大大降低了对计算能力和存储能力的需求。