一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法

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一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法
申请号:CN202511284798
申请日期:2025-09-10
公开号:CN120803371B
公开日期:2025-12-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据存储优化技术领域,具体涉及一种基于近似近邻检索算法的用户行为数据存储优化方法,具体如下:通过各类传感器和智能设备采集用户行为数据,分析用户行为数据在历史查询过程中涉及的数据块,构建数据块的历史使用矩阵,再根据矩阵信息进一步构建加权无向图,然后基于加权无向图使用Kruskal克鲁斯卡尔算法构建最大生成树,采用两次深度优先搜索生成该树的最长路径,从中提取最优的数据块存储序列子序列,将该子序列的相关节点从加权无向图中移除,重复搜索和移除操作,直至加权无向图为空,生成完整的数据块最优存储序列。本发明通过引入近似近邻检索与图论优化算法,可以提升用户行为数据的存储效率,并显著减少查询时的访问延迟。
技术关键词
数据存储优化方法 深度优先搜索 加权无向图 检索算法 节点 智慧家居系统 生成树 Kruskal算法 序列 矩阵 进程 智能设备 消息传递接口 智能恒温器 门窗传感器 终点 智能灯泡 顶点 运动传感器
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