基于层次分析法的数据价值度计算方法技术

基于层次分析法的数据价值度计算方法，数据x的价值度λ的计算公式如下：其中：S表示数据大小；T表示访问时间间隔；被访问过后未使用的时间越长，数据重要性和价值度就越低，数据被重新访问的可能性也相应降低；F表示数据的读写频率；读写频率高的数据其价值更高；C表示用户访问量；数据被访问的用户数量越多，其价值就越高D表示文件的内容；V表示数据的预期价值；其值通过计算用户之间的相似性得到；a1,a2,a3,a4,a5,a6分别为计算机特征值λ的各分项属性的权重系数。本申请特征值不仅考虑数据的大小、访问时间、文件内容、数据的读写频率和访问量，同时考虑数据的重要性和未来一段时间内被访问的可能性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于决策价值评估领域，具体说是一种基于层次分析法的数据价值度计算方法。
技术介绍
大数据时代己经到来，数据在急速的增长，数据量变得巨大，可达到EB(1012GB)级别，数据类型逐渐增多，其中非结构化数据，如网络口志、音频视频、图片、地理位置信息等超过80％，数据的价值密度相当低，需要通过数据过滤、数据分析等才能提取出它的价值。应对对大量的非结构化数据的存储需求,传统的存储方式无法满足日益增加的数据存储需求，分级存储管理技术为这一问题的解决提供了思路。存储系统的分级存储结构是一个由在线、近线和离线组成的金字塔型结构，它们的存储访问时间延迟不断增长，容量也在不断增加。数据分级存储管理是指数据存放在不同级别的存储设备中，将数据按照重要性、访问频率等指标分类，并按照预先规定好的策略存储在性能不同的存储设备上，通过特定的算法来实现数据在各级存储设备之间的自动迁移。分级存储的目标是，以不影响数据存储为前提，最大可能地降低存储成本。它采用的是数据访问的局部性原理，将不经常访问的数据存放在较低层次的存储设备上，从而释放出高层次的存储空间给更频繁访问的数据。数据迁移技术是分级存储管理中的核本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于层次分析法的数据价值度计算方法，其特征在于：数据x的价值度λ的计算公式如下：λ(x)=a11S+a2T+a3F+a4C+a5D+a6V]]>①S表示数据大小；②T表示访问时间间隔；被访问过后未使用的时间越长，数据重要性和价值度就越低，数据被重新访问的可能性也相应降低；③F表示数据的读写频率；读写频率高的数据其价值更高；④C表示用户访问量；数据被访问的用户数量越多，其价值就越高；⑤D表示文件的内容；⑥V表示数据的预期价值；其值通过计算用户之间的相似性得到；⑦a1,a2,a3,a4,a5,a6分别为计算机特征值λ的各分项属性的权重系数；利用层次分析法，构造出的判断矩阵P。

【技术特征摘要】
1.基于层次分析法的数据价值度计算方法，其特征在于：数据x的价值度λ的计算公式如下：λ(x)=a11S+a2T+a3F+a4C+a5D+a6V]]>①S表示数据大小；②T表示访问时间间隔；被访问过后未使用的时间越长，数据重要性和价值度就越低，数据被重新访问的可能性也相应降低；③F表示数据的读写频率；读写频率高的数据其价值更高；④C表示用户访问量；数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱少明，张冬，杜秀丽，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21