资源请求值的预测方法及装置、交易量的预测方法制造方法及图纸

本申请公开了一种互联网资源请求值的预测方法及装置，用于提高预测互联网资源请求值的准确性，该方法包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。本申请还公开一种互联网交易量的预测方法。

Method and device for predicting resource request value and method for predicting transaction amount

The invention discloses a device and a prediction method of Internet resource request value, to improve the accuracy of Internet resource request prediction, the method includes: obtaining the historical data request, and according to the historical data request to determine the time series data, the time series data includes: target resources several units of time the requested value; according to the time sequence data, determine the time series trend information, and according to the preliminary forecast to determine the target resource request the time series trend information; data acquiring the target resources and its own resources in the history of the exchange rate; exchange rate based on the historical data, determine the exchange rate trend information, and adjust the the coefficient is determined according to the preset rules; according to the preliminary forecast value and the adjustment coefficient, prediction unit time the target resource Request value. The present application also discloses a method for predicting the volume of Internet transactions.

【技术实现步骤摘要】
资源请求值的预测方法及装置、交易量的预测方法
本申请涉及互联网信息
，尤其涉及一种互联网资源请求值的预测方法及装置，以及一种互联网交易量的预测方法。
技术介绍
随着互联网信息技术的发展，出现了各种互联网资源(如网络存储资源、网络带宽资源、网络计算资源等，简称资源)。基于“资源”的特性，通常应避免长时间闲置，无论是己方利用，还是他方利用，均应当尽可能地使资源处于被使用状态，从而最大化资源的效能。在互联网中，多方均可能拥有不同的自有资源，但不一定自己拥有的就是需要的，所以可以通过交换资源的方式，各取所需。比如，用一定容量的网络存储资源换取一定带宽的网络带宽资源。由此出现了用于管理资源的资源管理系统。该系统可以管理多种资源，也可以用自有资源交换目标资源，当接收到用户的资源请求后，如果系统本身拥有请求对应的资源，便可以直接将自有资源提供给用户，如果本身没有，则可以通过自有资源去交换请求对应的目标资源，并提供给用户。由于资源种类多样，互联网中对于不同种类的资源的供求关系也会有变化，所以在资源交换时，就会根据供求关系等“市场因素”出现一定的交换率，比如，1TB网络存储资源1个月使用权可以交换100MB网络带宽资源的1个月使用权，但如果互联网中闲置的网络存储资源增多，此时网络存储资源出现了供过于求，就有可能导致如果再交换100MB网络带宽资源的1个月使用权，就需要1.5TB网络存储资源1个月使用权。在“互联网资源市场”中，各种资源的交换率都可能随时发生变化。基于资源的交换率具有的不稳定特性，资源管理系统可能会根据用户对资源的需求，提前进行交换，也就是提前将自有资源交换为目标资源，当接收到用户的资源请求后，就可以直接将请求对应的目标资源提供给用户。现有技术，在对资源进行提前交换时，交换的资源值仅仅是通过人工作业来判断交换率的变化情况以及用户请求值的变化情况，主观确定下一个单位时间段或下几个单位时间段的各目标资源请求值，以及交换率的趋势，从而进行提前交换。但是人工方式预测资源交换率以及目标资源请求值，显然有失准确。
技术实现思路
本申请实施例提供一种互联网资源请求值的预测方法，用于提高预测互联网资源请求值的准确性。本申请实施例提供一种互联网资源请求值的预测装置，用于提高预测互联网资源请求值的准确性。本申请实施例提供一种互联网交易量的预测方法，用于提高预测互联网交易量的准确性。本申请实施例采用下述技术方案：一种互联网资源请求值的预测方法，包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。优选地，根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值，包括：根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息；根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值。优选地，根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息，包括：根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息、季节性趋势信息以及随机趋势信息；则根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值，包括：根据所述长期趋势信息以及随机趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定第一预测值；根据所述季节性趋势信息，利用三次指数平滑法，确定第二预测值；根据所述第一预测值以及所述第二预测值，确定所述目标资源请求的初步预测值。优选地，根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数，包括：根据所述历史交换率数据，利用移动平均值，确定第一交换率趋势信息，并根据第一预设规则，确定第一调节系数；和/或根据所述历史交换率数据，利用对数周期性幂律模型，确定第二交换率趋势信息，并根据第二预设规则，确定第二调节系数；根据所述第一调节系数和/或所述第二调节系数，确定调节系数。优选地，根据所述初步预测值以及所述调节系数，确定所述目标资源请求的最终预测值，包括：根据所述初步预测值、所述调节系数以及特殊时间段系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。优选地，获取历史数据，并根据所述历史数据确定出时间序列数据，包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出待处理时间序列数据；对所述待处理时间序列数据进行缺失值处理，确定出时间序列数据。优选地，所述方法还包括：根据预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，通过自有资源交换目标资源；当处于所述单位时间段内，并达到预设子时刻，获取截至所述预设子时刻所述目标资源的实时累计请求值；根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；根据所述实时累积请求值以及所述预设时刻累计占比，预测所处单位时间段内的请求值；根据所述预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，与预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，确定交换行为。优选地，所述预设子时刻的历史累计占比为多个历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值的平均值。优选地，所述预设子时刻的历史累计占比为与所处单位时间段具有相同特性的单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值。优选地，所述方法还包括：根据历史请求数据，确定预设下一子时刻历史累计占比，所述预设下一子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设下一子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；根据预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，以及所述预设下一子时刻历史累计占比，预测截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值；当达到所述预设下一子时刻时，获取截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值；根据预测的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值，与获取的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值，确定交换行为。一种互联网资源请求值的预测装置，该装置包括：第一获取单元、第一确定单元、第二获取单元、第二确定单元以及预测单元，其中，所述第一获取单元，用于获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；所述第一确定单元，用于根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；所述第二获取单元，用于获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；所述第二确定单元，用于根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；所述预测单元，用于根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。优选地，所述第一确定单元，具体用于：根据所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种互联网资源请求值的预测方法，其特征在于，包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。

【技术特征摘要】
1.一种互联网资源请求值的预测方法，其特征在于，包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位时间段内目标资源的请求值；根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值；获取所述目标资源与自有资源的历史交换率数据；根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数；根据所述初步预测值以及所述调节系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述时间序列数据，确定时间序列趋势信息，并根据所述时间序列趋势信息确定目标资源请求的初步预测值，包括：根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息；根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息，包括：根据所述时间序列数据，确定所述时间序列数据的长期趋势信息、季节性趋势信息以及随机趋势信息；则根据所述长期趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定所述目标资源请求的初步预测值，包括：根据所述长期趋势信息以及随机趋势信息，利用自回归滑动平均模型，确定第一预测值；根据所述季节性趋势信息，利用三次指数平滑法，确定第二预测值；根据所述第一预测值以及所述第二预测值，确定所述目标资源请求的初步预测值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史交换率数据，确定交换率趋势信息，并根据预设规则确定调节系数，包括：根据所述历史交换率数据，利用移动平均值，确定第一交换率趋势信息，并根据第一预设规则，确定第一调节系数；和/或根据所述历史交换率数据，利用对数周期性幂律模型，确定第二交换率趋势信息，并根据第二预设规则，确定第二调节系数；根据所述第一调节系数和/或所述第二调节系数，确定调节系数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初步预测值以及所述调节系数，确定所述目标资源请求的最终预测值，包括：根据所述初步预测值、所述调节系数以及特殊时间段系数，预测单位时间段内所述目标资源的请求值。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取历史数据，并根据所述历史数据确定出时间序列数据，包括：获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出待处理时间序列数据；对所述待处理时间序列数据进行缺失值处理，确定出时间序列数据。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，通过自有资源交换目标资源；当处于所述单位时间段内，并达到预设子时刻，获取截至所述预设子时刻所述目标资源的实时累计请求值；根据历史请求数据，确定所述预设子时刻历史累计占比，所述预设子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；根据所述实时累积请求值以及所述预设时刻累计占比，预测所处单位时间段内的请求值；根据所述预测出的单位时间段内所述目标资源的请求值，与预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，确定交换行为。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设子时刻的历史累计占比为多个历史单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值的平均值。9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设子时刻的历史累计占比为与所处单位时间段具有相同特性的单位时间段内，截至所述预设子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值。10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据历史请求数据，确定预设下一子时刻历史累计占比，所述预设下一子时刻的历史累计占比为历史单位时间段内，截至所述预设下一子时刻所述目标资源的历史累计请求值在对应单位时间段内请求值的比值；根据预测出的所处单位时间段内所述目标资源的请求值，以及所述预设下一子时刻历史累计占比，预测截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值；当达到所述预设下一子时刻时，获取截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值；根据预测的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的请求值，与获取的截至所述预设下一子时刻所述目标资源的实时累计请求值，确定交换行为。11.一种互联网资源请求值的预测装置，其特征在于，包括：第一获取单元、第一确定单元、第二获取单元、第二确定单元以及预测单元，其中，所述第一获取单元，用于获取历史请求数据，并根据所述历史请求数据确定出时间序列数据，所述时间序列数据中包含：若干单位...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻继银，潘晓峰，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY