【技术实现步骤摘要】
时序数据支配集信息提取方法
本专利技术属于互联网、物联网信息提取领域。
技术介绍
目前以大规模实时数据为基础的时序数据处理逐渐成为互联网、物联网等信息
的关键问题，其处理过程为时序数据采集、存储以及信息提取，具体参见图1。面对持续到达的海量时序数据,数据处理系统必须快速对其进行响应并及时提取信息，才能保证信息服务质量。时序数据信息提取涉及到气象、环保监测，供电、供水、供热系统的信息采集，股票、期货市场的交易信息分析系统，以及工业过程检测应用系统等国民经济诸多行业与相关领域，已成为各相关行业大数据信息处理的突出问题。传统处理方法是采集并存储全部用户的时序数据，根据请求提取用户信息。但是，难于满足大规模存储以及高实时性的信息提取的需求。因此，上述问题亟需解决。
技术实现思路
本专利技术是为了解决现有时序数据提取方法难于满足大规模存储以及高实时性的信息提取需求的问题，本专利技术提供了一种时序数据支配集信息提取方法。时序数据支配集信息提取方法，该方法包括如下过程：首先，在海量用户大数据中选定具有支配能力的用户，其它用户作为具有支配能力的用户的关联用户，建立支配用户到关联...
【技术保护点】
1.时序数据支配集信息提取方法，其特征在于，该方法包括如下过程：首先，在海量用户大数据中选定具有支配能力的用户，其它用户作为具有支配能力的用户的关联用户，建立支配用户到关联用户的变换函数I；其中，支配用户为具有支配能力的用户；然后，面对持续采集的用户时序数据，存储作为小数据的支配用户数据，并对变换函数I进行动态更新；最后，通过支配用户数据以及更新后的变换函数I，提取满足用户要求的关联用户的数据信息，从而实现在支配用户数据所代表的小数据中，提取关联用户数据所代表的大数据信息。
【技术特征摘要】
1.时序数据支配集信息提取方法，其特征在于，该方法包括如下过程：首先，在海量用户大数据中选定具有支配能力的用户，其它用户作为具有支配能力的用户的关联用户，建立支配用户到关联用户的变换函数I；其中，支配用户为具有支配能力的用户；然后，面对持续采集的用户时序数据，存储作为小数据的支配用户数据，并对变换函数I进行动态更新；最后，通过支配用户数据以及更新后的变换函数I，提取满足用户要求的关联用户的数据信息，从而实现在支配用户数据所代表的小数据中，提取关联用户数据所代表的大数据信息。2.根据权利要求1所述的时序数据支配集信息提取方法，其特征在于，在海量用户大数据中选定具有支配能力的用户的具体过程是通过时序数据向量之间的线性相关性来实现具有支配能力的用户的选定。3.根据权利要求1所述的时序数据支配集信息提取方法，其特征在于，所述支配用户到关联用户的变换函数I为：I:δ＝Aρ+B；其中，ρ＝(u,λ)，且ρ为支配用户序偶向量；δ＝(u,s)，且δ为关联用户序偶向量；A为系数矩阵；B为偏差矩阵；u为公共用户样本向量；λ为支配用户...
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