一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法及系统，其中方法包括：步骤S1：通过笔迹输入设备获取待存储的笔迹数据；步骤S2：在获取笔迹数据的同时获取笔迹输入设备的当前输入环境；步骤S3：获取当前可用的数据存储节点列表；步骤S4：基于当前输入环境，从数据存储节点列表中筛选出存储待存储的笔迹数据的数据存储节点。本发明专利技术的基于大数据平台的笔迹数据存储方法，在存储笔迹数据时，基于笔迹输入设备的输入环境进行数据存储节点的选择，提高了笔迹数据存储的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法及系统
本专利技术涉及大数据平台
，特别涉及一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法及系统。
技术介绍
目前，随着计算机技术的发展和网络技术的进步，人类的工作和生活发生了巨大的变化，现在人们每天都在接触、读取、存储、处理的信息，诸如通过移动终端进行社会交往、获取新闻、查询知识元素、购物、娱乐等，这使得创造的数据量成倍地增加。由此形成的海量数据被称为大数据平台。笔迹数据是基于笔迹输入设备(例如：电子签名板、触摸屏等)采集的用户书写笔迹而产生的数据；每个人书写的笔迹都不一样，综合书写内容其可以作为用户的登录验证的一种手段，其验证具体实现是以存储的标准笔迹数据，因此，笔迹数据的存储尤为重要。
技术实现思路
本专利技术目的之一在于提供了一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法，在存储笔迹数据时，基于笔迹输入设备的输入环境进行数据存储节点的选择，提高了笔迹数据存储的安全性。本专利技术实施例提供的一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法，包括：步骤S1：通过笔迹输入设备获取待存储的笔迹数据；步骤S2：在获取笔迹数据的同时获取笔迹输入设备的当前输入环境；步骤S3：获取当前可用的数据存储节点列表；步骤S4：基于当前输入环境，从数据存储节点列表中筛选出存储待存储的笔迹数据的数据存储节点。优选的，基于大数据平台的笔迹数据存储方法，还包括：步骤S11：获取数据存储节点的运行参数；步骤S12：基于运行参数构建运行向量；<br>步骤S13：获取预设的监测数据库，监测数据库中检测向量与异常概率一一对应关联；步骤S14：计算运行向量与检测向量的第一匹配度，计算公式如下：其中，p为运行向量与检测向量的第一匹配度；n为运行向量的数据的数量或检测向量的数据的数量；ai为运行向量的第i个数据的值；bi为检测向量的第i个数据的值；步骤S15：获取监测数据库中与运行向量第一匹配度最高的检测向量对应的异常概率，当异常概率大于异常概率阈值时，将数据存储节点存储的笔迹数据往备用的数据存储节点迁移。优选的，基于大数据平台的笔迹数据存储方法，还包括：步骤S21：获取数据存储节点内各个笔迹数据的活跃度，活跃度计算公示如下：其中，D为活跃度，数据存储节点接入大数据平台的第一时间至当前时间按照预设规则划分为M段时间，Aj为第j段时间的笔迹数据被调用的次数，为对应第j段时间的预设的权重系数；步骤S22:获取数据存储节点的被访问的第一统计数据；步骤S23：获取与数据存储节点连接的其他的大数据平台的节点的被访问的第二统计数据；步骤S24：对第一统计数据和第二统计数据进行分组、归一化及标准化处理；获得至少一个第一统计项的第一统计值和至少一个第二统计项的第二统计值；步骤S25：基于第一统计值和第二统计值，计算数据存储节点的关键度，计算公式如下：其中，G为关键度，Bk为第k个第一统计项的第一统计值；σk为对应第一统计项的预设权重；N为第一统计项的数量或第二统计项的数量；Bx,y为与数据存储节点连接的第y个其他的大数据平台的节点的第x个第二统计项的第二统计值；σx,y对应第二统计项的预设权重；Y为与数据存储节点连接的节点的数目；εy为第y个其他的大数据平台的节点与数据存储节点的连接系数，由节点与数据存储节点的数据传输量查询预设的数据传输量与连接系数的对照表获得；μ1、μ2为预设的关系系数，μ1+μ2＝1；步骤S26:基于活跃度和关键度，调整大数据平台中笔迹数据与数据存储节点的对应关系。优选的，步骤S26:基于活跃度和关键度，调整大数据平台中笔迹数据与数据存储节点的对应关系，包括：步骤S2601：基于关键度从大到小对大数据平台的数据存储节点进行排序，获取存储节点列表；步骤S2602：基于活跃度从大到小对笔迹数据进行排序，获取笔迹数据列表；步骤S2603：将笔迹数据列表中笔迹数据按从上到下排列的顺序进行分区，分区的数量与存储节点列表中数据存储节点的数量相等；步骤S2604A:将存储节点列表中数据存储节点依次与笔迹数据列表中各个分区相关联，形成第一关联表；依照第一关联表调整大数据平台中笔迹数据与数据存储节点的对应关系；或，步骤S2604B：获取预设的关联规则，基于关联规则将存储节点列表中的数据存储节点与笔迹数据列表中各个分区的笔迹数据项关联，形成第二关联表；依照第二关联表调整大数据平台中笔迹数据与数据存储节点的对应关系。优选的，关联规则包括：关联阵列库；关联阵列库包括多个关联阵列；关联阵列中各个数据表示提取各个分区的笔迹数据的数量；基于关联规则将存储节点列表中的数据存储节点与笔迹数据列表中各个分区的笔迹数据项关联，形成第二关联表，包括：基于关联阵列库为存储节点列表中的数据存储节点配置关联阵列；数据存储节点基于关联阵列与笔迹数据列表中各个分区的笔迹数据进行关联。优选的，步骤S1：通过笔迹输入设备获取待存储的笔迹数据，包括：步骤S11：当用户首次登录大数据平台，大数据平台获取用户输入的笔迹数据构建验证数据，将用于构建验证数据的笔迹数据作为待存储的笔迹数据；和/或，步骤S12：当用户使用笔迹输入设备输入笔迹数据再次登录大数据平台，大数据平台将笔迹数据与验证数据进行相似度计算，当相似度大于预设验证阈值时，用户验证通过，用户登录大数据平台；在验证过程中使用的笔迹数据，提取相似度与预设的验证阈值的差值在预设的范围内的笔迹数据为待存储的笔迹数据；和/或，步骤S13：获取笔迹输入设备的当前输入环境，确定当前输入环境的安全度，当安全度大于预设的安全阈值时，将用户通过笔迹输入设备输入的笔迹数据作为待存储的笔迹数据。优选的，步骤S4：基于当前输入环境，从数据存储节点列表中筛选出存储待存储的笔迹数据的数据存储节点，包括：步骤S41：解析当前输入环境，获取至少一个输入环境参数；步骤S42：基于输入环境参数构建环境参数向量；步骤S43：获取预设的环境安全库，环境安全库中安全向量与安全度一一对应关联；步骤S44：计算环境参数向量与安全向量的第二匹配度；获取第二匹配度最大时，安全向量的安全度作为当前输入环境的安全度；步骤S45：基于安全度从数据存储列表节点中挑选数据存储节点；其中，预先为数据存储列表中的数据存储节点一一配置安全度。优选的，步骤S45：基于安全度从数据存储列表节点中挑选数据存储节点；包括：步骤S5401：解析笔迹数据，获取笔顺信息中的笔画信息、笔顺信息中的顺序信息、各个笔画的书写力度；步骤S5402：基于安全度从数据存储列表节点中挑选分别存储笔画信息、顺序信息和书写力度的数据存储节点；步骤S5403：将挑选出的数据存储节点的节点信息相关联并存储在大数据平台的数据存储管理节点。优选的，书写力度的确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：通过笔迹输入设备获取待存储的笔迹数据；/n步骤S2：在获取所述笔迹数据的同时获取所述笔迹输入设备的当前输入环境；/n步骤S3：获取当前可用的数据存储节点列表；/n步骤S4：基于所述当前输入环境，从所述数据存储节点列表中筛选出存储待存储的所述笔迹数据的数据存储节点。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据平台的笔迹数据存储方法，其特征在于，包括：
步骤S1：通过笔迹输入设备获取待存储的笔迹数据；
步骤S2：在获取所述笔迹数据的同时获取所述笔迹输入设备的当前输入环境；
步骤S3：获取当前可用的数据存储节点列表；
步骤S4：基于所述当前输入环境，从所述数据存储节点列表中筛选出存储待存储的所述笔迹数据的数据存储节点。


2.如权利要求1所述的基于大数据平台的笔迹数据存储方法，其特征在于，还包括：
步骤S11：获取所述数据存储节点的运行参数；
步骤S12：基于所述运行参数构建运行向量；
步骤S13：获取预设的监测数据库，所述监测数据库中检测向量与异常概率一一对应关联；
步骤S14：计算所述运行向量与所述检测向量的第一匹配度，计算公式如下：



其中，p为所述运行向量与所述检测向量的所述第一匹配度；n为所述运行向量的数据的数量或所述检测向量的数据的数量；ai为所述运行向量的第i个数据的值；bi为所述检测向量的第i个数据的值；
步骤S15：获取所述监测数据库中与所述运行向量第一匹配度最高的所述检测向量对应的所述异常概率，当所述异常概率大于异常概率阈值时，将所述数据存储节点存储的所述笔迹数据往备用的数据存储节点迁移。


3.如权利要求1所述的基于大数据平台的笔迹数据存储方法，其特征在于，还包括：
步骤S21：获取所述数据存储节点内各个所述笔迹数据的活跃度，所述活跃度计算公示如下：



其中，D为所述活跃度，所述数据存储节点接入大数据平台的第一时间至当前时间按照预设规则划分为M段时间，Aj为第j段时间的所述笔迹数据被调用的次数，为对应所述第j段时间的预设的权重系数；
步骤S22：获取所述数据存储节点的被访问的第一统计数据；
步骤S23：获取与所述数据存储节点连接的其他的大数据平台的节点的被访问的第二统计数据；
步骤S24：对所述第一统计数据和所述第二统计数据进行分组、归一化及标准化处理；获得至少一个第一统计项的第一统计值和至少一个第二统计项的第二统计值；
步骤S25：基于所述第一统计值和所述第二统计值，计算所述数据存储节点的关键度，计算公式如下：



其中，G为所述关键度，Bk为第k个所述第一统计项的第一统计值；σk为对应所述第一统计项的预设权重；N为所述第一统计项的数量或所述第二统计项的数量；Bx，y为与所述数据存储节点连接的第y个其他的大数据平台的节点的第x个所述第二统计项的第二统计值；σx，y对应所述第二统计项的预设权重；Y为与所述数据存储节点连接的节点的数目；εy为第y个其他的大数据平台的节点与所述数据存储节点的连接系数，由所述节点与所述数据存储节点的数据传输量查询预设的数据传输量与连接系数的对照表获得；μ1、μ2为预设的关系系数，μ1+μ2＝1；
步骤S26：基于所述活跃度和所述关键度，调整大数据平台中所述笔迹数据与所述数据存储节点的对应关系。


4.如权利要求3所述的基于大数据平台的笔迹数据存储方法，其特征在于，所述步骤S26:基于所述活跃度和所述关键度，调整大数据平台中所述笔迹数据与所述数据存储节点的对应关系，包括：
步骤S2601：基于所述关键度从大到小对所述大数据平台的所述数据存储节点进行排序，获取存储节点列表；
步骤S2602：基于所述活跃度从大到小对所述笔迹数据进行排序，获取笔迹数据列表；
步骤S2603：将所述笔迹数据列表中所述笔迹数据按从上到下排列的顺序进行分区，分区的数量与所述存储节点列表中所述数据存储节点的数量相等；
步骤S2604A:将所述存储节点列表中所述数据存储节点依次与所述笔迹数据列表中各个分区相关联，形成第一关联表；依照所述第一关联表调整大数据平台中所述笔迹数据与所述数据存储节点的对应关系；
或，
步骤S2604B：获取预设的关联规则，基于所述关联规则将所述存储节点列表中的所述数据存储节点与所述笔迹数据列表中各个分区的所述笔迹数据项关联，形成第二关...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宁，
申请(专利权)人：中电鹰硕深圳智慧互联有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44