一种时序排序方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种时序排序方法及装置，在本申请的实施例中，相对于现有技术中的“时效性排序的效果很差”，本申请提供了“上下文感知的向量的关联数据、将向量以时间顺序进行排序的编码机制以及自适应间隔排序”的解决方案，具体为：依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值，并依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码；依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序。通过本申请的上下文感知的向量表示方法解决了“时效性排序的效果很差”的技术问题，达到了在对目标属性进行向量化表示的同时，也融入了相关属性的上下文信息，从而能对目标属性时效性进行准确判断。行准确判断。行准确判断。

【技术实现步骤摘要】
一种时序排序方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据识别领域，具体涉及一种时序排序方法及装置。

技术介绍

[0002]现实生活中的数据一直在变化。据英国皇家邮政报道，在英国，每天都有9590户搬家，1496户结婚，810户离婚，2011人退休，1500人死亡。据估计，不准确的客户数据会使公司损失6％他们的年收入。当搜索引擎中的数据过时时，一个餐厅搜索可能返回一个关闭了3年的饭馆。当基础设施资产状况的数据陈旧时，可能造成设备维修延误和停机。此外，数据驱动的决策若是基于过时的数据，可能比在没有数据的情况下做的决定更糟糕。尤其在医疗保健、零售或金融服务等关键行业中，我们根本无法根据昨天的数据做出正确的决策。然而不幸的是，82％的公司的决策都是基于过时的信息。这些问题强调了确定数据时效性的必要性。换言之，我们需要能够判断数据的新旧程度。
[0003]现有的模型可以用来解决数据时效性排序的问题。
[0004]然而，但由于时序的一些独特特点在现有的模型中没有被很好地考虑和优化，因此，直接采用现有模型对数据进行时效性排序的效果很差。

技术实现思路

[0005]鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种时序排序方法及装置，包括：
[0006]一种时序排序方法，所述方法用于对数据进行时效性排序，包括：
[0007]获取数据集，所述数据集包含数据和与其一一对应的属性值；其中，所述数据集包括至少两组数据；
[0008]依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值，并依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码；
[0009]依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序。
[0010]优选地，所述依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值的步骤，包括：
[0011]依据所述数据集确定目标数据的前置数据、目标数据的后置数据以及目标数据；
[0012]依据所述目标数据的前置数据、目标数据的后置数据、目标数据以及所述数据集确定所述目标数据的关联数据属性值。
[0013]优选地，所述依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码的步骤，包括：
[0014]依据所述关联数据属性值确定每个目标数据的属性向量；
[0015]依据所述每个目标数据的属性向量确定所述每个目标数据的时间编码。
[0016]优选地，所述依据所述关联数据属性值确定每个目标数据的属性向量的步骤，包括：
[0017]依据所述关联数据属性值确定关联数据序列；
[0018]依据所述关联数据序列确定每个目标数据的属性向量。
[0019]优选地，所述依据所述每个目标数据的属性向量确定所述每个目标数据的时间编码的步骤，包括：
[0020]依据所述每个目标数据的属性向量确定数值编码；
[0021]依据所述每个目标数据的属性向量确定属性编码；
[0022]依据所述属性编码和所述数值编码确定所述每个目标数据的时间编码。
[0023]优选地，所述依据所述属性编码和所述数值编码确定所述每个目标数据的时间编码的步骤，包括：
[0024]依据所述属性编码和所述数值编码通过损失函数得到具有自适应间隔的所述每个目标数据的时间编码。
[0025]优选地，所述依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序的步骤，包括：
[0026]依据所述时间编码对所述数据集中的数据按照时间顺序进行时效性排序。
[0027]为实现本申请还包括一种时序排序装置，所述装置用于对数据进行时效性排序，包括：
[0028]获取模块，用于获取数据集，所述数据集包含数据和与其一一对应的属性值；其中，所述数据集包括至少两组数据；
[0029]时间编码模块，用于依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值，并依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码；
[0030]时效性排序模块，用于依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序。
[0031]为实现本申请还包括一种计算机电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述的时序排序方法的步骤。
[0032]为实现本申请一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的时序排序方法的步骤。
[0033]本申请具有以下优点：
[0034]在本申请的实施例中，相对于现有技术中的“时效性排序的效果很差”，本申请提供了“上下文感知的向量的关联数据、将向量以时间顺序进行排序的编码机制以及自适应间隔排序”的解决方案，具体为：获取数据集，所述数据集包含数据和与其一一对应的属性值；其中，所述数据集包括至少两组数据；依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值，并依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码；依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序。通过本申请的上下文感知的向量表示方法解决了“时效性排序的效果很差”的技术问题，达到了在对目标属性进行向量化表示的同时，也融入了相关属性的上下文信息，从而能对目标属性时效性进行准确判断。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对本申请的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域
普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1是本申请一实施例提供的一种时序排序方法的步骤流程图；
[0037]图2是本申请一实施例提供的一种时序排序方法的模块结构图；
[0038]图3是本申请一实施例提供的一种时序排序方法的数据集图；
[0039]图4是本申请一实施例提供的一种时序排序装置的结构框图；
[0040]图5是本专利技术一实施例提供的一种计算机设备的结构示意图；
[0041]12、计算机设备；14、外部设备；16、处理单元；18、总线；20、网络适配器；22、I/O接口；24、显示器；28、内存；30、随机存取存储器；32、高速缓存存储器；34、存储系统；40、程序/实用工具；42、程序模块。
具体实施方式
[0042]为使本申请的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]专利技术人通过分析现有技术发现：如图3所示，为一个数据集的图片，考虑一组属于同一个实体的记录。它们的属性值可能会过时和不准确。且可能只有部分可靠的时间戳可用。在这种情况下，我们如何能判断数据属性的新旧程度呢，也就是说，假设给定属于同一实体的两条记本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种时序排序方法，所述方法用于对数据进行时效性排序，其特征在于，包括：获取数据集，所述数据集包含数据和与其一一对应的属性值；其中，所述数据集包括至少两组数据；依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值，并依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码；依据所述时间编码对所述数据集中的数据进行时效性排序。2.根据权利要求1所述的时序排序方法，其特征在于，所述依据所述数据集确定目标数据的关联数据属性值的步骤，包括：依据所述数据集确定目标数据的前置数据、目标数据的后置数据以及目标数据；依据所述目标数据的前置数据、目标数据的后置数据、目标数据以及所述数据集确定所述目标数据的关联数据属性值。3.根据权利要求1所述的时序排序方法，其特征在于，所述依据所述关联数据属性值确定所述目标数据的时间编码的步骤，包括：依据所述关联数据属性值确定每个目标数据的属性向量；依据所述每个目标数据的属性向量确定所述每个目标数据的时间编码。4.根据权利要求3所述的时序排序方法，其特征在于，所述依据所述关联数据属性值确定每个目标数据的属性向量的步骤，包括：依据所述关联数据属性值确定关联数据序列；依据所述关联数据序列确定每个目标数据的属性向量。5.根据权利要求3所述的时序排序方法，其特征在于，所述依据所述每个目标数据的属性向量确定所述每个目标数据的时间编码的步骤，包括：依据所述每个目标数据的属性向量确定数值编码；依据所述每个目标数据的属...

【专利技术属性】
技术研发人员：王尧舒，谢珉，樊文飞，
申请(专利权)人：深圳计算科学研究院，
类型：发明
国别省市：