物联网大数据分析方法及服务器技术

本申请实施例提供的物联网大数据分析方法及服务器，通过物联网数据分类模型对物联网数据集进行高效准确地分类，克服了现有技术中分类低效粗糙的缺陷。该物联网数据分类模型在调校时，通过多个与物联网数据类别关联的选定前置优化模型一起对物联网数据分类模型进行优化，其中不同的选定前置优化模型运行得到的第一选定物联网数据描述载体不同，对应侧重的数据分类载体信息不同，调校好的物联网数据分类模型可以辨析出不同的分类载体，对物联网数据分类的分析更加具有综合性，如此可以提升得到的数据分类预估信息的可靠度。到的数据分类预估信息的可靠度。到的数据分类预估信息的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
物联网大数据分析方法及服务器


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种物联网大数据分析方法及服务器。

技术介绍

[0002]在物联网领域中，在数据分析环节，由于涉及到的物联网数据产生于不同的设备终端，使得物联网数据的数据量级十分庞大，在对物联网数据进行查阅调用前，需要先对物联网数据进行分类切分。例如基于数据产生的设备类型、数据的大小区间类型、数据的语义类型等进行聚类切分。分类后的数据在后续的查阅应用时，更加具有区分性，可提升数据分析地效率。目前方式中，因为物联网数据量级过大的特性，分类的准确性和速度还有待提升。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种物联网大数据分析方法及服务器，以改善上述问题。
[0004]本申请实施例的实现方式如下：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种物联网大数据分析方法，应用于物联网服务器，该方法包括：响应于查询端的数据分类请求，获取目标物联网数据集；将该目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过该调校后的物联网数据分类模型获得该目标物联网数据集的数据分类预估信息；将该数据分类预估信息作为分类结果返回至该查询端；其中，该调校后的物联网数据分类模型是依据物联网训练数据集、该物联网训练数据集的物联网数据集分类注释信息、第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息对待调校的物联网数据分类模型调校后获得的，该第一数据分类描述载体依据多个与物联网数据类别关联的选定前置优化模型对应输出的该物联网训练数据集的第一选定物联网数据描述载体获得，该第一数据分类预估信息依据该第一数据分类描述载体获得，不同选定前置优化模型运行得到的第一选定物联网数据描述载体不同。
[0006]作为一种实施方式，该将该目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过该调校后的物联网数据分类模型获得该目标物联网数据集的数据分类预估信息，包括：将该目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过该调校后的物联网数据分类模型获得该目标物联网数据集的原始物联网数据描述载体；将该原始物联网数据描述载体进行载体降维，获得该目标物联网数据集的选定物联网数据描述载体，并确定为该目标物联网数据集的数据分类描述载体；对该数据分类描述载体进行归一映射，获得该目标物联网数据集的物联网数据类别，并确定为该数据分类预估信息。
[0007]作为一种实施方式，该物联网数据分类模型通过如下过程进行调校得到：获取物联网训练数据集和该物联网训练数据集对应的物联网数据集分类注释信息；将该物联网训练数据集输入前置优化模型集，获得该物联网训练数据集的第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息，并将该物联网训练数据集输入待调校的物联网数据分类模型，获得该物联网训练数据集的第二数据分类描述载体和第二数据分类预估信息；其中，该前置优化
模型集包括多个与物联网数据类别关联的选定前置优化模型，该第一数据分类描述载体依据各选定前置优化模型对应输出的该物联网训练数据集的第一选定物联网数据描述载体获得，该第一数据分类预估信息依据该第一数据分类描述载体获得，不同选定前置优化模型运行得到的第一选定物联网数据描述载体不同；依据该第一数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价，该第二数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价，以及该第一数据分类描述载体与该第二数据分类描述载体间的代价，对该待调校的物联网数据分类模型执行调校，获得调校后的物联网数据分类模型。
[0008]作为一种实施方式，该将该物联网训练数据集输入选定前置优化模型集，获得该物联网训练数据集的第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息，包括：将该物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得该物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体；依据该各个第一选定物联网数据描述载体的权重因子，对该各个第一选定物联网数据描述载体进行加权求和，获得该物联网训练数据集的第一数据分类描述载体；对该第一数据分类描述载体进行归一映射，获得该物联网训练数据集的第一物联网数据类别以作为该第一数据分类预估信息。
[0009]作为一种实施方式，该将该物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得该物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体，包括：将该物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得该物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体；对该物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体进行载体降维，获得该物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体；在依据该各个第一选定物联网数据描述载体的权重因子，对该各个第一选定物联网数据描述载体进行加权求和，获得该物联网训练数据集的第一数据分类描述载体之前，该方法还包括：对于该物联网训练数据集中的每个第一原始物联网数据描述载体，将该每个第一原始物联网数据描述载体载入到权重生成算子中，获得用于输出该每个第一原始物联网数据描述载体的选定前置优化模型的权重因子；将每个选定前置优化模型的权重因子确定成该每个选定前置优化模型对应输出的第一选定物联网数据描述载体的权重因子。
[0010]作为一种实施方式，该将该物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得该物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体，包括：对于各个选定前置优化模型，在该选定前置优化模型为数据集模型的场景中，将该物联网训练数据集输入该选定前置优化模型，获得该物联网训练数据集的第一原始物联网数据描述载体；在该选定前置优化模型为数据簇模型的场景中，将该物联网训练数据集的各个分类数据簇输入该选定前置优化模型，获得该各个分类数据簇的分类数据簇描述载体，对该各个分类数据簇的分类数据簇描述载体进行加权求和，获得该物联网训练数据集的第一原始物联网数据描述载体。
[0011]作为一种实施方式，该将该物联网训练数据集输入待调校的物联网数据分类模型，获得该物联网训练数据集的第二数据分类描述载体和第二数据分类预估信息，包括：将该物联网训练数据集输入待调校的物联网数据分类模型，获得该物联网训练数据集的第二原始物联网数据描述载体；将该物联网训练数据集的第二原始物联网数据描述载体进行载体降维，获得该物联网训练数据集的第二选定物联网数据描述载体，作为该物联网训练数据集的第二数据分类描述载体；其中，该第二选定物联网数据描述载体与该第二原始物联
网数据描述载体具有不同的维度；对该第二数据分类描述载体进行归一映射，获得该物联网训练数据集的第二物联网数据类别以作为第二数据分类预估信息；该依据该第一数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价，该第二数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价，以及该第一数据分类描述载体与该第二数据分类描述载体间的代价，对该待调校的物联网数据分类模型执行调校，获得调校后的物联网数据分类模型，包括：依据该第一数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价，获得第一代价结果，依据该第二数据分类预估信息与该物联网数据集分类注释信息间的代价获得第二代价结果，并依据该第一数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物联网大数据分析方法，其特征在于，应用于物联网服务器，所述方法包括：响应于查询端的数据分类请求，获取目标物联网数据集；将所述目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过所述调校后的物联网数据分类模型获得所述目标物联网数据集的数据分类预估信息；将所述数据分类预估信息作为分类结果返回至所述查询端；其中，所述调校后的物联网数据分类模型是依据物联网训练数据集、所述物联网训练数据集的物联网数据集分类注释信息、第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息对待调校的物联网数据分类模型调校后获得的，所述第一数据分类描述载体依据多个与物联网数据类别关联的选定前置优化模型对应输出的所述物联网训练数据集的第一选定物联网数据描述载体获得，所述第一数据分类预估信息依据所述第一数据分类描述载体获得，不同选定前置优化模型运行得到的第一选定物联网数据描述载体不同。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过所述调校后的物联网数据分类模型获得所述目标物联网数据集的数据分类预估信息，包括：将所述目标物联网数据集输入到调校后的物联网数据分类模型，以通过所述调校后的物联网数据分类模型获得所述目标物联网数据集的原始物联网数据描述载体；将所述原始物联网数据描述载体进行载体降维，获得所述目标物联网数据集的选定物联网数据描述载体，并确定为所述目标物联网数据集的数据分类描述载体；对所述数据分类描述载体进行归一映射，获得所述目标物联网数据集的物联网数据类别，并确定为所述数据分类预估信息。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述物联网数据分类模型通过如下过程进行调校得到：获取物联网训练数据集和所述物联网训练数据集对应的物联网数据集分类注释信息；将所述物联网训练数据集输入前置优化模型集，获得所述物联网训练数据集的第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息，并将所述物联网训练数据集输入待调校的物联网数据分类模型，获得所述物联网训练数据集的第二数据分类描述载体和第二数据分类预估信息；其中，所述前置优化模型集包括多个与物联网数据类别关联的选定前置优化模型，所述第一数据分类描述载体依据各选定前置优化模型对应输出的所述物联网训练数据集的第一选定物联网数据描述载体获得，所述第一数据分类预估信息依据所述第一数据分类描述载体获得，不同选定前置优化模型运行得到的第一选定物联网数据描述载体不同；依据所述第一数据分类预估信息与所述物联网数据集分类注释信息间的代价，所述第二数据分类预估信息与所述物联网数据集分类注释信息间的代价，以及所述第一数据分类描述载体与所述第二数据分类描述载体间的代价，对所述待调校的物联网数据分类模型执行调校，获得调校后的物联网数据分类模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述物联网训练数据集输入选定前置优化模型集，获得所述物联网训练数据集的第一数据分类描述载体和第一数据分类预估信息，包括：将所述物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得所述物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体；
依据所述各个第一选定物联网数据描述载体的权重因子，对所述各个第一选定物联网数据描述载体进行加权求和，获得所述物联网训练数据集的第一数据分类描述载体；对所述第一数据分类描述载体进行归一映射，获得所述物联网训练数据集的第一物联网数据类别以作为所述第一数据分类预估信息。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得所述物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体，包括：将所述物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得所述物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体；对所述物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体进行载体降维，获得所述物联网训练数据集的各个第一选定物联网数据描述载体；在依据所述各个第一选定物联网数据描述载体的权重因子，对所述各个第一选定物联网数据描述载体进行加权求和，获得所述物联网训练数据集的第一数据分类描述载体之前，所述方法还包括：对于所述物联网训练数据集中的每个第一原始物联网数据描述载体，将所述每个第一原始物联网数据描述载体载入到权重生成算子中，获得用于输出所述每个第一原始物联网数据描述载体的选定前置优化模型的权重因子；将每个选定前置优化模型的权重因子确定成所述每个选定前置优化模型对应输出的第一选定物联网数据描述载体的权重因子。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述物联网训练数据集分别输入到每个选定前置优化模型，获得所述物联网训练数据集的各个第一原始物联网数据描述载体，包括：对于各个选定前置优化模型，在所述选定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，
申请(专利权)人：河南鑫合物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：