CN114969470A - 一种基于大数据的决策方法及系统 - Google Patents

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CN114969470A CN202210919641.1A CN202210919641A CN114969470A CN 114969470 A CN114969470 A CN 114969470A CN 202210919641 A CN202210919641 A CN 202210919641A CN 114969470 A CN114969470 A CN 114969470A
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Abstract

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大数据的决策方法及系统，包括：云端对上传的数据进行分类，以将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；响应于接收到决策请求，云端依据决策请求的类别匹配决策规则；云端依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。本申请可以提高云端的决策效率，提升用户的感受。

Description

一种基于大数据的决策方法及系统
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大数据的决策方法及系统。
背景技术
近年来，随着互联网的迅速发展，大量应用的使用也越来越普及，在应用的使用过程中注入互联网的数据也呈爆发式增长，例如：每天均有大量的资讯、娱乐、财经、交通、电商等数据注入互联网中。
目前，通常会将海量的数据存储在云端，以通过“云”为我们提供各种各样的服务，例如：存储服务、分析服务、决策服务等。但是，为了向客户提供决策服务，云端需要通过分析其存储的海量数据得出提供给客户的决策结果，而通过分析海量数据得出决策结果会导致云端的决策效率低下，影响用户的感受。
因此，如何提高云端的决策效率，提升用户的感受，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种基于大数据的决策方法及系统，以提高云端的决策效率，提升用户的感受。
为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
一种基于大数据的决策方法，包括如下步骤：步骤S110、云端对上传的数据进行分类，以将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；步骤S120、响应于接收到决策请求，云端依据决策请求的类别匹配决策规则；步骤S130、云端依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；步骤S140、使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；步骤S150、将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
如上所述的基于大数据的决策方法，其特征在于，其中，优选的是，步骤S110包括如下子步骤：计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群；将上传至云端的数据存储至与该数据匹配最高的数据服务集群中。
如上所述的基于大数据的决策方法，其中，优选的是，将上传至云端的数据的所有特征数据集合在一起形成数据的特征数据集；通过数据的特征数据集和特征数据的权重计算得到该数据的综合类别特征值。
如上所述的基于大数据的决策方法，其中，优选的是，将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集；通过数据的综合类别特征值和数据服务集群类别特征值集计算得到与该数据匹配率最高的数据服务集群。
如上所述的基于大数据的决策方法，其中，优选的是，步骤S120包括如下子步骤：分析决策请求的决策类别特征；计算决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；调用与决策类别特征相似度最高的决策规则。
一种基于大数据的决策系统，包括：数据分类模块、数据写入模块、决策规则匹配模块、数据调用模块、数据处理模块和结果发送模块；数据分类模块对上传至云端的数据进行分类，数据写入模块将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；响应于云端接收到决策请求，决策规则匹配模块依据决策请求的类别匹配决策规则；数据调用模块依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；数据处理模块使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；结果发送模块将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
如上所述的基于大数据的决策系统，其中，优选的是，计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群；将上传至云端的数据存储至与该数据匹配最高的数据服务集群中。
如上所述的基于大数据的决策系统，其中，优选的是，将上传至云端的数据的所有特征数据集合在一起形成数据的特征数据集；通过数据的特征数据集和特征数据的权重计算得到该数据的综合类别特征值。
如上所述的基于大数据的决策系统，其中，优选的是，将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集；通过数据的综合类别特征值和数据服务集群类别特征值集计算得到与该数据匹配率最高的数据服务集群。
如上所述的基于大数据的决策系统，其中，优选的是，分析决策请求的决策类别特征；计算决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；调用与决策类别特征相似度最高的决策规则。
相对上述背景技术， 本申请提供的基于大数据的决策方法及系统，可以提高云端的决策效率，提升用户的感受。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的基于大数据的决策方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的基于大数据的决策系统的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
实施例一
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的基于大数据的决策方法的流程图。
本申请提供了一种基于大数据的决策方法，包括如下步骤：
步骤S110、云端对上传的数据进行分类，以将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；
不同的应用会向云端上传不同类型的数据（例如：资讯数据、娱乐数据、财经数据、交通数据、电商数据、技术数据、政策数据等），同一应用也会向云端上传不同类型的数据（例如：个人数据、浏览数据、咨询数据、购买数据等），因此云端在接收到应用上传的数据后，对数据进行分类，以将数据存入云端的相应的数据服务集群中。
计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群。
具体的，上传至云端的数据
Figure 324581DEST_PATH_IMAGE001
具有多个特征数据，将上传至云端的数据
Figure 976143DEST_PATH_IMAGE001
的所有特征数据集合在一起形成数据
Figure 552617DEST_PATH_IMAGE001
的特征数据集
Figure 682247DEST_PATH_IMAGE002
。特征数据集
Figure 786033DEST_PATH_IMAGE003
，其中，
Figure 342916DEST_PATH_IMAGE004
为数据
Figure 406687DEST_PATH_IMAGE001
的第1个特征数据，
Figure 340008DEST_PATH_IMAGE005
为数据
Figure 805625DEST_PATH_IMAGE001
的第2个特征数据，
Figure 533409DEST_PATH_IMAGE006
为数据
Figure 84476DEST_PATH_IMAGE001
的第
Figure 555909DEST_PATH_IMAGE007
个特征数据，
Figure 876032DEST_PATH_IMAGE008
为数据
Figure 40297DEST_PATH_IMAGE001
的第
Figure 78660DEST_PATH_IMAGE009
个特征数据，
Figure 88204DEST_PATH_IMAGE009
为特征数据的数量。例如：
Figure 528413DEST_PATH_IMAGE004
为数据
Figure 598000DEST_PATH_IMAGE001
所产生的应用的标识、
Figure 123659DEST_PATH_IMAGE005
为数据
Figure 936895DEST_PATH_IMAGE001
中的个人数据、
Figure 434872DEST_PATH_IMAGE006
为数据
Figure 504722DEST_PATH_IMAGE001
中的浏览数据、
Figure 189781DEST_PATH_IMAGE008
为数据
Figure 869024DEST_PATH_IMAGE001
中的购买数据。
通过数据
Figure 955929DEST_PATH_IMAGE001
的特征数据集
Figure 695214DEST_PATH_IMAGE002
和特征数据的权重计算得到数据
Figure 867570DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 84924DEST_PATH_IMAGE010
。通过公式
Figure 291915DEST_PATH_IMAGE011
计算得到数据
Figure 202102DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 861754DEST_PATH_IMAGE010
；其中，
Figure 882799DEST_PATH_IMAGE012
为产生数据
Figure 678717DEST_PATH_IMAGE001
的应用的可信度，若产生数据
Figure 963068DEST_PATH_IMAGE001
的应用可信，则
Figure 172332DEST_PATH_IMAGE012
为1，若产生数据
Figure 934752DEST_PATH_IMAGE001
的应用不可信，则
Figure 913072DEST_PATH_IMAGE012
为0；
Figure 837166DEST_PATH_IMAGE013
为第
Figure 32261DEST_PATH_IMAGE014
个特征数据对数据
Figure 332793DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 431199DEST_PATH_IMAGE010
的影响权重。
将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集
Figure 526194DEST_PATH_IMAGE015
，其中，
Figure 710050DEST_PATH_IMAGE016
为云端的第1个数据服务集群的类别特征值，
Figure 814273DEST_PATH_IMAGE017
为云端的第2个数据服务集群的类别特征值，
Figure 501606DEST_PATH_IMAGE018
为云端的第
Figure 33081DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群的类别特征值，
Figure 641917DEST_PATH_IMAGE020
为云端的第
Figure 612147DEST_PATH_IMAGE021
个数据服务集群的类别特征值。数据服务集群是云端按照预定的不同类型的数据划分的不同的数据存储空间，并且依据所存储的预定数据的类型为相应的数据服务集群预设数据服务集群的类别特征值。
通过数据
Figure 357249DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 121943DEST_PATH_IMAGE010
和数据服务集群类别特征值集
Figure 952496DEST_PATH_IMAGE022
计算得到与数据
Figure 460838DEST_PATH_IMAGE001
匹配率最高的数据服务集群。通过公式
Figure 60446DEST_PATH_IMAGE023
计算得到与数据
Figure 996041DEST_PATH_IMAGE001
匹配率最高的数据服务集群
Figure 313890DEST_PATH_IMAGE019
，其中，
Figure 861808DEST_PATH_IMAGE024
是求
Figure 581503DEST_PATH_IMAGE025
为最小值时
Figure 687999DEST_PATH_IMAGE019
的取值的函数，
Figure 493144DEST_PATH_IMAGE026
为云端的所有数据服务集群的类别特征值的平均值，
Figure 343288DEST_PATH_IMAGE027
为
Figure 917489DEST_PATH_IMAGE018
与
Figure 194887DEST_PATH_IMAGE026
之间的差距，
Figure 221748DEST_PATH_IMAGE028
为数据服务集群类别特征值集
Figure 875584DEST_PATH_IMAGE022
中所有任意两个数据服务集群的类别特征值
Figure 569870DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 955852DEST_PATH_IMAGE030
之间的差距，
Figure 797906DEST_PATH_IMAGE029
为第
Figure 927536DEST_PATH_IMAGE031
个数据服务集群的类别特征值，
Figure 273067DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure 95529DEST_PATH_IMAGE032
个数据服务集群的类别特征值。
将上传至云端的数据
Figure 159300DEST_PATH_IMAGE001
存储至与数据
Figure 92621DEST_PATH_IMAGE001
匹配最高的数据服务集群中。具体的，计算出与数据
Figure 797053DEST_PATH_IMAGE001
匹配最高的数据服务集群为第
Figure 790417DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群，将数据
Figure 341484DEST_PATH_IMAGE001
存储至云端的第
Figure 812917DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群中。
步骤S120、响应于接收到决策请求，云端依据决策请求的类别匹配决策规则；
不同的决策请求具有不同的决策类别特征，例如：用户发送的决策请求是给出是否应该购买的决策请求、用户发送的决策请求是给出是否可以通过某一路段的决策请求、用户发送的决策请求是给出是否要执行某一政策的决策请求等。因此，云端在接收到用户发送的决策请求后，首先分析决策请求的决策类别特征，依靠其决策类别特征调用预先构建的决策规则。
具体的，通过公式
Figure 133039DEST_PATH_IMAGE033
计算得到决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；其中，
Figure 297305DEST_PATH_IMAGE034
是决策类别特征
Figure 70088DEST_PATH_IMAGE035
与云端的第
Figure 345212DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则的特征值
Figure 785421DEST_PATH_IMAGE037
之间的相似度，
Figure 855008DEST_PATH_IMAGE038
，因此
Figure 380667DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 193902DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 488617DEST_PATH_IMAGE036
从1取到
Figure 729106DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 742061DEST_PATH_IMAGE041
是云端预先构建的决策规则的数量。调用与决策类别特征
Figure 624567DEST_PATH_IMAGE035
相似度最高的决策规则，以处理该决策请求。例如：与决策类别特征
Figure 711471DEST_PATH_IMAGE035
相似度最高的决策规则是第
Figure 952222DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则，那么调用第
Figure 124577DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则对接收到决策请求进行处理。
步骤S130、云端依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；
决策请求的决策类别特征指示了该决策请求所需要的数据类型，因此依据决策请求的决策类别特征在云端相应的数据服务集群中调用其存储的数据。例如：从云端的第
Figure 341932DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群中调用数据
Figure 548922DEST_PATH_IMAGE001
，以用于接下来的处理，得到决策结果。
步骤S140、使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；
将调用的数据依靠所匹配的决策规则进行处理，其中决策规则是指决策者在选择决策方案时遵循的程序和方法，处理后得到决策请求所对应的决策结果。例如：使用所匹配的第
Figure 193530DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则，对调用的数据
Figure 853182DEST_PATH_IMAGE001
进行处理，得到决策请求所对应的决策结果。
步骤S150、将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
在云端计算得到决策结果后，将决策结果发送给发出决策请求的用户，从而可以使用户在进行决策时，参考得到的决策请求。
实施例二
请参阅图2，图2是本申请实施例提供的基于大数据的决策系统的示意图。
本申请提供了一种基于大数据的决策系统200，包括：数据分类模块210、数据写入模块220、决策规则匹配模块230、数据调用模块240、数据处理模块250和结果发送模块260。
数据分类模块210对上传至云端的数据进行分类，数据写入模块220将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群。
不同的应用会向云端上传不同类型的数据（例如：资讯数据、娱乐数据、财经数据、交通数据、电商数据、技术数据、政策数据等），同一应用也会向云端上传不同类型的数据（例如：个人数据、浏览数据、咨询数据、购买数据等），因此云端在接收到应用上传的数据后，对数据进行分类，以将数据存入云端的相应的数据服务集群中。
计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群。
具体的，上传至云端的数据
Figure 874228DEST_PATH_IMAGE001
具有多个特征数据，将上传至云端的数据
Figure 935724DEST_PATH_IMAGE001
的所有特征数据集合在一起形成数据
Figure 16813DEST_PATH_IMAGE001
的特征数据集
Figure 163760DEST_PATH_IMAGE002
。特征数据集
Figure 722918DEST_PATH_IMAGE003
，其中，
Figure 638921DEST_PATH_IMAGE004
为数据
Figure 890911DEST_PATH_IMAGE001
的第1个特征数据，
Figure 525155DEST_PATH_IMAGE005
为数据
Figure 888003DEST_PATH_IMAGE001
的第2个特征数据，
Figure 658513DEST_PATH_IMAGE006
为数据
Figure 284666DEST_PATH_IMAGE001
的第
Figure 701479DEST_PATH_IMAGE007
个特征数据，
Figure 602439DEST_PATH_IMAGE008
为数据
Figure 493034DEST_PATH_IMAGE001
的第
Figure 86827DEST_PATH_IMAGE009
个特征数据，
Figure 430083DEST_PATH_IMAGE009
为特征数据的数量。例如：
Figure 400313DEST_PATH_IMAGE004
为数据
Figure 145415DEST_PATH_IMAGE001
所产生的应用的标识、
Figure 910109DEST_PATH_IMAGE005
为数据
Figure 740662DEST_PATH_IMAGE001
中的个人数据、
Figure 983424DEST_PATH_IMAGE006
为数据
Figure 848612DEST_PATH_IMAGE001
中的浏览数据、
Figure 784207DEST_PATH_IMAGE008
为数据
Figure 102056DEST_PATH_IMAGE001
中的购买数据。
通过数据
Figure 148510DEST_PATH_IMAGE001
的特征数据集
Figure 868204DEST_PATH_IMAGE002
和特征数据的权重计算得到数据
Figure 476165DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 281310DEST_PATH_IMAGE010
。通过公式
Figure 131454DEST_PATH_IMAGE011
计算得到数据
Figure 705655DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 983053DEST_PATH_IMAGE010
；其中，
Figure 9914DEST_PATH_IMAGE012
为产生数据
Figure 663750DEST_PATH_IMAGE001
的应用的可信度，若产生数据
Figure 92457DEST_PATH_IMAGE001
的应用可信，则
Figure 540756DEST_PATH_IMAGE012
为1，若产生数据
Figure 320493DEST_PATH_IMAGE001
的应用不可信，则
Figure 512440DEST_PATH_IMAGE012
为0；
Figure 795654DEST_PATH_IMAGE013
为第
Figure 883695DEST_PATH_IMAGE014
个特征数据对数据
Figure 947466DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 615208DEST_PATH_IMAGE010
的影响权重。
将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集
Figure 80825DEST_PATH_IMAGE015
，其中，
Figure 74188DEST_PATH_IMAGE016
为云端的第1个数据服务集群的类别特征值，
Figure 610210DEST_PATH_IMAGE017
为云端的第2个数据服务集群的类别特征值，
Figure 409539DEST_PATH_IMAGE018
为云端的第
Figure 667345DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群的类别特征值，
Figure 831610DEST_PATH_IMAGE020
为云端的第
Figure 869973DEST_PATH_IMAGE021
个数据服务集群的类别特征值。数据服务集群是云端按照预定的不同类型的数据划分的不同的数据存储空间，并且依据所存储的预定数据的类型为相应的数据服务集群预设数据服务集群的类别特征值。
通过数据
Figure 941834DEST_PATH_IMAGE001
的综合类别特征值
Figure 319726DEST_PATH_IMAGE010
和数据服务集群类别特征值集
Figure 654893DEST_PATH_IMAGE022
计算得到与数据
Figure 914973DEST_PATH_IMAGE001
匹配率最高的数据服务集群。通过公式
Figure 993787DEST_PATH_IMAGE023
计算得到与数据
Figure 288502DEST_PATH_IMAGE001
匹配率最高的数据服务集群
Figure 528991DEST_PATH_IMAGE019
，其中，
Figure 541946DEST_PATH_IMAGE024
是求
Figure 158872DEST_PATH_IMAGE025
为最小值时
Figure 308094DEST_PATH_IMAGE019
的取值的函数，
Figure 719483DEST_PATH_IMAGE026
为云端的所有数据服务集群的类别特征值的平均值，
Figure 455621DEST_PATH_IMAGE027
为
Figure 876238DEST_PATH_IMAGE018
与
Figure 879966DEST_PATH_IMAGE026
之间的差距，
Figure 727836DEST_PATH_IMAGE028
为数据服务集群类别特征值集
Figure 449804DEST_PATH_IMAGE022
中所有任意两个数据服务集群的类别特征值
Figure 408533DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 532347DEST_PATH_IMAGE030
之间的差距，
Figure 551118DEST_PATH_IMAGE029
为第
Figure 494804DEST_PATH_IMAGE031
个数据服务集群的类别特征值，
Figure 257223DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure 235544DEST_PATH_IMAGE032
个数据服务集群的类别特征值。
将上传至云端的数据
Figure 690796DEST_PATH_IMAGE001
存储至与数据
Figure 325039DEST_PATH_IMAGE001
匹配最高的数据服务集群中。具体的，计算出与数据
Figure 687888DEST_PATH_IMAGE001
匹配最高的数据服务集群为第
Figure 458398DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群，将数据
Figure 881289DEST_PATH_IMAGE001
存储至云端的第
Figure 737249DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群中。
响应于云端接收到决策请求，决策规则匹配模块230依据决策请求的类别匹配决策规则。
不同的决策请求具有不同的决策类别特征，例如：用户发送的决策请求是给出是否应该购买的决策请求、用户发送的决策请求是给出是否可以通过某一路段的决策请求、用户发送的决策请求是给出是否要执行某一政策的决策请求等。因此，云端在接收到用户发送的决策请求后，首先分析决策请求的决策类别特征，依靠其决策类别特征调用预先构建的决策规则。
具体的，通过公式
Figure 402323DEST_PATH_IMAGE033
计算得到决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；其中，
Figure 292919DEST_PATH_IMAGE034
是决策类别特征
Figure 886711DEST_PATH_IMAGE035
与云端的第
Figure 229968DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则的特征值
Figure 934619DEST_PATH_IMAGE037
之间的相似度，
Figure 679721DEST_PATH_IMAGE038
，因此
Figure 444415DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 274967DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 783309DEST_PATH_IMAGE036
从1取到
Figure 648497DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 584092DEST_PATH_IMAGE041
是云端预先构建的决策规则的数量。调用与决策类别特征
Figure 636362DEST_PATH_IMAGE035
相似度最高的决策规则，以处理该决策请求。例如：与决策类别特征
Figure 948394DEST_PATH_IMAGE035
相似度最高的决策规则是第
Figure 668089DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则，那么调用第
Figure 774585DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则对接收到决策请求进行处理。
数据调用模块240依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据。
决策请求的决策类别特征指示了该决策请求所需要的数据类型，因此依据决策请求的决策类别特征在云端相应的数据服务集群中调用其存储的数据。例如：从云端的第
Figure 314151DEST_PATH_IMAGE019
个数据服务集群中调用数据
Figure 665760DEST_PATH_IMAGE001
，以用于接下来的处理，得到决策结果。
数据处理模块250使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果。
将调用的数据依靠所匹配的决策规则进行处理，其中决策规则是指决策者在选择决策方案时遵循的程序和方法，处理后得到决策请求所对应的决策结果。例如：使用所匹配的第
Figure 302278DEST_PATH_IMAGE036
个决策规则，对调用的数据
Figure 579675DEST_PATH_IMAGE001
进行处理，得到决策请求所对应的决策结果。
结果发送模块260将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
在云端计算得到决策结果后，将决策结果发送给发出决策请求的用户，从而可以使用户在进行决策时，参考得到的决策请求。
由于本申请中上传至云端的数据会进行分类后存入匹配率最高的数据服务集群，因此在进行决策时仅需要在相应的数据服务集群调用数据，从而减少了参与决策的数据，提高了云端的决策效率，提升了用户的感受。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种基于大数据的决策方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S110、云端对上传的数据进行分类，以将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；
步骤S120、响应于接收到决策请求，云端依据决策请求的类别匹配决策规则；
步骤S130、云端依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；
步骤S140、使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；
步骤S150、将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的决策方法，其特征在于，步骤S110包括如下子步骤：
计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群；
将上传至云端的数据存储至与该数据匹配最高的数据服务集群中。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的决策方法，其特征在于，将上传至云端的数据的所有特征数据集合在一起形成数据的特征数据集；
通过数据的特征数据集和特征数据的权重计算得到该数据的综合类别特征值。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的决策方法，其特征在于，将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集；
通过数据的综合类别特征值和数据服务集群类别特征值集计算得到与该数据匹配率最高的数据服务集群。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于大数据的决策方法，其特征在于，步骤S120包括如下子步骤：
分析决策请求的决策类别特征；
计算决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；
调用与决策类别特征相似度最高的决策规则。
6.一种基于大数据的决策系统，其特征在于，包括：数据分类模块、数据写入模块、决策规则匹配模块、数据调用模块、数据处理模块和结果发送模块；
数据分类模块对上传至云端的数据进行分类，数据写入模块将分类后的数据存入匹配率最高的数据服务集群；
响应于云端接收到决策请求，决策规则匹配模块依据决策请求的类别匹配决策规则；
数据调用模块依据决策请求的类别从所适配的数据服务集群中调用数据；
数据处理模块使用所匹配的决策规则对调用的数据进行处理，得到决策结果；
结果发送模块将得到的决策结果发送给用户，以响应其发送的决策请求。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的决策系统，其特征在于，计算上传至云端的数据的综合类别特征值，并且将计算得到的综合类别特征值与云端的不同数据服务集群的类别特征值进行匹配，得到匹配率最高的数据服务集群；将上传至云端的数据存储至与该数据匹配最高的数据服务集群中。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的决策系统，其特征在于，将上传至云端的数据的所有特征数据集合在一起形成数据的特征数据集；通过数据的特征数据集和特征数据的权重计算得到该数据的综合类别特征值。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的决策系统，其特征在于，将云端的所有数据服务集群的类别特征值集合在一起形成数据服务集群类别特征值集；通过数据的综合类别特征值和数据服务集群类别特征值集计算得到与该数据匹配率最高的数据服务集群。
10.根据权利要求6-9任一项所述的基于大数据的决策系统，其特征在于，分析决策请求的决策类别特征；计算决策类别特征与云端预先构建的每一个决策规则的特征值之间的相似度；调用与决策类别特征相似度最高的决策规则。
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