[發明專利]大數據聚合分析方法及裝置

有效

• 申請號: 201711319640.9
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN108073699B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 姚韜;范勇杰;蔣小燕
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司;中網威信電子安全服務有限公司
• 主分類號: G06F16/242
• 分類號: G06F16/242;G06F16/2455;G06F16/2457
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張子青;劉芳

本發明提供一種大數據聚合分析方法及裝置，本發明實施例通過將聚合分析模型分為基礎模型和聚合模型兩個層次，聚合分析中心接收到的訂單信息至少包括目標模型的標識和目標模型對應的至少一個數據機構標識，將訂單信息發送給各數據機構標識對應的數據機構，由各數據機構根據原始數據和基礎模型生成中間數據，聚合分析中心匯總各數據機構的中間數據，通過目標模型的聚合模型對各中間數據進行聚合分析得到聚合分析結果，聚合分析中心無需從各數據機構批量購買或者交換原始數據，即可與各數據機構合作完成聚合分析處理過程，得到聚合分析結果，提高了各數據機構合作的積極性，簡化了大數據聚合分析的流程，大大提高了聚合分析結果的時效性。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，尤其涉及一種大數據聚合分析方法及裝置。

背景技術

隨著大數據及大數據技術的發展，擁有大數據的數據機構層出不窮，大數據作為商品成為各用戶交易的對象。為避免將原始數據進行分享后可能損壞自身的競爭優勢，目前各數據機構大多基于自有數據采用自產自銷的模式出售大數據商品。

數據機構自建聚合分析中心，聚合分析中心根據用戶需求，自行開發數據分析模型，基于自有的原始數據采用自建的數據分析模型進行大數據分析，從而得到大數據分析結果，將大數據分析結果作為商品出售給用戶。如果自有的原始數據無法滿足用戶需求，則需通過購買或交換的方式，從其他數據機構批量獲得所需的原始數據。聚合分析中心人工確認接收到全部原始數據后，清洗數據匯總，運用分析模型得出結果，交付用戶。

但是，聚合分析中心從其他數據機構批量購買原始數據的代價很大，與其他數據機構交換原始數據可能會因獨有數據的分享而喪失自身的競爭優勢，并且與其他數據機構協商合作等流程復雜，耗時較長，無法保證分析結果的時效性。

發明內容

本發明提供一種大數據聚合分析方法及裝置，用以解決現有技術中聚合分析中心從其他數據機構批量購買原始數據的代價很大，與其他數據機構交換原始數據可能會因獨有數據的分享而喪失自身的競爭優勢，并且與其他數據機構協商合作等流程復雜，耗時較長，無法保證分析結果的時效性的問題。

本發明的一個方面是提供一種大數據聚合分析方法，包括：

聚合分析中心接收用戶提交的訂單信息，所述訂單信息至少包括目標模型的標識和所述目標模型對應的至少一個數據機構標識，所述目標模型為任一已發布的聚合分析模型，所述目標模型包括聚合模型和至少一個基礎模型，每個所述基礎模型對應于唯一的一個所述數據機構；

所述聚合分析中心將所述訂單信息發送給各所述數據機構標識對應的數據機構，以使各所述數據機構根據所述訂單信息中的目標模型的標識以及存儲的所述目標模型，確定與自身對應的屬于所述目標模型的基礎模型，并根據所述與自身對應的屬于所述目標模型的基礎模型生成中間數據，并將所述中間數據發送給所述聚合分析中心；

所述聚合分析中心接收各所述數據機構發送的所述中間數據；

所述聚合分析中心通過所述目標模型的聚合模型，對各所述中間數據進行聚合分析，得到聚合分析結果。

本發明的另一個方面是提供一種大數據聚合分析方法，包括：

數據機構接收聚合分析中心發送的訂單信息，所述訂單信息至少包括目標模型的標識和所述目標模型對應的至少一個數據機構標識，所述目標模型為任一已發布的聚合分析模型，所述目標模型包括聚合模型和至少一個基礎模型，每個所述基礎模型對應于唯一的一個所述數據機構；

所述數據機構根據所述訂單信息中的目標模型的標識、以及自身存儲的各所述聚合分析模型，確定與自身對應的屬于所述目標模型的基礎模型；

所述數據機構根據所述與自身對應的屬于所述目標模型的基礎模型，生成中間數據；