CN111061595A 多副本数据的时效性判断方法及装置 宋韶旭 孙宇 王建民.PDF
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 201911303750.5
(22)申请日 2019.12 .17
(71)申请人 清华大学
地址 100084 北京市海淀区双清路30号清
华大学
(72)发明人 宋韶旭 孙宇 王建民
(74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限
公司 11002
代理人 杨明月
(51)Int .Cl .
G06F
11/14
(2006.01)
G06F
16/27
(2019 .01)
(54)发明名称
多副本数据的时效性判断方法及装置
(57)摘要
本发明实施例提供一种多副本数据的时效
性判断方法及装置，该方法包括：获取当前时刻
的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两
个相邻副本的时间差值和数据差值，以及当前时
刻和最近副本的时间差值；将所有时间差值和数
据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时刻
和最近副本的数据差值预测结果；若所述预测结
果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效
性；其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两
相邻的k个时间差值和数据差值样本，进行训练
后得到。该方法具有客观性，且无需找到分布式
机器之间的强关联关系，便可实现数据时效性的
有效判断，提高了多副本数据的时效性判断的准
确率。
权利要求书2页 说明书7页 附图2页
CN 111061595 A
2020.04.24
CN 111061595 A
1 .一种多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，包括：
获取当前时刻的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两个相邻副本的时间差值
和数据差值，以及当前时刻和最近副本的时间差值；
将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时刻和最近副本的数
据差值预测结果；
若所述预测结果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效性；
其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两相邻的k个时间差值和数据差值样本，进
行训练后得到。
2.根据权利要求1所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述将所有时间
差值和数据差值，输入至预设的差值模型之前，还包括：
获取n+1个时间相互邻近的有时效性的数据副本，并计算每两个相邻时刻的时间差值
和数据差值；
将每k个相邻的时间差值和数据差值作为一个训练样本，得到n-k+1个训练样本，利用
n-k+1个训练样本对建立的差值模型进行训练，得到所述预设的差值模型。
3.根据权利要求2所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述利用n-k+1
个训练样本对建立的差值模型进行训练，包括：
对于任意一个长度为k的样本，将时间较早的k-1个数据差值和k个时间差值，输入至建
立的差值模型，得到最近的数据差值的预计值；
根据最近的数据差值和所述预计值，对所述差值模型进行更新。
4 .根据权利要求1所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，所述差值模型包
括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑斯蒂回归模型。
5.根据权利要求3所述的多副本数据的时效性判断方法，其特征在于，对所述差值模型
进行更新的方法包括最小二乘法和梯度下降法。
6.一种多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，包括：
差值获取模块，用于获取当前时刻的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两个相
邻副本的时间差值和数据差值，以及当前时刻和最近副本的时间差值；
模型处理模型，用于将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时
刻和最近副本的数据差值预测结果；
时效判断模块，用于若所述预测结果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效性；
其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两相邻的k个时间差值和数据差值样本，进
行训练后得到。
7 .根据权利要求6所述的多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，还包括模型训练
模块，用于所述将所有时间差值，和待检测数据差值以外的所有数据差值，输入至预设的差
值模型之前：
获取n+1个时间相互邻近的有时效性的数据副本，并计算每两个相邻时刻的时间差值
和数据差值；
将每k个相邻的时间差值和数据差值作为一个训练样本，得到n-k+1个训练样本，利用
n-k+1个训练样本对建立的差值模型进行训练，得到所述预设的差值模型。
8.根据权利要求6所述的多副本数据的时效性判断装置，其特征在于，模型训练模块具
权 利 要 求 书
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