CN109766451A - 一种云计算平台及其调度、数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种云计算平台，包括云计算显示层、云计算中间层和云计算基础设施服务层，所述云计算中间层包括云端服务器，云端服务器分别与数据分类缓存模块、数据智能调度***和数据智能挖掘***实现双向连接，数据智能调度***包括数据微处理模块，本发明涉及数据处理技术领域。该云计算平台及其调度、数据分析方法，可大大提高数据检索调度的智能化程度，解决了只能检索到与关键词相关的数据信息，需要人们花费较多时间再次进行筛选的问题，实现了根据用户输入关键词的情绪词汇进行智能识别和检索，达到了既快速又方便的对云计算平台数据进行调度、分析和存储的目的，从而大大方便了人们使用云计算平台对数据进行处理。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种云计算平台及其调度、数据分析方法。
背景技术
云计算平台也称为云平台，云计算平台可以划分为3类，以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台，云计算平台的显示层是指多数据中心云计算架构这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：HTML：标准的Web页面技术；JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能；CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离；Flash：业界最常用的R技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面很好。
目前云计算平台在进行数据的调度和分析过程中，大多是直接将需要调度数据的关键词输入***内进行检索，然而，这样的数据检索调度智能化程度较低，只能检索到与关键词相关的数据信息，需要人们花费较多时间再次进行筛选，不能实现根据用户输入关键词的情绪词汇进行智能识别和检索，无法达到既快速又方便的对云计算平台数据进行调度、分析和存储的目的，从而给人们使用云计算平台对数据进行处理带来了极大的不便。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种云计算平台及其调度、数据分析方法，解决了现有的数据检索调度智能化程度较低，只能检索到与关键词相关的数据信息，需要人们花费较多时间再次进行筛选，不能实现根据用户输入关键词的情绪词汇进行智能识别和检索，无法达到既快速又方便的对云计算平台数据进行调度、分析和存储的目的，从而给人们使用云计算平台对数据进行处理带来了极大不便的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种云计算平台及其调度、数据分析方法，包括云计算显示层、云计算中间层和云计算基础设施服务层，所述云计算中间层包括云端服务器，所述云端服务器分别与数据分类缓存模块、数据智能调度***和数据智能挖掘***实现双向连接，所述数据智能调度***包括数据微处理模块，所述数据微处理模块分别与关键词分处理处理模块和目标函数参数训练模块实现双向连接，且关键词分词处理模块与检索关键词输入模块实现双向连接，所述数据微处理模块分别与情绪词典大数据库和特征向量训练单元实现双向连接，且数据微处理模块分别与词向量矩阵生成单元、LSTM记忆网络处理单元和数据调度单元，所述数据智能挖掘***包括关键词识别模块、数据类型识别模块、数据整合模块和数据关联性建立模块。
优选的，所述关键词识别模块的输出端与数据类型识别模块的输入端连接，且数据类型识别模块的输出端与数据整合模块的输入端连接，所述数据整合模块的输出端与数据关联性建立模块的输入端连接。
优选的，所述云计算显示层包括软件无线传输模块和N个用户交互终端，所述软件无线传输模块与云端服务器实现双向连接，且N个用户交互终端均与软件无线传输模块实现双向连接。
优选的，所述云计算基础设施服务层包括基础无线传输模块和N个存储单元，所述基础无线传输模块与数据分类缓存模块实现双向连接，且N个存储单元均与基础无线传输模块实现双向连接。
优选的，所述特征向量训练单元包括语义词向量训练模块、情绪词向量训练模块和词典词向量构建模块。
优选的，所述词向量矩阵生成单元与LSTM记忆网络处理单元实现双向连接。
本发明还公开了一种云计算平台的调度、数据分析方法，具体包括以下步骤：
S1、首先用户可通过云计算显示层内的用户交互终端登录云计算平台，并通过软件无线传输模块与云计算中间层进行数据传输；
S2、当用户需要对数据进行调度时，云计算中间层内的云端服务器会控制数据智能调度***进行数据调度工作，首先通过检索关键词输入模块输入需要调度数据的关键词汇，然后通过关键词分词处理模块对输入的关键词进行分词处理得到分词文本，之后利用特征向量训练单元内的语义词向量训练模块和情绪词向量训练模块分别对分词文本进行语义词向量和情绪词向量训练，再利用词典词向量构建模块和已有的情绪词典大数据库进行词典词向量构建；
S3、然后数据微处理模块可控制词向量矩阵生成单元分别生成语义词向量、情绪词向量和词典词向量的分词文本，从而得到三种类型初始输入词向量矩阵，再利用LSTM记忆网络处理单元捕获三种类型初始输入词向量矩阵中每一单词的上下文语义，融入上下文信息，即可识别出带有情绪的关键词的词义，之后数据微处理模块会控制数据调度单元向云端服务器发送数据调度请求；
S4、之后云端服务器会控制数据分类缓存模块向云计算基础设施服务层检索相应数据，云计算基础设施服务层可通过基础无线传输模块向相应存储单元内获取所需关键词对应的数据，并将数据依次通过基础无线传输模块、数据分类缓存模块、云端服务器和软件无线传输模块传送至用户交互终端上；
S5、同时可通过云端服务器控制数据智能挖掘***内关键词识别模块根据数据智能调度***内识别的带情绪的关键词进行匹配，然后通过数据类型识别模块识别出提取数据为历史数据类型或新数据类型，之后通过数据整合模块进行数据整合处理，然后通过数据关联性建立模块生成数据的关联性情况进行挖掘处理，并将挖掘处理后的数据信息传送至用户交互终端上进行显示。
(三)有益效果
本发明提供了一种云计算平台及其调度、数据分析方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
(1)、该云计算平台及其调度、数据分析方法，通过云计算中间层包括云端服务器，云端服务器分别与数据分类缓存模块、数据智能调度***和数据智能挖掘***实现双向连接，数据智能调度***包括数据微处理模块，数据微处理模块分别与关键词分处理处理模块和目标函数参数训练模块实现双向连接，且关键词分词处理模块与检索关键词输入模块实现双向连接，数据微处理模块分别与情绪词典大数据库和特征向量训练单元实现双向连接，且数据微处理模块分别与词向量矩阵生成单元、LSTM记忆网络处理单元和数据调度单元，数据智能挖掘***包括关键词识别模块、数据类型识别模块、数据整合模块和数据关联性建立模块，再通过词向量矩阵生成单元与LSTM记忆网络处理单元实现双向连接，可大大提高数据检索调度的智能化程度，很好的解决了只能检索到与关键词相关的数据信息，需要人们花费较多时间再次进行筛选的问题，实现了根据用户输入关键词的情绪词汇进行智能识别和检索，达到了既快速又方便的对云计算平台数据进行调度、分析和存储的目的，从而大大方便了人们使用云计算平台对数据进行处理。
(2)、该云计算平台及其调度、数据分析方法，通过云计算显示层包括软件无线传输模块和N个用户交互终端，且软件无线传输模块与云端服务器实现双向连接，N个用户交互终端均与软件无线传输模块实现双向连接，可实现将用户交互终端与中间层的云端服务器之间进行数据的传输和交换，从而保证了数据的正常云计算处理。
(3)、该云计算平台及其调度、数据分析方法，通过云计算基础设施服务层包括基础无线传输模块和N个存储单元，且基础无线传输模块与数据分类缓存模块实现双向连接，N个存储单元均与基础无线传输模块实现双向连接，可实现在基础设施与云计算中间层之间建立数据交换网络，从而使数据能够很好的进行存储、缓存和调度。
附图说明
图1为本发明***的结构原理框图；
图2为本发明数据智能调度***的结构原理框图；
图3为本发明数据智能挖掘***的结构原理框图。
图中，1云计算显示层、11软件无线传输模块、12用户交互终端、2云计算中间层、21云端服务器、22数据分类缓存模块、23数据智能调度***、231数据微处理模块、232关键词分处理处理模块、233目标函数参数训练模块、234检索关键词输入模块、235情绪词典大数据库、236特征向量训练单元、2361语义词向量训练模块、2362情绪词向量训练模块、2363词典词向量构建模块、237词向量矩阵生成单元、238LSTM记忆网络处理单元、239数据调度单元、24数据智能挖掘***、241关键词识别模块、242数据类型识别模块、243数据整合模块、244数据关联性建立模块、3云计算基础设施服务层、31基础无线传输模块、32存储单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明实施例提供一种技术方案：一种云计算平台，包括云计算显示层1、云计算中间层2和云计算基础设施服务层3，云计算中间层2包括云端服务器21，云端服务器21分别与数据分类缓存模块22、数据智能调度***23和数据智能挖掘***24实现双向连接，数据智能调度***23包括数据微处理模块231，数据微处理模块231分别与关键词分处理处理模块232和目标函数参数训练模块233实现双向连接，且关键词分词处理模块232与检索关键词输入模块234实现双向连接，数据微处理模块231分别与情绪词典大数据库235和特征向量训练单元236实现双向连接，且数据微处理模块231分别与词向量矩阵生成单元237、LSTM记忆网络处理单元238和数据调度单元239，数据智能挖掘***24包括关键词识别模块241、数据类型识别模块242、数据整合模块243和数据关联性建立模块244。
本发明中，关键词识别模块241的输出端与数据类型识别模块242的输入端连接，且数据类型识别模块242的输出端与数据整合模块243的输入端连接，数据整合模块243的输出端与数据关联性建立模块244的输入端连接。
本发明中，云计算显示层1包括软件无线传输模块11和N个用户交互终端12，软件无线传输模块11与云端服务器21实现双向连接，且N个用户交互终端12均与软件无线传输模块11实现双向连接。
本发明中，云计算基础设施服务层3包括基础无线传输模块31和N个存储单元32，基础无线传输模块31与数据分类缓存模块22实现双向连接，且N个存储单元32均与基础无线传输模块31实现双向连接。
本发明中，特征向量训练单元236包括语义词向量训练模块2361、情绪词向量训练模块2362和词典词向量构建模块2363。
本发明中，词向量矩阵生成单元237与LSTM记忆网络处理单元238实现双向连接。
本发明还公开了一种云计算平台的调度、数据分析方法，具体包括以下步骤：
S1、首先用户可通过云计算显示层1内的用户交互终端登录云计算平台，并通过软件无线传输模块11与云计算中间层2进行数据传输；
S2、当用户需要对数据进行调度时，云计算中间层内的云端服务器21会控制数据智能调度***23进行数据调度工作，首先通过检索关键词输入模块234输入需要调度数据的关键词汇，然后通过关键词分词处理模块232对输入的关键词进行分词处理得到分词文本，之后利用特征向量训练单元236内的语义词向量训练模块2361和情绪词向量训练模块2362分别对分词文本进行语义词向量和情绪词向量训练，再利用词典词向量构建模块2363和已有的情绪词典大数据库235进行词典词向量构建；
S3、然后数据微处理模块231可控制词向量矩阵生成单元237分别生成语义词向量、情绪词向量和词典词向量的分词文本，从而得到三种类型初始输入词向量矩阵，再利用LSTM记忆网络处理单元238捕获三种类型初始输入词向量矩阵中每一单词的上下文语义，融入上下文信息，即可识别出带有情绪的关键词的词义，之后数据微处理模块231会控制数据调度单元239向云端服务器21发送数据调度请求；
S4、之后云端服务器21会控制数据分类缓存模块22向云计算基础设施服务层3检索相应数据，云计算基础设施服务层3可通过基础无线传输模块31向相应存储单元32内获取所需关键词对应的数据，并将数据依次通过基础无线传输模块31、数据分类缓存模块22、云端服务器21和软件无线传输模块11传送至用户交互终端12上；
S5、同时可通过云端服务器21控制数据智能挖掘***24内关键词识别模块241根据数据智能调度***23内识别的带情绪的关键词进行匹配，然后通过数据类型识别模块242识别出提取数据为历史数据类型或新数据类型，之后通过数据整合模块243进行数据整合处理，然后通过数据关联性建立模块244生成数据的关联性情况进行挖掘处理，并将挖掘处理后的数据信息传送至用户交互终端12上进行显示。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种云计算平台，包括云计算显示层(1)、云计算中间层(2)和云计算基础设施服务层(3)，其特征在于：所述云计算中间层(2)包括云端服务器(21)，所述云端服务器(21)分别与数据分类缓存模块(22)、数据智能调度***(23)和数据智能挖掘***(24)实现双向连接，所述数据智能调度***(23)包括数据微处理模块(231)，所述数据微处理模块(231)分别与关键词分处理处理模块(232)和目标函数参数训练模块(233)实现双向连接，且关键词分词处理模块(232)与检索关键词输入模块(234)实现双向连接，所述数据微处理模块(231)分别与情绪词典大数据库(235)和特征向量训练单元(236)实现双向连接，且数据微处理模块(231)分别与词向量矩阵生成单元(237)、LSTM记忆网络处理单元(238)和数据调度单元(239)，所述数据智能挖掘***(24)包括关键词识别模块(241)、数据类型识别模块(242)、数据整合模块(243)和数据关联性建立模块(244)。
2.根据权利要求1所述的一种云计算平台，其特征在于：所述关键词识别模块(241)的输出端与数据类型识别模块(242)的输入端连接，且数据类型识别模块(242)的输出端与数据整合模块(243)的输入端连接，所述数据整合模块(243)的输出端与数据关联性建立模块(244)的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种云计算平台，其特征在于：所述云计算显示层(1)包括软件无线传输模块(11)和N个用户交互终端(12)，所述软件无线传输模块(11)与云端服务器(21)实现双向连接，且N个用户交互终端(12)均与软件无线传输模块(11)实现双向连接。
4.根据权利要求1所述的一种云计算平台，其特征在于：所述云计算基础设施服务层(3)包括基础无线传输模块(31)和N个存储单元(32)，所述基础无线传输模块(31)与数据分类缓存模块(22)实现双向连接，且N个存储单元(32)均与基础无线传输模块(31)实现双向连接。
5.根据权利要求1所述的一种云计算平台，其特征在于：所述特征向量训练单元(236)包括语义词向量训练模块(2361)、情绪词向量训练模块(2362)和词典词向量构建模块(2363)。
6.根据权利要求1所述的一种云计算平台，其特征在于：所述词向量矩阵生成单元(237)与LSTM记忆网络处理单元(238)实现双向连接。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种云计算平台，其特征在于：其调度、数据分析方法具体包括以下步骤：
S1、首先用户可通过云计算显示层(1)内的用户交互终端登录云计算平台，并通过软件无线传输模块(11)与云计算中间层(2)进行数据传输；
S2、当用户需要对数据进行调度时，云计算中间层内的云端服务器(21)会控制数据智能调度***(23)进行数据调度工作，首先通过检索关键词输入模块(234)输入需要调度数据的关键词汇，然后通过关键词分词处理模块(232)对输入的关键词进行分词处理得到分词文本，之后利用特征向量训练单元(236)内的语义词向量训练模块(2361)和情绪词向量训练模块(2362)分别对分词文本进行语义词向量和情绪词向量训练，再利用词典词向量构建模块(2363)和已有的情绪词典大数据库(235)进行词典词向量构建；
S3、然后数据微处理模块(231)可控制词向量矩阵生成单元(237)分别生成语义词向量、情绪词向量和词典词向量的分词文本，从而得到三种类型初始输入词向量矩阵，再利用LSTM记忆网络处理单元(238)捕获三种类型初始输入词向量矩阵中每一单词的上下文语义，融入上下文信息，即可识别出带有情绪的关键词的词义，之后数据微处理模块(231)会控制数据调度单元(239)向云端服务器(21)发送数据调度请求；
S4、之后云端服务器(21)会控制数据分类缓存模块(22)向云计算基础设施服务层(3)检索相应数据，云计算基础设施服务层(3)可通过基础无线传输模块(31)向相应存储单元(32)内获取所需关键词对应的数据，并将数据依次通过基础无线传输模块(31)、数据分类缓存模块(22)、云端服务器(21)和软件无线传输模块(11)传送至用户交互终端(12)上；
S5、同时可通过云端服务器(21)控制数据智能挖掘***(24)内关键词识别模块(241)根据数据智能调度***(23)内识别的带情绪的关键词进行匹配，然后通过数据类型识别模块(242)识别出提取数据为历史数据类型或新数据类型，之后通过数据整合模块(243)进行数据整合处理，然后通过数据关联性建立模块(244)生成数据的关联性情况进行挖掘处理，并将挖掘处理后的数据信息传送至用户交互终端(12)上进行显示。
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