一种基于LSTM进行访问路径学习的数据索引方法

    公开(公告)号:CN116975054B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202310688286.6

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM进行访问路径学习的数据索引方法,主要包括天地人三类数据库及其库内多类数据的建立以及数据访问历史数据库的建立,从而实现访问历史语义路径的获取。通过访问历史语义路径和十九类数据而建立异构图,从而建立数据节点和访问路径的数据特征表示和路径访问表示,利用特征表示和访问表示得到不同时间下含十九类数据对应的分块预测矩阵,进而建立LSTM模型系,用于用户输入访问节点而预测展示多个可能的访问数据,实现了数据索引的访问路径化,节省了数据架构的成本的同时,自动实现索引,高效完成数据的索引和分析,且更符合动态变化的数据访问规律,从而更加精准地预测到访问路径,方便研究人员对于数据的快速索引和调用分析。

    一种基于LSTM进行访问路径学习的数据索引方法

    公开(公告)号:CN116975054A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310688286.6

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM进行访问路径学习的数据索引方法,主要包括天地人三类数据库及其库内多类数据的建立以及数据访问历史数据库的建立,从而实现访问历史语义路径的获取。通过访问历史语义路径和十九类数据而建立异构图,从而建立数据节点和访问路径的数据特征表示和路径访问表示,利用特征表示和访问表示得到不同时间下含十九类数据对应的分块预测矩阵,进而建立LSTM模型系,用于用户输入访问节点而预测展示多个可能的访问数据,实现了数据索引的访问路径化,节省了数据架构的成本的同时,自动实现索引,高效完成数据的索引和分析,且更符合动态变化的数据访问规律,从而更加精准地预测到访问路径,方便研究人员对于数据的快速索引和调用分析。

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