[发明专利]基于上下文感知数据流的认知计算架构

说明书

技术领域

本发明涉及认知计算技术领域，特别涉及上下文感知数据流的认知计算架构。

背景技术

随着互联网技术的持续发展，以信息为基础的服务在人们的日常生活中随处可 见。面对周围环境的大量的感知信息，如何才能够实现对数据准确的分析和处理操作，适时 为用户提供适合用户需求的服务，成为当今工业界和学术界一致关注的重要研究方向之 一。为了能够更好的满足用户的需求，信息服务的应用和处理系统自身需要具备分析和处 理大量信息的能力，因为只有考虑足够多的信息，才能给出更准确的认知判断。在此背景 下，上下文感知技术(Context-AwareTechnology)得到学术界和工业界越来越多的关注。 目前，基于上下文感知技术的应用有很多，它们在应用过程中会产生大量的感知数据和上 下文感知数据流，这种数据流具有传输速度快，流量大，关联度混乱，乱序到达等特点，从中 提取出想要的数据并理解其含义非常困难。

发明内容

鉴于传统数据处理模型的不足之处，本发明提出一种基于上下文感知数据流的认 知计算架构，实现对上下文感知数据的有效分析，提升数据处理效率，并得出有效的认知结 果。

基于上下文感知数据流的认知计算架构，包括：上下文感知数据获取层，用于收集 用户使用相关互联网服务所产生的数据和数据流，传输给上下文感知数据存储层；上下文 感知数据存储层，通过数据分类器将收集的数据分成静态数据和动态数据流，所述数据分 类器中包括学习机，用于学习静态数据和动态数据流的数据特征；所述静态数据存入分布 式数据库，经过输出接口给上下文感知数据计算层调用；所述动态数据流经过缓存空间，直 接送往上下文感知数据计算层；上下文感知数据计算层，对动态数据流进行处理，包括数据 流分类、数据流模板匹配。

所述上下文感知数据获取层包括过滤器，所述上下文感知数据获取层包括过滤 器，又分为数据属性过滤器和有效范围过滤器，数据先经过所述数据属性过滤器，判断是否 是需要的感知数据，若是则传输到所述有效范围过滤器，否则丢弃该数据；接着数据经过所 述有效范围过滤器，判断是否在有效范围内，若是则被传送到所述上下文感知数据存储层， 否则该数据被丢弃。

所述上下文感知数据存储层中的所述缓存空间具有备份，能实现容错功能。

本发明实现了对上下文感知数据的有效分析，对提升数据处理效率并得出有效的 认知结果起到很大的作用。

附图说明

图1为本发明实施例基于上下文感知数据流的认知计算架构示意图；

图2为图1中实施例的上下文感知数据存储层结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。

如图1所示，基于上下文感知数据流的认知计算架构为:

1)上下文感知数据获取层

在上下文感知数据获取层，系统将收集用户使用相关的互联网服务所产生的数据和数 据流。硬件的发展（传感器网络、可穿戴设备以及智能手机等智能终端）使得系统能够获取 到非常多的信息。上下文感知数据获取层将收集所有可收集的信息，向上传输给上下文感 知数据存储层。此外，为了保证所获取的感知数据的有效性，减少对无效数据的存储和计算 所带来的系统开销，本实施例在上下文感知数据获取层设计了过滤机制，该过滤机制首先 根据数据属性进行过滤，判断是否是所需要的感知数据，是则送往上下文感知数据存储层， 否则丢弃该数据。经过过滤，一些无效的或者损坏的数据将不再占用系统资源。然后，再根 据数据的有效范围进行过滤。例如出现环境温度为零下150摄氏度，则我们认为该数据测量 有误，应丢弃。采用这种数据过滤机制，能够有效的减少系统的无效开销。

2)上下文感知数据存储层