[发明专利]数据抽样方法和装置

权利要求书

1.一种数据抽样方法，应用于用户信息的数据抽样中,其特征在于，包括：

获取多条数据；

根据所述多条数据中每一条数据的多个属性值对所述多条数据进行分层，其中，属性值为用户的属性值，所述每一条数据的多个属性值中包括至少一个特定属性值，所述特定属性值是对该数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习得到的，所述其余属性值为一条数据中除特定属性值之外的其他属性值；

从每一层数据中抽取至少一条数据作为抽样数据；

其中，根据所述多条数据中每一条数据的多个属性值对所述多条数据进行分层包括：

获取所述每一条数据的所有属性值的优先级;

根据每一个属性值的优先级从所述所有属性值中筛选出所述多个属性值；

根据筛选出的所述多个属性值对所述多条数据进行分层；

其中，将所述其余属性值和所述特定属性值共同作为分层抽样的标准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定属性值是对该数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习得到的包括：

所述特定属性值是对该数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习中的聚类分析算法得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述每一条数据的所有属性值的优先级包括：

根据对每一条数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习时的聚类标准确定优先级或者根据每一条数据的所有属性值确定优先级。

4.一种数据抽样装置，应用于用户信息的数据抽样中,其特征在于，包括：

获取单元，用于获取多条数据；

分层单元，用于根据所述多条数据中每一条数据的多个属性值对所述多条数据进行分层，其中，属性值为用户的属性值，所述每一条数据的多个属性值中包括至少一个特定属性值，所述特定属性值是对该数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习得到的，所述其余属性值为一条数据中除特定属性值之外的其他属性值；

抽取单元，用于从每一层数据中抽取至少一条数据作为抽样数据；

其中，所述分层单元，包括：

第二获取模块，用于获取所述每一条数据的所有属性值的优先级;

筛选模块，用于根据每一个属性值的优先级从所述所有属性值中筛选出所述多个属性值；

分层模块，用于根据筛选出的所述多个属性值对所述多条数据进行分层；

其中，将所述其余属性值和所述特定属性值共同作为分层抽样的标准。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述分层单元，包括：

聚类分析模块，用于所述数据的其余属性值中的部分或全部进行机器学习得到所述特定属性值。

6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-3任意一项所述的方法。