[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取预设场景类别对应的终端使用数据，其中，所述终端使用数据包括多个数据类型；

根据预设回归算法和所述终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度；

根据所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度，调整所述预设场景类别对应所述多个数据类型的采样参数。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据预设回归算法和所述终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度的步骤，包括：

按照线性回归，对所述预设场景类别和所述多个数据类型的终端使用数据进行回归分析，获取权重向量；

根据所述权重向量，确定所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度。

3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，按照线性回归，对所述预设场景类别和所述多个数据类型的终端使用数据进行回归分析，获取权重向量的步骤包括：

将所述多个数据类型的终端使用数据作为自变量、将场景类别作为因变量，构建线性回归方程；

求解所述线性回归方程，获取权重向量。

4.如权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，求解所述线性回归方程，获取权重向量的步骤，包括：

使用随机梯度上升算法，求解所述线性回归方程获取权重向量。

5.如权利要求1至4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，根据预设回归算法和所述终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度的步骤之前，所述方法还包括：

对所述终端使用数据进行标准化处理；

根据预设回归算法和所述终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度的步骤包括：根据预设回归算法和标准化处理后的终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度。

6.如权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度，调整所述预设场景类别对应所述多个数据类型的采样参数的步骤包括：

若数据类型与所述预设场景类别之间的关联度小于所述预设阈值，则将该数据类型从所述预设场景类别对应的待采集数据类型中删除；

若数据类型与所述预设场景类别之间的关联度不小于所述预设阈值，则根据该数据类型与所述预设场景类别之间的关联度，调整该数据类型对应的采样频率和采样精度，其中，采样频率和采样精度与关联度成正比。

7.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取预设场景类别对应的终端使用数据，其中，所述终端使用数据包括多个数据类型；

关联度计算模块，用于根据预设回归算法和所述终端使用数据，计算所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度；

参数调整模块，用于根据所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度，调整所述预设场景类别对应的采样参数。

8.如权利要求7所述的数据处理装置，其特征在于，所述关联度计算模块还用于：按照线性回归，对所述预设场景类别和所述多个数据类型的终端使用数据进行回归分析，获取权重向量；根据所述权重向量，确定所述多个数据类型与所述预设场景类别之间的关联度。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。

10.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。