[发明专利]一种智能互联大数据处理系统

权利要求书

1.一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：包括数据输入单元、数据处理单元、数据分类单元和数据信息分层单元，所述数据输入单元包括数据输入定位分析、数据输入类别分析和输入数据权重分析，所述数据输入类别分析指对已经由外部原始数据输入到系统内的数据进行分析，输入的数据通过数据输入类别分析后，系统再次对数据进行权重分析，系统通过权重分析来为数据的存储位置进行定位，权重分析是对某组数据在整体中价值的高低和相对重要的程度以及所占比例的大小量化值，通过对所分析的某段数据对于整个数据库起的重要程度，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算，存储好的数据通过数据处理单元，最后再经过数据信息分层单元将已压缩的数据进行分层。

2.根据权利要求1所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述数据输入定位分析通过外部设备上的定位将原始数据传输给系统内部，并将这些数据以外部格式转换为系统便于处理的内部格式，外部设备上的定位装置对输入数据的坐标进行定位和统计生成数据地图，应用地图来分析和展示与位置相关的数据，数据地图本质为一般图表与地理信息的结合，形成属性数据既附属于对应目标的空间分布位置，又成为检索图形的依据或参数。

3.根据权利要求1所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述数据输入类别分析通过数据挖掘技术涉及使用工具提取数据并检查其关键模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息，统计分析技术检查样本以查找诸如中位数和偏差之类的信息，这些信息可以帮助分析人员找到相关模式，诊断分析技术通过识别数据中的模式来解答为什么会发生某些问题，预测分析技术使用现有数据来预判可能发生的情况，它可能是决策的关键方法，通过数据输入类别分析可以帮助将分析器引导至定量数据集中的重要模式，数据输入类别分析对许多行业都很有价值，通过数据挖掘技术、统计分析技术、诊断分析技术、预测分析技术完成数据输入的类别分析。

4.根据权利要求1所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述输入数据权重分析通过层次分析法是把复杂数据分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构，通过两两比较的方式确定各个因素的相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总排序，通过对数据进行权重分析，系统通过权重分析来为数据的存储位置进行定位。

5.根据权利要求1所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述数据处理单元将存储的数据进行分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集、统计描述、链接预测和数据压缩。

6.根据权利要求5所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述数据处理单元中的分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进—步挖掘事物的本质，回归是一种运用广泛的统计分析方法，通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。

7.根据权利要求5所述的一种智能互联大数据处理系统，其特征在于：所述频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系，与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得，复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。