一种基于SVM的智能终端数据分割技术的制作方法

本发明涉及智能终端数据分割相关领域，具体是一种基于svm的智能终端数据分割技术。

背景技术：

1、随着信息时代的到来，大数据已经成为了各个领域的重要组成部分，海量的数据是以统一整体的数据形式存在存储于数据仓库中。

2、数据仓库储存有海量的数据，数据的安全检测工作，稀疏性和稳健性较差，容易出现数据混乱的情况，且数据要想被被使用者灵活地访问，由于大数据达不到这个目的，所以需要有数据分割技术，进行高效地处理和分析数据。

技术实现思路

1、因此，为了解决上述不足，本发明在此提供一种基于svm的智能终端数据分割技术。

2、本发明是这样实现的，构造一种基于的智能终端数据分割技术，该装置包括终端数据提取集结库和数据安全风险评估；

3、还包括系统调用特征归类化、数据分割、分级分类保护和分类判别结果搜索。

4、优选的，所述数据安全风险评估包括信息筛选区分、符合预设相关数据和无关信息，对数据进行提取和集结后，需要信息筛选区分对集结的所有数据再次进行评估，将符合预设分割规则的数据信息储存进所述符合预设相关数据中，而不符合的数据信息剪切至单独建立的储存库即所述无关信息。

5、优选的，所述调用特征归类化包括特征区分、特征提取和特征归纳选择，对相关数据进行判断、降维，根据数据的不同特征一一进行区别后，对每个特征类别相同相似的单独的数据放进特征提取中，提取完毕后，实现向量化，完成特征归纳选择。

6、优选的，所述数据分割包括垂直分割和水平分割，对归纳出来的文件在基于上，进行所述垂直分割，按照数据的不同属性将数据分割成多个子集，每个子集只包含特定属性的数据，进而可以将数据的属性进行解耦，提高数据的处理效率，进行所述水平分割，将数据按照记录的不同进行分割，每个子集只包含一部分记录，这样可以将大数据集合分割成多个小数据集合，以便于并行处理。

7、优选的，所述分级分类保护包括文件类目归整、文件大小区分和文件等级筛分，根据所有的分割出来的子文件状态信息进行命名，以完成文件类目归整，再按照预设的文件大小不同，以数个已完成分割的子文件为一个处理周期，依次保存成大小不同的文件，以便于对数据进行评估和比较，更好的进行区分和管理数据。

8、优选的，所述分类判别结果搜索包括自由索引、顺序扫描和数据项目类型，被分割成数个小单元的数据文件都有标识，在基于上，能更好的被访问。

9、本发明具有如下优点：本发明通过改进在此提供一种基于的智能终端数据分割技术，与同类型设备相比，具有如下改进：

10、本发明所述一种基于的智能终端数据分割技术，通过设置了终端数据提取集结库和数据安全风险评估，能对智能终端的所有数据进行提取并集中储存在一个单独的数据库中进行进一步数据分析。

11、本发明所述一种基于的智能终端数据分割技术，通过设置了系统调用特征归类化，对相关数据进行特征提取，并及时完成特征归纳选择，实现向量化，提高数据处理效率。

12、本发明所述一种基于的智能终端数据分割技术，通过设置了数据分割和分级分类保护，实现将统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便于对数据进行评估和比较，更好的进行区分和管理数据。

13、本发明所述一种基于的智能终端数据分割技术，通过设置了分类判别结果搜索，能提高索引数据的效率，使数据仓库的使用者具有更大的灵活性。

技术特征：

1.一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：包括终端数据提取集结库(q1)和数据安全风险评估(q2)；

2.根据权利要求1所述一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：所述数据安全风险评估(q2)包括信息筛选区分(q21)、符合预设相关数据(q22)和无关信息(q23)。

3.根据权利要求1所述一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：所述调用特征归类化(q3)包括特征区分(q31)、特征提取(q32)和特征归纳选择(q33)。

4.根据权利要求1所述一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：所述数据分割(q4)包括垂直分割(q41)和水平分割(q42)。

5.根据权利要求1所述一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：所述分级分类保护(q5)包括文件类目归整(q51)、文件大小区分(q52)和文件等级筛分(q53)。

6.根据权利要求1所述一种基于svm的智能终端数据分割技术，其特征在于：所述分类判别结果搜索(q6)包括自由索引(q61)、顺序扫描(q62)和数据项目类型(q63)。

技术总结
本发明公开了一种基于SVM的智能终端数据分割技术，包括终端数据提取集结库、数据安全风险评估，系统调用特征归类化、数据分割、分级分类保护和分类判别结果搜索，通过设置了终端数据提取集结库和数据安全风险评估，能对智能终端的所有数据进行提取并集中储存在一个单独的数据库中进行进一步数据分析，通过系统调用特征归类化对相关数据进行特征提取，并及时完成特征归纳选择，实现向量化，提高数据处理效率，通过设置了数据分割和分级分类保护，实现将统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便于对数据进行评估和比较，更好的进行区分和管理数据。

技术研发人员：张开羽,李徵宁,霍世超
受保护的技术使用者：苏州宇易信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15