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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于趋势点识别和Flink流式处理的增量数据价值增密方法，具体为：基于存量数据的数据特征识别分类：基于趋势点识别方法，识别存量数据集中每个数据点不同点特征，对每个数据点进行分类；对存量数据集中数据项进行识别与分类；基于Kafka‑Flink的增量数据实时处理：读取每条数据的分类标签，根据分类结果匹配预处理策略，并基于Flink‑Kafka调用和执行预处理策略，对生产增量式数据进行实时预处理，实现价值增密。本发明可以实现增量数据的价值增密，可以精准识别数据特征将其归类，并对增量数据进行高效准确的实时处理。
主权项：1.一种基于趋势点识别和Flink流式处理的增量数据价值增密方法，其特征在于，具体为：步骤1：基于存量数据的数据特征识别分类；1基于趋势点识别方法，识别存量数据集中每个数据点不同点特征，对每个数据点进行分类；2对存量数据集中数据项进行识别与分类；3针对于离散制造车间原始数据特征，采用应用于阶跃数据特征的数据去重策略与应用于波动数据特征的去重-插补策略两种方法进行数据预处理；步骤2：基于Kafka-Flink的增量数据实时处理；读取每条数据的分类标签，根据分类结果匹配预处理策略，并基于Flink-Kafka调用和执行预处理策略，对生产增量式数据进行实时预处理，实现价值增密。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 基于趋势点识别和Flink流式处理的增量数据价值增密方法
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