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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请提出一种基于人工智能的数据分片方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的数据分片方法包括：获取待分片数据的配置信息；依据业务类型对所述待分片数据进行分类获得分类数据，并基于所述配置信息将所述分类数据存储至分片表以作为第一分片数据；接收数据读取请求以从所述分片表中读取目标数据；统计历史目标数据中各关键字段的数量得到调用频率以对所有的关键字段进行筛选得到热点字段数据集；计算所述第一分片数据与所述热点字段数据集的文本相似度得到语义相关度以对所述第一分片数据进行分片得到第二分片数据。本申请能够根据待分片数据在数据库中被调用的频率对待分片数据进行分表存储，从而提高数据库的数据调用效率。

主权项：1.一种基于人工智能的数据分片方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分片数据的配置信息，所述配置信息包括待分片数据的数据量、建表语句和多个数据库；依据业务类型对所述待分片数据进行分类获得分类数据，并基于所述配置信息将所述分类数据存储至分片表以作为第一分片数据；接收数据读取请求以从所述分片表中读取目标数据，所述数据读取请求中携带有目标数据的关键字段；统计历史目标数据中各关键字段的数量得到调用频率，并基于所述调用频率对所有的关键字段进行筛选得到热点字段数据集，包括：统计历史目标数据中各关键字段的数量，并将各关键字段的数量与所有关键字段的总数量的比值作为所述调用频率；对所述调用频率进行分类，并根据分类结果对所有的关键字段进行筛选得到热点字段数据集；其中，所述对所述调用频率进行分类，并根据分类结果对所有的关键字段进行筛选得到热点字段数据集包括：计算所有的调用频率的误差平方和以确定所有的调用频率的有效分类数；基于所述有效分类数对所有的调用频率进行分类得到多个调用频率类别；计算各调用频率类别中包含的调用频率的平均值，选取最大平均值对应的调用频率类别，并将该调用频率类别中所有的调用频率对应的关键字段作为所述热点字段数据集；依据文本相似度算法计算所述第一分片数据与所述热点字段数据集中每一个关键字段的文本相似度得到语义相关度，并基于所述语义相关度对所述第一分片数据进行分片得到第二分片数据，包括：依据文本相似度算法分别计算所述第一分片数据中每一个分类数据与所述热点字段数据集中每一个关键字段的文本相似度；将所述热点字段数据集中每一个关键字段对应的调用频率作为特征权重，对所述特征权重和所述文本相似度进行加权求和以获取所述第一分片数据中每一个分类数据的语义相关度；计算所述第一分片数据中所有的分类数据的语义相关度的平均值作为分片阈值，并基于所述分片阈值对所述第一分片数据进行分片得到第二分片数据。

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