(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211040592.0 (22)申请日 2022.08.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115114353 A (43)申请公布日 2022.09.27 (73)专利权人 湖南警云智慧信息科技有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市高新 开发区麓 龙路199号麓谷商务中心EF栋201 (72)发明人 高辉　骆健儿　罗剑　刘成　黎健　 (74)专利代理 机构 合肥市都耒知识产权代理事 务所(普通 合伙) 34227 专利代理师 赵媛 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/28(2019.01)G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 104731852 A,2015.0 6.24 CN 105608144 A,2016.0 5.25 CN 106649773 A,2017.0 5.10 CN 10839 9203 A,2018.08.14 US 9031992 B1,2015.0 5.12 审查员 何华 (54)发明名称 一种大数据的筛 选方法和系统 (57)摘要 本发明涉及大数据技术领域， 具体公开了一 种大数据的筛选方法和系统。 本发 明在协同终端 进行数据使用时， 接收数据分析信息； 进行实时 记录和使用被动筛选， 得到第一被动筛选结果； 进行大数据的分析被动筛选， 得到第二被动筛选 结果； 进行大数据分类存储； 接收大数据的主动 筛选信息， 进行递进主动筛选。 能够在数据使用 时， 通过相应的协 同终端进行协 同分析， 并对数 据的使用进行记录整理， 进行分析被动筛选和使 用被动筛选， 进而进行大数据分类存储， 按照主 动筛选信息和分类存储信息， 进行大数据的递进 主动筛选， 实现大数据分类分析的使用协同分 析， 避免增长的数据不能在一定的时间内分类处 理， 而影响按照分类进行快速筛选的大数据筛选 效果。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115114353 B 2022.12.13 CN 115114353 B 1.一种大 数据的筛 选方法， 其特 征在于， 所述方法具体包括以下步骤： 对系统中的大数据进行使用监测， 若存在协同终端使用系统中的数据时， 向所述协同 终端发送数据分析信号， 接收所述协同终端反馈发送的数据分析信息； 系统对协同终端使用目标数据进行实时记录， 生成与多个不同目标数据相关的使用记 录信息， 根据所述使用记录信息进行 大数据的使用被动筛 选， 得到第一被动筛 选结果； 综合多个所述数据分析信息进行 大数据的分析被动筛 选， 得到第二被动筛 选结果； 按照所述第一被动筛选结果和所述第二被动筛选结果， 进行大数据分类存储， 生成分 类存储信息； 接收大数据的主动筛选信息， 按照所述主动筛选信息和所述分类存储信息， 进行大数 据的递进 主动筛选， 生成主动筛 选结果。 2.根据权利要求1所述的大数据的筛选方法， 其特征在于， 所述对系统中的大数据进行 使用监测， 若存在协同终端使用系统中的数据时， 向所述协同终端发送数据分析信号， 接收 所述协同终端反馈发送的数据分析信息具体包括以下步骤： 进行数据使用监测， 标记进行 数据使用的目标 数据； 向使用所述目标 数据的协同终端发送数据分析信号； 接收所述协同终端根据所述数据分析信号反馈发送的数据分析信息 。 3.根据权利要求2所述的大数据的筛选方法， 其特征在于， 所述系统对协同终端使用目 标数据进行实时记录， 生成与多个不同目标数据相关的使用记录信息， 根据所述使用记录 信息进行 大数据的使用被动筛 选， 得到第一被动筛 选结果具体包括以下步骤： 进行多个目标 数据的实时记录， 生成多个使用记录信息； 对多个所述使用记录信息进行综合整理， 生成频率记录信息； 根据所述频率记录信息进行 大数据的使用被动筛 选， 得到第一被动筛 选结果。 4.根据权利要求1所述的大数据的筛选方法， 其特征在于， 所述综合多个所述数据分析 信息进行 大数据的分析被动筛 选， 得到第二被动筛 选结果具体包括以下步骤： 综合多个所述数据分析信息进行分类规划， 生成分类规划信息； 按照所述分类规划信息进行 大数据的分析被动筛 选， 得到第二被动筛 选结果。 5.根据权利要求1所述的大数据的筛选方法， 其特征在于， 所述按照所述第 一被动筛选 结果和所述第二被动筛选结果， 进行大数据分类存储， 生成分类存储信息具体包括以下步 骤： 按照所述第二被动筛 选结果， 进行 大数据基础分类分析， 生成基础分类分析 结果； 按照所述第一被动筛 选结果， 进行 大数据细化分类分析， 生成细化分类分析 结果； 综合所述基础分类分析结果和所述细化分类分析结果， 进行分类存储规划， 生成分类 存储规划结果； 按照所述分类存储规划结果， 进行实时大数据分类存储， 实时更新生成的分类存储信 息。 6.根据权利要求1所述的大数据的筛选方法， 其特征在于， 所述接收大数据的主动筛选 信息， 按照所述主动筛选信息和所述分类存储信息， 进 行大数据的递进主动筛选， 生成主动 筛选结果具体包括以下步骤： 接收大数据的主动筛 选信息；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115114353 B 2对所述主动筛 选信息进行分析， 提取多个筛 选特征； 按照所述分类存储信息和多个所述筛选特征， 进行递进筛选规划， 生成递进筛选规划 信息； 按照所述 递进筛选规划信息， 进行 大数据的递进 主动筛选， 生成主动筛 选结果。 7.一种大数据的筛选系统， 其特征在于， 所述系统包括协同终端通信单元、 使用被动筛 选单元、 分析被动筛 选单元、 数据分类存 储单元和递进 主动筛选单元， 其中： 协同终端通信单元， 用于对系统中的大数据进行使用监测， 若存在协同终端使用系统 中的数据时， 向所述协同终端发送数据分析信号， 接 收所述协同终端反馈发送的数据分析 信息； 使用被动筛选单元， 用于系统对协同终端使用目标数据进行实时记录， 生成与多个不 同目标数据相关的使用记录信息， 根据所述使用记录信息进行大数据的使用被动筛选， 得 到第一被动筛 选结果； 分析被动筛选单元， 用于综合多个所述数据分析信息进行大数据的分析被动筛选， 得 到第二被动筛 选结果； 数据分类存储单元， 用于按照所述第一被动筛选结果和所述第二被动筛选结果， 进行 大数据分类存 储， 生成分类存 储信息； 递进主动筛选单元， 用于接收大数据的主动筛选信息， 按照所述主动筛选信息和所述 分类存储信息， 进行 大数据的递进 主动筛选， 生成主动筛 选结果。 8.根据权利要求7所述的大数据的筛选系统， 其特征在于， 所述分析被动筛选单元具体 包括： 分类规划模块， 用于综合多个所述数据分析信息进行分类规划， 生成分类规划信息； 被动筛选模块， 用于按照所述分类规划信息进行大数据的分析被动筛选， 得到第二被 动筛选结果。 9.根据权利要求7所述的大数据的筛选系统， 其特征在于， 所述数据分类存储单元具体 包括： 基础分类分析模块， 用于按照所述第 二被动筛选结果， 进行大数据基础分类分析， 生成 基础分类分析 结果； 细化分类分析模块， 用于按照所述第 一被动筛选结果， 进行大数据细化分类分析， 生成 细化分类分析 结果； 分类存储规划模块， 用于综合所述基础分类分析结果和所述细化分类分析结果， 进行 分类存储规划， 生成分类存 储规划结果； 实时分类存储模块， 用于按照所述分类存储规划结果， 进行实时大数据分类存储， 实时 更新生成的分类存 储信息。 10.根据权利要求7所述的大数据的筛选系统， 其特征在于， 所述递进主动筛选单元具 体包括： 信息接收模块， 用于 接收大数据的主动筛 选信息； 特征提取模块， 用于对所述主动筛 选信息进行分析， 提取多个筛 选特征； 筛选规划模块， 用于按照所述分类存储信 息和多个所述筛选特征， 进行递进筛选规划， 生成递进筛 选规划信息；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115114353 B 3