(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211177872.6 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 高维国 地址 210000 江苏省南京市秦淮区大光路 145号 (72)发明人 高维国　沈有林　 (51)Int.Cl. G06F 16/27(2019.01) (54)发明名称 一种分布式数据处 理方法、 系统及云平台 (57)摘要 本申请涉及地图生成技术领域， 具体而言， 涉及一种分布式数据处理方法、 系统及云平台。 本申请提供的一种分布式数据处理方法、 系统及 云平台， 可以仅对第一分团结果中， 偏执度低于 指定偏执度判定值的数据重要程度进行进一步 的业务互动特征分团， 而不再对第一分团结果中 其他数据重要程度进行业务互动特征分团， 即偏 执度高于指定偏执度判定值的数据重要程度仅 作一次分团， 从而可以在业务互动数据各数据重 要程度的偏执度均得以保证的同时， 改善对全部 数据重要程度均进行二次业务互动特征分团， 对 目标分团结果进行分析处理， 得到业务数据分析 结果， 从而可以提高对业务互动数据处理的效 率， 尽可能的规避了数据处 理异常的问题。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115481197 A 2022.12.16 CN 115481197 A 1.一种分布式数据处理方法， 其特征在于， 应用于数据处理云平台， 所述方法至少包 括： 对所述业务互动数据进行分团处理得到第一分团结果， 其中， 所述第一分团结果包括 所述业务互动数据中各 数据重要程度的偏执度； 响应于所述第一分团结果中需要进行分析的第一数据重要程度的倾向百分比超过第 一指定倾向百分比判定值， 对各所述需要进行分析 的第一数据重要程度进行分团处理， 生 成与所述业务互动数据对应的目标分团结果， 其中， 所述需要进行分析 的第一数据重要程 度的偏执度低于第一指定偏执度判定值； 对所述 目标分团结果进行分析处理， 得到业务数 据分析结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括： 响应于所述第一分团结果中所述 需要进行分析的第一数据重要程度的倾向百分比不大于所述第一指定倾向百分比判定值， 将所述第一分团结果确定为所述目标分团结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对各所述需要进行分析的第 一数据重 要程度进 行分团处理， 生成所述业务互动数据对应的目标分团结果， 包括： 对各所述需要进 行分析的第一数据重要程度进行分团处理， 生成第二分团结果； 响应于所述第二分团结果 中需要进 行分析的第二数据重要程度的倾向百分比不大于第二指 定倾向百分比判定值， 将 所述第二分团结果确定为所述目标分团结果， 所述需要进 行分析的第二数据重要程度的偏 执度低于第二指定偏执度判定值。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 响应于第X分团结果中第X需要进行分析的数据重要程度的倾向百分比超过第X指定倾 向百分比判定值， 对各第X需要进行分析的数据重要程度进行分团处理， 生成第X+1分团结 果， 所述第X需要 进行分析的数据重要程度的偏执度低于第X指定偏执度判定值； 响应于所述第X+1分团结果中第X+1需要进行分析的数据重要程度的倾向百分比不大 于第X+1指 定倾向百分比判定值， 将所述第X+1分团结果确定为所述目标分团结果， 所述第X +1需要进行分析的数据重要程度的偏执度低于第X+1指定偏执度判定值； 其中， 所述X为不 小于1的整数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 响应于所述X等于指定向 量， 将所述第X分团结果确定为所述目标分团结果且不对所述第X分团结果进行分团处 理。 6.根据权利要求1 ‑5任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述对业务互动数据进行分团 处理得到第一分团结果， 包括： 对所述业务互动数据进 行特征提取， 得到所述业务互动数据 的第一分团结果； 其中， 所述对业务互动数据进行分团处理得到第 一分团结果， 包括： 利用若干个人工智 能线程的第一分团处 理单元对所述 业务互动数据进行分团处 理， 得到所述第一分团结果。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述对各所述需要进行分析的第 一数据重 要程度进 行分团处理， 生成第二分团结果， 包括： 对各所述需要进 行分析的第一数据重要程 度进行特征提取， 生成所述第二分团结果； 所述对 各第X需要进 行分析的数据重要程度进 行 分团处理， 生成第X+1分团结果， 包括： 对 各所述第X需要进 行分析的数据重要程度进 行特征 提取， 生成所述第X+1分团结果。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对业务互动数据进行分团处理得到第权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481197 A 2一分团结果， 包括： 利用若干个人工智能线程的第一分团处理单元对所述业务互动数据进 行分团处 理， 得到所述第一分团结果； 其中， 所述对各所述需要进行分析的第一数据重要程度进行分团处理， 生成第二分团 结果， 包括： 利用所述若干个人工智能线程的任意一个第二分团处理单元对所述需要进行 分析的第一数据重要程度进行分团处 理， 生成第二分团结果； 所述对各第X需要进行分析的数据重要程度进行分团处理， 生成第X+1分团结果， 包括： 利用所述若干个人工智能线程的任意一个第二分团处理单元对所述第X需要进行分析的数 据重要程度进行分团处理， 生成所述第X+1分团结果； 其中， 所述若干个人工智能线程包括 一个或多个第二分团处理单元， 且任意一个所述第二分团处理单元与所述第一分团处理单 元关联； 其中， 所述若干个人工智能线程包括多个串联的第二分团处理单元； 所述利用所述若 干个人工智能线程的任意一个第二分团处理单元对所述需要进行分析的第一数据重要程 度进行分团处理， 生成第二分团结果， 包括： 将所述需要进 行分析的第一数据重要程度输入 第二个的所述第二分团处理单元， 利用所述第二个的所述第二分团处理单元对所述需要进 行分析的第一数据重要程度进行分团处 理， 生成第二分团结果； 所述利用所述若干个人工智能线程的任意一个第 二分团处理单元对所述第X需要进行 分析的数据重要程度进 行分团处理， 生 成所述第X+1分团结果， 包括： 将所述第X需要进 行分 析的数据重要程度输入第X+1个的所述第二分团处理单元， 利用所述第X+1个的所述第二分 团处理单元对所述第X需要进 行分析的数据重要程度进 行分团处理， 生成所述第X+1分团结 果。 9.一种分布式数据处理系统， 其特征在于， 包括： 数据处理云平台和数据采集端， 所述 数据处理云平台和所述数据采集端通信连接； 其中， 所述数据处理云平台， 用于： 对业务互动数据进行分团处理得到第一分团结果， 其中， 所述第一分团结果包括所述业务互动数据中各数据重要程度的偏执度； 响应于所述 第一分团结果中需要进行分析的第一数据重要程度的倾向百分比超过第一指定倾向百分 比判定值， 对各所述需要进行分析 的第一数据重要程度进行分团处理， 生成与所述业务互 动数据对应的目标分团结果， 其中， 所述需要进行分析 的第一数据重要程度的偏执度低于 第一指定偏执度判定值； 对所述目标分团结果进行分析处 理， 得到业 务数据分析 结果。 10.一种数据处 理云平台， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 与所述存储器连接的处理器， 用于执行该存储器存储的计算机程序， 以实现权利要求 1‑8任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481197 A 3