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龙图腾网获悉中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117290789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310882742.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质是由魏瑗珍;徐萌;朱彩凤;陈卓;尚晶;江勇;陶涛;徐海勇设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取大数据集群中的数据表以及数据表信息；对数据表信息进行特征提取，得到特征数据，特征数据包括数据访问频次、数据生成时间和数据分区时间；根据特征数据对树算法模型进行训练，得到目标树模型，树算法模型基于XGBoost算法构建，训练过程中的损失函数采用加权的二元交叉熵函数，训练过程中的目标函数基于包括正则项的代价函数建立；利用目标树模型对数据表中的数据进行属性识别，得到数据识别结果。本发明解决了识别冷热数据的方法存在识别精准度较差的问题，实现了基于机器学习的冷热数据自动识别，提升了冷热数据识别的精准度和效率。

本发明授权冷热数据识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冷热数据识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取大数据集群中的数据表以及数据表信息，所述数据表信息包括所述数据表的访问时间、生成时间和分区时间； 对所述数据表信息进行特征提取，得到特征数据；其中，所述特征数据包括数据访问频次、数据生成时间和数据分区时间； 根据所述特征数据对树算法模型进行训练，得到目标树模型；其中，所述树算法模型基于XGBoost算法构建，训练过程中的损失函数采用加权的二元交叉熵函数，训练过程中的目标函数基于包括正则项的代价函数建立； 利用所述目标树模型对所述数据表中的数据进行属性识别，得到数据为冷数据或热数据的数据识别结果； 所述对所述数据表信息进行特征提取，得到特征数据的步骤包括： 根据所述访问时间确定所述数据表中数据在预设时间段内的访问次数，得到作为数据访问热度特征的数据访问频次； 根据所述生成时间确定所述数据表中数据最近一次的更新时间距离当前时间的时长，得到作为数据生成时效性特征的数据生成时间； 根据所述分区时间确定所述数据表中数据的分区时间距离当前时间的时长，得到作为数据信息时效性特征的数据分区时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：102200 北京市昌平区未来科学城英才北三街16号院16号楼1006室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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