一种服务信息数据的智能管理方法与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种服务信息数据的智能管理方法。

背景技术：

1、随着信息化时代的到来，各行各业都在信息化的道路上飞速发展。其中，服务行业发展也十分迅速，在超市、理发店等一些服务行业中注册账户、密码办理会员卡等。为了保护用户密码的安全性，现如今采用md5编码对数据进行数据编码进行保存。随着编码数据量的增加所占用的空间越来越大，对于数据的有效压缩可以更好地储存更多的账户信息。md5编码特点是16位十六进制的随机数据，该数据重复率极低，利用现有的压缩手段压缩效果不理想，甚至会出现逆压缩的现象。

2、传统的数据无损压缩技术是采用某种算法来表示重复的数据信息，来达到使文件所占存储空间变小的目的。但是对于重复率较低的数据，效果不理想，甚至会出现逆压缩的现象。

技术实现思路

1、本发明提供一种服务信息数据的智能管理方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种服务信息数据的智能管理方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种服务信息数据的智能管理方法，该方法包括以下步骤：

4、对用户密码进行编码获取md5编码数据，将十六进制的md5编码转化为二进制；

5、将二进制后的数据模块化；根据每个模块内的“0、1”分布密度得到每个模块内的数据局部变化特征；根据每个模块内的数据局部变化特征得到每个模块的数据排序形式；根据每个模块的数据排序形式和建立需求空间和供给空间对每个模块内数据进行排序；

6、根据排序前后的模块间的压缩率和需要记录的排序索引代价得到模块间排序的增益程度；根据模块间排序的增益程度进行模块间排序；

7、将排序完成后的数据进行异或运算最终利用游程编码压缩。

8、优选的，所述得到每个模块内的数据局部变化特征，包括的具体步骤如下：

9、根据每个模块内中数据每次变化的平均长度和每个模块内的数据“1”和数据“0”的数量比值，得到每个模块内的数据局部变化特征；则第个模块内的数据局部变化特征表达式为：

10、

11、式中，表示第个模块的局部分布特征；表示第个模块的数据长度；表示第个模块的变化次数；表示所求结果为该模块中数据每次变化的平均长度；表示第个模块中数据“0”的数量；表示第个模块中数据“1”的数量；表示数据“1”和数据“0”的数量比值。

12、优选的，所述得到每个模块的数据排序形式，包括的具体步骤如下：

13、根据每个模块内的数据局部变化特征得到每个模块的数据排序形式，具体为：若，则将数据排序为全为“0”的特征数据；若，则需要将数据排序为“01”交替或“10”的特征数据；若，则将数据排序为全为“1”的特征数据，其中为预设阈值。

14、优选的，所述建立需求空间和供给空间，包括的具体步骤如下：

15、通过建立空的需求空间和供给空间，规定所有需要排序为“01”交替的特征数据或“10”交替的特征数据的数据全部存入需求空间；所以需要排序为全为“0”的特征数据或全为“1”的特征数据的数据全部存入供给空间；遍历数据，统计所有模块的数据需求以及数据供给分别存入需求空间和供给空间。

16、优选的，所述模块间排序的增益程度的获取方法如下：

17、根据模块间排序前后的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率得到模块间排序的增益程度的计算表达式为：

18、

19、式中，b表示模块间排序的增益程度；表示模块间排序前的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率；表示模块间排序后的异或结果利用游程编码的压缩率。

20、优选的，所述模块间排序前后的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率的获取方法如下：

21、模块间排序前后的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率的计算表达式为：

22、

23、

24、式中，表示模块间排序前的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率；表示模块间排序后的异或结果利用游程编码的压缩率；表示模块间排序前的数据异或运算结果利用游程压缩后的编码长度；表示模块间排序前的数据编码长度；表示模块间排序后的数据异或运算结果利用游程编码压缩后的编码长度；表示记录数据排序位置变化索引的编码长度。

25、本发明的技术方案的有益效果是：通过将获取到的用户密码利用md5码进行编码，并将md5编码的十六进制转化为二进制；对md5编码数据模块化处理，并根据灭个模块中的“0、1”分布密度得到每个模块内的数据局部变化特征；根据每个数据的局部变化特征得到每个模块的排序形式；根据每个模块的排序形式建立需求空间和供给空间对每个模块内的数据进行排序。根据排序前后的模块间的压缩率和需要记录的排序索引代价得到模块间排序的增益程度；根据模块间排序的增益程度进行模块间排序。将排序完成后的数据进行异或运算并利用游程编码压缩；

26、通过对二进制的md5编码进行排序，使该二进制数据的局部特征满足局部冗余度最大化或者最小化，对排序完成后的数据进行异或运算，异或运算的结果可以达到冗余度最大化，对异或运算的结果利用游程编码进行压缩的效果最大化。排序前的二进制编码的重复度较低，压缩效果较差，对二进制的md5编码进行排序并对排序完成后的数据进行异或运算，使原来的重复度较小的数据变为重复度较大的数据，压缩效果最大化。

技术特征：

1.一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，所述得到每个模块内的数据局部变化特征，包括的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，所述得到每个模块的数据排序形式，包括的具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，所述建立需求空间和供给空间，包括的具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，所述模块间排序的增益程度的获取方法如下：

6.根据权利要求5所述一种服务信息数据的智能管理方法，其特征在于，所述模块间排序前后的对数据求异或结果利用游程编码的压缩率的获取方法如下：

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种服务信息数据的智能管理方法，包括：获取对用户密码进行编码的MD5编码数据，将MD5编码十六进制转化为二进制；将二进制后的数据模块化，获取每个模块内的“0、1”分布密度得到每个模块内的数据局部变化特征得到每个模块的数据排序形式并建立需求空间和供给空间对每个模块内数据进行排序；获取排序前后的模块间的压缩率和需要记录的排序索引代价得到模块间排序的增益程度进行模块间排序；将排序完成后的数据进行异或运算最终利用游程编码压缩。本发明通过将需要压缩的数据转化为二进制，然后计算对二进制数据进行排序，使对二进制相邻项的异或运算冗余度最大化，提高压缩效率。

技术研发人员：王成己
受保护的技术使用者：北京双鑫汇在线科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14