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龍圖騰網恭喜山東惠通科技有限公司申請的專利一種減少算力占用的數據管理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119440776B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510037988.7，技術領域涉及：G06F9/48；該發明授權一種減少算力占用的數據管理方法及系統是由王東升設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種減少算力占用的數據管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機數據管理技術領域，公開了一種減少算力占用的數據管理方法及系統，包括S1：基于數據分布分析，采用稀疏化表示算法與主成分分析方法，通過設定L1正則化約束條件對高維數據特征的冗余進行運算剔除，結合矩陣運算方式分解數據相關性矩陣，提取貢獻值排名靠前的特征向量并轉換為稀疏低維矩陣；生成稀疏化低維數據矩陣。通過稀疏化表示與主成分分析的結合，創新性地運用L1正則化對高維數據進行特征篩選，剔除冗余數據項并提取具有高相關性的主成分特征，有效降低了數據維度，減少了計算資源的消耗，同時保留了數據的主要信息特性，提升了后續處理的效率和準確性，實現了任務的分布式調度和設備算力的高效利用。

本發明授權一種減少算力占用的數據管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種減少算力占用的數據管理方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：基于數據分布分析，采用稀疏化表示算法與主成分分析方法，通過設定L1正則化約束條件對高維數據特征的冗余進行運算剔除，結合矩陣運算方式分解數據相關性矩陣，提取貢獻率排名在前30%的特征向量并轉換為稀疏低維矩陣；生成稀疏化低維數據矩陣；S2：基于稀疏化低維數據矩陣，采用動態分區優化算法，通過構建數據訪問頻率分布模型篩選每分鐘訪問次數超過10次的高頻訪問的數據集，結合分布式節點任務表將數據按權重分配至不同存儲分區，基于實時監控動態調整分區權重并更新分配結果；生成優化后的動態數據分區表；S3：基于優化后的動態數據分區表，采用事件驅動過濾算法，通過構建布隆過濾器篩選滿足條件的關鍵事件數據集，依據已定義規則表對數據標簽進行逐項判斷，針對命中條件的數據標記關鍵事件標識后提取存儲；生成關鍵事件數據流；S4：基于關鍵事件數據流，采用異構計算任務調度算法，通過對任務特征向量進行計算密集度分類標記，依據任務負載分析結果將計算復雜度低于特定閾值的輕任務分配至CPU并行隊列處理，將計算復雜度高于特定閾值的高密集任務分配至GPU批量隊列處理，結合動態負載模型調整各設備計算任務分布；生成高效處理的計算結果集；基于優化后的動態數據分區表，采用事件驅動過濾算法，通過構建布隆過濾器篩選滿足條件的關鍵事件數據集，依據已定義規則表對數據標簽進行逐項判斷，針對命中條件的數據標記關鍵事件標識后提取存儲；生成關鍵事件數據流的具體步驟為：S301：基于優化后的動態數據分區表，構建布隆過濾器，定義關鍵事件的規則表，將規則條件轉化為布隆過濾器的哈希函數，計算數據塊的潛在事件特征，采用公式： ；通過逐項計算將數據塊標記為潛在事件；計算潛在事件概率，生成布隆過濾后的潛在事件數據；其中，代表第個數據塊的潛在事件概率，代表第個數據塊中關鍵特征值的加權和，代表所有數據塊關鍵特征值加權和的均值，代表總數據塊數量，代表所有數據塊特征值加權和與均值差的平方和，代表第個數據塊的規則哈希值；S302：基于布隆過濾后的潛在事件數據，通過關鍵事件匹配方法，逐條檢索數據塊中的事件特征值，判斷是否滿足規則表的定義條件，篩選滿足條件的數據塊，生成關鍵事件數據塊；S303：基于關鍵事件數據塊，采用事件優先級標注方法，通過對關鍵事件數據塊進行分類標記，按照事件重要性生成事件優先級標簽，生成標注優先級的關鍵事件數據；S304：基于標注優先級的關鍵事件數據，通過數據提取與存儲算法，將數據按優先級分類存儲至指定的存儲節點，完成關鍵事件數據的提取與存儲，生成關鍵事件數據流。

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