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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利流式数据实时智能分析处理方法、装置、设备及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：CN121210499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511312972.9，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权流式数据实时智能分析处理方法、装置、设备及介质是由滕紫薇设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本流式数据实时智能分析处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种流式数据实时智能分析处理方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取对流式数据的查询请求，并分析所述查询请求的逻辑结构，得到对应的查询语法树；基于所述查询语法树，读取统一存储集群的元数据，生成物理执行路径；基于预设的成本规则估算每条所述物理执行路径的代价，并选择所述代价最小的所述物理执行路径作为物理执行计划；执行所述物理执行计划，从所述统一存储集群获取目标数据集合，通过预设的机器学习分析模型对所述目标数据集合进行分析，得到深度分析结果集；基于所述深度分析结果集，生成对应所述流式数据的最终分析报告。采用本方法能够提高资源利用率，同时考虑实时数据及历史数据进行分析。

本发明授权流式数据实时智能分析处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种流式数据实时智能分析处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对流式数据的查询请求，并分析所述查询请求的逻辑结构，得到对应的查询语法树； 基于所述查询语法树，读取统一存储集群的元数据，生成物理执行路径；所述统一存储集群为实时更新的用于存储所述流式数据的数据存储架构； 基于预设的成本规则估算每条所述物理执行路径的代价，并选择所述代价最小的所述物理执行路径作为物理执行计划； 执行所述物理执行计划，从所述统一存储集群获取目标数据集合，通过预设的机器学习分析模型对所述目标数据集合进行分析，得到深度分析结果集；所述机器学习分析模型包括异常检测模型、分类预测模型、时序预测模型及聚类模型中的至少一项； 基于所述深度分析结果集，生成对应所述流式数据的最终分析报告； 其中，所述分析所述查询请求的逻辑结构，得到对应的查询语法树，包括： 对所述查询请求的每个字符添加预定义的类型标签，得到词法单元流；所述预定义的类型标签包括关键字、标识符、常量、运算符及分隔符中的至少一项； 基于预定义的上下文无关文法，通过移进归约算法处理所述词法单元流，得到具体语法树； 重组所述具体语法树的逻辑表达式，生成抽象语法树； 对所述抽象语法树进行上下文有关检验，得到所述查询语法树；所述上下文有关检验包括标识符是否存在、数据类型是否兼容、作用域是否有效的其中一项； 其中，所述基于所述查询语法树，读取统一存储集群的元数据，生成物理执行路径，包括： 基于所述统一存储集群的元数据，对所述查询语法树进行语义分析，得到逻辑查询计划； 基于所述元数据，为所述逻辑查询计划中的每个逻辑操作符枚举出所有可行的物理操作符实现方案，生成候选物理执行路径集合； 对所述候选物理执行路径集合附加相关统计数据，得到所述物理执行路径； 其中，所述基于预设的成本规则估算每条所述物理执行路径的代价，包括： 确定所述物理执行路径中的所述物理操作符的执行依赖关系，得到路径序列集； 基于所述预设的成本规则，计算所述路径序列集中的所述物理操作符的代价因子，得到代价路径序列集； 基于所述代价路径序列集，通过以下公式，计算所述物理执行路径的代价： ； 其中，为物理执行路径的代价，为计算操作的总时间消耗，为数据读取和写入的总时间消耗，为数据网络传输的总时间消耗。

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