专利交易市场

本发明公开了一种用于网络切片的网络资源优化方法，包括：利用分布式数据采集系统，从各网络节点实时采集各网络切片的历史流量数据、用户行为数据和网络拓扑信息，对其进行数据预处理，形成特征数据集；将特征数据集输入基于注意力机制和混合密度网络算法构建的预测模型，通过梯度下降算法优化网络权重，对预测模型进行训练；对训练结束的预测模型输入当前时刻的特征数据，输出不同网络切片对未来流量需求的概率分布的预测值；根据预测的不同网络切片对未来流量需求的概率分布，制定资源预分配策略，动态优化调整网络资源。本发明通过精确的资源预分配，最大化地利用了网络资源，降低了运营成本，提高了资源利用效率。

本发明公开了基于云平台的电商数据分析方法、系统及电子设备，涉及电商数据分析技术领域，结合当天服务器以及存储资源状态对服务器和存储资源进行一次调节，将实时数据与一次调节结果联合分析判断是否需要对服务器和存储资源进行二次调节，分析当天服务器以及存储资源状态后判断是否需要对服务器和存储资源进行静态调节，将后一天获取的实时数据与后一天服务器和存储资源状态结合判断是否需要对服务器和存储资源进行动态调节。通过云平台进行流量预测后，云平台的弹性扩展能力能够根据业务需求动态调整计算和存储资源，避免高峰期系统崩溃，同时也能在低流量期减少资源投入，从而优化成本。