【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据存储，尤其涉及一种基于法律知识服务平台的数据储存方法及系统。
技术介绍
1、在信息化和数字化飞速发展的时代，法律知识服务平台作为法律信息集成和应用的重要工具，扮演着越来越重要的角色。法律知识服务平台的主要任务是收集、整理、存储和提供法律信息，以支持法律从业人员和公众对法律信息的快速查找和高效使用。然而，随着法律数据量的爆炸性增长，传统的数据储存和管理方法面临着诸多挑战：法律知识服务平台需要处理多种类型的数据，包括法规、案例、法律文书、法律评论、学术论文等，这些数据类型各异，结构化、半结构化和非结构化数据共存，给数据管理带来了复杂性；法律数据的访问频率存在明显的冷热分布，例如，最新颁布的法律法规和热点案件的访问频率较高，而历史数据和不常用的法律条款的访问频率较低，如何有效地管理这些冷热不均的数据是一个重要问题；法律数据的时效性要求较高，特别是对于法规和判例等，及时更新和版本管理尤为重要。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种基于法律知识服务平台的数据储存方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于法律知识服务平台的数据储存方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取法律知识服务数据；对法律知识服务数据进行基于数据类型、使用频率、重要性以及时效性的数据特征提取，并进行聚类分析，从而得到分类结果数据；基于分类结果数据构建自适应的多级存储架构模型；
4、步骤s2：根据多级存储架构模型进行热数据层、温数
5、步骤s3：通过etl技术对法律知识服务数据进行消减语义差异的标准化映射建立，从而得到法律标准化数据；对法律标准化数据进行基于时间维度管理的版本控制以及基于地理空间索引的查询控制，从而得到版本控制数据；
6、步骤s4：通过增量存储技术根据版本控制数据对法律标准化数据进行新数据入库，从而得到版本管理模型数据；根据自动数据迁移策略对新入库的数据进行存储层级分配，从而得到初始存储分配数据；
7、步骤s5：根据法律标准化数据以及初始存储分配数据进行基于分布式文档数据库、对象存储系统以及全文搜索引擎的非结构化的数据管理平台构建，并根据版本管理模型数据进行基于语义的智能标引，从而得到智能标引数据，以实现数据的智能储存。
8、本专利技术通过数据特征提取和聚类分析，可以更好地理解和管理法律知识服务数据，分类结果数据提供了对数据的结构化视图，便于后续的存储和处理。基于自适应的多级存储架构模型，可以将不同类别的数据存储在适当的存储层级，从而实现存储资源的优化和成本的降低。热数据可以存储在性能更高的存储介质上，而冷数据可以迁移到更低成本的存储介质上。将数据按照访问模式和特征分层存储后，可以更好地满足用户对不同数据类别的访问需求，热数据可以更快速地响应用户的查询请求，而冷数据可以以更低的成本进行长期存储。根据存储方案的确定，可以将数据存储在最适合的层级，平衡了性能需求和成本效益，热数据可以高效地存储在性能较高的层级，而冷数据可以迁移到更廉价的存储层级。通过建立基于历史访问模式的数据迁移策略模型，可以实现自动的数据迁移。这样可以确保频繁访问的数据处于更高性能的存储层级，而不常访问的数据则可以自动迁移到更低成本的存储层级，提高存储资源的利用效率。通过标准化映射建立，可以消除法律知识服务数据中的语义差异，确保数据的一致性和标准化，提高数据的质量和可信度。基于时间维度的版本控制可以帮助跟踪和管理数据的变更历史，使用户能够访问和比较不同时间点的数据版本，这有助于保持数据的完整性和可追溯性；通过基于地理空间索引的查询控制，可以实现对法律标准化数据的地理位置相关的查询和分析，这对于需要基于地理位置进行法律研究和分析的场景非常有用。通过增量存储技术，可以高效地处理法律标准化数据的增量更新，避免重复处理和存储整个数据集，提高处理速度和效率。通过自动数据迁移策略，将新入库的数据分配到适当的存储层级，这可以确保频繁访问的数据存储在性能更高的层级，而不常访问的数据则可以存储在成本更低的层级，实现存储资源的优化和成本的降低。将新入库的数据存储在适当的存储层级后，可以提高数据的访问效率，热数据存储在性能更高的层级，可以更快速地响应用户的查询请求，提供更好的用户体验。通过自动化存储模型，可以实现法律知识服务数据的自动化存储管理，数据的存储和迁移将根据版本和存储层级自动进行，减轻了手动管理的工作量和复杂性。通过自动化访问模型，可以实现法律知识服务数据的访问优化，根据用户的访问需求和数据的存储层级，自动选择最合适的存储层级进行数据访问，提高数据的访问效率和用户体验。通过自动化存储和访问模型，可以优化存储资源的利用和数据访问效率，从而提升系统的整体性能，这有助于满足用户对法律知识服务的高效访问和处理需求。根据自动数据迁移策略，将不常访问的数据存储在成本更低的层级，可以降低存储成本，这可以帮助组织有效管理存储资源，并根据数据的价值和访问需求进行成本控制。
9、本专利技术还提供一种基于法律知识服务平台的数据储存系统，用于执行如上述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，所述基于法律知识服务平台的数据储存系统包括：
10、存储架构模块，用于获取法律知识服务数据；对法律知识服务数据进行基于数据类型、使用频率、重要性以及时效性的数据特征提取，并进行聚类分析，从而得到分类结果数据；基于分类结果数据构建自适应的多级存储架构模型；
11、多层存储策略模块，用于根据多级存储架构模型进行热数据层、温数据层以及冷数据层的存储方案确定，并进行基于历史访问模式的数据迁移策略模型建立，从而得到不同层级间的自动数据迁移策略；
12、版本控制模块，用于通过etl技术对法律知识服务数据进行消减语义差异的标准化映射建立，从而得到法律标准化数据；对法律标准化数据进行基于时间维度管理的版本控制以及基于地理空间索引的查询控制，从而得到版本控制数据；
13、增量层级分配存储模块，用于通过增量存储技术根据版本控制数据对法律标准化数据进行新数据入库，从而得到版本管理模型数据；根据自动数据迁移策略对新入库的数据进行存储层级分配，从而得到初始存储分配数据；
14、智能标引模块，用于根据法律标准化数据以及初始存储分配数据进行基于分布式文档数据库、对象存储系统以及全文搜索引擎的非结构化的数据管理平台构建，并根据版本管理模型数据进行基于语义的智能标引，从而得到智能标引数据，以实现数据的智能储存。
15、本专利技术存储架构模块能够根据法律知识服务数据的特征，如数据类型、使用频率、重要性和时效性，将数据进行分类和聚类分析；这有助于提取数据的特点和需求，为后续的存储和管理提供基础。构建自适应的多级存储架构模型可以根据分类结果数据，将数据分配到不同的存储层级中，这样做可以根据数据的访问频率和重要性，合理地分配存储资源，提高数据的存本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S26包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.一种基于法律知识服务平台的数据储存系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，所述基于法律知识服务平台的数据储
10.一种基于法律知识服务平台的数据储存的存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的一种基于法律知识服务平台的数据储存方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤s26包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于法律知识服务平台的数据储存方法，其特征在于，步骤s3...
【专利技术属性】
技术研发人员：金为铠，丁毅斌，高极，
申请(专利权)人：无锡中铠信息咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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