【摘 要】
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数据之间存在相互引用关系，在进行数据开发时，通常存在一些具有高热度的数据，此类数据被其他数据大量引用，它们的缺陷往往会给整个大数据平台产出的数据结果带来极大影响。因此，对高热度数据进行预测并予以相应保护至关重要。面向基于数据热度的数据分级治理需求，提出一种采用数据血缘的数据热度预测方法。首先通过构建数据系统中的数据血缘捕获数据节点之间的引用关系；然后，提取数据血缘的时间和结构特征，并采用图卷积网络
【基金项目】
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浙江大学-浙江中烟联合实验室科技项目ZJZY2021E006（ZD-ZJZY20211001）； 中国烟草总公司重点研发项目（110202102030）； 浙江中烟工业有限责任公司科技项目（ZJZY2021E006）；
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数据之间存在相互引用关系，在进行数据开发时，通常存在一些具有高热度的数据，此类数据被其他数据大量引用，它们的缺陷往往会给整个大数据平台产出的数据结果带来极大影响。因此，对高热度数据进行预测并予以相应保护至关重要。面向基于数据热度的数据分级治理需求，提出一种采用数据血缘的数据热度预测方法。首先通过构建数据系统中的数据血缘捕获数据节点之间的引用关系；然后，提取数据血缘的时间和结构特征，并采用图卷积网络（GCN）进行数据血缘图特征的学习；最后，提出一种数据血缘传播趋势分层读出的方法读出图特征，对数据热度进行预测。在浙江中烟营销系统数据集ZJZY-SL和高能物理现象学相关论文引文数据集（HEP-PH）上的实验结果表明，相较于DeepCCP等方法，所提方法的识别准确率分别提升7.64、2.88个百分点，平均F1分别提升4.7、4.34个百分点。所提方法能充分挖掘数据在被引用早期的数据血缘特征，并预测数据节点未来的热度。
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