[发明专利]基于元数据图结构相似性的多业务关联性分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于元数据图结构相似性的多业务关联性分析方法及装置，其中，所述方法包括：从多个业务中获取元数据后，建立元数据对象的关系图；判断所述元数据对象的关系图中同一元模型是否存在共同的元数据对象及元数据对象属性，如果存在，则根据所述元数据对象的关系图中结构的顶点及顶点属性以及边的相似性，得到元数据图的结构相似性；基于所述元数据图的结构相似性，来确定多个业务之间的关联关系。

技术领域

本发明涉及关联性分析技术，尤其涉及一种基于元数据图结构相似性的多业务关联性分析方法及装置。

背景技术

元数据是指描述数据的数据，主要描述领域的概念、关系、规则、语义等。元数据是管理海量数据系统(例如：数据仓库、数据集市、Hadoop大数据平台等)的有效途径，它能够为访问数据提供清晰完整的目录，使用户能够从整体清楚地了解数据，指导用户高效地使用数据。

采用现有技术，基于元数据进行关联性分析时，主要存在着如下的缺陷：

一，元数据的一条关系链路是从头到尾有直接引用关系或直接数据流向关系的一个业务流程，而一般情况下企业的多个业务之间还存在着许多间接的联系，但是现有的元数据系统没有方法确定多个业务之间的关键联系枢纽点，所以当一个业务口径发生变化时无法直观地评估这个业务对其他业务的影响，只能采用人工回溯的方法查找每个元数据对象对业务流程的影响。

二，现有的元数据关联性分析只是粗略的比较两个关系链路中重合的元数据对象的个数，而事实上不同的业务常使用元数据对象的不同属性并且逻辑流程关系也往往不同，因此，没有考虑元数据对象属性信息和逻辑关系的关联性分析的结果经常缺乏准确性。

三，目前对业务进行分类主要依靠业务人员凭借经验进行手工分类，在数据量较小时可以勉强处理，但是在海量复杂的大数据面前，人工分类就明显有些力不从心，而现有的元数据应用系统缺少辅助分类的方法和机制。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例希望提供一种基于元数据图结构相似性的多业务关联性分析方法及装置，至少解决了现有技术存在的问题。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例的一种基于元数据图结构相似性的多业务关联性分析方法，所述方法包括：

从多个业务中获取元数据后，建立元数据对象的关系图；

判断所述元数据对象的关系图中同一元模型是否存在共同的元数据对象及元数据对象属性，如果存在，则根据所述元数据对象的关系图中结构的顶点及顶点属性以及边的相似性，得到元数据图的结构相似性；

基于所述元数据图的结构相似性，来确定多个业务之间的关联关系。

上述方案中，所述从多个业务中获取元数据后，建立元数据对象的关系图，包括：

按照不同的粒度将所述元数据划分为多个类，每一类分别建立的描述模型为所述元模型；

由所述元模型的实例或实体构成所述元数据对象；

根据所述元数据对象之间的引用或数据流向关系建立元数据关系，并以元数据对象为顶点，元数据对象之间的关系为边，建立元数据对象的有向图，将所述元数据对象的有向图作为所述元数据对象的关系图。

上述方案中，所述方法还包括：

每个业务涉及的资源对象和所述资源对象之间的关系皆支持使用所述元数据对象的有向图进行表示。

上述方案中，所述根据所述元数据对象的关系图中结构的顶点及顶点属性以及边的相似性，得到元数据图的结构相似性，包括：

获取所述元数据对象的关系图中结构的顶点结合顶点属性的相似度；