[发明专利]一种数据分析引擎的数据模型管理方法及系统有效
| 申请号: | 202011373931.8 | 申请日: | 2020-11-30 |
| 公开(公告)号: | CN112579565B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
| 发明(设计)人: | 张涛;陆苇;黄纪萍;雷厚宇;潘忠瑞;杨启帆 | 申请(专利权)人: | 贵州力创科技发展有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21;G06F16/2458 |
| 代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 徐琪琦 |
| 地址: | 550014 贵州省贵阳市国家高新技术产业开发*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 数据 分析 引擎 数据模型 管理 方法 系统 | ||
1.一种数据分析引擎的数据模型管理方法,其特征在于:包括以下步骤,
S1,采集数据并结构化,形成数据模型;
S2,基于数据分析引擎对所述数据模型进行分析,得到所述数据模型的数据约束条件和数据操作类型;
S3,根据所述数据约束条件和所述数据操作类型对所述数据模型进行管理;
所述S2具体为,
S21,基于数据分析引擎,利用规则知识库对所述数据模型进行挖掘分析,得到多个数据特征向量;
S22,根据所有所述数据特征向量分析出所述数据模型的数据约束条件和数据操作类型;
所述S22具体为,
S221,根据所有所述数据特征向量选取约束中心点;
S222,计算出所述约束中心点分别到每个所述数据特征向量之间的加权欧氏距离;
S223,将所述约束中心点分别到每个所述数据特征向量之间的加权欧氏距离作为所述数据约束条件;
S224,对所有所述数据特征向量和对应的所述数据约束条件进行综合分析,得到所述数据操作类型。
2.根据权利要求1所述的数据分析引擎的数据模型管理方法,其特征在于:所述S1具体为,
S11,采集多源数据,并按更新时间尺度将所述多源数据分为静态数据和动态数据;
S12,分别为所述静态数据和所述动态数据配置结构化头部信息;
S13,根据所述结构化头部信息分析所述静态数据和所述动态数据的组成要素和组织结构,分别建立静态数据结构化模型和动态数据结构化模型;
S14,将所述静态数据结构模型和所述动态数据结构化模型进行标准化,得到所述数据模型。
3.根据权利要求1或2所述的数据分析引擎的数据模型管理方法,其特征在于:在所述S3中,对所述数据模型进行管理具体包括数据读操作、数据写操作、数据修改操作和数据更新操作中的一项或多项。
4.一种数据分析引擎的数据模型管理系统,其特征在于:包括以下模块,
数据模型生成模块,其用于采集数据并结构化,形成数据模型;
模型分析模块,其用于基于数据分析引擎对所述数据模型进行分析,得到所述数据模型的数据约束条件和数据操作类型;
模型管理模块,其用于根据所述数据约束条件和所述数据操作类型对所述数据模型进行管理;
所述模型分析模块具体包括挖掘单元和分析单元,
所述挖掘单元,其用于基于数据分析引擎,利用规则知识库对所述数据模型进行挖掘分析,得到多个数据特征向量;
所述分析单元,其用于根据所有所述数据特征向量分析出所述数据模型的数据约束条件和数据操作类型;
所述分析单元具体用于,
根据所有所述数据特征向量选取约束中心点;
计算出所述约束中心点分别到每个所述数据特征向量之间的加权欧氏距离;
将所述约束中心点分别到每个所述数据特征向量之间的加权欧氏距离作为所述数据约束条件;
对所有所述数据特征向量和对应的所述数据约束条件进行综合分析,得到所述数据操作类型。
5.根据权利要求4所述的数据分析引擎的数据模型管理系统,其特征在于:所述数据模型生成模块具体用于,
采集多源数据,并按更新时间尺度将所述多源数据分为静态数据和动态数据;
分别为所述静态数据和所述动态数据配置结构化头部信息;
根据所述结构化头部信息分析所述静态数据和所述动态数据的组成要素和组织结构,分别建立静态数据结构化模型和动态数据结构化模型;
将所述静态数据结构模型和所述动态数据结构化模型进行标准化,得到所述数据模型。
6.根据权利要求4或5所述的数据分析引擎的数据模型管理系统,其特征在于:在所述模型管理模块中,对所述数据模型进行管理具体包括数据读操作、数据写操作、数据修改操作和数据更新操作中的一项或多项。
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