[发明专利]一种基于资产模型的数据驱动用数据中台系统

权利要求书

1.一种基于资产模型的数据驱动用数据中台系统，其特征在于，包括数据源(1)、数据集成单元(2)、数据存储单元(3)、数据治理单元(4)、数据资产管理单元(5)及推荐规划服务单元(6)；

所述数据源(1)用于提供所需要数据的器件或原始媒体；

所述数据集成单元(2)用于将各业务系统的数据归集至数据中心；

所述数据存储单元(3)用于将采集、抽取的业务数据汇聚后以数据形态的方式进行存储；

所述数据治理单元(4)用于对各业务系统中的数据进行治理，进行数据统一管控；

所述数据资产管理单元(5)用于根据数据资产目录对数据资产进行动态追踪盘点；

所述推荐规划服务单元(6)用于依据数据标签为用户精确推荐相应的业务服务，还用于为各部门及各业务系统提供数据共享服务；

其中，所述推荐规划服务单元(6)包括标签推荐模块(61)、模型规划推荐模块(62)及数据服务共享模块(63)；

所述标签推荐模块(61)用于利用预先构建的基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型为业务数据推荐数据标签；

所述模型规划推荐模块(62)用于依据预设置信度为用户精确推荐所需的业务服务；

所述数据服务共享模块(63)用于为各部门及各业务系统提供数据共享服务；

所述模型规划推荐模块(62)包括第一业务服务推荐模块(621)、第二业务服务推荐模块(622)和业务服务推荐模块(623)；

其中，所述第一业务服务推荐模块(621)用于利用协同推荐算法依据用户输入的数据标签为用户推荐第一业务服务；

所述第二业务服务推荐模块(622)用于利用多元线性回归模型依据用户输入的数据标签为用户推荐第二业务服务；

所述业务服务推荐模块(623)用于采用预设置信度结合第一业务服务及第二业务服务为用户精确推荐与数据标签相对应的业务服务；

所述第一业务服务推荐模块(621)包括相似用户获取模块(6211)、业务服务数据集推荐模块(6212)和相似第一业务服务推荐模块(6213)；

其中，所述相似用户获取模块(6211)用于对用户输入的数据标签进行相似度计算，并寻找数据库中具有相似数据标签的用户；

所述业务服务数据集推荐模块(6212)用于根据相似度计算生成与该用户输入的数据标签相似的业务服务推荐数据集；

所述相似第一业务服务推荐模块(6213)用于基于业务服务推荐数据集为用户推荐相似的第一业务服务；

所述第二业务服务推荐模块(622)包括线性关系描述模块(6221)和预测业务服务输出模块(6222)；

其中，所述线性关系描述模块(6221)用于利用多元线性回归模型描述业务服务与数据标签之间的随机线性关系；

所述预测业务服务输出模块(6222)用于利用训练后的多元线性回归模型输出与用户输入数据标签相对应的预测业务服务，得到第二业务服务；

所述业务服务推荐模块(623)在采用预设置信度结合第一业务服务及第二业务服务为用户精确推荐与数据标签相对应的业务服务时包括以下步骤：

判断第一业务服务与第二业务服务是否相同，若是，则取第一业务或第二业务为精确推荐的业务服务，若否，则根据预设的置信度分析得到精确推荐的业务服务；

所述根据预设的置信度分析得到精确推荐的业务服务包括以下步骤：

获取用户输入数据标签的数量并判断其是否大于预先设定的阈值，若是，则取第二业务服务作为精确推荐的业务服务，若否，则取第一业务服务作为精确推荐的业务服务。

2.根据权利要求1所述的一种基于资产模型的数据驱动用数据中台系统，其特征在于，所述标签推荐模块(61)包括模型构建训练模块(611)和数据标签输出模块(612)；

其中，所述模型构建训练模块(611)用于利用历史业务数据构建基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型并进行训练；

所述数据标签输出模块(612)用于采集业务数据并输入训练后的基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型得到与该业务数据相对应的数据标签。