[发明专利]模型构建方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202210993940.X | 申请日: | 2022-08-18 |
公开(公告)号: | CN115344557A | 公开(公告)日: | 2022-11-15 |
发明(设计)人: | 邓家胜 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21;G06F16/23;G06F16/28 |
代理公司: | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人: | 饶智彬 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 模型 构建 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种模型构建方法,其特征在于,所述方法包括:
基于应用系统的任务日志,获得所述应用系统的数据库源表与目标表,以及所述数据库源表中的源字段与所述目标表中的目标字段的对应关系;
从所述应用系统的用户访问日志中获取包含所述目标字段的访问记录;
根据所述访问记录与所述对应关系,构建与所述目标字段对应的源字段组合的访问次数矩阵,其中,所述源字段组合包括一个源字段和/或复数个源字段的组合,所述访问次数矩阵包括每个源字段组合的访问次数;
根据所述访问次数矩阵对所述源字段组合进行聚类分析,根据聚类分析的结果将所述源字段组合划分为多个类别;
根据所述多个类别的源字段组合获得多个更新的数据库源表,基于所述多个更新的数据库源表生成多个数据模型。
2.如权利要求1所述的模型构建方法,其特征在于,所述基于应用系统的任务日志,获得所述应用系统的数据库源表与目标表,以及所述数据库源表中的源字段与所述目标表中的目标字段的对应关系,包括:
确定所述任务日志中的数据库源表数据与目标表数据,其中,所述数据库源表数据包括数据库源表名称、数据库源表中的源字段名称,所述目标表数据包括目标表名称、目标表中的目标字段名称;
基于图计算解析所述数据库源表数据与所述目标表数据,获得所述对应关系。
3.如权利要求2所述的模型构建方法,其特征在于,所述基于图计算解析所述数据库源表数据与所述目标表数据,获得所述对应关系,包括:
构建基于图神经计算网络的图计算模型;
将所述源字段名称与所述目标字段名称作为所述图计算模型的节点;
将互相之间具有映射关系的源字段名称与目标字段名称相连,将所述源字段名称与所述目标字段名称相连的线作为所述图计算模型的边,获得所述对应关系。
4.如权利要求1所述的模型构建方法,其特征在于,所述根据所述访问记录与所述对应关系,构建与所述目标字段对应的所述源字段的访问次数矩阵,包括:
根据所述访问记录与所述对应关系,获得所述目标字段对应的源字段组合的访问次数;
将所述源字段组合作为行维属性与列维属性构建二维矩阵,将所述源字段组合的访问次数作为所述二维矩阵的元素,得到所述访问次数矩阵。
5.如权利要求4所述的模型构建方法,其特征在于,所述根据所述访问记录与所述对应关系,获得所述目标字段对应的源字段组合的访问次数,包括:
确定所述访问记录中的目标字段组合,所述目标字段组合包括一个目标字段和/或复数个目标字段的组合;
根据所述对应关系,确定所述目标字段组合对应的所述源字段组合;
当所述目标字段组合在同一条所述访问记录中出现n次时,确定所述目标字段组合对应的所述源字段组合的访问次数为n次,其中,n表示大于或等于1的整数。
6.如权利要求1所述的模型构建方法,其特征在于,所述根据所述访问次数矩阵对所述源字段组合进行聚类分析,根据聚类分析的结果将所述源字段组合划分为多个类别,包括:
确定所述访问次数矩阵中最大的访问次数的值作为最大值;
根据所述最大值确定K个数值范围,确定每个源字段组合的访问次数归属的数值范围,将归属于同一数值范围的源字段组合确定为属于同一类别,其中,K表示大于1的整数。
7.如权利要求1所述的模型构建方法,其特征在于,所述根据所述多个类别的源字段组合获得多个更新的数据库源表,基于所述多个更新的数据库源表生成多个数据模型,包括:
根据K个类别的源字段组合,将属于同一类别的源字段组合保存至一个更新的数据库源表中,获得K个更新的数据库源表并为每个更新的数据库源表定义更新的数据库源表名称;
根据所述K个更新的数据库源表以及所述对应关系,将每个更新的数据库源表中的源字段对应的目标字段合并至一个更新的目标表中,并为每个更新的目标表定义更新的目标表名称;
根据每个更新的数据库源表与每个更新的目标表以及所述任务日志,构建将每个更新的数据库源表转换至每个更新的目标表的数据模型,生成所述K个数据模型。
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