[发明专利]基于体系化维度的数据及数据图谱的度量模型构建方法

摘要

本发明是基于体系化维度的数据及数据图谱的度量模型构建方法；本发明基于数据图谱将实体元素抽象分解为时间、空间、结构、使用频度、关联频度和变异频度，使得各个实体元素之间便于比较，实体元素自身变化时各个状态之间的差异便于比较；本发明属于分布式计算和软件工程交叉领域。

主权项

1.本发明是基于体系化维度的数据及数据图谱的度量模型构建方法；本发明基于数据图谱将实体元素抽象分解为时间、空间、结构、使用频度、关联频度和变异频度，使得各个实体元素之间便于比较，实体元素自身变化时各个状态之间的差异便于比较；具体流程如下：步骤1）对应图3中001所示，输入用户目标类型化实体元素，构建出可自动抽象的数据图谱架构；数据图谱(DG)DIK：(DG)DIK:=collection{array,list,stack,queue,tree,graph}(DG)DIK是各种数据结构包括数组（array）、链表（list）、栈（stack）、队列（queue）、树（tree）和图（graph）等的集合；数据图谱可以记录实体的基本结构，此外，数据图谱还可以记录时间和空间拓扑结构的频度；步骤2）对应图3中002所示，计算类型化实体元素的时间变化属性，可通过数据训练得到，如图2所示的时刻t=12:00；步骤3）对应图3中003所示，计算类型化实体元素的空间变化属性，可通过数据训练得到节点位置i（x,y,z），然后将i（x,y,z）通过投影到一维空间得到，如图2所示的i=(1(4,3))（i的值因投影函数的不同而不同）；步骤4）对应图3中004所示，计算类型化实体元素的结构变化属性，通过计算出每个节点的关联度大小，并将关联度结果s相加得到，关联度（s）计算公式如公式（1）所示，其中deg⁺代表节点的出度，deg^‑代表节点的入度：    （1）如图2所示，=(s_A+s_B+s_C+s_D+s_E+s_F+s_G)=9；步骤5）对应图3中005所示，计算类型化实体元素的使用频度，使用频度的计算公式如公式（2）所示：    （2）步骤6）对应图3中006所示，计算类型化实体元素的关联频度，关联频度的计算公式如公式（3）所示：    （3）步骤7）对应图3中007所示，计算类型化实体元素的变异频度，变异频度的计算公式如公式（4）所示：    （4）其中，表示时间，空间，结构在不同实体元素之间的权重，表示时间的变化函数，表示空间变化函数，表示结构变化函数，具体计算公式如公式（5）所示：    （5）1）当a=1,b=0时，；2）当a=0,b=1时，；3） 当a=0,b=0时，；其中表示变化得差值；步骤8）对应图3中008所示，计算类型化实体元素的综合值Value，综合值Value的计算公式如公式（6）所示：     （6）其中，m,n,k表示使用频度，关联频度，变异频度在不同实体元素之间的权重；步骤9）对应图3中009所示，通过之前步骤所得到的类型化实体元素的综合值Value，比较各个实体元素之间的差异以及实体元素自身变化时各个状态的差异。