[发明专利]面向大数据分析的洋葱式数据组织方法及系统

摘要

本发明提供了一种面向大数据分析的洋葱式数据组织方法及系统，包括：针对目标对象，建立洋葱式层次化描述模型，将目标属性分为若干层次，由内至外标注为核心层、内核层、重要层、次要层、外层等；各层设置相应的权值，表示该类属性对目标对象的重要程度，权值越大，重要性越高；其次，对采集到的与目标对象关联的数据，定义洋葱式层次化模型中各层次的内涵及数据属性，对数据各层次属性进行量化描述。最后，确定数据于目标对象的层级，根据模型的权值和数据量化值，计算数据的洋葱值，并判定在数据描述模型中所属层级。本发明中的方法解决大数据条件下针对目标对象的海量数据的组织归类问题，加快数据的分类检索速度，提升数据挖掘分析的效率。

主权项

1.一种面向大数据分析的洋葱式数据组织方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立面向目标对象的洋葱式层次化描述模型，所述目标对象包括：客观存在的个体、组织、部门；步骤2：根据步骤1建立的洋葱式层次化描述模型为目标对象的每个层次设置相应的权值；步骤3：对目标对象进行量化；步骤4：通过计算数据的洋葱值来判定该数据对应目标对象的重要程度，所述重要程度即等同于该数据在洋葱式层次化描述模型中的分层位置；洋葱值越高则相对于目标对象的重要程度越高；步骤5：根据洋葱值对数据进行分类存储，建立基于洋葱值的数据检索；其中，所述步骤5包括：以洋葱值N建立数据索引，数据按照步骤4的描述进行分类存储，洋葱值接近的数据按序排列在一起；所述步骤1中的面向目标对象的洋葱式层次化描述模型包括：n个层次，由内到外依次为：核心层、内核层以及外层，越靠近内层的层次则与目标对象的相关度越高；其中：所述外层又包括若干个分层；n为大于等于2的自然数；所述步骤3包括：将洋葱式层次化描述模型第i层进行量化处理，用α_i表示针对目标对象的洋葱式层次化描述模型第i层的量化值，分别得到n个层次的量化值，记为α₁,α₂,...,α_i,...,α_n；并定义V表示为常数，表示数据相对于目标对象的量化总值。