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基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法及平臺與流程

文檔序號:40383147發(fā)布日期:2024-12-20 12:05閱讀:8來源:國知局
基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法及平臺與流程

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理,具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法及平臺。


背景技術(shù):

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及,各行各業(yè)積累了海量的多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源廣泛,異構(gòu)性強,涵蓋了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如,傳感器數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、地理空間數(shù)據(jù)和商務(wù)交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在格式、結(jié)構(gòu)、語義等方面存在顯著差異,導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合和處理變得復(fù)雜而具有挑戰(zhàn)性。

2、在面對如此龐大的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法已經(jīng)顯得力不從心,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理和分析方法為基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理技術(shù),例如,關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(rdbms)、數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理和分析方法依賴于固定的數(shù)據(jù)模型和嚴(yán)格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如表格形式的數(shù)據(jù)。然而,面對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)),傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)整合、處理和分析方面存在顯著的局限性。這包括無法有效處理數(shù)據(jù)來源的多樣性、格式的差異、以及跨域協(xié)同分析的需求。因此,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法在應(yīng)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合和處理時,無法實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的跨域協(xié)同分析,導(dǎo)致所采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合困難,不利于任務(wù)調(diào)度和數(shù)據(jù)分析。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述問題,本發(fā)明提供了一種基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法及平臺,旨在通過創(chuàng)新性的步驟和算法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效整合、處理、分析和應(yīng)用,提升數(shù)據(jù)開發(fā)和利用的整體水平,為用戶提供了強有力的決策支持和風(fēng)險管理工具。

2、本發(fā)明所述的一種基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法,包括以下步驟:

3、s10、收集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到多源初始數(shù)據(jù);

4、s20、基于統(tǒng)一的標(biāo)識符和數(shù)據(jù)模型,對多源初始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)整合,并從多模態(tài)整合的多源初始數(shù)據(jù)中提取不同數(shù)據(jù)源的初始特征,形成初步特征集;

5、s30、根據(jù)收集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的初步特征集建立事件樹,其中,定義事件樹中的各個節(jié)點表征不同類型的數(shù)據(jù)特征,并分析事件樹中的路徑;

6、s40、消除事件樹中的冗余節(jié)點和路徑,識別事件樹中的目標(biāo)路徑和節(jié)點,得到優(yōu)化后的事件樹;

7、s50、基于優(yōu)化后的事件樹對實時采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,根據(jù)建立的風(fēng)險評估模型對實時采集的多源數(shù)據(jù)分析,將得到風(fēng)險預(yù)測結(jié)果實際的風(fēng)險事件進(jìn)行對比分析,通過用戶接口進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問和操作。

8、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,s10具體為:

9、根據(jù)確定的數(shù)據(jù)源收集多源異構(gòu)數(shù)據(jù);

10、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,并換為統(tǒng)一時間格式;

11、按時間格式合并收集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),組織成統(tǒng)一的初始數(shù)據(jù)集。

12、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,s20中,對多源初始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)整合,包括以下步驟:

13、根據(jù)初始數(shù)據(jù)集的時間格式確定唯一標(biāo)識每個實體的標(biāo)識符,其中,該標(biāo)識符包括id和時間戳;

14、根據(jù)構(gòu)建的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型將初始數(shù)據(jù)集的統(tǒng)一標(biāo)識符進(jìn)行對齊,根據(jù)數(shù)據(jù)取平均的融合規(guī)則對沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重計算;

15、將對齊后的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型進(jìn)行整合,使用數(shù)據(jù)取平均的融合規(guī)則剔除沖突數(shù)據(jù),生成整合后的數(shù)據(jù)集。

16、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,根據(jù)數(shù)據(jù)取平均的融合規(guī)則對沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重計時,包括以下步驟:

17、遍歷所有數(shù)據(jù)記錄,根據(jù)每個實體的標(biāo)識符,將具有相同標(biāo)識符但不同值的記錄標(biāo)記為沖突數(shù)據(jù);

18、基于數(shù)據(jù)源的可信度為每個數(shù)據(jù)源分配一個初始權(quán)重,使用加權(quán)平均處理沖突數(shù)據(jù),相同標(biāo)識符的沖突數(shù)據(jù),計算加權(quán)平均值;

19、使用滑動窗口根據(jù)數(shù)據(jù)源的歷史表現(xiàn)調(diào)整權(quán)重;其中,加權(quán)平均值為:

20、,

21、式中,為加權(quán)平均后的數(shù)據(jù)值,為第個數(shù)據(jù)源的值,為數(shù)據(jù)源的對應(yīng)的數(shù)據(jù)源權(quán)重,為數(shù)據(jù)源的數(shù)量;其中,各個數(shù)據(jù)源的權(quán)重加和為1,即:。

22、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,s20中,從多模態(tài)整合的多源初始數(shù)據(jù)中提取不同數(shù)據(jù)源的初始特征,形成初步特征集,包括以下步驟:

23、從整合后的數(shù)據(jù)集中提取時間特征、統(tǒng)計特征和頻域特征;

24、將提取的時間特征、統(tǒng)計特征和頻域特征進(jìn)行特征變換,將特征值轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,將不同數(shù)據(jù)源提取的特征進(jìn)行拼接,形成初步特征集。

25、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,將提取的時間特征、統(tǒng)計特征和頻域特征進(jìn)行特征變換時,包括:

26、將特征值轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布;

27、不同數(shù)據(jù)源提取的特征按統(tǒng)一順序拼接成一個長的特征向量;

28、其中,個數(shù)據(jù)源,各自提取的特征向量每個為,則拼接后的特征向量為:

29、,

30、式中,為拼接后的完整特征向量,為數(shù)據(jù)源提取的特征向量;

31、其中,每個特征進(jìn)行特征變換時:

32、,

33、式中,為特征的均值,為特征的標(biāo)準(zhǔn)差,為標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值,轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其中,均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1。

34、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,s30具體為:

35、根據(jù)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及提取的初步特征集定義事件樹的根節(jié)點、分支和節(jié)點;

36、從根節(jié)點開始,逐層增加節(jié)點,定義節(jié)點之間的條件關(guān)系和轉(zhuǎn)移規(guī)則,建立節(jié)點之間的關(guān)系;

37、定義事件樹中分類特征節(jié)點、連續(xù)特征節(jié)點、時間特征節(jié)點和空間特征節(jié)點的數(shù)據(jù)特征,分析確定事件樹中從根節(jié)點到葉節(jié)點的路徑,構(gòu)建形成事件樹。

38、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,s40具體為:

39、通過分析節(jié)點和路徑的頻次、特征相似性、以及路徑貢獻(xiàn)度,識別冗余節(jié)點和路徑;

40、通過特征聚類對重復(fù)的節(jié)點進(jìn)行合并,通過最短路徑保留關(guān)鍵路徑;

41、根據(jù)gini系數(shù)進(jìn)行篩選,識別目標(biāo)路徑和節(jié)點;

42、將冗余節(jié)點和路徑移除后,重新構(gòu)建優(yōu)化后的事件樹。

43、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,根據(jù)gini系數(shù)進(jìn)行篩選時,通過gini系數(shù)計算路徑,其中:

44、,

45、式中,為路徑的gini系數(shù),為路徑中第個類別的概率。

46、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,根據(jù)建立的風(fēng)險評估模型對實時采集的多源數(shù)據(jù)分析,基于優(yōu)化后的事件樹,應(yīng)用預(yù)先建立的風(fēng)險評估模型對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出風(fēng)險評分和風(fēng)險等級,其中,風(fēng)險評分計算公式為:

47、,

48、式中,為特征的權(quán)重,基于模型訓(xùn)練確定;實際風(fēng)險事件獲取時,收集實際發(fā)生的風(fēng)險事件數(shù)據(jù),作為對比分析的數(shù)據(jù)源,通過統(tǒng)計分析對比預(yù)測結(jié)果與實際風(fēng)險事件進(jìn)行對比分析,優(yōu)化風(fēng)險評估模型。

49、本發(fā)明還提供了一種基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺,用于實現(xiàn)上述方法,所述平臺包括:

50、數(shù)據(jù)收集模塊:用于收集來自不同來源的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以形成多源初始數(shù)據(jù);

51、數(shù)據(jù)整合模塊:基于統(tǒng)一的標(biāo)識符和數(shù)據(jù)模型,對預(yù)處理后的多源初始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)整合,并從中提取出不同數(shù)據(jù)源的初始特征,形成初步特征集;

52、事件樹構(gòu)建模塊:根據(jù)收集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)及其初步特征集,構(gòu)建事件樹,事件樹中的各節(jié)點表征不同類型的數(shù)據(jù)特征,用于分析事件樹中的路徑;

53、事件樹優(yōu)化模塊:用于消除事件樹中的冗余節(jié)點和路徑,識別目標(biāo)路徑和節(jié)點,從而得到優(yōu)化后的事件樹;

54、實時數(shù)據(jù)挖掘模塊:基于優(yōu)化后的事件樹,對實時采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,分析這些數(shù)據(jù)并通過風(fēng)險評估模型進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測;

55、風(fēng)險評估模塊:用于對實時采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過建立的風(fēng)險評估模型進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測,并將預(yù)測結(jié)果與實際的風(fēng)險事件進(jìn)行對比分析;

56、用戶接口模塊:提供用戶接口,用于數(shù)據(jù)訪問和操作,使用戶能夠查看和操作數(shù)據(jù)分析結(jié)果;

57、數(shù)據(jù)存儲模塊:用于存儲多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、初步特征集、事件樹及優(yōu)化后的事件樹、實時采集的數(shù)據(jù)、風(fēng)險評估模型和分析結(jié)果。

58、本發(fā)明的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù),利用事件樹進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估,提供實時的數(shù)據(jù)挖掘和用戶交互功能,提升了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。

59、與現(xiàn)有技術(shù)相比較而言,本發(fā)明提出的一種基于多源數(shù)據(jù)整合的數(shù)據(jù)開發(fā)方法及平臺,具有以下有益效果:

60、1.數(shù)據(jù)整合與處理效率高:通過收集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,形成多源初始數(shù)據(jù),利用統(tǒng)一的標(biāo)識符和數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效整合,不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率,還確保了數(shù)據(jù)的一致性和完整性;

61、2.特征提取精準(zhǔn):從多源初始數(shù)據(jù)中提取不同數(shù)據(jù)源的初始特征,形成初步特征集,使得數(shù)據(jù)分析過程中能夠聚焦于關(guān)鍵特征,減少了無關(guān)數(shù)據(jù)的干擾,提高了特征提取的精準(zhǔn)度;

62、3.事件樹分析直觀:通過構(gòu)建事件樹,將不同類型的數(shù)據(jù)特征以節(jié)點的形式進(jìn)行表征,并分析事件樹中的路徑,使得數(shù)據(jù)分析過程更加直觀;事件樹清晰地展示了各數(shù)據(jù)特征之間的關(guān)系和影響路徑,便于理解和分析;

63、4.冗余消除和優(yōu)化:事件樹優(yōu)化模塊能夠有效消除冗余節(jié)點和路徑,識別目標(biāo)路徑和節(jié)點,得到優(yōu)化后的事件樹;這一過程提高了事件樹的簡潔性和邏輯性,減少了無效信息的干擾,提升了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性;

64、5.實時數(shù)據(jù)挖掘與風(fēng)險評估:基于優(yōu)化后的事件樹,對實時采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,通過風(fēng)險評估模型進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測,實現(xiàn)了對實時數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)控和快速響應(yīng)。這使得平臺能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險并采取相應(yīng)的措施,提高了風(fēng)險管理的有效性。

65、綜上所述,本發(fā)明通過多源數(shù)據(jù)的高效整合、精準(zhǔn)特征提取、直觀事件樹分析、冗余信息消除和優(yōu)化、實時數(shù)據(jù)挖掘與風(fēng)險評估、用戶友好接口設(shè)計以及安全可靠的數(shù)據(jù)存儲,顯著提高了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性、效率和實用性,為用戶提供了強有力的決策支持和風(fēng)險管理工具。

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