一种数据关系分析方法及其系统技术方案

本发明专利技术适用于数据处理的技术领域，提供了一种数据关系分析方法，包括如下具体步骤：分析用户发起的数据请求；根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析分析对象的属性数据，验证其中是否有与目的属性相符的属性；将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区；根据目的属性和逻辑条件，得出满足逻辑条件的最终对象；整理最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络。在本发明专利技术实施例中，将用户发起的数据请求作为开始分析的条件，大大提高数据库中的数据的关联性和整体性，有效提高数据库的存储量和数据使用率，使得数据关系分析方法能够在大数据的数据处理领域广泛运用。

A data relation analysis method and its system

The invention is applicable to the technical field of data processing, providing a data relation analysis method, including the following specific steps: analyzing the data requests initiated by the user, obtaining the corresponding analysis object in the object database according to the initial object, and analyzing the generic data of the object, and verifying whether there is the object and the purpose. Attribute the attribute to the attribute; store the object as the associated object to the buffer; according to the destination attribute and the logical condition, get the final object that satisfies the logic condition; collate the final object and the associated object in the buffer area, and get the data relation network from the initial object to the final object. In the embodiment of the invention, the data request initiated by the user is used as the starting analysis, which greatly improves the correlation and integrity of the data in the database, effectively improves the storage and utilization of the database, so that the data relationship analysis method can be widely used in the field of data processing in large data.

【技术实现步骤摘要】
一种数据关系分析方法及其系统
本专利技术属于数据处理的
，尤其涉及一种数据关系分析方法及其系统。
技术介绍
随着大数据时代的来临和发展，行业数据量以惊人的速度增长，如何存储、处理、利用海量数据困扰着行业用户，这也理所当然的成为了企业竞争发展的焦点。目前大多数行业还主要采用传统的数据组织模式，数据的关联性低、整体性差、有效数据少，不利于对海量数据的深入挖掘和潜在价值的呈现。现有的大数据分析方法将海量数据分为两类，一是主要以文字形式呈现的结构化数据，另一类则是主要以图片、音频等形式呈现的非结构化数据。虽然非结构化数据的分析模型能够大大提高数据库的存储量和利用率，但是结构化数据，特别是具有一定关联度的数据，依然被当下大多数企业所使用。因此，如何提高结构化数据的关联性、提高结构化数据库的存储量是行业内技术人员亟需解决的问题。为了解决这个问题，如今行业内提出一种“以用户为中心”的面向用户、面向感知的数据服务设计思想，即大数据在一开始是无序且毫无关联的，只有在用户访问数据库时，大数据内的数据关系才会随着用户的操作逐步显露。这种设计思想不仅有助于保持数据的关联性和整体性，而且对于存取次数较多的关系型数据库来说，其能够十分有效地降低存取次数，提高数据库对于结构化数据的存储量和利用率。而目前，这种数据服务的设计思想仍停留在理论层面上，尚无人将其实际运用。综上可见，现有技术中的数据分析方法在处理具有一定关联度的结构化数据中存在关联性低、资源开销大、无法真正面向用户的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数据关系分析方法及其系统，旨在解决现有技术中的数据分析方法在处理具有一定关联度的结构化数据中存在关联性低、资源开销大、无法真正面向用户的技术问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种数据关系分析方法，包括如下具体步骤：分析用户发起的数据请求，得到初始对象、目的属性、以及用于限定所述目的属性的逻辑条件；根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性；若所述分析对象具有相符的属性数据，则将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证；根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象；整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络。本专利技术实施例还提供一种数据关系分析系统，包括：请求分析单元，用于分析用户发起的数据请求，得到初始对象、目的属性、以及用于限定所述目的属性的逻辑条件；属性验证单元，用于根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性；数据分析单元，用于当所述分析对象具有相符的属性数据的情况下，则将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证；终点选取单元，用于根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象；以及数据关系构建单元，用于整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络。本专利技术公开的数据关系分析方法，将用户发起的数据请求作为开始分析的条件，并随着用户的使用，数据关系网络也逐渐完善，大大提高数据库中的数据的关联性和整体性，而且，该数据关系网络也符合用户使用习惯，从而有效提高数据库的存储量和数据使用率，并且降低数据库内结构化数据的存取次数，同时，还采用了反映数据关系的关联度作为数据分析的条件之一，避免了对整个数据网络进行遍历，从而大大提高数据分析效率，降低了资源的开销，进而使得数据关系分析方法能够在大数据的数据处理领域广泛运用。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种数据关系分析方法的一种工作环境图；图2是本专利技术的实施例提供的一种数据关系分析方法的流程图；图3是本专利技术实施例提供的根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性的流程图；图4是本专利技术实施例提供的将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证的流程图；图5是本专利技术实施例提供的根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性另一种的流程图；图6是本专利技术的实施例提供的根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证的流程图；图7是本专利技术实施例提供的根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象的流程图；图8是本专利技术实施例提供的整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络的流程图；图9是本专利技术实施例提供的一种数据关系分析方法在实际运用时的流程图；图10是本专利技术实施例提供的一种数据关系分析方法在实际运用时的另一种流程图；图11是本专利技术的实施例提供的一种数据关系分析系统的结构图；图12是本专利技术实施例提供的属性验证单元的结构图；图13是本专利技术实施例提供的数据分析单元的结构图；图14是本专利技术实施例提供的属性验证单元的另一种结构图；图15是本专利技术实施例提供的循环分析模块的结构图；图16是本专利技术实施例提供的终点选取单元的结构图；图17是本专利技术实施例提供的数据关系构建单元的结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例基于面向用户的设计思想，将用户发起的数据请求作为开始分析的条件，对数据量巨大的结构化数据进行分析，并以关联度作为数据分析的终止条件之一，避免对整个网络进行遍历，从而降低了资源开销，提高了数据库的存储量和数据利用率。图1示出了本专利技术实施例提供的一种数据关系分析方法的一种工作环境。服务器通过操作平台接收到用户对数据库内数据的请求后，通过通信网络与数据库连接，以获取结构化数据，随后采用数据关系分析方法，对获取的数据对象进行分析，接着将得到的具有关联关系的数据单独存储至另一数据库中，并再次分析，最后将得到的分析结果通过操作平台回馈给用户。其中，搜索平台可以运行在与用户交互的客户端上，并且可以同时运行在一个或多个客户端上，客户端可以是平板电脑、个人数字助理、移动电话等。实施例1：图2示出了本专利技术的实施例提供的一种数据关系分析方法的流程，详述如下：在步骤S201中，分析用户发起的数据请求，得到初始对象、目的属性、以及用于限定所述目的属性的逻辑条件。在本专利技术的实施例中，所述的数据请求可以是对一特定对象的搜索请求，也可以是对数据对象的某一属性的查询请求。其中，所述数据对象为具有一定关联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据关系分析方法，其特征在于，包括如下具体步骤：分析用户发起的数据请求，得到初始对象、目的属性、以及用于限定所述目的属性的逻辑条件；根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性；若所述属性数据具有相符的属性，则将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证；根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象；整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络。

【技术特征摘要】
1.一种数据关系分析方法，其特征在于，包括如下具体步骤：分析用户发起的数据请求，得到初始对象、目的属性、以及用于限定所述目的属性的逻辑条件；根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性；若所述属性数据具有相符的属性，则将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证；根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象；整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据所述初始对象，获取对象数据库中相应的分析对象，并分析所述分析对象的属性数据，验证其中是否有与所述目的属性相符的属性，具体包括：通过对所述初始对象的语义进行分析，得出满足对象数据库的数据格式的对象数据；在对象数据库中进行搜索，得出相符或相近的若干分析对象；根据所述分析对象，获取属性数据库中相关联的属性数据；将目的属性一一与所述属性数据进行比对，判断其中存在与目的属性相符的属性数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的若所述分析对象具有相符的属性数据，则将该分析对象作为关联对象存储至缓冲区，并根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证，具体包括：如果所述分析对象具有与目的属性相符的属性，则将该分析对象和相符的属性数据均存储至缓冲区；将分析对象作为关联对象，与目的属性相符的属性数据作为关联属性，并将所述分析对象的关联度加1，此时，所述关联对象的关联度与所述分析对象的关联度相等；根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述的判断其中存在与目的属性相符的属性数据步骤之后，还包括：如果所述分析对象的属性均与目的属性不相符，则转至其他的分析对象。5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述的关联度数包括系统内置的关联度数和用户自定义的关联度数；所述的根据预先配置的关联度数，将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证，具体包括：如果所述关联对象的关联度不大于预先配置的关联度数，则将所述属性数据所指向的对象作为新的分析对象，再次进行验证；如果所述关联对象的关联度已经大于预先配置的关联度数，则结束对所述分析对象的分析。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的逻辑条件包括限定目的属性的数值区间的数值逻辑条件和判断目的属性是否满足需要的语义逻辑条件；所述的根据所述目的属性和逻辑条件，对缓冲区中所述关联对象进行逻辑运算，得出满足所述逻辑条件的最终对象，并将该最终对象作为所述带有逻辑条件的目的属性所指向的对象，具体包括：如果所述逻辑条件为数值逻辑条件，则针对所述关联对象的属性数值进行计算，以得到满足所述数值区间的关联对象，并将该关联对象作为最终对象；如果所述逻辑条件为语义逻辑条件，则针对所述关联对象的属性值进行语义分析，以得到满足需要的关联对象，并将该关联对象作为最终对象；将所述目的属性和逻辑条件作为所述初始对象的新的属性，并将所述最终对象作为该新的属性所指向的对象。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的整理所述最终对象和缓冲区中的关联对象，得到从初始对象到最终对象的数据关系网络，具体包括：根据所述最终对象的关联度和关联属性，遍历缓冲区中关联度小于所述最终对象的其他关联对象，得到与最终对象直接相关的关联对象，所述关联对象的关联属性指向所述最终对象；剔除所有关联度不小于所述直接相关的关联对象的其他关联对象，并将所述关联对象作为新的分析起点，再次遍历缓...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡毅，孙长磊，张利江，梁协君，杨丽莎，
申请(专利权)人：杭州有数金融信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33