【技术实现步骤摘要】
一种逆向模型的构建方法及系统
[0001]本专利技术涉及数据建模
，特别涉及一种逆向模型的构建方法及系统。
技术介绍
[0002]目前，供应链数据模型是供应链数据治理的核心内容，通常的供应链数据建模是正向的创建，从供应链概念到供应链逻辑到供应链物理模型，但更多实际情况是在当前信息化发展已逐步成熟的情况下，供应链数据的逆向建模成为了核心主要诉求。在此背景下，如何自动将数据表自动识别，生成供应链数据的逆向模型，是当前供应链数据领域中比较重要的内容。
[0003]但是，现存的供应链数据的逆向建模方法多根据用户输入或者预先定义的数据表之间的引用关系或者名称对应的实体属性的主外键关系来分析数据表中的数据逻辑关系，且也无法判断用户输入或者预先定义的数据表之间的引用关系或者名称对应的实体属性的主外键关系的正误性，进而无法保证基于此分析出的数据逻辑关系的可靠性，进而基于此搭建出的逆向模型的可靠性也完全依赖于前期外部确定的关系。
[0004]因此，本专利技术提出了一种逆向模型的构建方法及系统。
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种逆向模型的构建方法，其特征在于，包括：S1：基于建模范围在供应链管理数据库中获取所有供应链数据表；S2：对所有供应链数据表的数据内容进行解析，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图；S3：识别出所有供应链数据表中所有主外键关系和所有父子表逻辑关系，基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果；S4：基于供应链实体联系图和正误性判断结果生成模型逻辑拓扑关系图，基于模型逻辑拓扑关系图搭建出供应链数据逆向模型。2.根据权利要求1所述的一种逆向模型的构建方法，其特征在于，S2：对所有供应链数据表的数据内容进行解析，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图，包括：S201：对所有供应链数据表进行表结构解析获得表结构解析结果，基于表结构解析结果和预设表结构定义确定出每个供应链数据表的实体和实体属性；S202：基于实体和实体属性确定出每个供应链数据表的实体联系图；S203：确定出所有供应链数据表的实体之间的实体联系和对应的联系属性；S204：基于实体联系和对应的联系属性将所有供应链数据表的实体联系图进行连接，获得所有供应链数据表的供应链实体联系图。3.根据权利要求2所述的一种逆向模型的构建方法，其特征在于，S3：识别出所有供应链数据表中所有主外键关系和所有父子表逻辑关系，基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果，包括：在每个实体的所有实体属性中确定出主键属性和非主键属性，基于所有主键属性和非主键属性识别出所有供应链数据表中的主外键关系；识别出所有供应链数据表中的所有父子表逻辑关系；基于所有父子表逻辑关系判断所有主外键关系的正误性，获得正误性判断结果。4.根据权利要求3所述的一种逆向模型的构建方法，其特征在于，基于所有主键属性和非主键属性识别出所有供应链数据表中的主外键关系，包括：将非主键属性与在其他供应链数据表中存在的词段完全一致的主键属性之间的关系当作标准主外键关系；基于供应链实体联系图搭建出所有供应链数据表的属性联系图谱，将所有标准主外键关系标记于属性联系图谱中，获得标准属性联系图谱；将属于同一实体的实体属性判定为存在实体同属关系，将标准属性联系图谱中的所有实体同属关系和标准主外键关系当作第一关联关系；基于标准属性联系图谱中的所有第一关联关系识别出所有供应链数据表中的主外键关系。5.根据权利要求4所述的一种逆向模型的构建方法，其特征在于，基于标准属性联系图谱中的所有第一关联关系识别出所有供应链数据表中的主外键关系，包括：搭建出所有实体属性的关联矩阵，对关联矩阵进行奇异值分解获得对应的正交矩阵，对正交矩阵进行归一化获得稠密矩阵；确定出稠密矩阵中每个列向量对应的实体属性向量空间图，计算出实体属性向量空间图中每两个实体属性之间的向量间距；
基于每两个实体属性在所有实体属性向量空间图中的向量间距，确定出每两个实体属性的向量间距综合值；将不超过向量间距阈值的向量间距综合值对应的两个实体属性作为含义一致的实体属性组合；将包含不同供应链数据表中的主键属性和非主键属性的实体属性组合中包含的实体属性作为次标准主外键关系；将标准主外键关系和次标准主外键关系汇总获得主外键关系。6.根据权利要求5所述的一种逆向模型的构建方法，其特征在于，基于每两个...
【专利技术属性】
技术研发人员：金震，张京日，穆宇浩，
申请(专利权)人：北京三维天地科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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