一种跨域数据融合方法技术

本发明专利技术公开了一种跨域数据融合方法，涉及数据融合技术领域，所述融合方法包括以下步骤：通过数据解析、标准化和数据虚拟化引擎的支持，跨域数据融合可以将来自不同数据源的数据整合在一起，形成统一的数据视图，这使得数据可以在逻辑上统一访问和处理，避免了数据孤岛的问题，提高了数据的集成和整合效果，并且数据虚拟化引擎可以对查询请求进行优化和计划生成，以提高数据的访问效率和性能，数据整合完成后，对数据进行各种处理和分析操作，将处理和分析的结果呈现给用户。本发明专利技术通过智能的查询优化策略和缓存机制，可以减少数据访问的开销，并加速查询结果的生成和返回。并加速查询结果的生成和返回。并加速查询结果的生成和返回。

【技术实现步骤摘要】
一种跨域数据融合方法


[0001]本专利技术涉及数据融合
，具体涉及一种跨域数据融合方法。

技术介绍

[0002]传统上，每个领域和组织都会独立收集、管理和分析自己的数据，然而，这种孤立的数据处理方式存在着一些问题，首先，不同领域和组织之间的数据无法进行有效的交互和共享，限制了数据的综合利用，其次，由于数据源的局限性，很多问题无法得到全面和准确的解决；
[0003]在现代社会中，数据已经成为了一种重要的资源，各个领域和组织都积累了大量的数据，然而，这些数据往往分布在不同的系统、数据库和组织之间，存在着隔离和壁垒，跨域数据融合是指将来自不同领域、不同源头的数据进行整合和合并，以生成新的洞察力和价值。
[0004]现有技术存在以下不足：
[0005]传统上，不同领域和组织的数据存储在各自独立的系统和数据库中，导致数据孤岛问题，数据无法进行有效的交互和共享，且当需要访问和处理跨域数据时，传统的方法可能需要在多个数据源之间进行数据传输和复制，导致数据访问效率低下和性能下降。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种跨域数据融合方法，以解决
技术介绍
中不足。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种跨域数据融合方法，所述融合方法包括以下步骤：
[0008]S1：数据融合系统在不同领域进行认证和授权后，接入不同领域的多个数据源；
[0009]S2：接入数据源后，对数据进行解析和标准化处理，将数据转化为统一的标准格式；
[0010]S3：数据源对标准化处理后，对不同领域数据源的元数据进行管理；
[0011]S4：通过数据虚拟化引擎将分布在不同数据源中的数据逻辑上统一起来，并根据用户的查询需求和数据源的特性对数据源进行查询优化；
[0012]S5：在数据虚拟化引擎的支持下，对数据进行整合和合并操作，生成新的数据集；
[0013]S6：数据整合完成后，对数据进行各种处理和分析操作，将处理和分析的结果呈现给用户。
[0014]在一个优选的实施方式中，步骤S3中，对不同领域数据源的元数据进行管理包括以下步骤：
[0015]S3.1：收集不同数据源的元数据信息，包括数据结构、数据字段、数据类型、数据编码、数据关系；
[0016]S3.2：存储和组织收集到的元数据，并对元数据进行描述和文档化；
[0017]S3.3：对元数据进行质量评估，将元数据质量不达标的数据源筛除；
[0018]S3.4：提供元数据查询和检索的功能，包括通过元数据属性、关键字、数据类型进行查询和检索。
[0019]在一个优选的实施方式中，步骤S4中，根据用户的查询需求和数据源的特性对数据源进行查询优化包括以下步骤：
[0020]S4.1：对用户的查询需求进行分析和理解，确定用户的查询范围；
[0021]S4.2：对数据源的特性进行分析，确定数据源的特性；
[0022]S4.3：根据查询范围以及数据源特性，生成查询执行计划，并依据查询执行计划以及结合用户历史查询记录信息预测用户是否发出查询请求，预测用户发出查询请求时提前进行查询优化和查询结果缓存。
[0023]在一个优选的实施方式中，步骤S4.3中，依据查询执行计划以及结合用户历史查询记录信息预测用户是否发出查询请求包括以下步骤：
[0024]S4.3.1：将用户历史查询特征以及查询执行计划中的查询特征基于TF
‑
IDF表示为向量；
[0025]S4.3.2：计算查询执行计划查询特征向量与历史查询特征向量之间的相似度cos(theta)，计算表达式为：
[0026][0027]式中，A和B分别是查询执行计划查询特征向量与历史查询特征向量，
‘
·
’
表示向量的点积操作，||A||和||B||分别表示查询执行计划查询特征向量与历史查询特征向量的范数；
[0028]S4.3.3：获取相似度cos(theta)后，将相似度cos(theta)与相似阈值进行对比，若相似度cos(theta)≥相似阈值，则预测用户发出查询请求，若相似度cos(theta)＜相似阈值，则预测用户不发出查询请求。
[0029]在一个优选的实施方式中，步骤S4.3中，预测用户发出查询请求时提前进行查询优化和查询结果缓存包括以下步骤：
[0030]S4.3.4：基于查询解析得到的信息进行查询优化；
[0031]S4.3.5：根据查询结果的重要性和频繁性，判断是否将查询结果缓存；
[0032]S4.3.6：在缓存查询结果的数据发生变化时，需要更新缓存。
[0033]在一个优选的实施方式中，步骤S5中，对数据进行整合和合并操作，生成新的数据集包括以下步骤：
[0034]S5.1：对于需要连接的数据，根据共同的字段或关联条件进行数据连接操作；
[0035]S5.2：对于不同结构的数据，使用数据联合操作合并为一个数据集；
[0036]S5.3：对于需要汇总和统计的数据，使用数据聚合操作生成新的数据集。
[0037]在一个优选的实施方式中，步骤S6中，对数据进行各种处理和分析操作包括以下步骤：
[0038]S6.1：识别并处理数据中的缺失值，检测和处理数据中的异常值，消除数据中的噪声；
[0039]S6.2：将数据从一种格式转换为另一种格式，并对数据进行规范化处理。
[0040]在一个优选的实施方式中，步骤S6中，将处理和分析的结果呈现给用户包括以下
步骤：
[0041]S6.3：对处理和分析的结果进行整理和汇总，根据分析结果的性质和用户需求，设计数据可视化形式；
[0042]S6.4：基于设计的要求，使用相应的工具开发数据可视化界面；
[0043]S6.5：将处理和分析的结果以数据可视化的形式呈现给用户。
[0044]在上述技术方案中，本专利技术提供的技术效果和优点：
[0045]1、本专利技术通过数据解析、标准化和数据虚拟化引擎的支持，跨域数据融合可以将来自不同数据源的数据整合在一起，形成统一的数据视图，这使得数据可以在逻辑上统一访问和处理，避免了数据孤岛的问题，提高了数据的集成和整合效果，并且数据虚拟化引擎可以对查询请求进行优化和计划生成，以提高数据的访问效率和性能，通过智能的查询优化策略和缓存机制，可以减少数据访问的开销，并加速查询结果的生成和返回；
[0046]2、本专利技术通过将用户历史查询特征以及查询执行计划中的查询特征基于TF
‑
IDF表示为向量，并计算查询执行计划查询特征向量与历史查询特征向量之间的相似度，最后依据相似度与相似阈值的对比结果来预测用户是否发出查询请求，从而能够在用户发出查询请求前进行查询优化和查询结果缓存，从而提高查询的响应速度和性能。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跨域数据融合方法，其特征在于：所述融合方法包括以下步骤：S1：数据融合系统在不同领域进行认证和授权后，接入不同领域的多个数据源；S2：接入数据源后，对数据进行解析和标准化处理，将数据转化为统一的标准格式；S3：数据源对标准化处理后，对不同领域数据源的元数据进行管理；S4：通过数据虚拟化引擎将分布在不同数据源中的数据逻辑上统一起来，并根据用户的查询需求和数据源的特性对数据源进行查询优化；S5：在数据虚拟化引擎的支持下，对数据进行整合和合并操作，生成新的数据集；S6：数据整合完成后，对数据进行各种处理和分析操作，将处理和分析的结果呈现给用户。2.根据权利要求1所述的一种跨域数据融合方法，其特征在于：步骤S3中，对不同领域数据源的元数据进行管理包括以下步骤：S3.1：收集不同数据源的元数据信息，包括数据结构、数据字段、数据类型、数据编码、数据关系；S3.2：存储和组织收集到的元数据，并对元数据进行描述和文档化；S3.3：对元数据进行质量评估，将元数据质量不达标的数据源筛除；S3.4：提供元数据查询和检索的功能，包括通过元数据属性、关键字、数据类型进行查询和检索。3.根据权利要求2所述的一种跨域数据融合方法，其特征在于：步骤S4中，根据用户的查询需求和数据源的特性对数据源进行查询优化包括以下步骤：S4.1：对用户的查询需求进行分析和理解，确定用户的查询范围；S4.2：对数据源的特性进行分析，确定数据源的特性；S4.3：根据查询范围以及数据源特性，生成查询执行计划，并依据查询执行计划以及结合用户历史查询记录信息预测用户是否发出查询请求，预测用户发出查询请求时提前进行查询优化和查询结果缓存。4.根据权利要求3所述的一种跨域数据融合方法，其特征在于：步骤S4.3中，依据查询执行计划以及结合用户历史查询记录信息预测用户是否发出查询请求包括以下步骤：S4.3.1：将用户历史查询特征以及查询执行计划中的查询特征基于TF
‑
IDF表示为向量；S4.3.2：计算查询执行计划查询特征向量与历史查询特征向量之间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：林笔星，魏华，林宇，陈正华，巫升俊，史亮，徐禄，宋柠，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：