数据资产目录生成方法、设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种数据资产目录生成方法、设备及计算机可读存储介质，属于数据管理技术领域。该方法包括：获取全局目录体系框架，以及技术元数据；从所述全局目录体系框架中，筛选出满足业务需求的目标目录体系框架；将所述目标目录体系框架和所述技术元数据，输入训练好的多任务学习模型，生成数据资产目录。本发明专利技术通过目标目录体系框架和多任务学习模型，旨在使生成的数据更加有针对性。使生成的数据更加有针对性。使生成的数据更加有针对性。

【技术实现步骤摘要】
数据资产目录生成方法、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及数据管理
，尤其涉及数据资产目录生成方法、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]数据资产目录是对企业中数据资产全景式、结构化的描述。数据资产目录可以打通数据的业务信息和技术信息，便于使用者快速定位公司数据资产并加以利用和管理，一定程度上为企业数据治理、业务变革提供指引。
[0003]在相关技术中，检索得到系统操作日志、数据库元数据、数据库日志、业务规范文档等，然后通过机器学习、知识表示和知识推理，构建数据资产分类体系，并推断数据库、表和系统功能之间的对应关系，从而生成数据资产目录。
[0004]然而，上述数据资产目录是基于数据资产的特征和文本信息，分类和聚类得到的全局目录结构，这种全局的目录结构无法满足个别业务的特定需求，即缺乏针对性。
[0005]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的在于提供一种数据资产目录生成方法、设备及计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据资产目录生成方法，其特征在于，所述数据资产目录生成方法包括以下步骤：获取全局目录体系框架，以及技术元数据；从所述全局目录体系框架中，筛选出满足业务需求的目标目录体系框架；将所述目标目录体系框架和所述技术元数据，输入训练好的多任务学习模型，生成数据资产目录。2.如权利要求1所述的数据资产目录生成方法，其特征在于，所述将所述目标目录体系框架和所述技术元数据，输入训练好的多任务学习模型，生成数据资产目录的步骤包括：根据所述目标目录体系框架，构建若干训练任务，以及各所述训练任务之间的关联关系；根据所述关联关系，从所述训练任务中提取底层参数和顶层参数；根据所述底层参数和所述顶层参数，构建各所述训练任务对应的多任务模型；计算所述技术元数据在各所述多任务模型中的目录概率，并根据所述目录概率生成数据资产目录。3.如权利要求2所述的数据资产目录生成方法，其特征在于，所述计算所述技术元数据在各所述多任务模型中的目录概率，并根据所述目录概率生成数据资产目录的步骤之前，包括：根据所述关联关系，确定所述训练任务的概率限制；所述计算所述技术元数据在各所述多任务模型中的目录概率，并根据所述目录概率生成数据资产目录的步骤包括：计算所述技术元数据在各所述多任务模型中的目录概率；若各所述多任务模型对应的目录概率满足所述概率限制，则根据所述目录概率生成数据资产目录；若各所述多任务模型对应的目录概率不满足所述概率限制，则跳转执行所述根据所述关联关系，从所述训练任务中提取底层参数和顶层参数的步骤。4.如权利要求3所述的数据资产目录生成方法，其特征在于，所述从所述全局目录体系框架中，筛选出满足业务需求的目标目录体系框架的步骤包括：根据所述全局目录体系框架，确定待构建目录层级；若所述待构建目录层级是一级目录，则从所述一级目录中筛选出满足业务需求的目标目录；若所述待构建目录层级不是一级目录，则获取待构建目录层级的上一层级的目标目录，并在所述目标目录中的子目录中筛选出满足业务需求的目标目录；汇总所有目录层级对应的目标目录，构建目标目录体系框架。5.如权利要求1所述的数据资产目录生成方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：巩怀志，王雪敏，黄思敏，曲南南，
申请(专利权)人：深圳市智城软件技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：