CN107247787A - 一种基于多源数据融合的分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多源数据融合的分类方法，该分类方法通过数据梳理、数据个性化分类、多源数据融合分类三步实现；数据梳理：分别对政府数据、社会数据、互联网数据生产者及数据进行梳理；数据个性化分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自属性，分别对其按照不同的维度进行分类；多源数据融合分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自分类，寻找共性分类维度，按照主题、行业进行融合分类，建立公有的主题和行业分类体系及各自个性化的分类维度，实现政府数据、社会数据、互联网数据深度融合。本发明实现了政府数据、社会数据、互联网数据的深度融合，为实现一体化大数据中心建设提供基础保障；该方法实用性较强，适用范围广泛。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体地说是一种基于多源数据融合的分类方法。
背景技术
当今世界，随着互联网特别是移动互联网发展，社会治理模式正在从单向管理转向双向互动，从线下转向线上线下融合，从单纯的政府监管向更加注重社会协同治理转变。我们要深刻认识互联网在国家管理和社会治理中的作用，以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，建设全国一体化的国家大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，推进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化，用信息化手段更好感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助决策施政。
现阶段，政府数据、社会数据、互联网数据各自都有单独的分类体系，但是基于三者数据融合的分类没有统一的分类方法，无法实现三类数据的深度融合。
因此，为实现政府数据、社会数据、互联网数据深度融合，现提出基于多源数据融合的分类方法，基于政府数据、社会数据、互联网数据建立一套统一的分类方法，实现多源数据的深度融合，是建设全国一体化的国家大数据中心的基础和必要前提。
发明内容
本发明的技术任务是提供一种基于多源数据融合的分类方法。
本发明的技术任务是按以下方式实现的，该分类方法通过数据梳理、数据个性化分类、多源数据融合分类三步实现；
数据梳理：分别对政府数据、社会数据、互联网数据生产者及数据进行梳理；
数据个性化分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自属性，分别对其按照不同的维度进行分类；
多源数据融合分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自分类，寻找共性分类维度，按照主题、行业进行融合分类，建立公有的主题和行业分类体系及各自个性化的分类维度，实现政府数据、社会数据、互联网数据深度融合。
所述的数据梳理中政府数据梳理方法如下：分析政府各部门单位职责和机构设置，形成职责清单，根据职责清单梳理出本单位管理对象或服务对象，并完善职责清单，形成每个职责对应哪些管理对象或服务对象清单，并根据管理对象或服务对象的生命周期，分析形成每阶段对应的数据目录清单，汇聚各单位数据目录清单，形成政府数据目录全集清单。
所述的数据梳理中社会数据梳理方法如下：分析社会数据来源单位，并根据来源单位职责梳理本单位业务范围，根据本单位业务，梳理出本单位相关的数据目录，汇聚各社会组织单位数据目录，形成社会数据目录清单。
所述的数据梳理中互联网数据梳理方法如下：分析互联网数据产生者有哪些，按照互联网数据生产周期进行分类，根据不同的周期分析包含哪些数据，并对其进行分类，形成互联网数据目录清单。
所述的数据个性化分类中政府数据分类方法如下：政府数据按主题、领域、行业、部门进行分类，部门根据行政级别不同，建立统称部门；形成一套政府数据个性化的主题、领域、行业、部门分类体系。
所述的数据个性化分类中社会数据分类方法如下：社会数据按主题、行业、领域、服务对象的维度进行分类，形成社会数据个性化的主题、行业、服务对象的分类标准体系。
所述的数据个性化分类中互联网数据分类方法如下：互联网数据按主题、行业的维度进行分类，形成互联网数据个性化的主题、行业、平台功能类别分类标准体系。
本发明的一种基于多源数据融合的分类方法和现有技术相比，具有以下特点：
1）充分实现了政府数据、社会数据、互联网数据的深度融合，为实现一体化大数据中心建设提供基础保障；
2）更好的挖掘出不同类别的数据，保证数据梳理的全面性，为后期数据应用、数据流通提供强有力的支撑；
3）该方法实用性较强，适用范围广泛，并且易于推广，为政府、社会组织、互联网工作者提供了开阔的思路，促进了大数据环境和产业的发展。
具体实施方式
实施例1：
该基于多源数据融合的分类方法通过数据梳理、数据个性化分类、多源数据融合分类三步实现；
数据梳理：分别对政府数据、社会数据、互联网数据生产者及数据进行梳理；
政府数据梳理方法如下：分析政府各部门单位职责和机构设置，形成职责清单，根据职责清单梳理出本单位管理对象或服务对象，并完善职责清单，形成每个职责对应哪些管理对象或服务对象清单，并根据管理对象或服务对象的生命周期，分析形成每阶段对应的数据目录清单，汇聚各单位数据目录清单，形成政府数据目录全集清单。
社会数据梳理方法如下：分析社会数据来源单位，并根据来源单位职责梳理本单位业务范围，根据本单位业务，梳理出本单位相关的数据目录，汇聚各社会组织单位数据目录，形成社会数据目录清单。
互联网数据梳理方法如下：分析互联网数据产生者有哪些，按照互联网数据生产周期进行分类，根据不同的周期分析包含哪些数据，并对其进行分类，形成互联网数据目录清单。
数据个性化分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自属性，分别对其按照不同的维度进行分类；
政府数据分类方法如下：政府数据可按主题、领域、行业、部门等进行分类，部门根据行政级别不同，可建立统称部门，如教育部门、民政部门等，以教育部门为例，国家为教育部，省级为教育厅，市级为教育局，为保证统一，可统称为教育部门；形成一套政府数据个性化的主题、领域、行业、部门分类体系。
社会数据分类方法如下：社会数据按主题、行业、领域、服务对象的维度进行分类，形成社会数据个性化的主题、行业、服务对象的分类标准体系。
互联网数据分类方法如下：互联网数据按主题、行业的维度进行分类，形成互联网数据个性化的主题、行业、平台功能类别分类标准体系。
多源数据融合分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自分类，寻找共性分类维度，按照主题、行业进行融合分类，建立公有的主题和行业分类体系及各自个性化的分类维度，实现政府数据、社会数据、互联网数据深度融合。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的几种具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
Claims (7)
1.一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，该分类方法通过数据梳理、数据个性化分类、多源数据融合分类三步实现；
数据梳理：分别对政府数据、社会数据、互联网数据生产者及数据进行梳理；
数据个性化分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自属性，分别对其按照不同的维度进行分类；
多源数据融合分类：根据政府数据、社会数据、互联网数据各自分类，寻找共性分类维度，按照主题、行业进行融合分类，建立公有的主题和行业分类体系及各自个性化的分类维度，实现政府数据、社会数据、互联网数据深度融合。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据梳理中政府数据梳理方法如下：分析政府各部门单位职责和机构设置，形成职责清单，根据职责清单梳理出本单位管理对象或服务对象，并完善职责清单，形成每个职责对应哪些管理对象或服务对象清单，并根据管理对象或服务对象的生命周期，分析形成每阶段对应的数据目录清单，汇聚各单位数据目录清单，形成政府数据目录全集清单。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据梳理中社会数据梳理方法如下：分析社会数据来源单位，并根据来源单位职责梳理本单位业务范围，根据本单位业务，梳理出本单位相关的数据目录，汇聚各社会组织单位数据目录，形成社会数据目录清单。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据梳理中互联网数据梳理方法如下：分析互联网数据产生者有哪些，按照互联网数据生产周期进行分类，根据不同的周期分析包含哪些数据，并对其进行分类，形成互联网数据目录清单。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据个性化分类中政府数据分类方法如下：政府数据按主题、领域、行业、部门进行分类，部门根据行政级别不同，建立统称部门；形成一套政府数据个性化的主题、领域、行业、部门分类体系。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据个性化分类中社会数据分类方法如下：社会数据按主题、行业、领域、服务对象的维度进行分类，形成社会数据个性化的主题、行业、服务对象的分类标准体系。
7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的分类方法，其特征在于，所述的数据个性化分类中互联网数据分类方法如下：互联网数据按主题、行业的维度进行分类，形成互联网数据个性化的主题、行业、平台功能类别分类标准体系。
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