CN110471995B - 一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法 - Google Patents

Abstract

一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，包括以下步骤：S1：共享交换数据字典建模；S2：建立信息交换业务模型：S3：生成共享交换目录。本发明中数据描述唯一，形成标准化的数据字典，实现数据在交换过程中机器可读性，能够有效解决数据治理问题，能够通过计算机自动绘制数据关联图谱实现对共享交换的政务数据进行统一建模，形成规范的共享交换数据字典，并根据此字典优化共享交换目录，克服当前城市跨领域数据共享交换过程中数据描述不一致、目录结构单一等问题。

Description

一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法

技术领域

本发明涉及数据模型建模领域，尤其涉及一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法。

背景技术

目前，我国各地都在大力推进新型智慧城市建设，智慧城市的建设需要广泛利用电子政务、交通、公安、医疗、工商、金融业等城市运行过程中产生的各种异构数据，以提升城市综合治理的现代化水平，增强市民的安全感、获得感和幸福感。信息共享交换是实现城市大数据汇聚融合的关键组成部分，也是大数据时代实现数据流通、发挥数据规模价值的必然需求。尤其社会分工的精细化提高了社会要素紧密协作的需求，跨领域的信息交换变成了重中之重。

为突破城市级政务信息共享交换难题，我们提出一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，该方法通过对城市跨领域共享交换数据进行统一描述，梳理数据间逻辑关系，建立标准的跨领域共享交换字典，用以指导信息共享交换目录的建立，为跨领域应用提供基础支撑，如在政务服务中，个人业务办理往往需要汇聚多个部门的数据，通过建立统一的跨领域数据标准，能够高效有序地实现不同领域间的数据融合，增加跨部门间业务协同效率。同时，该建模方法未来可推广到政务信息和社会信息的共享交换或交易，促进数字经济的建设和可持续发展。

目前，共享交换数据描述缺乏统一标准和统一规范，存在数据多种描述的现象，为共享交换数据理解带来不便；共享交换目录结构单一，共享交换目录对目录项和字段进行简单罗列，目录项之间逻辑关系不清晰，使用者体验差；由于数据主责单位不明确导致的“一数多源”问题较为严重，目录项和字段都存在较大程度的冗余现象。

以上问题都需要得到解决。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，跨领域政务信息共享交换建模方法，对共享交换的政务数据进行统一建模，形成规范的共享交换数据字典，并根据此字典优化共享交换目录，克服当前城市跨领域数据共享交换过程中数据描述不一致、目录结构单一等问题。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，包括以下步骤：

S1：共享交换数据字典建模，用于对共享交换过程中涉及到的数据以及相关的数据元标准进行统一，用规范的机器可理解的表述方式进行描述；

S2：建立信息交换业务模型：基于将需求调研获取的共享交换信息转化为符合特定逻辑结构的信息，以构建信息交换业务模型；

S3：生成共享交换目录：基于信息交换业务模型中的每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型及属性建立对应映射关系，以生成共享交换目录。

优选的，在S1中，共享交换数据字典的建模方法，具体包括以下步骤：S11、实体抽取：根据共享交换信息名称和数据元名称抽取出数据所反映的客观实体，实体抽取后需要对语义相同的实体进行合并归一，消除歧义；S12、属性抽取：建立共享交换数据元与实体对象间的对应关系，建立“实体-属性”的数据集，在数据集中对语义相同的属性进行合并归一；S13、关系抽取：根据共享交换信息名称和数据元的内容抽取出实体间关联关系，建立“关联-实体-关联属性”的数据集；S14、实体对齐：将同类的实体进行归类整合；归类后，对同类实体中共性的属性进行抽取，建立父实体；再通过逐层迭代，最终建立实体关系树；同时，梳理从根实体对象到各级子实体对象的所有属性集，每个实体对象的属性集包括继承属性集和专有属性集；继承属性集是所有从根实体对象到最近的父实体对象所有的属性集，根据继承属性集建立实体间父子关系；S15、关联关系对齐：基于S3中的“关联-实体-关联属性”的数据集对S4中的实体进行连接，形成实体关系网；S16、属性约束：根据数据元相关标准规范对属性的取值进行约束；数据字典建设中，参照现有的数据元标准以及共享交换业务特点，对实体属性的数据类型、取值范围进行统一规范；S17、数据字典建设：将S15的实体关系网中的实体间父子关系转化为实体类型间的继承关系，以将实体间关联关系用关联类型进行表示；结合共享交换业务，将实体类型和关联类型划分核心域和业务域两大类；整理实体类型和关系类型，形成共享交换数据字典。

优选的，在S2中，建立信息交换业务模型，具体包括以下步骤：S21、获取信息共享交换需求：通过需求调研获取信息；S22、实体抽取：基于信息交换中涉及的具体角色和根实体类型的分类，分析共享交换信息中存在的互相独立的若干实体；分析共享交换信息中存在的字段与其实体的从属关系，将其作为一个属性添加到该实体；S23、关系抽取：在共享交换信息中对于不依赖对方就可独立存在的实体，通过分析共享交换信息内容，抽取出共享交换信息中所有存在的实体间的关联关系，并分析共享交换信息中存在的字段与关联关系的从属关系，将其作为一个属性添加到该关联关系中；S24、字段约束：参照现有的数据元标准，对实体和关联关系中所有字段的数量、格式、取值范围进行设定；S25、业务模型建立：整理建立共享交换实体和关联关系列表，并根据信息交换信息的名称、内容或目的设置表头，形成信息交换业务模型；S26、检查模型：对信息交换业务模型进行检查和修正，以致数据模型涵盖共享交换信息中存在的信息。

优选的，在S3中，生成共享交换目录，具体包括以下步骤：S31、实体类型匹配：针对信息交换业务模型所包含所有实体，在共享交换数据字典的类型中检索最符合其性质的实体类型；S32、模型与字典映射：信息交换业务模型映射通过信息交换业务模型中每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型和属性建立对应映射关系；共享交换数据字典中的实体与信息交换业务模型中的实体之间的表达方式的差异，采用不同的映射策略，其中包括完全匹配、部分匹配和完全不匹配；完全匹配状态下：信息交换业务模型中的实体或关联关系在共享交换数据字典中找到特定类完全相同的表达方式，直接对信息交换业务模型中的元素建立与字典的映射；部分匹配状态下：信息交换业务模型中的实体在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，但在语义或结构上具有差异、或在取值范围或类型上不一致，则对共享交换数据字典中的类进行适当的裁剪/扩展，满足映射关系的需求；完全不匹配：信息交换业务模型中的实体无法在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，则以数据模型为基础并利用已经定义好的基本数据模型和属性，对信息业务交换模型中的实体建立一个新的数据类型，以满足映射需求；S33、共享交换目录生成：

将通过共享交换数据字典映射获得的类进行组装，形成共享交换目录，并向共享交换平台发布应用；在目录的使用过程中，根据部分匹配和完全不匹配的实体模型的使用情况建立反馈文档用于对的共享交换数据字典优化完善。

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

本发明中：数据描述唯一，对交换数据进行全面梳理，形成标准化的数据字典；数据机器可读，通过类型和属性来约束交换数据，方便使用计算机语言来表示数据，实现数据在交换过程中机器可读性；具有高效的数据治理，标准化的数据描述模式，能够有效解决数据治理问题；数据关系清晰，通过机器语言来表述交换数据，能够通过计算机自动绘制数据关联图谱。

本发明设计了一种跨领域政务信息共享交换建模方法，对共享交换的政务数据进行统一建模，形成规范的共享交换数据字典，并根据此字典优化共享交换目录，克服当前城市跨领域数据共享交换过程中数据描述不一致、目录结构单一等问题。

附图说明

图1为本发明提出的跨领域信息共享交换数据模型建模方法的流程示意图。

图2为本发明提出的跨领域信息共享交换数据模型建模方法中共享交换数据字典建模的流程示意图。

图3为本发明提出的跨领域信息共享交换数据模型建模方法中建立信息交换业务模型的流程示意图。

图4为本发明提出的跨领域信息共享交换数据模型建模方法中生成共享交换目录的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1-4所示，本发明提出的一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，包括以下步骤：

S1：共享交换数据字典建模，用于对共享交换过程中涉及到的数据以及相关的数据元标准进行统一，用规范的机器可理解的表述方式进行描述；

S2：建立信息交换业务模型：基于将需求调研获取的共享交换信息转化为符合特定逻辑结构的信息，以构建信息交换业务模型；

S3：生成共享交换目录：基于信息交换业务模型中的每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型及属性建立对应映射关系，以生成共享交换目录。

本发明中：数据描述唯一，对交换数据进行全面梳理，形成标准化的数据字典；数据机器可读，通过类型和属性来约束交换数据，方便使用计算机语言来表示数据，实现数据在交换过程中机器可读性；具有高效的数据治理，标准化的数据描述模式，能够有效解决数据治理问题；数据关系清晰，通过机器语言来表述交换数据，能够通过计算机自动绘制数据关联图谱。

本发明设计了一种跨领域政务信息共享交换建模方法，对共享交换的政务数据进行统一建模，形成规范的共享交换数据字典，并根据此字典优化共享交换目录，克服当前城市跨领域数据共享交换过程中数据描述不一致、目录结构单一等问题。

在一个可选的实施例中，在S1中，共享交换数据字典的建模方法，具体包括以下步骤：S11、实体抽取：根据共享交换信息名称和数据元名称抽取出数据所反映的客观实体，实体抽取后需要对语义相同的实体进行合并归一，消除歧义；S12、属性抽取：建立共享交换数据元与实体对象间的对应关系，建立“实体-属性”的数据集，在数据集中对语义相同的属性进行合并归一；S13、关系抽取：根据共享交换信息名称和数据元的内容抽取出实体间关联关系，建立“关联-实体-关联属性”的数据集；S14、实体对齐：将同类的实体进行归类整合；归类后，对同类实体中共性的属性进行抽取，建立父实体；再通过逐层迭代，最终建立实体关系树；同时，梳理从根实体对象到各级子实体对象的所有属性集，每个实体对象的属性集包括继承属性集和专有属性集；继承属性集是所有从根实体对象到最近的父实体对象所有的属性集，根据继承属性集建立实体间父子关系；S15、关联关系对齐：基于S3中的“关联-实体-关联属性”的数据集对S4中的实体进行连接，形成实体关系网；S16、属性约束：根据数据元相关标准规范对属性的取值进行约束；数据字典建设中，参照现有的数据元标准以及共享交换业务特点，对实体属性的数据类型、取值范围进行统一规范；S17、数据字典建设：将S15的实体关系网中的实体间父子关系转化为实体类型间的继承关系，以将实体间关联关系用关联类型进行表示；结合共享交换业务，将实体类型和关联类型划分核心域和业务域两大类；整理实体类型和关系类型，形成共享交换数据字典。

需要说明的是，共享交换数据字典的建模具有实体抽取、属性抽取、关系抽取、实体对齐、关联关系对齐、属性约束和字典数据建模的过程，最终形成共享交换数据字典；信息处理完整，处理效率高，处理效果好。

在一个可选的实施例中，在S2中，建立信息交换业务模型，具体包括以下步骤：S21、获取信息共享交换需求：通过需求调研获取信息；S22、实体抽取：基于信息交换中涉及的具体角色和根实体类型的分类，分析共享交换信息中存在的互相独立的若干实体；分析共享交换信息中存在的字段与其实体的从属关系，将其作为一个属性添加到该实体；S23、关系抽取：在共享交换信息中对于不依赖对方就可独立存在的实体，通过分析共享交换信息内容，抽取出共享交换信息中所有存在的实体间的关联关系，并分析共享交换信息中存在的字段与关联关系的从属关系，将其作为一个属性添加到该关联关系中；S24、字段约束：参照现有的数据元标准，对实体和关联关系中所有字段的数量、格式、取值范围进行设定；S25、业务模型建立：整理建立共享交换实体和关联关系列表，并根据信息交换信息的名称、内容或目的设置表头，形成信息交换业务模型；S26、检查模型：对信息交换业务模型进行检查和修正，以致数据模型涵盖共享交换信息中存在的信息。

需要说明的是，信息交换业务模型建模是基于本方法的建模规则，将需求调研获取的共享交换信息转化为符合特定逻辑结构的信息交换业务模型的过程，包括获取需求、实体抽取、关系抽取、字段约束、业务模型简历、检查模型的过程，保证现有数据模型可以涵盖共享交换信息中所存在的信息，使得信息交换业务模型建模更加完善。

在一个可选的实施例中，在S3中，生成共享交换目录，具体包括以下步骤：

S31、实体类型匹配：针对信息交换业务模型所包含所有实体，在共享交换数据字典的类型中检索最符合其性质的实体类型；

S32、模型与字典映射：信息交换业务模型映射通过信息交换业务模型中每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型和属性建立对应映射关系；共享交换数据字典中的实体与信息交换业务模型中的实体之间的表达方式的差异，采用不同的映射策略，其中包括完全匹配、部分匹配和完全不匹配；完全匹配状态下：信息交换业务模型中的实体或关联关系在共享交换数据字典中找到特定类完全相同的表达方式，直接对信息交换业务模型中的元素建立与字典的映射；部分匹配状态下：信息交换业务模型中的实体在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，但在语义或结构上具有差异、或在取值范围或类型上不一致，则对共享交换数据字典中的类进行适当的裁剪/扩展，满足映射关系的需求；完全不匹配：信息交换业务模型中的实体无法在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，则以数据模型为基础并利用已经定义好的基本数据模型和属性，对信息业务交换模型中的实体建立一个新的数据类型，以满足映射需求；

S33、共享交换目录生成：将通过共享交换数据字典映射获得的类进行组装，形成共享交换目录，并向共享交换平台发布应用；在目录的使用过程中，根据部分匹配和完全不匹配的实体模型的使用情况建立反馈文档用于对的共享交换数据字典优化完善。

需要说明的是，信息交换业务模型建模包括实体类型匹配、模型与字典映射和共享交换目录生成的过程，其中，模型与字典映射包括完全匹配、部分匹配和完全不匹配的三种状态，且根部不同状态做出不同的处理，使得信息交换业务模型更加完善和便于使用，保证使用效果。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (3)

1.一种跨领域信息共享交换数据模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：共享交换数据字典建模，用于对共享交换过程中涉及到的数据以及相关的数据元标准进行统一，用规范的机器可理解的表述方式进行描述；

S2：建立信息交换业务模型：基于将需求调研获取的共享交换信息转化为符合特定逻辑结构的信息，以构建信息交换业务模型；

S3：生成共享交换目录：基于信息交换业务模型中的每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型及属性建立对应映射关系，以生成共享交换目录；

在S1中，共享交换数据字典的建模方法，具体包括以下步骤：

S11、实体抽取：根据共享交换信息名称和数据元名称抽取出数据所反映的客观实体，实体抽取后需要对语义相同的实体进行合并归一，消除歧义；

S12、属性抽取：建立共享交换数据元与实体对象间的对应关系，建立“实体-属性”的数据集，在数据集中对语义相同的属性进行合并归一；

S13、关系抽取：根据共享交换信息名称和数据元的内容抽取出实体间关联关系，建立“关联-实体-关联属性”的数据集；

S14、实体对齐：将同类的实体进行归类整合；归类后，对同类实体中共性的属性进行抽取，建立父实体；再通过逐层迭代，最终建立实体关系树；同时，梳理从根实体对象到各级子实体对象的所有属性集，每个实体对象的属性集包括继承属性集和专有属性集；继承属性集是所有从根实体对象到最近的父实体对象所有的属性集，根据继承属性集建立实体间父子关系；

S15、关联关系对齐：基于S13中的“关联-实体-关联属性”的数据集对S14中的实体进行连接，形成实体关系网；

S16、属性约束：根据数据元相关标准规范对属性的取值进行约束；数据字典建设中，参照现有的数据元标准以及共享交换业务特点，对实体属性的数据类型、取值范围进行统一规范；

S17、数据字典建设：将S15的实体关系网中的实体间父子关系转化为实体类型间的继承关系，以将实体间关联关系用关联类型进行表示；结合共享交换业务，将实体类型和关联类型划分核心域和业务域两大类；整理实体类型和关系类型，形成共享交换数据字典。

2.根据权利要求1所述的跨领域信息共享交换数据模型建模方法，其特征在于，在S2中，建立信息交换业务模型，具体包括以下步骤：

S21、获取信息共享交换需求：通过需求调研获取信息；

S22、实体抽取：基于信息交换中涉及的具体角色和根实体类型的分类，分析共享交换信息中存在的互相独立的若干实体；分析共享交换信息中存在的字段与其实体的从属关系，将其作为一个属性添加到该实体；

S23、关系抽取：在共享交换信息中对于不依赖对方就可独立存在的实体，通过分析共享交换信息内容，抽取出共享交换信息中所有存在的实体间的关联关系，并分析共享交换信息中存在的字段与关联关系的从属关系，将其作为一个属性添加到该关联关系中；

S24、字段约束：参照现有的数据元标准，对实体和关联关系中所有字段的数量、格式、取值范围进行设定；

S25、业务模型建立：整理建立共享交换实体和关联关系列表，并根据信息交换信息的名称、内容或目的设置表头，形成信息交换业务模型；

S26、检查模型：对信息交换业务模型进行检查和修正，以致数据模型涵盖共享交换信息中存在的信息。

3.根据权利要求1所述的跨领域信息共享交换数据模型建模方法，其特征在于，在S3中，生成共享交换目录，具体包括以下步骤：

S31、实体类型匹配：针对信息交换业务模型所包含所有实体，在共享交换数据字典的类型中检索最符合其性质的实体类型；

S32、模型与字典映射：信息交换业务模型映射通过信息交换业务模型中每一个实体、关系和字段与共享交换数据字典的类型和属性建立对应映射关系；共享交换数据字典中的实体与信息交换业务模型中的实体之间的表达方式的差异，采用不同的映射策略，其中包括完全匹配、部分匹配和完全不匹配；

完全匹配状态下：信息交换业务模型中的实体或关联关系在共享交换数据字典中找到特定类完全相同的表达方式，直接对信息交换业务模型中的元素建立与字典的映射；

部分匹配状态下：信息交换业务模型中的实体在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，但在语义或结构上具有差异、或在取值范围或类型上不一致，则对共享交换数据字典中的类进行适当的裁剪/扩展，满足映射关系的需求；

完全不匹配：信息交换业务模型中的实体无法在共享交换数据字典中找到特定类具有相似的表达方式，则以数据模型为基础并利用已经定义好的基本数据模型和属性，对信息业务交换模型中的实体建立一个新的数据类型，以满足映射需求；

S33、共享交换目录生成：

将通过共享交换数据字典映射获得的类进行组装，形成共享交换目录，并向共享交换平台发布应用；在目录的使用过程中，根据部分匹配和完全不匹配的实体模型的使用情况建立反馈文档用于对的共享交换数据字典优化完善。

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