CN113032353A - 数据共享方法、系统、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种数据共享方法、系统、电子设备及介质。该方法包括：基于数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，数据描述信息包括数据的元数据信息，元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及基于数据描述信息来解读数据。本发明提供的数据共享方法，异步服务接口简捷化，各地三农信息服务平台只需实现远程数据传输单一接口功能；数据描述信息为结构化的数据，这样就可以使得用户对数据描述信息进行结构化解读，这样就数据的标准化工作，优化了数据的共享过程；基于资源共享平台的语义网，实现了对共享资源描述信息的语义标注，为用户提供了基于语义关联的资源发现。
Description
技术领域
本发明涉及资源共享领域，尤其涉及一种基于认知的资源共享方法。
背景技术
我国多年的农业公益服务积累了大量高价值的农业信息数据资源，部、省、市三级均建成了公益性“农业”综合信息服务平台，面向“农业”工作者和广大农民开展服务。但部、省、地市级应用系统及各自建设，数据标准不统一，大多数服务数据的创建、发布、使用以及管理没有统一明确的规范，在部、省、市三级进行数据对接及对全国公益性数据进行统筹、应用、分析和共享的过程中，面临数据来源不稳定、数据不完整、数据更新不同步、类型与格式差异大等问题，难以实现信息共享和业务协作。
首先，当前数据资源共享研究，主流有元数据方法，其在考量了所有数据基础下，建立元数据标准，通过元数据元素对异构数据进行数据统一，实现异构数据的共享。
其次，基于语义关联方法通过数据集的训练及标注，构建语义网，通过数据关联，达到数据发现实现共享。
它们的共同点是数据集整体可得，数据相对集中。农业公益服务数据分散，且是在服务中动态产生，具有不定性，因此，上述方式可行性弱。
再次，基于服务接口方式，实现资源跨领域、异构及分布式共享是目前工程中广为应用的方法。但各省市地区公益性“农业”综合信息服务平台数据建设不规范，技术力量薄弱，资源种类繁杂，数据字典缺乏。因此，在资源建设异构、跨领域、服务平台多、分布广的情况下，进行基于服务接口开发，数据的标准化工作困难、技术开发任务量大，周期长，技术成本及经济成本高。
针对当前农业公益性信息服务资源建设异构、跨领域、服务平台多、分布广，资源共享平台建设成本高，周期长的问题，提出了建立一套规范有序数据获取与解读的共享方法显得尤为必要。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种数据共享方法，用以解决现有技术中的数据来源不稳定、数据不完整、数据更新不同步、类型与格式差异大等问题，难以实现信息共享和业务协作的缺陷，实现规范有序数据获取与解读的数据共享方法。
具体地，本发明实施例提供了以下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供了一种数据共享方法，包括：
基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
基于所述数据描述信息来解读所述数据。
进一步地，基于数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息包括：
利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息；以及
将所述关联信息写入所述数据描述信息中。
进一步地，所述关联信息包括领域相似度标注信息；相应地，所述利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度，基于领域相似度阈值，对所述数据描述信息进行领域相似度标注，以生成领域相似度标注信息。
进一步地，所述关联信息包括语义标注信息；相应地，所述利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
对所述数据描述信息进行语义标注，以生成语义标注信息。
进一步地，所述对所述数据描述信息进行语义标注包括：
提取所述数据描述信息中的本体；
利用语义层对所述数据描述信息中的本体和所述本体的属性进行标注。
进一步地，所述方法进一步包括：
基于本体的元数据语义模型和领域元数据顶层语义模型来构建所述语义层，
其中，基于所述基于本体的元数据语义模型，所述语义层能够规范化所述数据描述信息，基于所述领域元数据顶层语义模型，所述语义层能够实现领域映射和语义相似度计算。
进一步地，基于所述基于本体的元数据语义模型，所述语义层能够规范化所述数据描述信息包括：
基于所述领域本体语义层对所述数据描述信息进行语义映射，以生成规范化的语义信息。
进一步地，基于所述领域元数据顶层语义模型，所述语义层能够实现领域映射和语义相似度计算包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度；以及
基于所述领域相似度和预定的领域相似度阈值，计算出语义相似度。
进一步地，将领域相似度标注信息和/或语义标注标注信息写入所述数据描述信息中。
进一步地，所述方法进一步包括：
生成关于非结构化数据的结构化的数据清单；以及
基于所述结构化的数据清单，利用数据描述模型生成与所述非结构化数据相对应的数据描述信息。
进一步地，所述方法进一步包括：
将所述数据描述信息上传至数据共享平台；以及
以分布方式来存储所述数据。
第二方面，本发明提供一种数据共享交互系统，包括：
数据描述模块，用于基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
解读模块，用于基于所述数据描述信息来解读所述数据。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述数据共享方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述数据共享方法的步骤。
本发明提供的数据共享方法，具体地，是一种基于“数据描述模型”的资源共享、交互方法。一方面，通过对数据进行描述，生成的数据描述信息被上传到数据共享平台，数据被分布式存储，数据描述信息被传输，这样就将异步服务接口简捷化，各地农业信息服务平台只需实现远程数据传输单一接口功能。另一方面，数据描述信息为结构化的数据，这样就可以使得用户对数据描述信息进行结构化解读，这样就数据的标准化工作，优化了数据的共享过程。另一方面，基于资源共享平台的语义网，实现了对共享资源描述信息的语义标注，为用户提供了基于语义关联的资源发现。
综上，本发明的数据共享方法充份利用资源共享平台集中的优势，最大化进行技术集成，减少分布在各省市的农业公益服务平台的技术开发，并充分利用各农业公益服务的业务能力实现数据解读。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的数据共享方法的流程图；
图2为本发明一实施例提供的对数据进行描述的层次结构的示意图；
图3为本发明一实施例提供的用户认知、元数据认知以及具体的认知关系的示意图；
图4为本发明一实施例提供的资源语义描述结构图的示意图；
图5为本发明一实施例提供的领域元数据顶层语义模型的建模方法的示意图；
图6为本发明一实施例提供的基于本体的元数据语义模型的建模方法的示意图；
图7为本发明一实施例提供的资源共享语义描述软件的操作流程的示意图；
图8为本发明一实施例提供的软件的功能结构的示意图；
图9为本发明一实施例提供的数据共享系统的示意图；以及
图10为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
首先，当前数据资源共享研究，主流有元数据方法，其在考量了所有数据基础下，建立元数据标准，通过元数据元素对异构数据进行数据统一，实现异构数据的共享。
其次，基于语义关联方法通过数据集的训练及标注，构建语义网，通过数据关联，达到数据发现实现共享。
它们的共同点是数据集整体可得，数据相对集中。农业公益服务数据分散，且是在服务中动态产生具有不定性，因此，上述方式可行性弱。
再次，基于服务接口方式，实现资源跨领域、异构及分布式共享是目前工程中广为应用的方法。但各省市地区公益性“农业”综合信息服务平台数据建设不规范，技术力量薄弱，资源种类繁杂，数据字典缺乏。因此，在资源建设异构、跨领域、服务平台多、分布广的情况下，进行基于服务接口开发，数据的标准化工作困难、技术开发任务量大，周期长，技术成本及经济成本高。
因此，改进的数据共享方法将带来实现良好的信息共享和业务协作，实现规范有序数据获取与解读的数据共享方法的有益效果。为此，本发明提供了一种数据共享方法、装置、电子设备及介质，下面将通过具体实施例对本发明提供的内容进行详细解释和说明。
图1示出了本发明实施例提供的数据共享方法的流程图。如图1所示，本发明实施例提供的数据共享方法包括如下步骤：
步骤110：基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
步骤120：基于所述数据描述信息来解读所述数据。
在步骤110中，首先，本发明是基于数据资源建设规范下，利用数据描述模型(也即，资源共享语义描述模型)，使得用户获取和解读数据的一种数据共享方法。数据描述信息为描述数据的一种数据。其中，数据被数据描述模型描述为包括元数据信息和语义信息的数据描述信息。
在步骤120中，由于数据描述信息包括元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息，这样，用户能够通过特征元数据信息和语义元数据信息来快速的搜索到满足用户需求的数据。由于数据描述信息是按预定的标准化的方式制定的，这样，也能够更好、更准确的、更便利的对数据进行解读，从而更高效的找到适合自身的数据。
利用五元组＜x，A，K，Q，f＞定义(表示)数据的语义。
其中，x是元数据的名称，A是模型的属性集合；K是关键标识集合，且
Q是用于查询的字段集合，且
f是映射函数f: (a)→(x'，a')的集合。
在应用中，在一个示例中，A:一个完整语句语义能体现的词集，k用于标识这个语义，Q获取这一语义的方法(即最小词组)，f:映射关系在咨询中，即语义相似度计算关系。
具体地，国际标准ISO 11179和国家标准GB/T 18391中，元数据被定义为“定义和描述其他数据的数据”。本方法中使用的目的是识别资源、发现资源、解读资源。
通过建立元数据认知和元数据语义到资源描述模型(也即，数据描述模型)之间的映射，实现资源描述的一致性。具体地，语义元数据为以预定的元数据的标准而制定的语义。
图2示出了本发明一实施例的对数据进行描述的层次结构的一个示例。如图2所示，在该实例中，描述层次结构包括元素层、描述规则层和语义层。其中，元素层包括核心元素数据集和扩展元数据集。描述规则包括数据集描述、数据结构描述和数据集分发与服务信息。语义层包括领域元数据顶层语义模型、本体的元数据语义模型和数据关联语义模型。
在资源共享过程中按照共享过程最小域进行刻画，可提炼为三个过程：资源发布、资源发现及资源解读。基于三个过程的认知，提炼出资源确认资源共享描述的基础元数据集。
图3示出了用户认知、元数据认知以及具体的认知关系，如图3所示，用户认知包括用户如何发现、用户关心的共享资源集基础信息、资源集刻画的对象及属性关系和资源当前状况及获取途径。元数据认知包括语义描述元素、数据集基础元数据元素、数据结构基础元数据元素和数据集分发与服务基础元数据素。
基于资源共享的认知过程，对资源共享的目标与实体概念进行归纳合并，提取共同关注的概念要素构建共享核心元数据，构成元数据语义描述的基础，用于对资源共享认知过程进行整体描述。
在上述实施例中，通过数据描述模型为数据生成结构化的数据描述信息，用户只需检索和鉴别数据描述信息，就可以实现对数据的解读，而无需查看占用较大存储量的数据本身。数据描述信息既包括特征元数据信息，又包括语义元数据信息，语义元数据信息即以元数据的标准进行制定的语义信息，语音信息以元数据的标准进行制定，更有利于用户高效率的检索到满足自身需求的数据。
基于上述的实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
基于数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息包括：
利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息；以及
将所述关联信息写入所述数据描述信息中。
语义元数据数据不仅包括数据资源，而且包括异构资源的语义。对于共享资源的元数据语义描述实现了数据资源内在的数据关联。这些异构数据，基于领域元数据顶层语义、本体的元数据语义进行数据集语义标注实现了异构资源之间的语义关联。从而在资源检索中达到数据集实体关联与发现，从而解决语义关系在对象层的映射。
具体实现方法如下：一方面，上传数据集描述信息，通过领域计算模型，得到领域相似度，并对上传数据集描述信息中的至少部分语义进行标注，从而建立了领域关联。另一方面，对上传的数据集描述信息，生成语义标注码。生成语义标注码的具体步骤包括：1、提取上传数据集中本体实例；2、在语义网中进行本体及本体的属性的标注，同时在进行数据集描述信息的语义标注，以生成语义标注码。
在上述实施例中，通过设置关联操作，生成对不同的数据进行关联的关联信息，为用户提供了基于语义关联的资源发现。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
所述关联信息包括领域相似度标注信息；相应地，利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度，基于领域相似度阈值，对所述数据描述信息进行领域相似度标注，以生成领域相似度标注信息。
通过领域元数据顶层语义模型来计算所述数据描述信息的领域相似度，对所述数据描述信息进行领域相似度标注，以生成领域相似度标注信息。领域相似度标注信息被写入数据描述信息中。
在一个示例中，将领域相似度与预定的领域相似度区间进行比较，当计算出来的领域相似度落在预定的领域相似度区间内时，按预定的方式对数据描述信息进行标注，以表示数据描述信息的所属领域，也即与数据描述信息相对应的数据的所属领域，实现了领域映射和领域范围 (领域核心概念集)，通过建立领域关联，实现了领域发现。
在一个示例中，上述的领域不仅包括各种技术领域，还包括各种范畴，不仅可以包括宏观的范畴，还可以包括微观的范畴，在此不作限定。在一个示例中，上述“顶层语义”的意思为各个领域内的涵盖较广的概念或概念集等。
在上述实施例中，通过计算领域相似度，实现了领域映射和领域范围，通过建立领域关联，实现了领域发现，便于用户高效地检索到满足自身需求的数据。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
所述关联信息包括语义标注信息；相应地，利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
对所述数据描述信息进行语义标注，以生成语义标注信息。
具体地，利用语义层对语义信息进行语义标注。利用语义网(语义层)对语义信息进行语义标注，生成语义标注信息。将生成的语义标注信息写入数据描述信息中，从而建立了数据描述信息之间的语义关联，从而建立了数据之间的语义关联。在一个示例中，用户通过搜索特定的词汇，即可以搜索到彼此之相关联的多个数据。
在上述实施例中，通过将所生成的语义标注信息写入数据描述信息中，建立数据描述信息的关联或数据的关联，用户可以方便的调取和搜索到与该数据的有关联的数据。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
对所述数据描述信息进行语义标注包括：
提取所述数据描述信息中的本体；
利用语义层对所述数据描述信息中的本体和本体的属性进行标注。
具体地，提取所述数据描述信息中的本体实例，在语义网中进行本体及属性的标注，同时在上传的数据集描述信息中标注语义标注码。在一个示例中，语义标注码被写入数据描述信息中。
在上述实施例中，通过提取数据描述信息中的本体，并对本体和本体的属性进行标注，以实现了语义关联。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
基于数据描述模型对所述数据进行描述，以生成数据描述信息包括：
利用数据描述模型对所述数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述结构化的数据描述信息包括元数据信息、语义信息、分发信息和结构信息。其中，元数据信息、分布信息和结构信息属于特征元数据信息，语义信息属于语义元数据信息。
关于数据描述信息，在一个示例中，本模型共提炼归纳出26个必选元素及15个可选元素作为资源共享基础元数据。扩展元数据集用于领域内共享扩展描述，因此在跨领域共享域内不作定义。在一个示例中，从元数据认知映射为元数据语义到落实为具体资源共享描述内容(数据描述信息)，所述描述内容包括：
数据集描述元数据模型用于对共享数据集进行描述项的定义，即确定元数据元素，具体内容包括：数据集标识、数据集中文名称、数据集英文名称、数据集代码、关键字、摘要、数据类型、数据量、数据格式、数据集提供者、更新频率、创建时间、关联数据集名称13个元素。
数据结构元数据描述模型用于对共享数据内容的结构项进行定义，所定义元数据元素内容包括：实体、实体名称、实体编码、实体类型、实体定义、属性、属性名称、属性类型、存储长度、计量单位、精度、默认值、属性描述、关联实体、关联类型、可否空值共16个元素。
数据集分发与服务元数据模型用于对共享数据发布与获取所需信息项进行定义，所定义的元数据元素内容包括：权限声明、技术要求、访问时间、服务指示信息、服务唯一标识符、服务名称、连接服务URI、服务URI应用描述、数据格式、联系方式共10个元素。
语义描述模型以共享平台构建的语义网(语义层)为依托，通过在语义网中对共享资源进行标注，为基于语义的智能服务提供支撑，定义的元数据元素内容有：领域精度、语义标注码共2个元素。具体定义见如下表1。
表1
关于结构化，在该实施例中，采用了结构化描述方式来对数据进行结构化的描述，即，数据描述信息具有结构化(元数据)的形式。具体地，结构化描述方式即利用元数据的形式对共享资源进行统一规范的书写，以便计算机快速解读。因Json和xml相比，更小巧，描述能力却不差，能提高数据解读和网络传输速度，因此，本文采用Json进行描述，取代XML。
图4示出了资源语义描述结构图，如图4所示，其中，语义标准信息、数据集描述信息、数据集分布信息和数据集结构信息以结构化的形式进行组织。
在一个示例中，基于Json资源语义描述结构模型及元素的标签表示如下：
·语义标注信息
·数据集描述信息
·数据集分发信息
·数据集结构信息
注：省略号为同层结构的重复。
·共享资源语义描述结构
在上述实施例中，一方面，数据描述信息包括了数据的元数据信息、语义信息、分发信息和结构信息，数据描述信息不仅包括了元数据信息，还包括语义信息、分发信息和结构信息等，使得用户能够快速对数据是否是自己所需要的进行分析和判断，从而快速找到所需的数据。另一方面，数据描述信息采用结构化的方式进行制定，从而使得，用户能够以结构化的方式对数据描述信息进行解读，通过将异构资源标准化，从而实现了异构资源的资源共享。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
所述方法进一步包括：
基于领域元数据顶层语义模型和基于本体的元数据语义模型来构建所述语义层，
其中，基于所述领域元数据顶层语义模型，语义层能够实现领域映射和语义相似度计算，基于所述基于本体的元数据语义模型，语义层能够规范化所述数据描述信息，以使得生成的语义或语义元数据的特定领域内的用语是统一的、基于本体的，这里的规范化是指用语是统一的和/ 或基于本体的等。
具体地，在一个示例中，领域元数据顶层语义模型为：MO＝<C,R, A>，其中，MO为领域整体，
R是领域核心概念集，C包括类概念CC、属性概念CP和实例概念Ci；是概念之间的二元关系，包括层次关系RH和关联关系RA，其中RH可细分为类的继承关系和类的整体部分关系，它们都是一种偏序关系；A是关系成立时满足的约束条件或公理规则。
图5示出了领域元数据顶层语义模型的建模方法，如图5所示，具体建模方法方法如下：
建模的具体步骤包括：基于各领域大数据对模型进行分类训练学习，得到领域分类模型和领域领域关键词集。领域分类模型用于进行领域识别，提取资源共享数据集描述信息的关键信息，利用领域分类模型对其进行领域识别，得到领域相似度的结果，基于领域相似度进行领域语义标注。根据领域关键词集抽取共享资源领域概念定义领域类概念术语指称，建立二元关联关系，设立约束和公理，元数据模型语义一致性检验，元数据语义模型形式化表达，语义模型应用测试，元数据语义模型的发布和归档，归档领域元数据顶层语义模型，其中，资源共享数据集领域语义标注和领域元数据顶层语义模型互为映射关系。
具体建模方法包括：
第一步：资源共享平台基于管理数据范围进行大数据神经网络训练学习，得到领域分类模型及领域关键词集，根据词集分别引入公认的术语及定义对其进行指称，同时给出相应的术语可能存在的近义词、反义词和同义词；根据领域分类，构建领域元数据顶层语义模型，完成邻域元数据顶层语义模型库及领域分类建设。
第二步：从用户上传的资源共享描述信息中抽取数据集描述信息输入分类模型，计算领域相似度。
第三步：基于领域相似度阀值，在数据集描述信息中加入邻域语义相似度标注。
具体地，在一个示例中，基于本体的元数据语义模型结构为: MD＝{O,I,L,inst,instr,instl}，其中O是一个本体，I是对象实例，L是赋值；inst是概念实例化的函数，记为inst:C→2I，instr是关系实例化的函数，记为inst:P→2I×I，instr1是属性实例化的函数，记为inst:P→2I×L。
图6示出了基于本体的元数据语义模型的建模方法，如图6所示，具体建模方法如下：
基于数据结构描述信息及数据集分发服务信息，构建对象属性模型，抽取基本共享单元，梳理共享资源的重要概念及知识，抽取共享资源类概念定义类概念术语指称，抽取属性概念定义属性术语指称，抽取实例概念定义实例术语指称，概念实例化检验，建立关联关系，设立约束机制，关系实例化检验，本体的元数据语义的发布和归档，形成基于领域本体的元数据语义网。
基于数据结构描述信息和数据集分发与服务信息，提取对象和属性，将所抽取的概念术语及属性术语的指称进行语义对齐，然后，形成本体、属性关系，将数据描述信息进行语义网关系映射操作，即基于语义网，对用户发布的资源描述信息进行语义映射，若映射成功，则进行语义网标注、获得语义网标注码，形成共享资源语义标注。
具体建模方法包括：
第一步：以资源共享平台为依托，基于领域及资源建设范围，依据数据结构描述信息及数据集分发服务信息，构建对象属性模型，确定概念术语及属性术语的指称，实现本体的元数据语义的模型，通过实例的学习，形成基于资源建设规范的领域本体语义网。
第二步：基于语义网，对用户发布的资源描述信息进行语义映射。
第三步：基于映射结果完成语义网自学习及资源描述信息资源关系的语义标注。
第四步：语义网返回的标注码写入资源描述集中。
在上述实施例中，通过利用领域元数据顶层语义模型，主要解决数据资源共享过程中的领域映射及领域范围(即领域核心概念集)，为应用领域发现及语义相似度计算提供支撑，通过基于本体的元数据语义模型来规范化所述数据描述信息。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
基于所述领域元数据顶层语义模型，语义层能够实现领域映射和语义相似度计算包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度；以及
基于所述领域相似度和预定的领域相似度阈值，计算得出语义相似度。
从用户上传的资源共享描述信息中抽取数据集描述信息输入分类模型，计算领域相似度，基于所述领域相似度和领域相似度阀值，在数据集描述信息中加入领域语义相似度标注，生成语义相似度标注信息，
在上述实施例中，先计算领域相似度，在基于领域相似度来计算语义相似度，使得所计算的语义相似度更加准确，从而实现更准确、可靠的关联操作，进而实现更优良的数据共享。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
基于所述基于本体的元数据语义模型，语义层能够规范化所述数据描述信息包括：
基于所述领域本体语义层对所述数据描述信息进行语义映射，以生成规范化的语义信息。
具体地，创建领域本体语义层；然后，基于所述领域本体语义层对所述数据描述信息进行语义映射，以生成规范化的语义信息。
所述领域本体语义层基于资源建设规范。形成领域本体语义层的步骤包括：以资源共享平台为依托，基于领域及资源建设范围，依据数据结构描述信息及数据集分发服务信息，构建对象属性模型，确定概念术语及属性术语的指称，实现本体的元数据语义的模型，通过实例的学习，形成基于资源建设规范的领域本体语义网。
所述领域本体语义层对用户发布的资源描述信息进行语义映射，以生成规范化的语义信息。具体地，领域本体语义层将不同的数据描述信息中的语义信息进行规范化，例如，不同的数据的数据描述信息中分别记载了：土地、自留地、砂土地、黏土地等，领域本体语义层将自留地、砂土地和黏土地映射为土地，这样使得，不同数据描述信息中的关于本体的描述具有一致性，通过对语义进行规范化，更有利于接下来的对数据描述信息或数据关联的操作。
在上述实施例中，通过形成的领域本体语义层，对用户发布的资源描述信息进行语义映射，形成规范化的语义，对接下来的对数据描述信息或数据关联的操作更有利。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，
将领域相似度标注信息和/或语义标注标注信息写入所述数据描述信息中。
在上述实施例中通过领域相似度和/或由语义标注而产生的标注信息来建立数据或数据描述信息之间的更准确、可靠的关联，从而实现更优良的数据共享。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，所述方法进一步包括：
生成关于非结构化数据的结构化的数据清单；以及
基于所述结构化的数据清单，利用数据描述模型生成与所述非结构化数据相对应的数据描述信息。
所述数据包括结构化数据和/或非结构化数据，
对于结构化数据，资源共享平台可以自动读取结构化数据，生成数据描述信息。
对于非结构化数据，需要通过人机交互的方式，生成关于所述非结构化数据的结构化的数据清单。资源共享平台通过读取结构化的数据清单，来生成数据描述信息。
具体地，共享资源按照组织形式分为结构化资源(这类资源视频等主要布在于数据库中)、非结构化资源(如图片、音频、视频)。
对于格式数据，通过软件对格式数据的自动读取，并基于资源共享语义描述模型生成资源共享语义描述实例，自动向资源共享平台提交资源共享语义描述实例。
对于非格式化数据，通过在软件中以人工形式或半人工形式进行填表方式的数据描述，生成结构化资源清单，而后通过软件自动读取基于资源共享语义描述模型生成资源共享语义描述实例，实现自动向资源共享平台提交。
在一个示例中，如不存在资源实体进行远程访问的入口，资源实体可与描述信息一起提交上传，否则，可不提交上传资源共享平台。
在上述实施例中，通过对非结构资源以填表的方式描述，生成结构化的资源清单，实现了所有形式的数据的数据描述信息的结构化，进而可以实现对数据的结构化的解读，对数据的结构化的解读进而提高了搜索和调用数据的效率。
基于上述的任一实施例，在本发明另一实施例提供的数据共享方法中，所述方法进一步包括：
将所述数据描述信息上传至数据共享平台；以及
以分布方式来存储所述数据。
在一个示例中，用户将数据上传至资源共享平台时，资源共享平台中的数据描述模型对数据进行描述操作，生成数据描述信息，生成的数据描述信息被上传至资源共享平台，用户的数据还在被存储在用户的服务器上，而不是存储在资源共享平台上。
在上述实施例中，各个用户的数据以分布方式来存储，在资源共享平台上只数据描述信息进行传输和调用，这样就实现了异步服务接口的简捷化，各地农业信息服务平台只需实现远程数据传输单一接口功能，用于提供第三方数据获取能力。
本发明一个实施例提供了一种共享资源语义的构建方法，方法如下：
共享资源语义是共享资源语义描述模型的重要内容，为共享资源提供用户语义发现的支撑。但共享资源数据集内容繁杂，其语义的构建难度较大，因此，数据资源共享平台通过语义网的构建，对上传共享资源数据集描述信息进行解读，通过平台自动构建，资源共享平台将语义标注信息回写至共享资源语义描述中，赋予了共享资源描述信息的语义发现能力。这种发现能力包括资源应用领域判断和资源内容判断。为了达到实现这种能力，通过领域语料训练及与共享资源数据集描述结构相对应的基于本体语料学习，辅以人工标注，构建语义网。具体应用构建方法有基于领域元数据顶层语义模型、基于本体的元数据语义模型。
本发明一个实施例提供了一种资源共享语义描述软件的实现的方法，方法如下：
图7示出了软件的操作流程图，如图7所示，基于业务数据库，选择共享资源(数据)，结构化数据(使数据结构化)，选择资源结构，填写数据集信息及分发服务信息，共享资源语义描述模型生成共享资源语义描述实例，将生成共享资源语义描述实例上传至资源共享平台。
资源共享语义描述软件是基于农业公益性信息服务资源共享平台、采用“资源共享语义描述模型”介绍的方法、并对共享资源语义描述信息进行自动化生成及发布的工具。共享资源按照组织形式分为结构化资源(这类资源视频等主要布在于数据库中)、非结构化资源(如图片、音频、视频)。格式资源通过软件自动读取基于资源共享语义描述模型生成资源共享语义描述实例，实现自动向资源共享平台提交；非格式化数据，通过在软件中填表描述的形成，生成结构化资源清单，而后通过软件自动读取基于资源共享语义描述模型生成资源共享语义描述实例，实现自动向资源共享平台提交；如不存在资源实体远程访问的入口，则资源实体可与描述信息一起提交上传，否则可不提交上传资源共享平台。
在一个示例中，资源共享语义描述软件基于windows系统，采用C#语言进行设计，采用C/S进行实现。图8示出了软件的功能结构。
综上，本发明针对多类异构数据的共享问题开展了研究，提出了基于语义描述模型(数据描述模型)的资源共享的方案。具体地，本发明分析了基于语义认知的元数据的元素组成，及语义构建方法及过程，给出资源共享语义描述模型，实现了基于描述的资源共享方法，实现了异构数据的分布式共享。相比其他元数据共享方法具有如下优势:
1、广播内容不同，在共享数据广播过程中传播的是基于语义认知的数据描述信息，而非共享数据本身，只有在具体使用时才获取共享数据实体，共享轻盈、便捷、以及传播速度快。
2、网络传播不依赖特定技术，相比其他方式的对系统的较强的依赖性，一但开发完成，技术标准也就确定，在本发明的方法中，技术只实现传输，不限定具体传输技术，特别适合于分布式共享应用。
3、数据扩展性强，基于语义认知的资源共享方式为数据资源后期开发利用提供了智能检索的基础。因此，本发明的数据共享方法具有数据交换快捷性、可传播性、用户的可读性、可维护性、可扩展性、安全性和系统无关性。本发明的数据共享方法在农业部资源建设中进行了应用，证明本发明方法能够实现跨领域数据的共享，检索实时性优于传统关键词检索方法。
本发明的数据共享方法结合多领域资源共享的特点，针对当前农业公益性信息服务资源建设异构、跨领域、服务平台多、分布广，资源共享平台建设低成本的需求，提出了建立一套规范有序数据获取与解读的共享方法。基于认知的元数据语义建模，提出建立元数据认知与元数据语义到资源描述模型之间的映射，构建一个资源共享的基础框架，提炼出资源共享所需的最小核心元数据，定义资源共享数据存在的基本规则，给出资源共享描述模型。同时，为了清楚地解释模型中语义标注信息，介绍了共享资源语义的构建方法。为了降低了异构平台进行资源描述、共享及发布的难度，对以“资源共享语义描述模型”为基础构建的共享资源描述工具作了介绍。与元数据共享方法、接口服务方式相比，本发明的方法兼具上述优点的同时，通过描述工具的制作，语义的引入，使得各服务平台的开发工作转变为业务知识的描述工作，各服务平台的开发难度及开发量的减少节约了开发成本、提升了数据共享效率，较好地解决了农业公益性信息服务资源共享平台建设低成本、跨领域、轻依赖、资源可读和机器可解的需求。
下面对本发明提供的数据共享系统进行描述，下文描述的数据共享系统与上文描述的数据共享方法可相互对应参照。
图9示例了一种数据共享系统的示意图，如图9所示，该系统可以包括：
数据描述模块910，用于基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
解读模块920，用于基于所述数据描述信息来解读所述数据。
图10示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图10所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1010、通信接口(Communications Interface)1020、存储器(memory)1030和通信总线1040，其中，处理器 1010，通信接口1020，存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。处理器1010可以调用存储器1030中的逻辑指令，以执行数据共享方法，该方法包括：
基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
基于所述数据描述信息来解读所述数据。
可以理解的是，所述计算机程序可以执行的细化功能和扩展功能可参照上面实施例的描述。
基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述数据共享方法的全部步骤。
可以理解的是，所述计算机程序可以执行的细化功能和扩展功能可参照上面实施例的描述。
基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种计算机程序产品，所计算机程序产品包括有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实现上述数据共享方法的全部步骤。
可以理解的是，所述计算机程序可以执行的细化功能和扩展功能可参照上面实施例的描述。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的安全防御方法。
此外，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
此外，在本发明中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (13)
1.一种数据共享方法，其特征在于，包括：
基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
基于所述数据描述信息来解读所述数据。
2.根据权利要求1所述的数据共享方法，其特征在于，
基于数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息包括：
利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息；以及
将所述关联信息写入所述数据描述信息中。
3.根据权利要求2所述的数据共享方法，其特征在于，所述关联信息包括领域相似度标注信息；
相应的，所述利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度，基于领域相似度阈值，对所述数据描述信息进行领域相似度标注，以生成领域相似度标注信息。
4.根据权利要求2或3所述的数据共享方法，其特征在于，所述关联信息包括语义标注信息；
相应的，所述利用所述数据描述模型的语义层对所述数据描述信息进行关联操作，以生成对不同的数据进行关联的关联信息包括：
对所述数据描述信息进行语义标注，以生成语义标注信息。
5.根据权利要求4所述的数据共享方法，其特征在于，
所述对所述数据描述信息进行语义标注包括：
提取所述数据描述信息中的本体；
利用语义层对所述数据描述信息中的本体和所述本体的属性进行标注。
6.根据权利要求1所述的数据共享方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
基于本体的元数据语义模型和领域元数据顶层语义模型来构建语义层，
其中，基于所述基于本体的元数据语义模型，所述语义层能够规范化所述数据描述信息，基于所述领域元数据顶层语义模型，所述语义层能够实现领域映射和语义相似度计算。
7.根据权利要求6所述的数据共享方法，其特征在于，
基于所述基于本体的元数据语义模型，所述语义层能够规范化所述数据描述信息包括：
基于所述领域本体语义层对所述数据描述信息进行语义映射，以生成规范化的语义信息。
8.根据权利要求6或7所述的数据共享方法，其特征在于，
基于所述领域元数据顶层语义模型，所述语义层能够实现领域映射和语义相似度计算包括：
计算所述数据描述信息的领域相似度；以及
基于所述领域相似度和预定的领域相似度阈值，计算出语义相似度。
9.根据权利要求1所述的数据共享交互方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
生成关于非结构化数据的结构化的数据清单；以及
基于所述结构化的数据清单，利用数据描述模型生成与所述非结构化数据相对应的数据描述信息。
10.根据权利要求1所述的数据共享交互方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
将所述数据描述信息上传至数据共享平台；以及
以分布方式来存储所述数据。
11.一种数据共享系统，其特征在于，包括：
数据描述模块，用于基于对数据的特征和语义进行描述的数据描述模型对待被共享的数据进行描述，以生成结构化的数据描述信息，其中，所述数据描述信息包括所述数据的元数据信息，所述元数据信息包括特征元数据信息和语义元数据信息；以及
解读模块，用于基于所述数据描述信息来解读所述数据。
12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现根据权利要求1至10任一项所述的数据共享交互方法的步骤。
13.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至10任一项所述的数据共享交互方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113468893A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-10-01 | 袁敬 | 基于语义的共享协同方法、互操作协议簇及电子设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102810114A (zh) * | 2012-06-13 | 2012-12-05 | 天津大学 | 基于本体的个人计算机资源管理系统 |
| CN103970820A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-08-06 | 河海大学 | Web多媒体资源开放标注数据的可视化方法及装置 |
| US20140282404A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Michael Gonsalves | Application discovery and integration using semantic metamodels |
| CN104462244A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 一种基于元模型的智慧城市异构数据共享方法 |
| CN111309933A (zh) * | 2020-02-13 | 2020-06-19 | 中国科学院自动化研究所 | 文化资源数据自动标注系统 |
| CN111708773A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-09-25 | 江苏宝和数据股份有限公司 | 一种多源科创资源数据融合方法 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011615928.2A patent/CN113032353A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102810114A (zh) * | 2012-06-13 | 2012-12-05 | 天津大学 | 基于本体的个人计算机资源管理系统 |
| US20140282404A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Michael Gonsalves | Application discovery and integration using semantic metamodels |
| CN103970820A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-08-06 | 河海大学 | Web多媒体资源开放标注数据的可视化方法及装置 |
| CN104462244A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 一种基于元模型的智慧城市异构数据共享方法 |
| CN111309933A (zh) * | 2020-02-13 | 2020-06-19 | 中国科学院自动化研究所 | 文化资源数据自动标注系统 |
| CN111708773A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-09-25 | 江苏宝和数据股份有限公司 | 一种多源科创资源数据融合方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113468893A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-10-01 | 袁敬 | 基于语义的共享协同方法、互操作协议簇及电子设备 |
| CN113468893B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-09-15 | 袁敬 | 基于语义的共享协同方法及装置 |
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