CN113918511A - 一种多要素数据分析处理方法、系统和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多要素数据分析处理方法、系统和存储介质，其中多要素数据分析处理方法包括如下步骤：获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。本发明能够实现在构建领域知识图谱后的数据安全和访问数据时的权限自动分配，在人机交互时的数据更安全，也有利于数据权限的智能化管理。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析处理领域，具体涉及一种多要素数据分析处理方法、系统和存储介质。
背景技术
在企业运营过程中会产生各种文档和音视频文件，包括技术资料、操作手册、培训资料、人事制度、部门管理制度等，在方便员工查看的同时，还要保证信息的安全访问，需要设置访问权限等；现有技术中最常见的方式是，企业各部门分别建立共享文件夹，再分门别类的设置多个文件夹，甚至为多个文件夹以及存储节点建立管理文档以方便访问；在文件夹中的内容更新时，比如新增类型或者文档内容更新，则在管理文档中予以说明或者邮件通知。这种方式不仅需要各部门共同维护资料，参与人众多，需要设置相应的访问权限；这样会导致文件管理混乱，容易出现文件丢失，更新不及时，文档访问权限设置不恰当，访问不方便等问题。
同时，企业运营不仅涉及到资料管理方面的问题，还存在个人和公司管理方面的协同、个人与实体方面的交互、管理与实体方面的交互、知识与实体方面的交互等问题，现有技术中提出过采用获取实体、关系与事件三者的数字化描述构建领域知识图谱的方式实现各种类型的数据的综合分析处理。如专利号为CN201811532180.2的专利公开了一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，首先需要针对公共安全所涉及领域建立标准体系，随后建立公共安全领域实体映射库Entity-Mapping，将实体的主要属性存储到文件存储数据库，将数据推送至内存存储数据库，进行碎片实体自动化串联，前期准备工作完成后，将数据抽象成实体、关系、事件三大类，依托机器学习和深度学习服务，通过知识建模、知识抽取、实体融合依次完成公共安全领域知识图谱的自动化构建。通过知识建模工具对公共安全领域所有数据资源进行数据地图分类展示，通过人机协同模式进行语料标注不同数据资源对应数据的实体类型，如人、案件、物品、地点、机构，根据数据元标准自动化标准不同实体的关联规则和标签规则，通过数据地图自动显示。
然而，上述现有技术依然存在实体、关系、事件在数据化过程中的访问权限问题，还是根据访问用户设备设置访问权限，不便于上述三者的安全管理和数据访问的便捷性。
发明内容
本发明提供一种多要素数据分析处理方法、系统和存储介质，能够解决实体、关系、事件在数据化过程中的访问权限的问题。为解决上述技术问题，本发明提供一种多要素数据分析处理方法，包括如下步骤：
获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。
进一步的，在对所述构建领域知识图谱后还包括如下步骤：
获取用户访问权限，根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识，将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互；
进一步的，在建立权限数据模型之后，执行以下步骤：人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
进一步的，所述权限数据模型的建立具体包括以下步骤:
S10、根据所述用户信息获取用户级别；
S20、获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
S30、如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则执行S40；
S40、记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
进一步的，所述权限数据模型的建立具体还包括以下步骤:S50、如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，则执行S80；
S60、如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；则执行S70，如果用户级别比用户级别B低但比用户级别A高，则执行S80；
S70、则在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别；
S80、将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
本发明还提供一种多要素数据分析处理系统，包括：
权限数据模型建立模块，用于获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
文件数据分级模块，用于获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
领域知识图谱构建模块，对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱
进一步的，所述多要素数据分析处理系统还包括：
领域知识分配模块，获取用户访问权限，根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识；
人机交互模块，将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互。
进一步的，所述多要素数据分析处理系统还包括：人工验证更新模块，人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
进一步的，所述权限数据模型建立模块还用于：
根据所述用户信息获取用户级别；
获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
进一步的，所述权限数据模型建立模块还用于：如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，则执行将用户级别记录为无权访问数据的用户级别；如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；则在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别，如果用户级别比用户级别B低但比用户级别A高，则将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的多要素数据分析处理方法。
本发明通过建立权限数据模型，便于对文件系统中的文件数据进行权限分级，这样利用历史数据和新入数据的权限分类，然后再对分级后的文件数据进行领域知识图谱的构建，能够实现在构建领域知识图谱后的数据安全和访问数据时的权限自动分配，在人机交互时的数据更安全，也有利于数据权限的智能化管理。
附图说明
图1为多要素数据分析处理方法流程图；
图2为实施例2中的多要素数据分析处理方法流程图；
图3为实施例3权限数据模型建立的步骤流程图；
图4为实施例4中的权限数据模型建立的步骤流程图；
图5为实施例5中的多要素数据分析处理系统框图；
图6为实施例6中的多要素数据分析处理系统框图；
图7为实施例7中的多要素数据分析处理系统框图.
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
实施例1
本实施例提供一种多要素数据分析处理方法，如图1所示，包括如下步骤：
S101、获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
S201、获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
S301、对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。
本实施例中，所述S101中的文件系统可为存储在服务器中的企业级文件存储系统，也可为云盘系统，也可为计算机本地局域网共享的文件存储系统；
所述S101中的数据来源信息包括数据的采集方式、数据的输入方式、数据归属于企业中的哪个部门，由哪个部门创建或者维护等；
所述S101中的用户信息为访问这个文件的访问者的职位、部门等企业收录的各项个人信息；
所述S101中的实体数据是指企业所属设备的技术信息，如设备型号、设备如何使用、设备数量、设备采集的各项数据等；
所述S101中的原始权限数据是指文件系统中为访问用户设置的访问权限，如设置某部门领导以上级别的人才有权查看，并将上述级别的用户授权访问，如商业机密等；或者直接设置某一数据仅供本部门的人员查看，如销售数据等。
本实施例中，所述S201中的文件系统中的文件数据可为文档、图像、视频等数据。
作为一种优选的实施方式，在建立权限数据模型之后，执行以下步骤：人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
本实施例中，所述S301中的对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注的具体实现步骤为：
采用机器学习的方式进行领域知识的抽取，如预先定义好关系的类别、设计特征表示以及选择分类方法等，所述分类方法可选为SVM（支持向量机）、贝叶斯方法等；在完成领域知识的抽取后可采用人工标注文件数据的方式完成标注。
作为一种优选的实施方式，S201中的获取文件系统中的文件数据，所述文件数据可为文件系统中的原始数据，也可为新输入的数据，均可采用S101中建立的权限数据模型完成权限级别分级。
实施例2
在实施例1的基础上，如图2所示，本实施例在对所述构建领域知识图谱后还包括如下步骤：
S401、获取用户访问权限；
S501、根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识；
S601、将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互。
本实施例中，所述S401中的用户访问权限为用户或者员工设置权限级别，如设置为普通员工，访问权限仅为访问本部门内的权限范围内的访问数据；因此，在S501中分配的领域知识图谱中的领域知识也是权限内能够访问的数据，如果想访问不在权限内的数据，可利用S601中的人机交互实现领域知识权限申请，所述领域知识权限申请会到达上级领导或者权限范围内的审批人来负责申请批复，如果领域知识指引到能够访问的文件数据，则直接允许用户访问。
实施列3
在实施例1的基础上，如图3所示，所述权限数据模型的建立具体包括以下步骤:
S10、根据所述用户信息获取用户级别；
S20、获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
S30、如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则执行S40；
S40、记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
所述用户级别A为数据来源如某个部门的数据，该部门的数据需要的用户级别对应的各个部门的访问级别不同，因此对应的用户级别A也是不同的；同样的，用户级别B对应的是实体数据对不同部门不同职位的用户级别的要求也都不同；需要判断用户级别以及对应的文件数据要求的级别是否有权限查看。
实施列4
在实施例3的基础上，如图4所示，所述权限数据模型的建立具体还包括以下步骤:
S50、如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，如果是，则执行S80，如果否，则执行S60；
S60、如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；如果是，则执行S70；如果否，则执行S80；
S70、在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别；
S80、将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
采用上述方式获取访问权限的方法能够排除用户级别低的用户访问需要权限高的文件数据，也能够在用户所在职位确实需要访问相应的文件数据时，通过申请再确认的方式确认低级别的用户也能访问高权限的文件数据。
实施列5
本实施例还提供一种多要素数据分析处理系统100，如图5所示，包括：
权限数据模型建立模块1，用于获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
文件数据分级模块2，用于获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
领域知识图谱构建模块3，对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。
实施列6
在实施例5的基础上，如图6所示，所述多要素数据分析处理系统200还包括：
领域知识分配模块4，获取用户访问权限，根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识；
人机交互模块5，将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互。
实施列7
在实施例5的基础上，如图7所示，所述多要素数据分析处理系统300还包括：人工验证更新模块6，人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
作为一种优选的实施方式，所述权限数据模型建立模块还用于：
根据所述用户信息获取用户级别；
获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
作为一种优选的实施方式，所述权限数据模型建立模块还用于：如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，则执行将用户级别记录为无权访问数据的用户级别；如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；则在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别，如果用户级别比用户级别B低但比用户级别A高，则将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
实施列8
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现实施例1-4任一项中所提供的多要素数据分析处理方法。
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1-4任一项中所述的多要素数据分析处理方法。
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种多要素数据分析处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。
2.根据权利要求1所述的多要素数据分析处理方法，其特征在于，在对所述构建领域知识图谱后还包括如下步骤：
获取用户访问权限，根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识，将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互；
和/或，
在建立权限数据模型之后，执行以下步骤：人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
3.根据权利要求1所述的多要素数据分析处理方法，其特征在于，所述权限数据模型的建立具体包括以下步骤:
S10、根据所述用户信息获取用户级别；
S20、获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
S30、如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则执行S40；
S40、记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
4.根据权利要求3所述的多要素数据分析处理方法，其特征在于，所述权限数据模型的建立具体还包括以下步骤:S50、如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，则执行S80；
S60、如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；则执行S70，如果用户级别比用户级别B低但比用户级别A高，则执行S80；
S70、在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别；
S80、将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
5.一种多要素数据分析处理系统，其特征在于，包括：
权限数据模型建立模块，用于获取文件系统中的数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据，根据所述数据来源、用户信息、实体数据和原始权限数据建立权限数据模型；
文件数据分级模块，用于获取文件系统中的文件数据，将所述文件数据输入所述权限数据模型，生成带有权限信息的文件数据，并对所述带有权限信息的文件数据根据权限级别进行分级；
领域知识图谱构建模块，对分级后的带有权限信息的文件数据进行领域知识的抽取和标注，并构建领域知识图谱。
6.根据权利要求5所述的多要素数据分析处理系统，其特征在于，所述多要素数据分析处理系统还包括：
领域知识分配模块，获取用户访问权限，根据所述用户访问权限分配领域知识图谱中的领域知识；
人机交互模块，将用户语义数据转换为领域知识相关联的数据实现人机交互。
7.根据权利要求5所述的多要素数据分析处理系统，其特征在于，所述多要素数据分析处理系统还包括：人工验证更新模块，人工验证权限数据模型中的数据对应的权限是否正确，并将人工验证错误的权限数据对应的权限数据模型中的内容进行更新。
8.根据权利要求6所述的多要素数据分析处理系统，其特征在于，所述权限数据模型建立模块还用于：
根据所述用户信息获取用户级别；
获取所述数据来源对应的访问数据所需要的用户级别A，获取所述实体数据对应的访问数据所需要的用户级别B；
如果用户级别均不比用户级别A和用户级别B低，则记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别。
9.根据权利要求8所述的多要素数据分析处理系统，其特征在于，所述权限数据模型建立模块还用于：如果用户级别比用户级别A和用户级别B都低，则将用户级别记录为无权访问数据的用户级别；如果用户级别比用户级别A低但比用户级别B高；在接收到数据来源相应管理员确认后再记录所述用户级别为访问数据所需要的用户级别，如果用户级别比用户级别B低但比用户级别A高，则将用户级别记录为无权访问数据的用户级别。
10.一种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权利要求1至4任一项所述的多要素数据分析处理方法。
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