CN114519047A - 一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备 - Google Patents

一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备 Download PDF

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CN114519047A CN202210111655.0A CN202210111655A CN114519047A CN 114519047 A CN114519047 A CN 114519047A CN 202210111655 A CN202210111655 A CN 202210111655A CN 114519047 A CN114519047 A CN 114519047A
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马岩堂
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Abstract

本发明公开了一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备，属于标识解析技术领域，用于解决现有的数据理解体系，无法有效地借助标识解析来实现各个企业中的实体资产数据或者虚拟资产数据的链接和管理，且解析请求的转发效率也较低的技术问题。方法包括：判断数据编码请求是否合规；若合规，则接收企业发送的待编码数据；为待编码数据生成标识码；若接收到的待编码数据为异构数据，则对待编码数据进行数据清洗，并为清洗后的待编码数据生成标识码；将生成的标识码存储在数据知识库中；响应于数据知识库中任一标识码的访问请求，获取访问请求携带的待解析标识码；对待解析标识码进行解析，得到解析结果。

Description

一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备
技术领域
本申请涉及标识解析领域，尤其涉及一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备。
背景技术
随着智能科学的发展，大数据分析以成为一种需求，通过对大数据分析，将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
标识解析作为工业互联网核心基础设施，是实现工业数据的跨主体、跨企业、跨行业、跨系统链接的基础，借助标识解析体系支撑制造企业数据互联互通、互操作，需要针对同一个或一类物体在制造企业内部、行业内部、跨企业、跨行业信息应用过程中进行统一表达以及标识寻址，因此需要建设一套完整的数据理解体系。而目前并没有一个比较完善的数据理解体系，可以有效地借助标识解析来实现各个企业中的实体资产数据或者虚拟资产数据的链接和管理。在用户有标识解析需求时，解析请求的转发效率也较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于标识解析网关的数据知识库管理设备，用于解决如下技术问题：现有的数据理解体系，无法有效地借助标识解析来实现各个企业中的实体资产数据或者虚拟资产数据的链接和管理，且解析请求的转发效率也较低。
本申请实施例采用下述技术方案：
一方面，本申请实施例提供了一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法。方法包括：接收企业的数据编码请求，并判断所述数据编码请求是否合规；若所述数据编码请求合规，则接收所述企业发送的待编码数据；为所述待编码数据生成标识码；其中，所述待编码数据为实体资产数据和/或虚拟资产数据；所述实体资产数据至少包括材料数据、产品数据、设备数据、人员数据；所述虚拟资产数据至少包括算法数据、流程数据、软件订单数据；若接收到的所述待编码数据为异构数据，则对所述待编码数据进行数据清洗，并为清洗后的所述待编码数据生成标识码；将生成的所述标识码，按照所属企业的行业分类，存储在数据知识库中；响应于所述数据知识库中任一标识码的访问请求，获取所述访问请求携带的待解析标识码；对所述访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证；若所述待解析标识码可信，则通过标识解析网关转发所述访问请求，并在所述数据知识库中查询所述待解析标识码，对所述待解析标识码进行解析，得到解析结果。
在一种可行的实施方式中，接收企业的数据编码请求，并判断所述数据编码请求是否合规，具体包括：基于所述数据编码请求，确定所述企业的身份信息；根据所述企业的身份信息，在区块链的资格认证库中查询所述企业是否进行了资格认证；若所述企业进行了资格认证，则获取所述数据编码请求中的编码前缀，若在预存的编码前缀表中能够查找到所述编码前缀，则确定所述数据编码请求合规；若所述企业的身份信息未进行资格认证，则向所示企业发送认证提示，以提醒所述企业将身份信息上传到所述区块链中，进行资格审批，审批通过后，将身份信息上传到所述资格认证库中。
在一种可行的实施方式中，若接收到的所述待编码数据为结构化数据，则为所述待编码数据生成标识码，具体包括：获取所述企业的企业标识；获取所述企业的身份信息，识别所述身份信息中是否存在注册标识；其中所述注册标识为所述企业在标识解析平台中进行标识注册成功后，下发的身份标志；若所述身份信息中存在所述注册标识，则根据所述企业标识，在所述标识解析平台查询出对应的数据标识模板；其中，所述数据标识模板为各企业基于其企业标识在所述标识解析平台上进行标识注册后，得到的数据存储模板；基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据；对所述标准化数据进行哈希运算，得到对应的哈希值；将所述哈希值发送到二级节点，注册所述待编码数据的标识码。
在一种可行的实施方式中，在基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据之后，所述方法还包括：检测是否存在标识更新请求；若存在，则根据所述标识更新请求构建更新参数，以及调取标识注册表格录入标识更新数据；在所述标识解析平台中，查询与所述标识更新请求对应的数据标识模板，以所述更新参数和录入标识更新数据后的标识注册表格为响应数据，对所述数据标识模板进行更新。
在一种可行的实施方式中，基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据，具体包括：调取标识注册表格，并提取所述标识注册表格中的标识字段；解析每个所述标识字段的参数要求；基于所述参数要求，在所述待编码数据中提取对应的信息逐一填写至所述标识注册表格中。
在一种可行的实施方式中，若接收到的所述待编码数据为异构数据，则对所述待编码数据进行数据清洗，具体包括：若接收到的所述待编码数据为异构数据，则获取预存的数据清洗规则文件；为所述异构数据中的每一条待清洗数据设置初始标签值；将所述待清洗数据与所述数据清洗规则文件中的若干条数据清洗规则进行匹配；其中，所述数据清洗规则包括规则序号；所述待清洗数据每匹配上一条数据清洗规则，将其标签值增加2x，得到所述待清洗数据的最终标签值；其中，x为匹配上的所述数据清洗规则的规则序号；将所述待清洗数据的最终标签值转化为二进制，并分别与2i(i＝1,2,……,n)的二级制进行与运算，得到n个运算结果；其中，n为所述数据清洗规则文件中的数据清洗规则总数；若每个所述运算结果，都与对应的2i相等，则确定所述待清洗数据为目标清洗数据；其中，所述目标清洗数据触发了所述数据清洗规则文件中的所有数据清洗规则；将所述异构数据中的目标清洗数据删除，从而进行清洗。
在一种可行的实施方式中，对所述访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证，具体包括：在所述数据知识库中查询所述访问请求携带的待解析标识码；若能够查询到相同的标识码，则确定所述访问请求携带的待解析标识码可信；若不能查询到相同的标识码，则确定所述访问请求携带的待解析标识码不可信。
在一种可行的实施方式中，在所述数据知识库中查询所述待解析标识码；将所述待解析标识码输入二级节点，以使所述二级节点将所述待解析标识码分解为自身管理的标识字段以及顶级节点管理的标识字段，并将所述顶级节点管理的标识字段发送到顶级节点；通过所述顶级节点，将接收到的标识字段分解为自身管理的标识字段以及根节点管理的标识字段，并将所述根节点管理的标识字段发送到所述根节点；通过每一级节点，分别对自身管理的标识字段进行解析，得到每一级的解析结果；根据所述每一级的解析结果，整合得到所述待解析标识码的解析结果。
在一种可行的实施方式中，在将生成的所述标识码，按照所属企业的行业归属，存储在数据知识库中之后，所述方法还包括：根据行业分类之间的联系，对所述数据知识库中的各种标识码进行关联；将所述各种标识码之间的关联关系通过网状图进行显示，并根据用户自定义配置，创建可视化数据分析视图，并通过展示平台模块进行展示；其中，所述分析视图至少包括2D平面图、3D 效果图、柱状图、曲线图、饼图、拟合图、雷达图中的任一种或多种类型。
另一方面，本申请实施例还提供了一种基于标识解析网关的数据知识库管理设备，设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据上述任一实施方式所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法。
本申请实施例提供的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法及设备，通过自主研发的标识解析网关，对各个企业的资产数据进行赋码，并将识别码汇聚到数据知识库中，从而可以通过标识码对资产数据进行横向、纵向全生命周期数据的链接，向政府提供数据监管、面向企业提供质量螺旋提升、面向ISV提供业务数据基础。通过标识解析网关，使标识解析请求的转发也更加方便。并结合数据可视化实现产业、行业的态势分析。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，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。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种基于标识解析网关的数据知识库管理设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，如图1所示，基于标识解析网关的数据知识库管理方法具体包括步骤S101-S106：
S101、接收企业的数据编码请求，并判断数据编码请求是否合规，若数据编码请求合规，则接收企业发送的待编码数据。
具体地，提前在联盟区块链中的资格认证库中保存进行了资格认证的企业的身份信息。在接收到企业的数据编码请求后，根据数据编码请求中携带的企业身份信息，在区块链的资格认证库中查询企业是否进行了资格认证，即能不能查找到该企业的身份信息。若能查到，则证明企业进行了资格认证。然后获取数据编码请求中的编码前缀，若在预存的编码前缀表中能够查找到编码前缀，则确定数据编码请求合规。
作为一种可行的实施方式，预先为每个进行了资格认证的企业分配一个编码前缀，并存储在标识解析网关的编码前缀表中，在确认该企业已经进行了资格认证之后，提取数据编码请求中的编码前缀，并在编码前缀表中查找，若能查找到，则确定该数据编码请求合规。
在一个实施例中，编码前缀为数据编码请求中的前10个字符串。
若企业的身份信息未进行资格认证，则向企业发送认证提示，以提醒企业将身份信息上传到区块链中，进行资格审批，审批通过后，即可将身份信息上传到资格认证库中。然后再提示企业重新发送数据编码请求。
进一步地，若数据编码请求合规，则接收该企业发送的待编码数据。待编码数据为实体资产数据和/或虚拟资产数据。实体资产数据至少包括材料数据、产品数据、设备数据、人员数据。虚拟资产数据至少包括算法数据、流程数据、软件订单数据。
S102、为待编码数据生成标识码。
具体地，获取该企业的企业标识以及身份信息，识别企业的身份信息中是否存在注册标识。其中，注册标识为该企业在标识解析平台中进行标识注册成功后，下发的身份标志。
进一步地，若身份信息中存在注册标识，则根据企业标识，在标识解析平台查询出对应的数据标识模板。其中，数据标识模板为各企业基于其企业标识在标识解析平台上进行标识注册后，得到的数据存储模板。
进一步地，基于数据标识模板中设置的字段信息，对待编码数据进行字段提取，并添加到数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据。对得到的标准化数据进行哈希运算，得到对应的哈希值，然后将哈希值发送到二级节点，注册待编码数据的标识码。
作为一种可行的实施方式，在基于数据标识模板中设置的字段信息，对待编码数据进行字段提取，并添加到数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据之前，检测是否存在标识更新请求，若存在，则根据标识更新请求构建更新参数，以及调取标识注册表格录入标识更新数据。在标识解析平台中，查询与标识更新请求对应的数据标识模板，以更新参数和录入标识更新数据后的标识注册表格为响应数据，对数据标识模板进行更新。
作为一种可行的实施方式，基于数据标识模板中设置的字段信息，对待编码数据进行字段提取，并添加到数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据，具体方法为：调取标识注册表格，并提取标识注册表格中的标识字段。解析每个标识字段的参数要求。基于参数要求，在待编码数据中提取对应的信息逐一填写至标识注册表格中。
S103、若接收到的待编码数据为异构数据，则对待编码数据进行数据清洗，并为清洗后的待编码数据生成标识码，将生成的标识码，按照所属企业的行业分类，存储在数据知识库中。
具体地，若接收到的待编码数据为异构数据，则获取预存的数据清洗规则文件。为异构数据中的每一条待清洗数据设置初始标签值。将待清洗数据与数据清洗规则文件中的若干条数据清洗规则进行匹配。其中，数据清洗规则包括规则序号。
进一步地，待清洗数据每匹配上一条数据清洗规则，将其标签值增加2x，得到待清洗数据的最终标签值；其中，x为匹配上的数据清洗规则的规则序号。将待清洗数据的最终标签值转化为二进制，并分别与2i(i＝1,2,……,n)的二级制进行与运算，得到n个运算结果；其中，n为数据清洗规则文件中的数据清洗规则总数。
进一步地，若每个运算结果，都与对应的2i相等，则确定待清洗数据为目标清洗数据。其中，目标清洗数据触发了数据清洗规则文件中的所有数据清洗规则。将异构数据中的目标清洗数据删除，从而进行清洗。
作为一种可行的实施方式，由于21+22+23＝26，而转化为二进制后， 21＝00000010，22＝00001000，23＝00010000，26＝00011010。当26的二进制与 21的二进制进行与运算时，结果为00000010，即21。同样，经过计算发现，26 的二进制与22的二进制进行与运算得到22，26的二进制与23的二进制进行与运算得到23。因此可以得出，
Figure BDA0003495268790000081
与2i(i＝1,2,……,n)进行与运算，结果都等于2i(i＝1,2,……,n)。那么可以应用此规律，若待清洗数据的最终标签值分别与2i(i＝1,2,……,n)进行与运算，得到的每个运算结果都与对应的2i相等，那么就说明这个最终标签值为
Figure BDA0003495268790000082
说明这个待清洗数据触发了数据清洗规则文件中的所有数据清洗规则，需要被清洗掉。
S104、响应于数据知识库中任一标识码的访问请求，获取访问请求携带的待解析标识码。
S105、对访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证。
具体地，在数据知识库中查询访问请求携带的待解析标识码。若能够查询到相同的标识码，则确定访问请求携带的待解析标识码可信。若不能查询到相同的标识码，则确定访问请求携带的待解析标识码不可信。
S106、若待解析标识码可信，则通过解析网关转发访问请求，并在数据知识库中查询待解析标识码，对待解析标识码进行解析，得到解析结果。
具体地，在数据知识库中查询待解析标识码。将待解析标识码输入二级节点，以使二级节点将待解析标识码分解为自身管理的标识字段以及顶级节点管理的标识字段，并将顶级节点管理的标识字段发送到顶级节点。
进一步地，通过顶级节点，将接收到的标识字段分解为自身管理的标识字段以及根节点管理的标识字段，并将根节点管理的标识字段发送到根节点。通过每一级节点，分别对自身管理的标识字段进行解析，得到每一级的解析结果。根据每一级的解析结果，整合得到待解析标识码的解析结果。
进一步地，根据行业分类之间的联系，对数据知识库中的各种标识码进行关联。将各种标识码之间的关联关系通过网状图进行显示，并根据用户自定义配置，创建可视化数据分析视图，并通过展示平台模块进行展示。其中，分析视图至少包括2D平面图、3D效果图、柱状图、曲线图、饼图、拟合图、雷达图中的任一种或多种类型。
另外，本申请实施例还提供了一种基于标识解析网关的数据知识库管理设备，如图2所示，基于标识解析网关的数据知识库管理设备200具体包括：
至少一个处理器201；以及，与至少一个处理器201通信连接的存储器202；其中，存储器202存储有能够被至少一个处理器201执行的指令，以使至少一个处理器201能够执行：
接收企业的数据编码请求，并判断数据编码请求是否合规；
若数据编码请求合规，则接收企业发送的待编码数据；
若接收到的待编码数据为结构化数据，则为待编码数据生成标识码；其中，待编码数据为实体资产数据和/或虚拟资产数据；
若接收到的待编码数据为异构数据，则对待编码数据进行数据清洗，并为清洗后的待编码数据生成标识码；
将生成的标识码，按照所属企业的行业分类，存储在数据知识库中；
响应于数据知识库中任一标识码的访问请求，获取访问请求携带的待解析标识码；
对访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证；
若待解析标识码可信，则通过标识解析网关转发访问请求，并在数据知识库中查询待解析标识码，对待解析标识码进行解析，得到解析结果。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收企业的数据编码请求，并判断所述数据编码请求是否合规；
若所述数据编码请求合规，则接收所述企业发送的待编码数据；其中，所述待编码数据为实体资产数据和/或虚拟资产数据；所述实体资产数据至少包括材料数据、产品数据、设备数据、人员数据；所述虚拟资产数据至少包括算法数据、流程数据、软件订单数据；
为所述待编码数据生成标识码；
若接收到的所述待编码数据为异构数据，则对所述待编码数据进行数据清洗，并为清洗后的所述待编码数据生成标识码；
将生成的所述标识码，按照所属企业的行业分类，存储在数据知识库中；
响应于所述数据知识库中任一标识码的访问请求，获取所述访问请求携带的待解析标识码；
对所述访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证；
若所述待解析标识码可信，则通过标识解析网关转发所述访问请求，并在所述数据知识库中查询所述待解析标识码，对所述待解析标识码进行解析，得到解析结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，接收企业的数据编码请求，并判断所述数据编码请求是否合规，具体包括：
基于所述数据编码请求，确定所述企业的身份信息；
根据所述企业的身份信息，在区块链的资格认证库中查询所述企业是否进行了资格认证；
若所述企业进行了资格认证，则获取所述数据编码请求中的编码前缀，若在预存的编码前缀表中能够查找到所述编码前缀，则确定所述数据编码请求合规；
若所述企业的身份信息未进行资格认证，则向所述企业发送认证提示，以提醒所述企业将身份信息上传到所述区块链中，进行资格审批，审批通过后，将身份信息上传到所述资格认证库中。
3.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，若接收到的所述待编码数据为结构化数据，则为所述待编码数据生成标识码，具体包括：
获取所述企业的企业标识；
识别企业的所述身份信息中是否存在注册标识；其中，所述注册标识为所述企业在标识解析平台中进行标识注册成功后，下发的身份标志；
若所述身份信息中存在所述注册标识，则根据所述企业标识，在所述标识解析平台查询出对应的数据标识模板；其中，所述数据标识模板为各企业基于其企业标识在所述标识解析平台上进行标识注册后，得到的数据存储模板；
基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据；
对所述标准化数据进行哈希运算，得到对应的哈希值；
将所述哈希值发送到二级节点，注册所述待编码数据的标识码。
4.根据权利要求3所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，在基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据之后，所述方法还包括：
检测是否存在标识更新请求；
若存在，则根据所述标识更新请求构建更新参数，以及调取标识注册表格录入标识更新数据；
在所述标识解析平台中，查询与所述标识更新请求对应的数据标识模板，以所述更新参数和录入标识更新数据后的标识注册表格为响应数据，对所述数据标识模板进行更新。
5.根据权利要求3所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，基于所述数据标识模板中设置的字段信息，对所述待编码数据进行字段提取，并添加到所述数据标识模板的对应位置，得到对应的标准化数据，具体包括：
调取标识注册表格，并提取所述标识注册表格中的标识字段；
解析每个所述标识字段的参数要求；
基于所述参数要求，在所述待编码数据中提取对应的信息逐一填写至所述标识注册表格中。
6.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，若接收到的所述待编码数据为异构数据，则对所述待编码数据进行数据清洗，具体包括：
若接收到的所述待编码数据为异构数据，则获取预存的数据清洗规则文件；
为所述异构数据中的每一条待清洗数据设置初始标签值；
将所述待清洗数据与所述数据清洗规则文件中的若干条数据清洗规则进行匹配；其中，所述数据清洗规则包括规则序号；
所述待清洗数据每匹配上一条数据清洗规则，将其标签值增加2x，得到所述待清洗数据的最终标签值；其中，x为匹配上的所述数据清洗规则的规则序号；
将所述待清洗数据的最终标签值转化为二进制，并分别与2i(i＝1,2,……,n)的二级制进行与运算，得到n个运算结果；其中，n为所述数据清洗规则文件中的数据清洗规则总数；
若每个所述运算结果，都与对应的2i相等，则确定所述待清洗数据为目标清洗数据；其中，所述目标清洗数据触发了所述数据清洗规则文件中的所有数据清洗规则；
将所述异构数据中的目标清洗数据删除，从而进行清洗。
7.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，对所述访问请求携带的待解析标识码进行可信性验证，具体包括：
在所述数据知识库中查询所述访问请求携带的待解析标识码；
若能够查询到相同的标识码，则确定所述访问请求携带的待解析标识码可信；
若不能查询到相同的标识码，则确定所述访问请求携带的待解析标识码不可信。
8.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，在所述数据知识库中查询所述待解析标识码，对所述待解析标识码进行解析，得到解析结果，具体包括：
在所述数据知识库中查询所述待解析标识码；
将所述待解析标识码输入二级节点，以使所述二级节点将所述待解析标识码分解为自身管理的标识字段以及顶级节点管理的标识字段，并将所述顶级节点管理的标识字段发送到顶级节点；
通过所述顶级节点，将接收到的标识字段分解为自身管理的标识字段以及根节点管理的标识字段，并将所述根节点管理的标识字段发送到所述根节点；
通过每一级节点，分别对自身管理的标识字段进行解析，得到每一级的解析结果；
根据所述每一级的解析结果，整合得到所述待解析标识码的解析结果。
9.根据权利要求1所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法，其特征在于，在将生成的所述标识码，按照所属企业的行业归属，存储在数据知识库中之后，所述方法还包括：
根据行业分类之间的联系，对所述数据知识库中的各种标识码进行关联；
将所述各种标识码之间的关联关系通过网状图进行显示，并根据用户自定义配置，创建可视化数据分析视图，并通过展示平台模块进行展示；其中，所述分析视图至少包括2D平面图、3D效果图、柱状图、曲线图、饼图、拟合图、雷达图中的任一种或多种类型。
10.一种基于标识解析网关的数据知识库管理设备，其特征在于，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-9任一项所述的一种基于标识解析网关的数据知识库管理方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115168386A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 龙图腾网科技(合肥)股份有限公司 一种知识产权数据更新方法、装置、系统以及计算机设备

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