CN117273131B - 一种跨节点数据关系发现系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于多节点多网域数据协同计算技术领域，涉及独立多节点数据共享计算，具体涉及一种跨节点数据关系发现系统及方法。包括：中心节点单元；具有，业务计算组件的业务节点单元；其中，所述中心节点单元与业务节点单元通信连接；其中，业务计算组件包括数据实体提取模块，所述数据实体提取模块具有实体配置库和配置模组；其中，配置模组用于提供操作界面，和/或提供数据接口，以接收任意定义的数据实体的配置数据；其中，实体配置库用于存储所述配置数据。通过本申请的跨节点数据关系发现系统，可实现对发展积累了大量数据、数据追溯路径不清晰，数据冗余量大且在时间维度以及空间维度冲突较多等复杂场景下的数据关系发现。
Description
技术领域
本发明属于多节点多网域数据协同计算技术领域，涉及独立多节点数据共享计算，具体涉及一种跨节点数据关系发现系统及方法。
背景技术
工业生产、管理、生活服务及社会治理等活动均伴随着大量的数据产生。随着管理经验总结、迭代和发展，组织分工形成，本质上关联的数据（数据的组成单元）同专业组织的划分被逐渐分裂。随着发展衍进，组织的划分及专业积累加深，数据的全面融合挖掘使用难度逐渐增加。
信息技术的发展和成熟使得数据的存储、流通和大规模计算成为可能。进而促使深度分裂的（组织）数据单元有了再次融合的可能性。但是，不同领域及不同组织的分裂数据单元发展程度不同，规模差异巨大，导致数据的融合关联（数据关系挖掘）面临着复杂的问题。
以社会治理为例，政府是社会治理的核心组织，为了增加治理的专业性、提高治理服务效率，形成了分工明细且总量众多的管理部门。不过，明确分离的各部门之间并非独立，事实上任何部门的数据理论上都可通过管理对象（被管理或服务的社会成员）实现完整的关联，构建起直接的管理关系。但是，随着部门的长期专业发展，专业数据积累量日趋庞大，组织内部的管理语言体系逐步形成，这使得数据的融合所需的计算和思考远远超出了作为管理者的人的计算极限，数据依靠管理经验的融合使用相对于整体数据规模而言变得极其有限。
伴随着信息技术的发展和积累，数据中所蕴涵的信息量巨大，即使是初步探索的数据挖掘与使用尝试就已全面深刻的影响着社会治理活动。由于社会治理的主体和对象均是人，因此几乎所有数据基本也都可以通过与之发生关系的人形成直接或间接的联系，构成人的大数据要素，也构成了广义的人口信息大数据。同时，由于数据的联系是复杂且全面的，因此对所有数据进行中心化的存储或使用几乎是不可能的，远远超出当前技术的计算及存储能力的极限，并且不符合高度分化及专业的组织分工管理体系。
此类大数据存储量巨大、关系复杂，且格式多样。因此，现有大数据信息使用难度大，使用率低下，造成了极大的数据资源/数据资产浪费。相比于数据价值充分挖掘后的社会治理，当下的治理过程在数据存储、共享、计算等多方面存在着大量重复、冗余配置，资源浪费率高，信息使用率低。
发明内容
为解决上述现有技术问题，本发明提供一种跨节点数据关系发现系统及方法，可选实施方案如下：
一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，包括：
中心节点单元；
具有，业务计算组件的业务节点单元；
其中，所述中心节点单元与业务节点单元通信连接；
其中，业务计算组件包括数据实体提取模块，所述数据实体提取模块具有实体配置库和配置模组；
其中，配置模组用于提供操作界面，和/或提供数据接口，以接收任意定义的数据实体的配置数据；
其中，实体配置库用于存储所述配置数据。
可选方案的一种，所述配置模组包括：
描述策略；
所述描述策略用于根据所述数据实体提取对应的数据描述。
可选方案的一种，所述配置模组包括：
映射控制模组；
所述映射控制模组用于对所述配置模组提取的数据实体和对应的数据描述生成映射，并存储所述数据实体、数据描述和映射为单元数据组。
可选方案的一种，所述中心节点单元包括：
具有，关系任务模组和关系计算模组的关系管理组件；
其中，关系任务模组用于识别，数据实体和数据描述中的一项相同的至少两组所述单元数据组，并提取其中的不同项生成关系确认任务；
其中，关系计算模组用于根据关系确认任务和确认数据生成数据关系。
可选方案的一种，所述数据关系包括：
血缘关系；
血亲关系；
无关联关系；
其中，血缘关系用于表示所述数据关系存在时间因果演变；
其中，血亲关系用于表示所述数据关系为具备同等含义的不明描述。
可选方案的一种，所述关系任务模组具有：
血缘计算任务；
用于当一组单元数据组与另一组单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务；或，
用于当一组单元数据组与多组血缘关系确定的单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务。
可选方案的一种，根据所述血缘计算任务启动关系计算组件；
所述关系计算组件用于接收血缘关系的操作数据，以对所述确定为血缘关系的多组单元数据组生成血缘关系；且，
存储或更新存储各单元数据组之间的血缘关系。
可选方案的一种，所述数据关系为血缘关系的单元数据组中，数据实体和/或数据描述设置有有效性标签；
所述有效性标签用于标记所述数据实体和/或数据描述在血缘关系的排序中，对晚于当前数据实体和/或数据描述的数据标记为有效。
可选方案的一种，标记为有效的，且具有血缘关系的多组单元数据组的数据实体和数据描述可自由组合形成扩展单元数据组。
一种跨节点数据关系发现方法，其特征在于，根据所述的跨节点数据关系发现系统生成数据关系，所述数据关系包括血缘关系、血亲关系和无关联关系中的一种或多种。
本发明的有益效果体现在，通过本申请的跨节点数据关系发现系统，可实现对发展积累了大量数据、数据追溯路径不清晰，数据冗余量大且在时间维度以及空间维度冲突较多等复杂场景下的数据关系发现。并可实现，数据冲突的发现、数据冲突的化解，数据血缘链条的建立以及基于数据血亲关系的扩展。实现对长期管理中形成的有效但非标准化的数据关系的有效重构，为数据共享、数据更新同步，多部门数据协同等提供工具基础。
附图说明
图1为本发明所提供的业务节点单元的结构示意图；
图2为本发明所提供的中心节点单元的结构示意图；
图3为本发明所提供的配置模组的关系示意图。
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：
参照图1-图3，
一种跨节点数据关系发现系统，包括：
中心节点单元；
具有，业务计算组件的业务节点单元；
其中，所述中心节点单元与业务节点单元通信连接；
其中，业务计算组件包括数据实体提取模块，所述数据实体提取模块具有实体配置库和配置模组；
其中，配置模组用于提供操作界面，和/或提供数据接口，以接收任意定义的数据实体的配置数据；
其中，实体配置库用于存储所述配置数据。
在本实施例中，中心节点单元可设置为由数据服务平台运营管理的服务系统，业务节点单元可配置为各业务相对独立的业务部门的业务系统，或对业务系统的接入。其中，数据实体是指完整数据的实体部分，比如一条记录为“身份证号：11……”的数据，其数据实体为其数字部门，而“身份证号”为数据描述，该描述可理解为对数据实体的命名，该命名通常会根据业务类型、业务场景的不同而不同，比如数据描述存在不同的语言版本，存在官方名称、简称、口语名称以及代号等。正是由于各业务部门为了日常业务的发展进行了符合自身业务习惯的命名，导致了长期发展后，数据的流通可用性变差，表现之一为跨部门后同样的数据含义不被理解，跨部门办事需要更多的原部门的确认证明文件等。通过本实施例的实体配置库，可以覆盖绝大多数的多部门/多节点业务数据的自动提取，其中配置模组的设置使得业务部门对数据的提取专业性负责，其开放性使得系统在使用的过程中可不断完善数据提取规则。在实践中，所述规则可来自于组织内部的各类各版本的表格或管理文件，其可实施性强。
实施例2：
可选实施方案的一种，所述配置模组包括：
描述策略；
所述描述策略用于根据所述数据实体提取对应的数据描述。
完整数据包括数据实体和数据描述，常规数据清洗通常依赖人工或者系统自动的规律发现，但数据清洗效果较差（错误率较高）。本实施例在配置模组中设置描述策略，并将所述描述策略设置为可配置项，使得数据共享系统服务方（技术提供方）退出传统的策略决策的身份。相比而言，传统的做法通常是由计算机专业人员根据经验或根据与业务部门的沟通理解设置固化到系统的策略，实现数据描述部分的提取。本实施例则将描述策略的确定设置与配置模组中，由配置人员根据数据实体的特征进行配置。通常，在进行配置操作时，配置人员会有一具体的数据表，使得描述策略的配置并不需要凭空想象构思，更具可实施性，且通过长期积累可更全面。
实施例3：
可选实施方案的一种，所述配置模组包括：
映射控制模组；
所述映射控制模组用于对所述配置模组提取的数据实体和对应的数据描述生成映射，并存储所述数据实体、数据描述和映射为单元数据组。
应明白，本实施例中的映射控制模组可自行生成映射，该映射用于标记数据实体与数据描述之间的关系。数据电子化存储后，数据实体和数据描述即存在了一一对应关系，但数据实体、数据描述和关系三者是不可分割的整体。本实施例对数据进行拆分识别，并重构映射，将单一要素的数据单元配置为三个要素。该方式使得数据的各要素在独立衍进过程中呈现的复杂组合状态可通过不同的映射进行标记，使得数据的存储冗余量大大降低，且数据的结构性得到优化。此外，重构后的数据实现各要素及其衍进要素可自由组合为更多的数据单元，自由组合出的数据单元可能会在将来的业务中从业务端形成，即在一定概率上实现了对未来数据形式的预测，使得未来数据衍变出现时，可被系统精准捕捉，即系统对新数据的应用可提前完成。
实施例4：
可选实施方案的一种，所述中心节点单元包括：
具有，关系任务模组和关系计算模组的关系管理组件；
其中，关系任务模组用于识别，数据实体和数据描述中的一项相同的至少两组所述单元数据组，并提取其中的不同项生成关系确认任务；
其中，关系计算模组用于根据关系确认任务和确认数据生成数据关系。
本实施例的意义在于，将可能存在关系的行为设置为关系任务模组的识别任务，使得特定数据的动向可触发关系任务的生成，关系任务生成后可通过任务派发的形式有系统特定权限的终端或者算法单元进行关系计算，使得关系的计算可独立配置、升级等，系统模块划分更为合理。
实施例5：
可选实施方案的一种，所述数据关系包括：
血缘关系；
血亲关系；
无关联关系；
其中，血缘关系用于表示所述数据关系存在时间因果演变；
其中，血亲关系用于表示所述数据关系为具备同等含义的不明描述。
本实施例的意义在于，将数据关系划分为三类，其中血缘关系可以记录数据衍进存在的时间先后以及因果关系。这对于组织的创新、发展的数据的过程记录及经验继承极为有效。事实上，组织的发展制度及数据存在阶段性价值，即制度无绝对的优劣划分，而是不同场景下的综合最优结果。如果一味的优胜劣汰，择优使用，则会在同类小概率问题再次出现时原有经验无法继承使用。通过血缘关系的记录，可在极小存储量的前提下使得数据的发展及阶段性价值得以继承保留。
实施例6：
可选实施方案的一种，所述关系任务模组具有：
血缘计算任务；
用于当一组单元数据组与另一组单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务；或，
用于当一组单元数据组与多组血缘关系确定的单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务。
本实施例的血缘计算任务执行后，可使得任意与其他数据存在血缘关系的数据可以在已经排列的血缘数据中存储于正确的位置。其参考计算方式之一可以是时间参数上的冒泡算法。
实施例7：
可选实施方案的一种，根据所述血缘计算任务启动关系计算组件；
所述关系计算组件用于接收血缘关系的操作数据，以对所述确定为血缘关系的多组单元数据组生成血缘关系；且，
存储或更新存储各单元数据组之间的血缘关系。
在本实施例中，存储、更新存储各单元数据组之间的血缘关系，其含义包括，本实施例的血缘的记录是针对单元数据组的，而非业务意义上的数据整体。且，血缘关系的记录是各单元数据组，通过此方式记录的血缘关系将远远超出原始业务数据的血缘关系数量，使得数据间的内在关系被大量扩充，系统之间的数据关系丰富性更强。
实施例8：
可选实施方案的一种，所述数据关系为血缘关系的单元数据组中，数据实体和/或数据描述设置有有效性标签；
所述有效性标签用于标记所述数据实体和/或数据描述在血缘关系的排序中，对晚于当前数据实体和/或数据描述的数据标记为有效。
实施例9：
可选实施方案的一种，标记为有效的，且具有血缘关系的多组单元数据组的数据实体和数据描述可自由组合形成扩展单元数据组。
在实施例7中提供了数据关系扩充的有效方案，本实施例及实施例8以此为基础，通过设置具有血缘关系数据的有效性，对排序节点的前后做数据有效性划分，并对有效的数据进行关系扩充，形成新的单元数据组。该方案应用于组织长期发展积累的数据时，其扩展有效性明显提高，即不做有效性划分的数据扩展形成的无效数据比例更高。
实施例10：
一种跨节点数据关系发现方法，其特征在于，根据所述的跨节点数据关系发现系统生成数据关系，所述数据关系包括血缘关系、血亲关系和无关联关系中的一种或多种。
在本发明的实施例的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用以描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“组装”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的实施例的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在本发明的实施例的描述中，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
Claims (7)
1.一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，包括：
中心节点单元；
具有，业务计算组件的业务节点单元；
其中，所述中心节点单元与业务节点单元通信连接；
其中，业务计算组件包括数据实体提取模块，所述数据实体提取模块具有实体配置库和配置模组；
其中，配置模组用于提供操作界面，和/或提供数据接口，以接收任意定义的数据实体的配置数据；
其中，所述实体配置库用于存储所述配置数据；
其中，所述配置模组包括：描述策略；所述描述策略用于根据所述数据实体提取对应的数据描述；
其中，所述配置模组包括：映射控制模组；所述映射控制模组用于对所述配置模组提取的数据实体和对应的数据描述生成映射，并存储所述数据实体、数据描述和映射为单元数据组；
其中，所述中心节点单元包括：具有，关系任务模组和关系计算模组的关系管理组件；其中，关系任务模组用于识别，数据实体和数据描述中的一项相同的至少两组所述单元数据组，并提取其中的不同项生成关系确认任务；其中，关系计算模组用于根据关系确认任务和确认数据生成数据关系。
2.根据权利要求1所述的一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，所述数据关系包括：
血缘关系；
血亲关系；
无关联关系；
其中，血缘关系用于表示所述数据关系存在时间因果演变；
其中，血亲关系用于表示所述数据关系为具备同等含义的不明描述。
3.根据权利要求2所述的一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，所述关系任务模组具有：
血缘计算任务；
用于当一组单元数据组与另一组单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务；或，
用于当一组单元数据组与多组血缘关系确定的单元数据组被确定为血缘关系时，生成一血缘计算任务。
4.根据权利要求3所述的一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，
根据所述血缘计算任务启动关系计算组件；
所述关系计算组件用于接收血缘关系的操作数据，以对确定为血缘关系的多组单元数据组生成血缘关系；且，
存储或更新存储各单元数据组之间的血缘关系。
5.根据权利要求4所述的一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，
所述数据关系为血缘关系的单元数据组中，数据实体和/或数据描述设置有有效性标签；
所述有效性标签用于标记所述数据实体和/或数据描述在血缘关系的排序中，对晚于当前数据实体和/或数据描述的数据标记为有效。
6.根据权利要求5所述的一种跨节点数据关系发现系统，其特征在于，
标记为有效的，且具有血缘关系的多组单元数据组的数据实体和数据描述可自由组合形成扩展单元数据组。
7.一种跨节点数据关系发现方法，其特征在于，根据权利要求1-6之任一项权利要求所述的跨节点数据关系发现系统生成数据关系，所述数据关系包括血缘关系、血亲关系和无关联关系中的一种或多种。
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|---|---|
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