CN117743447A - 基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法及系统。基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；根据企业架构程序概念逻辑模型进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。本发明实现更智能化自动化画布编辑引擎构建。

Description

基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法及系统。

背景技术

基于企业元数据的画布编辑建方法能够通过有效管理和分析企业内部的元数据，实现高度定制化的可视化编辑工具，为组织提供更快速、精确和一致的数据可视化解决方案，从而促进数据驱动决策、降低错误率、提高生产效率，以及支持复杂业务流程的优化与创新。然而，传统的基于企业元数据的画布编辑方法需要大量人力进行编辑，过于浪费人力与财力，不具备实时编辑画布功能，并且不能自动化判别用户问题需求的真实性进行企业元数据的画布编辑功能，导致企业元数据的画布编辑功能效率较差。

发明内容

基于此，本发明提供一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

步骤S2:获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

步骤S3:根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

步骤S4:接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

步骤S5:将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

本发明获取初始企业元数据，为后续步骤提供了数据集，对初始企业元数据进行数据分类有助于建立企业元数据的清晰结构，提高了数据的可管理性和可理解性，通过分类可以更容易地识别和访问特定类型的数据，有助于减少数据冗余，提高数据的重复使用率，并为后续的企业架构程序和画布编辑提供了有力的基础，还可以帮助识别潜在的数据质量问题和数据间的关联性，从而有助于提高数据的质量和一致性，为企业决策提供更可靠的支持。通过获取企业架构程序需求信息可以了解企业构建画布程序的需求，并根据企业架构程序需求信息和已分类的企业元数据，实现了企业架构程序的逻辑模型建立，生成了企业架构程序概念逻辑模型，帮助企业深入理解其架构程序的具体需求，从而更好地满足业务需求并优化流程，通过将需求信息与已有的企业元数据结合，建立了一个清晰的模型，有助于明确程序的数据和功能要求，减少了后续开发过程中的不确定性和错误，企业架构程序概念逻辑模型也为企业提供了一个可视化的参考，使各相关方更容易理解和协作，从而提高了项目的沟通和合作效率，为企业的架构程序开发奠定了坚实的基础，有助于确保项目按照明确定义的需求顺利进行，提高了项目成功的机会。基于企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，并生成企业架构程序功能信息数据，通过这些企业架构程序功能信息数据，建立了自动化的企业架构画布编辑引擎，生成了画布编辑引擎，充分利用了概念逻辑模型的指导，确保了企业架构程序的功能信息得以精确捕捉和记录，减少了需求分析中的遗漏和不一致性，生成的企业架构程序功能信息数据提供了详细的需求清单，为开发人员提供了清晰的方向，降低了开发时的不确定性，减少了返工的风险，而自动化的企业架构画布编辑引擎的建立为企业提供了一种高效的方式来满足这些需求，加速了画布编辑的过程，提高了生产效率，有助于确保企业架构程序与业务需求一致，减少了后续的修复和调整工作，提高了项目的整体质量和可维护性，确保企业架构程序的有效开发和画布编辑引擎的高效运行，从而为企业提供了更加灵活和响应迅速的解决方案。接收了终端采集的用户画布编辑需求数据，清楚用户画布程序编辑的需求信息，用于根据用户的需求信息进行画布自动化编辑，通过自然语言技术进行用户需求字段特征提取，有助于准确捕捉用户需求的关键信息，减少了理解用户意图的不确定性，提高了需求数据的准确性，根据企业架构程序功能信息数据对这些特征数据进行有效性判断，自动进行有效性判断可以大大降低手动审核和分析的工作量，提高了数据处理的效率，减少了处理时间，将有效需求数据快速传输至画布编辑引擎，有助于及时满足用户的需求，提高了用户满意度，无效需求数据的反馈可以及时引导用户提供更合理和明确的需求，从而提高了数据的质量和一致性。将经过有效性判断的需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成了目标画布编辑数据，通过自动处理和编辑，减少了人工干预，提高了效率，通过满足有效需求数据，确保生成的目标画布编辑数据符合用户的期望，提高了用户满意度，将目标画布编辑数据传输至终端，允许用户及时查看和验证编辑结果，提供了快速的反馈循环，有助于纠正和改进，通过自动编辑，减少了潜在的人为错误，提高了编辑数据的质量和一致性。因此，本发明的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法通过接收用户需求进行自动化地画布编辑，节约了人力与财力，并且具备实时编辑画布功能，并且能够自动化判别用户问题需求的真实性进行企业元数据的画布编辑功能，使得企业元数据的画布编辑功能效率高。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取初始企业元数据；

步骤S12：根据初始企业元数据进行企业元数据类别分析，生成企业元数据类别；

步骤S13：根据企业元数据类别以及初始企业元数据进行企业元数据类别格式设计，生成企业元数据类别格式；

步骤S14：根据企业元数据类别以及企业元数据类别格式对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据。

本发明通过收集初始企业元数据，企业能够建立起对其数据资源的全面了解，有助于发现潜在的数据资产，提高了数据的可见性和可访问性，从而为更有效的数据管理和分析奠定了基础。通过对初始企业元数据的分析，企业能够识别出不同数据类型和特征，有助于建立有组织的元数据分类结构，进一步提高了数据管理的效率，减少了数据混乱和重复。设计元数据类别格式有助于确保元数据的一致性和标准化，使得数据更容易被理解和使用，并且根据数据格式直接将数据进行数据划分，减少了数据误解和错误的风险，有助于提高数据质量。通过将初始企业元数据按照标准化的分类方式进行组织，企业能够更容易地识别、查找和维护数据，提高了数据的可维护性和可管理性，减少了数据冗余和错误，同时也有助于提高数据的可用性。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取企业架构程序需求信息；

步骤S22：基于企业架构程序需求信息以及企业元数据类别进行企业架构程序的概念数据模型建立，生成企业架构程序概念数据模型；

步骤S23：基于企业架构程序概念数据模型以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型。

本发明通过获取企业架构程序的需求信息，企业能够清晰地把握业务的具体需求和目标，有助于明确项目的范围和方向，减少了后续开发中的需求不明确性和变更风险。通过建立概念数据模型，企业能够将业务需求抽象为数据模型，从而更好地理解业务流程和数据关系，有助于准确捕捉需求、规划数据结构，并为后续的系统设计提供了蓝图。逻辑模型的建立将概念模型转化为更加具体和可操作的形式，帮助企业深入理解程序的逻辑流程和数据交互，有助于确保程序的设计符合需求，减少了后续开发中的不一致性和错误。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；

步骤S32：根据企业架构程序功能信息数据进行企业架构程序的展示画布功能设计，生成企业架构画布功能；

步骤S33：根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

本发明通过分析概念逻辑模型，企业能够准确识别和捕捉程序的功能信息，有助于确保程序开发满足业务要求，减少了功能缺陷和不一致性。根据功能信息数据设计展示画布功能，确保用户界面和功能之间的一致性，有助于提供直观且易于使用的用户界面，增强了用户体验，减少了用户的学习曲线。根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎，建立自动化的编辑引擎有助于实现画布编辑的高效处理，确保程序的功能与用户需求一致，提高了编辑的速度和准确性，减少了手动编辑的工作量，从而提高了工作效率。

优选地，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：将企业架构程序功能信息数据与对应的企业架构画布功能进行数据整合，生成功能信息-画布功能关联数据；

步骤S332：利用功能信息-画布功能关联数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

本发明通过将功能信息与对应的画布功能关联起来，企业能够建立起明确的需求和界面元素之间的关系，有助于确保用户需求得到准确地映射到画布上，减少了误解和不匹配，提高了界面的一致性和用户满意度。通过自动化引擎的建立，确保了需求和界面元素的一致性转化，从而实现了画布编辑的高效自动化处理，提高了编辑速度，减少了人为错误，提高了工作效率，同时也有助于降低编辑过程中的复杂性和风险。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：接收终端采集的用户画布编辑需求数据；

步骤S42：利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；

步骤S43：利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，生成需求匹配数据；

步骤S44：根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；

步骤S45：将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈。

本发明实现了用户需求的获取和接收，确保企业能够及时响应用户的编辑需求，提高了用户满意度和沟通效率。利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，自然语言技术的应用有助于准确提取用户需求中的关键信息，将用户的语言转化为可处理的数据格式，降低了需求理解的模糊性，提高了数据质量。利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，通过匹配算法，实现了用户需求和功能信息之间的智能匹配，从而确定哪些需求能够与功能相对应，有助于确保用户需求与系统功能的一致性，提高了系统的可靠性和适用性。根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，通过需求匹配数据，能够准确地判定哪些用户需求是有效的，哪些是无效的，有助于过滤掉不合理或不相关的需求，提高了编辑引擎的准确性和效率。将无效需求数据反馈至终端，有助于及时纠正用户提供的不合理需求，提高了用户满意度和需求准确性。

优选地，步骤S43中的用户需求-功能信息匹配算法如下所示：

式中，P表示为用户需求与功能信息的匹配得分，w₁表示为文本相似性得分权重信息，W表示为用户需求与功能信息的文本相似性得分，w₂表示为语意相似性得分权重信息，R表示为用户需求与功能信息的语意相似性得分，w₃表示为涵盖程度得分权重信息，F表示为功能信息包含用户需求的涵盖程度得分，Y表示为用户需求文本可信度，k表示为用户需求文本复杂度，τ表示为用户需求与功能信息的匹配得分的异常调整值。

本发明利用一种用户需求-功能信息匹配算法，该算法充分考虑了文本相似性得分权重信息w₁、用户需求与功能信息的文本相似性得分W、语意相似性得分权重信息w₂、用户需求与功能信息的语意相似性得分R、涵盖程度得分权重信息w₃、功能信息包含用户需求的涵盖程度得分F、用户需求文本可信度Y、用户需求文本复杂度k以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：

即，该函数关系式可用于确定用户需求是否匹配企业架构程序的功能，剔除无效用户需求，保留有效的用户需求用于后续步骤。文本相似性得分权重信息、语意相似性得分权重信息以及涵盖程度得分权重信息控制了各种得分项的重要性，反映了在匹配过程中不同因素的相对重要性；文本相似性得分是基于文本内容的相似性度量，可以通过文本匹配算法(如余弦相似度或编辑距离)计算，较高的文本相似性得分表示用户需求文本与功能信息文本之间更相似；语义相似性得分是根据语义关系来衡量用户需求与功能信息之间的相似性，可以使用自然语言处理技术(如词向量嵌入或语义分析)来计算，高语义相似性得分表示用户需求与功能信息之间更接近概念上的匹配；涵盖程度得分衡量了功能信息是否涵盖了用户需求的全部内容，如果功能信息包含了用户需求的所有要素，那么涵盖程度得分较高；用户需求文本的可信度反映了用户需求是否可靠，可以通过用户需求问题与企业架构程序功能的相关程度进行分析；用户需求文本的复杂度反映了其难以理解或解释的程度，复杂度较高的需求可能需要更高的匹配得分来确保正确匹配。该函数关系式通过考虑文本相似性、语义相似性、涵盖程度、可信度和复杂度等多个因素，能够更准确地评估用户需求与功能信息之间的匹配程度，提高了匹配结果的精确性，减少了不相关的匹配。利用用户需求与功能信息的匹配得分的异常调整值τ对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，从而更准确地生成用户需求与功能信息的匹配得分P，提高了对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算的准确性和可靠性。同时该公式中的权重信息以及调整值可以根据实际情况进行调整，应用于不同的用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据中，提高了算法的灵活性与适用性。

优选地，步骤S44包括以下步骤：

步骤S441：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为有效需求数据；

步骤S442：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据不大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为无效需求数据。

本发明引入了预先设定的需求匹配阈值，根据阈值的设定，将匹配度高于阈值的需求标记为有效需求，有助于提高匹配的精度，确保只有高度符合系统功能的需求被视为有效，降低了误判的可能性，从而提高了编辑引擎的准确性；反之，当需求匹配度低于或等于阈值时，需求被标记为无效。这确保了编辑引擎不会受到与功能匹配度低或不相关的需求的干扰，提高了编辑过程的准确性和效率，提出了无效的用户需求。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中匹配对应的企业架构程序功能信息数据，并根据画布编辑引擎中的功能信息-画布功能关联数据进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；

将目标画布编辑数据传输至终段进行目标画布编辑反馈。

本发明将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中匹配对应的企业架构程序功能信息数据，并根据画布编辑引擎中的功能信息-画布功能关联数据进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据，实现了有效需求数据的自动传输至画布编辑引擎，同时借助功能信息-画布功能关联数据，确保了用户需求和画布编辑之间的高度匹配。这有助于确保画布编辑与业务需求的一致性，提高了编辑的准确性和效率，支持更快速的编辑处理，从而提高了项目的交付速度。将目标画布编辑数据传输至终段进行目标画布编辑反馈，以供用户审查和验证编辑结果，提供了及时的反馈回路，使用户可以检查编辑是否满足其期望，并允许在早期阶段发现和解决潜在问题，提高了用户满意度，有助于快速迭代和改进，确保编辑引擎的输出符合用户的实际需求。

本说明书中提供一种自动化画布编辑引擎构建系统，用于执行如上述所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，该自动化画布编辑引擎构建系统包括：

企业元数据预处理模块，用于获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

逻辑模型建立模块，用于获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

画布编辑引擎建立模块，用于根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

用户画布编辑需求分析模块，用于接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

画布编辑模块，用于将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

本申请有益效果在于，本发明通过对初始企业元数据的获取、分类、格式化和数据分类等子步骤的组合，实现了企业元数据的管理和利用，有益于提高企业数据的可理解性、可维护性和可用性，为企业的数据驱动决策、业务流程优化和信息管理提供了坚实的基础，还有助于降低数据冗余、提高数据质量、促进数据共享和协作，从而推动了企业的数字化转型和竞争力提升。将企业的架构程序需求信息与企业元数据有效地结合起来，通过这一流程，企业能够更好地理解和满足其业务需求，实现了对企业架构的逻辑建模和概念化抽象，从而为企业提供了更清晰的业务视图和数据模型，有益于加强企业的信息管理和业务规划，提高了对业务流程和数据流的把控能力，有助于更好地支持决策制定和战略规划，促进了企业内部不同部门之间的协作和沟通，提高了整体的业务效率和响应速度，有助于企业更灵活地适应市场变化和竞争压力。利用了企业架构的概念逻辑模型，以生成具体的企业架构程序功能信息、企业架构画布功能以及自动化的画布编辑引擎，有益于提高企业内部的业务流程可视化，使其更容易理解和优化。它还有助于提高企业的协作和沟通效率，因为不同部门和团队可以更好地共享和协同开发画布，促进了更加有效的信息共享和决策制定，有助于企业更好地满足其业务需求，提高了创新和业务效率，加强了企业在竞争市场中的地位。通过自然语言技术，从用户需求数据中提取关键特征，有助于更好地理解用户的意图和要求，借助用户需求-功能信息匹配算法，对用户需求数据与企业架构程序功能信息进行匹配度计算，以确定需求的匹配程度，有助于准确识别用户需求，将其有效分类成有效需求和无效需求，从而提高了工作效率和资源利用率，将无效需求数据反馈至终端，有助于用户更好地理解和调整其需求，从而不断优化用户体验和满足业务要求，提高了企业对客户需求的响应能力。将用户的有效需求数据与企业架构程序的功能信息相匹配，以生成目标画布编辑数据。这一流程加速了画布编辑的过程，减少了手动干预，提高了效率和准确性，通过功能信息-画布功能关联数据，确保了生成的目标画布编辑数据与企业架构程序的需求和设计保持一致性，有助于减少错误和提高质量，将目标画布编辑数据传输至终端进行反馈，使用户能够快速了解和审阅最终编辑结果。

附图说明

图1为本发明一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；

图3为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

步骤S2:获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

步骤S3:根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

步骤S4:接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

步骤S5:将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

本发明获取初始企业元数据，为后续步骤提供了数据集，对初始企业元数据进行数据分类有助于建立企业元数据的清晰结构，提高了数据的可管理性和可理解性，通过分类可以更容易地识别和访问特定类型的数据，有助于减少数据冗余，提高数据的重复使用率，并为后续的企业架构程序和画布编辑提供了有力的基础，还可以帮助识别潜在的数据质量问题和数据间的关联性，从而有助于提高数据的质量和一致性，为企业决策提供更可靠的支持。通过获取企业架构程序需求信息可以了解企业构建画布程序的需求，并根据企业架构程序需求信息和已分类的企业元数据，实现了企业架构程序的逻辑模型建立，生成了企业架构程序概念逻辑模型，帮助企业深入理解其架构程序的具体需求，从而更好地满足业务需求并优化流程，通过将需求信息与已有的企业元数据结合，建立了一个清晰的模型，有助于明确程序的数据和功能要求，减少了后续开发过程中的不确定性和错误，企业架构程序概念逻辑模型也为企业提供了一个可视化的参考，使各相关方更容易理解和协作，从而提高了项目的沟通和合作效率，为企业的架构程序开发奠定了坚实的基础，有助于确保项目按照明确定义的需求顺利进行，提高了项目成功的机会。基于企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，并生成企业架构程序功能信息数据，通过这些企业架构程序功能信息数据，建立了自动化的企业架构画布编辑引擎，生成了画布编辑引擎，充分利用了概念逻辑模型的指导，确保了企业架构程序的功能信息得以精确捕捉和记录，减少了需求分析中的遗漏和不一致性，生成的企业架构程序功能信息数据提供了详细的需求清单，为开发人员提供了清晰的方向，降低了开发时的不确定性，减少了返工的风险，而自动化的企业架构画布编辑引擎的建立为企业提供了一种高效的方式来满足这些需求，加速了画布编辑的过程，提高了生产效率，有助于确保企业架构程序与业务需求一致，减少了后续的修复和调整工作，提高了项目的整体质量和可维护性，确保企业架构程序的有效开发和画布编辑引擎的高效运行，从而为企业提供了更加灵活和响应迅速的解决方案。接收了终端采集的用户画布编辑需求数据，清楚用户画布程序编辑的需求信息，用于根据用户的需求信息进行画布自动化编辑，通过自然语言技术进行用户需求字段特征提取，有助于准确捕捉用户需求的关键信息，减少了理解用户意图的不确定性，提高了需求数据的准确性，根据企业架构程序功能信息数据对这些特征数据进行有效性判断，自动进行有效性判断可以大大降低手动审核和分析的工作量，提高了数据处理的效率，减少了处理时间，将有效需求数据快速传输至画布编辑引擎，有助于及时满足用户的需求，提高了用户满意度，无效需求数据的反馈可以及时引导用户提供更合理和明确的需求，从而提高了数据的质量和一致性。将经过有效性判断的需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成了目标画布编辑数据，通过自动处理和编辑，减少了人工干预，提高了效率，通过满足有效需求数据，确保生成的目标画布编辑数据符合用户的期望，提高了用户满意度，将目标画布编辑数据传输至终端，允许用户及时查看和验证编辑结果，提供了快速的反馈循环，有助于纠正和改进，通过自动编辑，减少了潜在的人为错误，提高了编辑数据的质量和一致性。因此，本发明的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法通过接收用户需求进行自动化地画布编辑，节约了人力与财力，并且具备实时编辑画布功能，并且能够自动化判别用户问题需求的真实性进行企业元数据的画布编辑功能，使得企业元数据的画布编辑功能效率高。

作为本发明的一个实施例，参考图1所述，为本发明一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法包括以下步骤：

步骤S1：获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

本发明实施例中，需要获取企业数据库中的初始企业元数据，包括产品信息、供应商数据、销售记录、库存履历等。产品信息包括产品名称、描述、价格等，供应商数据包括供应商名称、联系信息等，销售记录包括销售日期、销售地点、销售量等。库存履历包括入库日期、出库日期、库存量等，对这些初始数据进行分类，例如将产品信息归类为"产品元数据"，供应商数据归类为"供应商元数据"，销售记录归类为"销售元数据"，库存履历归类为"库存元数据"，这个分类过程有助于将初始数据结构化，并为后续步骤提供了一个清晰的基础。

步骤S2:获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

本发明实施例中，他们与各个部门的业务代表交流，了解到他们需要实时生产进度监控、订单优先级设置、设备维护计划等需求，这些需求被记录并整理成企业架构程序需求信息，并获取企业架构程序需求信息。将这些需求信息与之前分类的企业元数据相结合，从而分析实时生产进度监控需要与生产订单、设备状态和员工排班等元数据相关联；订单优先级设置需要与产品信息和客户信息相关；设备维护计划需要与设备信息相关联。基于这些分析，他们开始构建企业架构程序的概念逻辑模型，这个概念逻辑模型包括了生产订单、产品信息、设备状态、员工排班、客户信息、设备信息等元素之间的关系图，以及这些元素与需求信息的关联，这个模型可视化了系统的基本架构，确保了需求与企业元数据的匹配。

步骤S3:根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

本发明实施例中，建立了企业架构程序的概念逻辑模型，现在他们需要进一步分析这个模型，以确定具体的功能需求，仔细研究了模型中的各个元素和它们之间的关系，例如在概念模型中，产品信息与生产订单有关，设备状态与实时监控有关，员工排班与生产进度控制有关，通过深入的功能信息分析，他们明确了每个元素所需的具体功能，比如产品信息需要包括产品描述、价格、库存等信息。使用这些功能信息数据来构建自动化的企业架构画布编辑引擎，这个引擎可以根据模型中的元素和功能自动生成相应的编辑工具和界面元素，例如会自动生成用于编辑产品信息的表单、用于监控设备状态的仪表盘、用于排班的日历视图等。这个引擎的自动化功能大大减少了手动配置的工作量，提高了编辑的效率，引擎还能够根据实际需求进行个性化定制，如果公司需要额外的功能或特定的界面定制，他们可以通过简单的设置来满足这些需求，而不必从头开始构建。

步骤S4:接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

本发明实施例中，接收终端采集的用户画布编辑需求数据，例如一名销售经理可能提交了一个需求，要求生成一个销售趋势图表，包括每月销售额的变化。利用自然语言技术对这个需求进行处理，使用文本分析工具，从用户需求中提取关键特征，例如"销售趋势图表"、"每月销售额变化"，这些特征被整理成用户需求特征数据，以便后续的分析和匹配。基于已有的企业架构程序功能信息数据，业架构画布编辑引擎对用户需求特征数据进行有效性判断。他们使用一个匹配算法，将用户需求特征与已有的功能信息进行比对，如果用户需求特征能够与功能信息匹配，那么这个需求被标记为有效需求数据，表示它可以被满足，如果公司的编辑系统支持生成销售趋势图表的功能，那么这个需求将被标记为有效。如果用户需求特征无法与功能信息匹配，那么这个需求被标记为无效需求数据，如果销售经理提出了一个不兼容的需求，将识别并标记这个需求为无效需求，无效需求数据随后传输至终端，并提供给管理员。

步骤S5:将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

本发明实施例中，一旦公司确定用户提出的需求是有效的，将有效需求数据传输至画布编辑引擎。在我们的零售公司示例中，这包括销售经理的要求，即生成销售趋势图表。画布编辑引擎收到需求数据后，开始根据用户的要求自动创建相应的画布或报表，画布编辑引擎根据有效需求数据中的指令自动生成目标画布编辑数据，对于销售趋势图表的示例，引擎会生成包含每月销售额变化的图表，使用可视化工具绘制，确保满足用户需求，一旦目标画布编辑数据生成完成，将这些数据传输回终端，可以在其工作站上查看、编辑和进一步定制生成的图表。这可以是一个交互性的过程，可以根据需要对图表进行调整和改进，可以在终端上查看生成的图表，并在必要时提供反馈，如果他们需要进一步的修改或有其他要求，可能触发进一步的编辑和生成操作，以满足用户的需求。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取初始企业元数据；

步骤S12：根据初始企业元数据进行企业元数据类别分析，生成企业元数据类别；

步骤S13：根据企业元数据类别以及初始企业元数据进行企业元数据类别格式设计，生成企业元数据类别格式；

步骤S14：根据企业元数据类别以及企业元数据类别格式对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据。

本发明通过收集初始企业元数据，企业能够建立起对其数据资源的全面了解，有助于发现潜在的数据资产，提高了数据的可见性和可访问性，从而为更有效的数据管理和分析奠定了基础。通过对初始企业元数据的分析，企业能够识别出不同数据类型和特征，有助于建立有组织的元数据分类结构，进一步提高了数据管理的效率，减少了数据混乱和重复。设计元数据类别格式有助于确保元数据的一致性和标准化，使得数据更容易被理解和使用，并且根据数据格式直接将数据进行数据划分，减少了数据误解和错误的风险，有助于提高数据质量。通过将初始企业元数据按照标准化的分类方式进行组织，企业能够更容易地识别、查找和维护数据，提高了数据的可维护性和可管理性，减少了数据冗余和错误，同时也有助于提高数据的可用性。

本发明实施例中，获取企业数据库中的初始企业元数据，包括来自各个部门的数据，如生产、采购、销售、供应链等。这些数据涵盖了产品信息、供应商信息、员工信息、交易记录、库存数据等，例如可能从生产部门获取产品规格，从供应链部门获取供应商合同，从销售部门获取销售订单，从人力资源部门获取员工档案等。根据初始企业元数据进行企业元数据类别分析，将这些初始数据归类到不同的企业元数据类别中，例如将产品规格、生产工艺和生产批次等信息归类为"产品元数据"，供应商合同、供应商联系信息等信息归类为"供应商元数据"，有助于组织和管理这些数据，并为后续的数据处理提供了结构化的基础。根据每个企业元数据类别定义了数据格式和架构，例如对于产品元数据，定义了产品名称、规格、价格等字段的数据格式。对于供应商元数据，定义了供应商名称、地址、联系人等字段的数据格式，确保了数据的一致性和可理解性。将初始数据根据前面定义的元数据类别和格式进行分类和整理，例如将产品名称、规格、价格的数据按照产品元数据的格式整理，将供应商名称、地址、联系人的数据按照供应商元数据的格式整理，确保了数据的一致性，使其更容易被后续的系统和应用程序使用。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取企业架构程序需求信息；

步骤S22：基于企业架构程序需求信息以及企业元数据类别进行企业架构程序的概念数据模型建立，生成企业架构程序概念数据模型；

步骤S23：基于企业架构程序概念数据模型以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型。

本发明通过获取企业架构程序的需求信息，企业能够清晰地把握业务的具体需求和目标，有助于明确项目的范围和方向，减少了后续开发中的需求不明确性和变更风险。通过建立概念数据模型，企业能够将业务需求抽象为数据模型，从而更好地理解业务流程和数据关系，有助于准确捕捉需求、规划数据结构，并为后续的系统设计提供了蓝图。逻辑模型的建立将概念模型转化为更加具体和可操作的形式，帮助企业深入理解程序的逻辑流程和数据交互，有助于确保程序的设计符合需求，减少了后续开发中的不一致性和错误。

本发明实施例中，他们与各个部门的业务代表交流，了解到他们需要实时生产进度监控、订单优先级设置、设备维护计划等需求，这些需求被记录并整理成企业架构程序需求信息，并获取企业架构程序需求信息。根据收集到的需求信息以及之前建立的企业元数据类别开始构建企业架构程序的概念数据模型，将需求信息转化为数据模型中的实体、属性、关系等元素，例如销售订单可以作为一个实体，其属性包括订单号、日期、客户信息等，同时与产品元数据相关联，这个模型是一个高层次的抽象，描述了业务流程和数据之间的关系。在概念数据模型的基础上构建了企业架构程序的逻辑模型，这个模型更加详细，包括了具体的数据表、字段、关系、数据流等，例如会定义一个销售订单数据表，其中包含订单号、日期、产品信息等字段，逻辑模型描述了数据在系统内的组织方式和流动路径。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；

步骤S32：根据企业架构程序功能信息数据进行企业架构程序的展示画布功能设计，生成企业架构画布功能；

步骤S33：根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

本发明通过分析概念逻辑模型，企业能够准确识别和捕捉程序的功能信息，有助于确保程序开发满足业务要求，减少了功能缺陷和不一致性。根据功能信息数据设计展示画布功能，确保用户界面和功能之间的一致性，有助于提供直观且易于使用的用户界面，增强了用户体验，减少了用户的学习曲线。根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎，建立自动化的编辑引擎有助于实现画布编辑的高效处理，确保程序的功能与用户需求一致，提高了编辑的速度和准确性，减少了手动编辑的工作量，从而提高了工作效率。

作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：

步骤S31：根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；

本发明实施例中，根据先前建立的企业架构程序概念逻辑模型进行功能信息分析，识别出与电子商务平台相关的功能需求，例如用户注册、商品搜索、购物车管理、支付处理等，将这些功能需求转化为具体的功能信息数据，包括每个功能的描述、输入和输出数据、业务规则等，生成企业架构程序功能信息数据。

步骤S32：根据企业架构程序功能信息数据进行企业架构程序的展示画布功能设计，生成企业架构画布功能；

本发明实施例中，根据企业架构程序功能信息数据开始设计用户界面和画布功能，以满足业务需求，例如创建了用户注册表单、搜索结果页面、购物车界面、支付处理页面等，这些设计反映了企业架构程序的功能，确保用户可以轻松地与系统互动。

步骤S33：根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

本发明实施例中，使用自动化工具和技术，如机器学习的决策树算法等，基于功能信息数据和设计的画布功能，建立了自动化的企业架构画布编辑引擎，这个引擎可以接受用户的输入，并根据用户需求自动生成相应的画布或界面，例如当用户在搜索框中输入关键词时，引擎可以自动检索并生成搜索结果画布。

优选地，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：将企业架构程序功能信息数据与对应的企业架构画布功能进行数据整合，生成功能信息-画布功能关联数据；

步骤S332：利用功能信息-画布功能关联数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

本发明通过将功能信息与对应的画布功能关联起来，企业能够建立起明确的需求和界面元素之间的关系，有助于确保用户需求得到准确地映射到画布上，减少了误解和不匹配，提高了界面的一致性和用户满意度。通过自动化引擎的建立，确保了需求和界面元素的一致性转化，从而实现了画布编辑的高效自动化处理，提高了编辑速度，减少了人为错误，提高了工作效率，同时也有助于降低编辑过程中的复杂性和风险。

本发明实施例中，将之前收集的企业架构程序功能信息数据与相应的企业架构画布功能进行数据整合。例如，对于"发布帖子"这个功能，他们关联了用户输入的帖子内容、图片上传、标签选择等功能信息，并将这些信息与相应的画布功能关联起来，创建了一个关联数据表，将功能需求与画布功能对应起来，确保后续的编辑过程能够自动匹配功能需求与画布。使用这些功能信息-画布功能关联数据，建立了自动化的企业架构画布编辑引擎，这个引擎可以接受用户的需求输入，例如用户想要创建一个新的社交媒体帖子，然后根据功能信息-画布功能关联数据，自动选择并生成与该需求匹配的画布和功能元素，包括创建帖子编辑界面、上传图片界面、选择标签界面等。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：接收终端采集的用户画布编辑需求数据；

步骤S42：利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；

步骤S43：利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，生成需求匹配数据；

步骤S44：根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；

步骤S45：将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈。

本发明实现了用户需求的获取和接收，确保企业能够及时响应用户的编辑需求，提高了用户满意度和沟通效率。利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，自然语言技术的应用有助于准确提取用户需求中的关键信息，将用户的语言转化为可处理的数据格式，降低了需求理解的模糊性，提高了数据质量。利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，通过匹配算法，实现了用户需求和功能信息之间的智能匹配，从而确定哪些需求能够与功能相对应，有助于确保用户需求与系统功能的一致性，提高了系统的可靠性和适用性。根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，通过需求匹配数据，能够准确地判定哪些用户需求是有效的，哪些是无效的，有助于过滤掉不合理或不相关的需求，提高了编辑引擎的准确性和效率。将无效需求数据反馈至终端，有助于及时纠正用户提供的不合理需求，提高了用户满意度和需求准确性。

作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：

步骤S41：接收终端采集的用户画布编辑需求数据；

本发明实施例中，用户通过平台界面提交了他们的编辑需求，如添加课程模块、上传教材、设置测验等，这些需求数据被平台收集并传输至后续处理步骤。

步骤S42：利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；

本发明实施例中，对于收集到的用户需求数据应用自然语言处理技术，例如文本分析和关键词提取，来提取用户需求的关键特征，例如用户需求中包含关键词如“添加课程模块”、“上传教材”等，这些特征数据可以帮助后续的匹配和判断过程。

步骤S43：利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，生成需求匹配数据；

本发明实施例中，使用用户需求-功能信息匹配算法来比对用户需求特征数据与企业架构程序功能信息数据之间的匹配度，例如用户需求中包含“添加课程模块”，算法会与已知的功能信息数据进行比对，确定是否有与之匹配的功能，匹配度高的需求将生成需求匹配数据。

步骤S44：根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；

本发明实施例中，根据需求匹配数据来判断用户需求的有效性，如果需求与已知功能匹配，则被视为有效需求，平台将进一步处理它，如果匹配度不足，则需求被标记为无效需求，例如用户要求添加一个不存在的课程模块，这将被标记为无效需求。

步骤S45：将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈。

本发明实施例中，无效需求数据被传输至终端，通知用户其需求无法满足，并提供反馈或建议，例如用户将收到一条消息，指出他们的请求无法实现，可能会提供类似的可行功能建议。

优选地，步骤S43中的用户需求-功能信息匹配算法如下所示：

式中，P表示为用户需求与功能信息的匹配得分，w₁表示为文本相似性得分权重信息，W表示为用户需求与功能信息的文本相似性得分，w₂表示为语意相似性得分权重信息，R表示为用户需求与功能信息的语意相似性得分，w₃表示为涵盖程度得分权重信息，F表示为功能信息包含用户需求的涵盖程度得分，Y表示为用户需求文本可信度，k表示为用户需求文本复杂度，τ表示为用户需求与功能信息的匹配得分的异常调整值。

本发明利用一种用户需求-功能信息匹配算法，该算法充分考虑了文本相似性得分权重信息w₁、用户需求与功能信息的文本相似性得分W、语意相似性得分权重信息w₂、用户需求与功能信息的语意相似性得分R、涵盖程度得分权重信息w₃、功能信息包含用户需求的涵盖程度得分F、用户需求文本可信度Y、用户需求文本复杂度k以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：

即，该函数关系式可用于确定用户需求是否匹配企业架构程序的功能，剔除无效用户需求，保留有效的用户需求用于后续步骤。文本相似性得分权重信息、语意相似性得分权重信息以及涵盖程度得分权重信息控制了各种得分项的重要性，反映了在匹配过程中不同因素的相对重要性；文本相似性得分是基于文本内容的相似性度量，可以通过文本匹配算法(如余弦相似度或编辑距离)计算，较高的文本相似性得分表示用户需求文本与功能信息文本之间更相似；语义相似性得分是根据语义关系来衡量用户需求与功能信息之间的相似性，可以使用自然语言处理技术(如词向量嵌入或语义分析)来计算，高语义相似性得分表示用户需求与功能信息之间更接近概念上的匹配；涵盖程度得分衡量了功能信息是否涵盖了用户需求的全部内容，如果功能信息包含了用户需求的所有要素，那么涵盖程度得分较高；用户需求文本的可信度反映了用户需求是否可靠，可以通过用户需求问题与企业架构程序功能的相关程度进行分析；用户需求文本的复杂度反映了其难以理解或解释的程度，复杂度较高的需求可能需要更高的匹配得分来确保正确匹配。该函数关系式通过考虑文本相似性、语义相似性、涵盖程度、可信度和复杂度等多个因素，能够更准确地评估用户需求与功能信息之间的匹配程度，提高了匹配结果的精确性，减少了不相关的匹配。利用用户需求与功能信息的匹配得分的异常调整值τ对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，从而更准确地生成用户需求与功能信息的匹配得分P，提高了对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算的准确性和可靠性。同时该公式中的权重信息以及调整值可以根据实际情况进行调整，应用于不同的用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据中，提高了算法的灵活性与适用性。

优选地，步骤S44包括以下步骤：

步骤S441：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为有效需求数据；

步骤S442：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据不大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为无效需求数据。

本发明引入了预先设定的需求匹配阈值，根据阈值的设定，将匹配度高于阈值的需求标记为有效需求，有助于提高匹配的精度，确保只有高度符合系统功能的需求被视为有效，降低了误判的可能性，从而提高了编辑引擎的准确性；反之，当需求匹配度低于或等于阈值时，需求被标记为无效。这确保了编辑引擎不会受到与功能匹配度低或不相关的需求的干扰，提高了编辑过程的准确性和效率，提出了无效的用户需求。

本发明实施例中，为了判断需求匹配数据的匹配程度，预先设定一个需求匹配阈值，该阈值通过专家计算得出，用于判断用户提交的需求匹配数据是否足够匹配现有功能，如果需求匹配数据的匹配度大于或等于预设的需求匹配阈值，例如匹配度达到80％，则平台将需求标记为有效需求数据，用户的筛选需求可能会被标记为有效需求，因为平台的筛选功能足够匹配用户的要求。对于那些匹配度低于预设需求匹配阈值的需求匹配数据，例如匹配度仅为30％的需求，平台会将这些数据标记为无效需求数据

优选地，步骤S5包括以下步骤：

将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中匹配对应的企业架构程序功能信息数据，并根据画布编辑引擎中的功能信息-画布功能关联数据进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；

将目标画布编辑数据传输至终段进行目标画布编辑反馈。

本发明将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中匹配对应的企业架构程序功能信息数据，并根据画布编辑引擎中的功能信息-画布功能关联数据进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据，实现了有效需求数据的自动传输至画布编辑引擎，同时借助功能信息-画布功能关联数据，确保了用户需求和画布编辑之间的高度匹配。这有助于确保画布编辑与业务需求的一致性，提高了编辑的准确性和效率，支持更快速的编辑处理，从而提高了项目的交付速度。将目标画布编辑数据传输至终段进行目标画布编辑反馈，以供用户审查和验证编辑结果，提供了及时的反馈回路，使用户可以检查编辑是否满足其期望，并允许在早期阶段发现和解决潜在问题，提高了用户满意度，有助于快速迭代和改进，确保编辑引擎的输出符合用户的实际需求。

本发明实施例中，用户提交了一个有效需求，要求能够A类画布功能，这个需求被标记为有效，传输至画布编辑引擎，画布编辑引擎通过功能信息-画布功能关联数据，它能够找到与A类画布功能相关的画布元素，引擎将这些元素以及与之相关的功能信息与用户需求进行匹配，如果有与A类画布功能相关的元素和功能信息，引擎将生成目标画布编辑数据。生成的目标画布编辑数据将被传输至用户终端，例如智能手机或智能音响应用程序，可以在应用程序中查看新创建的画布，并对其进行进一步的编辑或确认。如果用户对生成的画布满意，他们可以确认并保存。如果有任何问题或改进建议，用户可以提供反馈，以便改进画布，所述画布包括功能展示页面，如与构建的功能相关的页面。

本说明书中提供一种自动化画布编辑引擎构建系统，用于执行如上述所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，该自动化画布编辑引擎构建系统包括：

企业元数据预处理模块，用于获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

逻辑模型建立模块，用于获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

画布编辑引擎建立模块，用于根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

用户画布编辑需求分析模块，用于接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

画布编辑模块，用于将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

本申请有益效果在于，本发明通过对初始企业元数据的获取、分类、格式化和数据分类等子步骤的组合，实现了企业元数据的管理和利用，有益于提高企业数据的可理解性、可维护性和可用性，为企业的数据驱动决策、业务流程优化和信息管理提供了坚实的基础，还有助于降低数据冗余、提高数据质量、促进数据共享和协作，从而推动了企业的数字化转型和竞争力提升。将企业的架构程序需求信息与企业元数据有效地结合起来，通过这一流程，企业能够更好地理解和满足其业务需求，实现了对企业架构的逻辑建模和概念化抽象，从而为企业提供了更清晰的业务视图和数据模型，有益于加强企业的信息管理和业务规划，提高了对业务流程和数据流的把控能力，有助于更好地支持决策制定和战略规划，促进了企业内部不同部门之间的协作和沟通，提高了整体的业务效率和响应速度，有助于企业更灵活地适应市场变化和竞争压力。利用了企业架构的概念逻辑模型，以生成具体的企业架构程序功能信息、企业架构画布功能以及自动化的画布编辑引擎，有益于提高企业内部的业务流程可视化，使其更容易理解和优化。它还有助于提高企业的协作和沟通效率，因为不同部门和团队可以更好地共享和协同开发画布，促进了更加有效的信息共享和决策制定，有助于企业更好地满足其业务需求，提高了创新和业务效率，加强了企业在竞争市场中的地位。通过自然语言技术，从用户需求数据中提取关键特征，有助于更好地理解用户的意图和要求，借助用户需求-功能信息匹配算法，对用户需求数据与企业架构程序功能信息进行匹配度计算，以确定需求的匹配程度，有助于准确识别用户需求，将其有效分类成有效需求和无效需求，从而提高了工作效率和资源利用率，将无效需求数据反馈至终端，有助于用户更好地理解和调整其需求，从而不断优化用户体验和满足业务要求，提高了企业对客户需求的响应能力。将用户的有效需求数据与企业架构程序的功能信息相匹配，以生成目标画布编辑数据。这一流程加速了画布编辑的过程，减少了手动干预，提高了效率和准确性，通过功能信息-画布功能关联数据，确保了生成的目标画布编辑数据与企业架构程序的需求和设计保持一致性，有助于减少错误和提高质量，将目标画布编辑数据传输至终端进行反馈，使用户能够快速了解和审阅最终编辑结果。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

步骤S2:获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

步骤S3:根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

步骤S4:接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

步骤S5:将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。

2.根据权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取初始企业元数据；

步骤S12：根据初始企业元数据进行企业元数据类别分析，生成企业元数据类别；

步骤S13：根据企业元数据类别以及初始企业元数据进行企业元数据类别格式设计，生成企业元数据类别格式；

步骤S14：根据企业元数据类别以及企业元数据类别格式对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据。

3.根据权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取企业架构程序需求信息；

步骤S22：基于企业架构程序需求信息以及企业元数据类别进行企业架构程序的概念数据模型建立，生成企业架构程序概念数据模型；

步骤S23：基于企业架构程序概念数据模型以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型。

4.根据权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；

步骤S32：根据企业架构程序功能信息数据进行企业架构程序的展示画布功能设计，生成企业架构画布功能；

步骤S33：根据企业架构程序功能信息数据以及企业架构画布功能进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

5.根据权利要求4所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：

步骤S331：将企业架构程序功能信息数据与对应的企业架构画布功能进行数据整合，生成功能信息-画布功能关联数据；

步骤S332：利用功能信息-画布功能关联数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎。

6.根据权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：接收终端采集的用户画布编辑需求数据；

步骤S42：利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；

步骤S43：利用用户需求-功能信息匹配算法对用户需求特征数据以及企业架构程序功能信息数据进行用户需求以及功能信息的匹配度计算，生成需求匹配数据；

步骤S44：根据需求匹配数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；

步骤S45：将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈。

7.根据权利要求6所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S43中的用户需求-功能信息匹配算法如下所示：

式中，P表示为用户需求与功能信息的匹配得分，w₁表示为文本相似性得分权重信息，W表示为用户需求与功能信息的文本相似性得分，w₂表示为语意相似性得分权重信息，R表示为用户需求与功能信息的语意相似性得分，w₃表示为涵盖程度得分权重信息，F表示为功能信息包含用户需求的涵盖程度得分，Y表示为用户需求文本可信度，k表示为用户需求文本复杂度，τ表示为用户需求与功能信息的匹配得分的异常调整值。

8.根据权利要求6所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S44包括以下步骤：

步骤S441：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为有效需求数据；

步骤S442：根据预设的需求匹配阈值对需求匹配数据进行需求匹配阈值判断处理，当需求匹配数据不大于需求匹配阈值时，将需求匹配数据对应的用户需求特征数据标记为无效需求数据。

9.根据权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中匹配对应的企业架构程序功能信息数据，并根据画布编辑引擎中的功能信息-画布功能关联数据进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；

将目标画布编辑数据传输至终段进行目标画布编辑反馈。

10.一种自动化画布编辑引擎构建系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于企业元数据的自动化画布编辑引擎构建方法，该自动化画布编辑引擎构建系统包括：

企业元数据预处理模块，用于获取初始企业元数据；对初始企业元数据进行数据分类，生成分类企业元数据；

逻辑模型建立模块，用于获取企业架构程序需求信息；基于企业架构程序需求信息以及分类企业元数据进行企业架构程序的逻辑模型建立，生成企业架构程序概念逻辑模型；

画布编辑引擎建立模块，用于根据企业架构程序概念逻辑模型进行企业架构程序功能信息分析，生成企业架构程序功能信息数据；基于企业架构程序功能信息数据进行自动化的企业架构画布编辑引擎建立，生成画布编辑引擎；

用户画布编辑需求分析模块，用于接收终端采集的用户画布编辑需求数据；利用自然语言技术对用户画布编辑需求数据进行用户需求字段特征提取，生成用户需求特征数据；根据企业架构程序功能信息数据对用户需求特征数据进行用户画布编辑需求数据有效性判断，分别生成有效需求数据以及无效需求数据；将无效需求数据传输至终段进行无效需求数据反馈；

画布编辑模块，用于将有效需求数据作为输入传输至画布编辑引擎中进行目标画布编辑处理，生成目标画布编辑数据；将目标画布编辑数据传输至终段进行画布编辑反馈。