[發明專利]一種分層級聯的數據處理方法及系統在審
| 申請號: | 201610089698.8 | 申請日: | 2016-02-17 |
| 公開(公告)號: | CN105631047A | 公開(公告)日: | 2016-06-01 |
| 發明(設計)人: | 陳俊清;黃克捷;沈曉敏;徐琳玲 | 申請(專利權)人: | 中國工商銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 湯在彥 |
| 地址: | 100140 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 分層 級聯 數據處理 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及數據處理技術領域,尤其涉及一種分層級聯的數據處理方法及系統。
背景技術
近年來,隨著中國金融市場的持續拓展,各類金融產品應運而生,給金融風險控 制帶來了巨大挑戰。金融企業為了加強金融風險的監管,對反洗錢、業務運營風險、 信用卡風險等多個風險發生領域進行嚴密監控。然而,各領域之間的關系十分復雜并 且多變,為了使風險監控能夠實現全領域覆蓋,整個風險監控的體系就變得非常龐大, 而且邏輯結構復雜;此外,涉及監控的數據量呈指數級增長,導致批量處理數據時間 越來越長,并且數據所占用的存儲空間也越來越多。
一般地,金融企業根據具體的金融風險需求,設計各種監控模型來實現對數據的 監控處理。如圖1所示,傳統的模型監控處理方法是先接收所有的源數據,然后直接 對每個監控模型進行獨立計算,并將計算結果分別存儲到臨時結果表;基于臨時結果 表中的數據作統一處理,獲取命中模型的目標數據,以及所監控的實體與模型之間的 關系集。
在上述處理方式中,各個模型的臨時結果表占用了大量的存儲空間,而且CPU 需耗費大量I/O時間去訪問這些結果表中的數據;此外,各個模型之間即便有公共的 特征計算,也是多次重復處理。因而,現有基于傳統的模型監控處理方法難于滿足時 效性與靈活性,存在以下幾個方面的不足:
(1)每個模型都是獨立進行計算,沒有對模型中的公共特征計算結果進行共享, 引發數據重復計算,造成系統資源的浪費,并使得系統處理效率不高;
(2)特征與模型、模型與高級模型之間的關系缺乏靈活的配置,不利于模型的 調整和優化,無法做到快速響應風險的變化。
發明內容
本發明的目的是為了解決傳統監控模型中處理效率低,數據重復處理,冗余存儲 以及信息不共享,擴展性差的問題,提出了一種分層級聯的數據處理方法及系統。
為了達到上述目的,本發明實施例提供一種分層級聯的數據處理方法,包括:接 收來自不同應用的源數據,并對所述源數據進行處理,生成基礎數據-屬性關系表并 進行存儲;獲取預存的特征-屬性關系,并根據所述基礎數據-屬性關系表以及所述基 礎數據中的實體字段,生成實體-特征關系表并進行存儲;獲取預存的模型-特征關系, 并根據所述實體-特征關系表,生成實體-模型關系表并進行存儲;獲取預存的高級模 型-模型關系,并根據所述實體-模型關系表,生成實體-高級模型關系表并進行存儲; 查找所述實體-高級模型關系表、實體-模型關系表、實體-特征關系表,分別得到符合 高級模型標準、模型標準、特征標準的實體;根據所述基礎數據-屬性關系表、特征- 屬性關系、模型-特征關系以及高級模型-模型關系,通過關系矩陣計算,得到符合高 級模型標準、模型標準、特征標準的基礎數據。
進一步地,在一實施例中,所述接收來自不同應用的源數據,并對所述源數據進 行處理,生成基礎數據-屬性關系表,包括:采集來自不同應用的不同格式的源數據, 對所述源數據進行統一格式的處理;將進行格式處理后的數據增加各個屬性字段,按 照實體的屬性進行分類;將分類后的數據按照不同類型進行屬性標識,構建所述基礎 數據-屬性關系表。
進一步地,在一實施例中,獲取預存的特征-屬性關系,并根據所述基礎數據-屬 性關系表以及所述基礎數據中的實體字段,生成實體-特征關系表并進行存儲,包括: 獲取預存的特征-屬性關系,與所述基礎數據-屬性關系進行關系矩陣運算,得到基礎 數據-特征關系;接收所述基礎數據-特征關系,以所述基礎數據中的實體字段為條件 進行歸集,生成實體-特征關系表并進行存儲。
進一步地,在一實施例中,獲取預存的模型-特征關系,并根據所述實體-特征關 系表,生成實體-模型關系表并進行存儲,包括:獲取預存的模型-特征關系,與所述 基礎數據-特征關系進行關系矩陣運算,得到基礎數據-模型關系;接收所述基礎數據 -模型關系,以所述基礎數據中的實體字段為條件進行歸集,生成實體-模型關系表并 進行存儲。
進一步地,在一實施例中,獲取預存的高級模型-模型關系,并根據所述實體-模 型關系表,生成實體-高級模型關系表并進行存儲,包括:獲取預存的高級模型-模型 關系,與所述基礎數據-模型關系進行關系矩陣運算,得到基礎數據-高級模型關系; 接收所述基礎數據-高級模型關系,以所述基礎數據中的實體字段為條件進行歸集, 生成實體-高級模型關系表并進行存儲。
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