[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)聯(lián)勤服務(wù)的政策解讀方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010056720.5
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN110874414B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 席壯華;李小華;郝斌;賈文慶;李艷芳;潘向雷;吳衛(wèi);卜凱;東鑫濤
• 申請（專利權(quán)）人: 北京同方軟件有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/38;G06F16/335;G06F16/338;G06F40/295;G06F40/242;G06F16/31
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于數(shù)據(jù)聯(lián)勤服務(wù)的政策解讀方法，其特征在于，包括：它是在統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理體系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的命名實體字典庫、以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)資源體系、以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用服務(wù)資源，以政策知識圖譜為中心，與數(shù)據(jù)資源體系、應(yīng)用服務(wù)資源相結(jié)合進行政策分析的政策解讀方式；具體方法為：

1）元數(shù)據(jù)管理：

進行元數(shù)據(jù)的設(shè)計，即把元數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標準化和規(guī)范化后保存到元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中；從數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)實際業(yè)務(wù)含義兩個層面將數(shù)據(jù)進行融合關(guān)聯(lián)；

2）數(shù)據(jù)融合：

2.1）數(shù)據(jù)源管理：

數(shù)據(jù)資源注冊：系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)源適配器支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化多種類型數(shù)據(jù)源的注冊、監(jiān)控與管理，適配器隨數(shù)據(jù)源的變化進行動態(tài)擴展；

技術(shù)元數(shù)據(jù)識別：系統(tǒng)自動提取不同數(shù)據(jù)源中的字典信息，并根據(jù)字典中的文字描述自動識別數(shù)據(jù)資源的技術(shù)元數(shù)據(jù)信息；

2.2）知識抽取：

基于構(gòu)建好的政務(wù)知識體系，將多來源數(shù)據(jù)分別進行結(jié)構(gòu)化知識抽取和非結(jié)構(gòu)化知識抽取，以“實體-關(guān)系”的形式進行融合和存儲，從而將政務(wù)中業(yè)務(wù)概念和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以形式化關(guān)聯(lián)查詢的形式；

A)結(jié)構(gòu)化知識抽取:將數(shù)據(jù)源管理中的多來源數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)化為政務(wù)知識；

B)非結(jié)構(gòu)化知識抽取:將非結(jié)構(gòu)化政策文檔導(dǎo)入系統(tǒng)，并利用自然語言處理技術(shù)進行解構(gòu)，識別出其中的政務(wù)領(lǐng)域知識；

2.3）數(shù)據(jù)資源體系構(gòu)建：

首先，在數(shù)據(jù)源管理模塊對數(shù)據(jù)源頭進行注冊和技術(shù)元數(shù)據(jù)標識；然后，通過數(shù)據(jù)識別功能將數(shù)據(jù)資源中蘊含的業(yè)務(wù)信息，以標準業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)的形式進行識別抽取；最后形成可以進行自助式多維查詢的融合數(shù)據(jù)；

2.4）應(yīng)用服務(wù)資源構(gòu)建：

將已經(jīng)進行了各自融合的不同類型數(shù)據(jù)資源進行再次融合，即將政策原文非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)鍵字進行業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)標識，從而將政策描述與實際的定量數(shù)據(jù)和其它數(shù)據(jù)分析儀表板掛鉤；所述不同類型數(shù)據(jù)資源進行的各自融合，包括非結(jié)構(gòu)化的描述性數(shù)據(jù)在知識圖譜中建立了廣泛的關(guān)系網(wǎng)，涉及政策與政策、政策與解讀，政策與機構(gòu)，政策與目標之間，而結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)定量數(shù)據(jù)已經(jīng)在業(yè)務(wù)模型中融合成了多維的形態(tài)；所述不同類型數(shù)據(jù)資源進行的再次融合，建立起政策、目標、指標體系、關(guān)鍵指標、相關(guān)指標和指標數(shù)據(jù)全鏈路打通的融合數(shù)據(jù)即聯(lián)勤數(shù)據(jù)，使得政務(wù)決策轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)的決策；

3）政策解讀：

3.1） 政策解讀基礎(chǔ)查詢：

將與政策文檔相關(guān)的知識作圖譜呈現(xiàn)，并將其它有影響的相關(guān)政策以及對當前政策進行解讀的相關(guān)文檔進行推薦展示；

3.2）政策解讀高級分析：

系統(tǒng)自動基于政策所涉及的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，從應(yīng)用服務(wù)資源所提供的聯(lián)勤數(shù)據(jù)中推薦相關(guān)指標數(shù)據(jù)、專題分析數(shù)據(jù)，進行多方位的政策解讀；所述聯(lián)勤數(shù)據(jù)包括政策所涉及的業(yè)務(wù)指標、規(guī)劃的目標值、當前該指標的實際值和基于指標變化趨勢預(yù)測是否有望在規(guī)劃時間達到目標值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于數(shù)據(jù)聯(lián)勤服務(wù)的政策解讀方法，其特征在于，所述元數(shù)據(jù)管理包括兩個方面，一類是負責(zé)監(jiān)控和衡量業(yè)務(wù)目標完成與變化情況的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，包括指標、分組，用來標記數(shù)據(jù)本身的業(yè)務(wù)含義；另一類是負責(zé)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)本身組織構(gòu)成的技術(shù)元數(shù)據(jù)，包括字段的名稱、描述信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述基于數(shù)據(jù)聯(lián)勤服務(wù)的政策解讀方法，其特征在于，所述技術(shù)元數(shù)據(jù)識別中，對于無法識別出的內(nèi)容自動提交技術(shù)元數(shù)據(jù)創(chuàng)建審核事件，審核通過后的技術(shù)元數(shù)據(jù)會被自動標記。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于數(shù)據(jù)聯(lián)勤服務(wù)的政策解讀方法，其特征在于，所述知識抽取中，知識的存儲形態(tài)使用了大數(shù)據(jù)庫與圖數(shù)據(jù)庫混合型的存儲架構(gòu)，原始數(shù)據(jù)實例存儲在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，融合后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在ES中，識別、提取的業(yè)務(wù)原數(shù)據(jù)信息存儲在圖數(shù)據(jù)庫中。