[发明专利]异构信息通用性关联分析系统及其分析方法

说明书

本发明公开的异构信息通用性关联分析系统及其分析方法，通过可配置关联处理框架，信息采集和接收模块装载不同解析算法，连接不同数据源并实现异构数据解析；信息预处理模块装载不同处理算法，将解析后的数据在内存中进行数据结构化处理，并提取关联特征；信息关联处理模块装载不同知识与关联规则，按照信息语义内容进行关联处理，找出信息中隐藏的关联关系；交互可视化模块装载不同可视化模型，对关联信息之间的关系进行绘制和交互式分析；针对输入信息中关注目标的差异，用可配置关联处理框架进行动态流程定制。本发明解决了异构多源信息关联分析的通用处理问题。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，涉及异构多源信息关联分析系统实现，用于计算机辅助情报分析与决策支持，特别是涉及一种异构信息通用性关联分析方法。

背景技术

计算机网络和信息技术的发展使存贮在各种数据库资源中的信息资源能通过网络互连,形成了巨大的网络信息空间,同时信息资源也愈来愈呈现出异构、海量、动态的分布特点。这些变化为信息集成应用研究带来了新的挑战,如何实现各种信息资源的整合、综合集成、并为用户提供决策支持就成为现代信息处理系统的关键问题之一。计算机辅助情报分析与决策支持，就是在情报分析的若干环节应用计算机软件分析海量异构信息，辅助情报分析人员作出情报研判。目前，在军事情报和公安警务情报分析过程中，越来越关注对于情报关联性的分析。信息关联分析的主要目标就是实现数据与数据之间的链接，使用户能在数据搜索中找到更多相关的可用的信息，并明确信息之间的关系。例如：通过对某个知名人物的多种手段获取的信息进行关联分析，可得知其爱好、社会关系、著名言论、最近的行为动向等，并通过分析其活动规律预测其下可能活动，为相关决策提供依据。

目前在信息关联分析方面已经有一些关键技术研究和系统建设，但离实用化还有一定的差距，主要体现在：

1）对异构信息关联分析技术支撑能力不够，目前信息关联主要局限于利用关系数据库的实体关系模型进行数据组织，缺乏针对多源异构数据的深度挖掘和模糊信息要素关联方法的研究，难以解决不同类型源信息之间的复杂交叉关系和信息要素内在本质联系的关联问题；

2）缺少针对信息关联的智能、通用性方法研究，长期以来，信息之间的分析工作缺少一种针对异构多源信息的通用关联分析方法，情报分析人员大都基于个人积累的经验和习惯流程进行操作，这种工作方法具有发散性、不确定性和一定的个体创造性，但很难在更大范围内不同人员之间进行信息传递和经验传承。

发明内容

本发明目的是针对现有技术上存在的不足之处，提供一种关联展示方式直观、通用性强且易于理解的异构信息通用性关联分析系统及其分析方法。

本发明是通过如下技术方案实现的：一种异构信息通用性关联分析系统，包括：信息采集和接收模块、预处理模块、信息关联处理模块、交互可视化模块和面向不同数据源的可配置关联处理框架，其特征在于，通过可配置关联处理框架，信息采集和接收模块装载不同解析算法，连接不同数据源并实现异构数据解析；信息预处理模块装载不同处理算法，将解析后的数据在内存中进行数据结构化处理，并提取关联特征；信息关联处理模块装载不同知识与关联规则，利用实体匹配、关联规则挖掘、路径分析、时间序列分析和集群分析方法，按照信息语义内容进行关联处理，找出信息中隐藏的关联关系；交互可视化模块装载不同可视化模型，利用可视化的图形表达方式，对关联信息之间的关系进行绘制，呈现在用户面前，并根据用户需求进行交互式分析；针对输入信息中关注目标的差异，用可配置关联处理框架进行动态流程定制。