[发明专利]一种跨数据库的大数据分析系统和分析方法

权利要求书

1.一种跨数据库的大数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述大数据 分析系统包括服务理解模块、服务生成模块和服务数据库，所述服务理解模块用于通过深度学习法生成智能服务模型，聚合各个孤立数据库所提供的服务，将可提供的服务录入所述服务数据库，所述服务生成模块用于响应新的服务请求，从服务数据库中选择相应的服务进行推送，所述服务数据库用于存储聚合后的新的服务；

还包括人工干预模块，所述人工干预模块用于对服务生成模块所选择的服务进行人工修改，并将修改的内容提供给服务理解模块，对智能服务模型进行更新；

所述分析方法包括以下步骤：

S1：初始化服务，建立可提供服务的初始化列表；

S2：初始化服务理解模块的深度学习词典，将多个孤立数据库的主键、关键词纳入深度学习词典中，形成扩展词典；

S3：服务理解模块对多个数据库运行语法分析、词性分析，形成可提供服务的关键词向量数据列表；

S4：服务理解模块采用词向量嵌入法建立智能服务模型；

S5：服务理解模块计算各个关键词向量间的距离，在词向量间建立相似度度量；

S6：服务理解模块根据预先设定的相似度阈值，将各个词向量间的相似度与阈值作比较，将相似度大于阈值的相似服务键值合并；

S7：服务理解模块对各个相似服务所对应的数据库进行数据分析，将合并后的新的服务信息存入服务数据库；

S8：智能服务模型接收到上层应用发出的新的服务请求，通过语法分析、词性分析、关键词切分，得到服务请求的关键词向量列表；

S9：服务生成模块将服务请求的关键词向量与服务数据库中服务的键值词向量作比较，计算两者之间的相似度；

S10：服务生成模块将相似度从大到小排序，选择相似度靠前的设定数目的多个服务作为候选服务；

S11：服务生成模块将候选服务推送给上层应用。

2.根据权利要求1所述的大数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述深度学习法为机器学习自然语言的方法，该方法将所有孤立数据库提供的服务在语义上聚类，将相近服务聚合在一起，提供跨数据库的服务。

3.根据权利要求1所述的大数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述智能服务模型采用词向量嵌入法表示。

4.根据权利要求1所述的大数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述智能服务模型由自然语言处理深度学习模型、服务词模型和服务聚类模型组成。

5.根据权利要求1所述的大数据分析系统 的分析方法，其特征在于，所述步骤S9的比较过程具体为：将服务请求的关键词向量与服务数据库中所有服务的键值词向量作比较。

6.根据权利要求1所述的大数据分析系统 的分析方法，其特征在于，所述步骤S9的比较过程具体为：建立服务数据库键值搜索树，采用搜索树检索服务数据库中的服务键值，将服务请求的关键词向量与检索到的键值词向量作比较。

7.根据权利要求1所述的大数据分析系统 的分析方法，其特征在于，所述步骤S10和S11之间还包括以下步骤：所述人工干预模块对服务生成模块所选择的候选服务进行人工修改，将修改后的服务作为候选服务。

8.根据权利要求7所述的大数据分析系统 的分析方法，其特征在于，所述人工干预模块对服务生成模块所选择的候选服务进行人工修改后，将修改内容提供给服务理解模块，对智能服务模型进行更新。