[发明专利]一种基于数据联勤服务的政策解读方法

权利要求书

1.一种基于数据联勤服务的政策解读方法，其特征在于，包括：它是在统一元数据管理体系的基础上，构建以元数据为基础的命名实体字典库、以元数据为基础的数据资源体系、以元数据为基础的应用服务资源，以政策知识图谱为中心，与数据资源体系、应用服务资源相结合进行政策分析的政策解读方式；具体方法为：

1）元数据管理：

进行元数据的设计，即把元数据经过数据标准化和规范化后保存到元数据管理系统中；从数据来源和数据实际业务含义两个层面将数据进行融合关联；

2）数据融合：

2.1）数据源管理：

数据资源注册：系统通过数据源适配器支持结构化、非结构化和半结构化多种类型数据源的注册、监控与管理，适配器随数据源的变化进行动态扩展；

技术元数据识别：系统自动提取不同数据源中的字典信息，并根据字典中的文字描述自动识别数据资源的技术元数据信息；

2.2）知识抽取：

基于构建好的政务知识体系，将多来源数据分别进行结构化知识抽取和非结构化知识抽取，以“实体-关系”的形式进行融合和存储，从而将政务中业务概念和数据转换为可以形式化关联查询的形式；

A)结构化知识抽取:将数据源管理中的多来源数据抽取、转化为政务知识；

B)非结构化知识抽取:将非结构化政策文档导入系统，并利用自然语言处理技术进行解构，识别出其中的政务领域知识；

2.3）数据资源体系构建：

首先，在数据源管理模块对数据源头进行注册和技术元数据标识；然后，通过数据识别功能将数据资源中蕴含的业务信息，以标准业务元数据的形式进行识别抽取；最后形成可以进行自助式多维查询的融合数据；

2.4）应用服务资源构建：

将已经进行了各自融合的不同类型数据资源进行再次融合，即将政策原文非结构化数据中的相关关键字进行业务元数据标识，从而将政策描述与实际的定量数据和其它数据分析仪表板挂钩；所述不同类型数据资源进行的各自融合，包括非结构化的描述性数据在知识图谱中建立了广泛的关系网，涉及政策与政策、政策与解读，政策与机构，政策与目标之间，而结构化的业务定量数据已经在业务模型中融合成了多维的形态；所述不同类型数据资源进行的再次融合，建立起政策、目标、指标体系、关键指标、相关指标和指标数据全链路打通的融合数据即联勤数据，使得政务决策转变为基于数据的决策；

3）政策解读：

3.1） 政策解读基础查询：

将与政策文档相关的知识作图谱呈现，并将其它有影响的相关政策以及对当前政策进行解读的相关文档进行推荐展示；

3.2）政策解读高级分析：

系统自动基于政策所涉及的业务元数据，从应用服务资源所提供的联勤数据中推荐相关指标数据、专题分析数据，进行多方位的政策解读；所述联勤数据包括政策所涉及的业务指标、规划的目标值、当前该指标的实际值和基于指标变化趋势预测是否有望在规划时间达到目标值。

2.根据权利要求1所述基于数据联勤服务的政策解读方法，其特征在于，所述元数据管理包括两个方面，一类是负责监控和衡量业务目标完成与变化情况的业务元数据，包括指标、分组，用来标记数据本身的业务含义；另一类是负责关联数据来源、数据本身组织构成的技术元数据，包括字段的名称、描述信息。

3.根据权利要求1或2所述基于数据联勤服务的政策解读方法，其特征在于，所述技术元数据识别中，对于无法识别出的内容自动提交技术元数据创建审核事件，审核通过后的技术元数据会被自动标记。

4.根据权利要求3所述基于数据联勤服务的政策解读方法，其特征在于，所述知识抽取中，知识的存储形态使用了大数据库与图数据库混合型的存储架构，原始数据实例存储在Hive数据仓库中，融合后的业务数据存储在ES中，识别、提取的业务原数据信息存储在图数据库中。