[发明专利]一种基于动态探针的实体关联挖掘方法

说明书

本发明公开了一种基于动态探针的实体关联挖掘方法，包括配置探针侦听应用系统对数据库的交互数据；对侦听到的数据进行处理，形成一个实体的格式化数据存入关系型数据库；将所述实体与关系型数据库中的已有实体进行特征融合，分别计算两个对比实体的属性信息的相似度、属性值的相似度、日志相似度；然后将计算得到的属性信息相似度、属性值相似度以及日志相似度，使用模糊逻辑推理方法得出两个对比实体的相似程度，实现实体之间的关联匹配。本发明采用基于动态探针的实体关联挖掘方法，获取企业业务和数据库存储的相关数据，通过多维特征度量不同实体之间的相似性，并采用模糊逻辑推理方法给出实体之间的最佳匹配结果，由此可以节省人工匹配时间。

技术领域

本发明属于数据管理技术领域，具体地说，是涉及一种在异构信息系统中实现实体之间关联性的挖掘方法。

背景技术

随着企业业务开发与信息化建设的发展，各类业务系统的数据库中积累了海量数据，这些数据通常具有多源、异构、自治等特点。采用恰当的数据融合技术将分散在多个系统中的碎片化数据集成为一个全面、准确的企业数据空间，有助于打破各系统之间的信息孤岛，为深入挖掘数据关联关系、构建知识图谱、实现数据全面高效共享提供有效支持。

跨系统的实体关联是数据整合过程中的重要一环。通常，在传统的数据仓库构建中，实现跨系统的实体关联匹配要经历多个流程，数据库管理人员根据业务人员提出的需求获取相应的数据，此外对数据的分析处理通常需要相关背景的专业人员进行协助，以手动的方式对实体之间的关联进行确认匹配。例如在A系统中某一表中的price字段，与B系统中某一表中的unit_price字段，实际上描述的是某一产品的价格与隶属于该产品的某一零部件的价格，零部件的价格高低直接影响着产品的价格涨落，因此两个字段的数据信息之间存在紧密的关联性。但是，就目前的技术而言，这一相关性的发现与匹配通常是通过手动模式来实现的。在具有一定规模的业务系统中，实体属性通常数以千计，完全依靠人工发现数据之间的关联性是一件十分耗费时间的任务。

此外，随着企业业务的不断发展，也使得实体关联匹配结果存在滞后性，需要随具体情况不断进行调整。如果能自动地实现实体之间关联性的发现与匹配，将节省相关人员的人工匹配时间。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于动态探针的实体关联挖掘方法，可以对实体之间各属性的关联性实现自动发现和匹配。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于动态探针的实体关联挖掘方法，包括以下过程：

配置探针，侦听应用系统对数据库的请求信息及对应的响应数据；

对侦听到的数据进行处理，形成一个实体的格式化数据存入关系型数据库；

将所述实体与关系型数据库中的已有实体进行特征融合，过程为：

计算两个对比实体的属性信息的相似度；

计算两个对比实体的属性值的相似度；

计算两个对比实体的日志相似度；

将计算得到的属性信息相似度、属性值相似度以及日志相似度，使用模糊逻辑推理方法，得出两个对比实体的相似程度。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明采用基于动态探针的实体关联挖掘方法，获取企业业务和数据库存储的相关数据，通过多维特征度量不同实体之间的相似性，并采用模糊逻辑推理方法给出实体之间的最佳匹配结果，提供给相关人员作为参考，由此可以节省相关人员的人工匹配时间，提高工作效率。

结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

图1为本发明所提出的基于动态探针的实体关联挖掘方法的一种实施例的总体架构图；