[发明专利]基于机器学习的企业公共信息模型扩展方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的企业公共信息模型扩展方法，包括建立企业公共信息物理模型数据库，统计已有类的个数X，存储所述已有类的数据信息；确定扩展类所包含的属性；随机抽取K个已有类作为初始临近类，建立包括所述初始临近类及其与所述扩展类的相似度的优先级队列；遍历计算除初始临近类外所述已有类与所述扩展类的相似度，找出所述已有类中相似度较大的K个已有类并组成新的优先级队列；统计所述新的优先级队列中类所属的包内包含类的数目，选择包含类数目最多的包作为所述扩展类所属的包，将所述扩展类写入所述包。本申请提供的基于机器学习的企业公共信息模型扩展方法及系统可快速、方便以及精确地找出扩展类应该归属的包。

主权项

一种基于机器学习的企业公共信息模型扩展方法，其特征在于，所述扩展方法具体包括以下步骤：建立企业公共信息物理模型数据库，统计已有类的个数X，存储所述已有类的数据信息，所述数据信息包括所述类所属的包以及其属性；确定扩展类所包含的属性；随机抽取K个已有类作为初始临近类，根据所述初始临近类和扩展类的属性分别计算所述初始临近类与所述扩展类的相似度，建立包括所述初始临近类及其与所述扩展类的相似度的优先级队列，K＜X；遍历计算除初始临近类外所述已有类与所述扩展类的相似度，比较所述相似度与所述优先级队列中所述初始临近类相似度的大小，找出所述已有类中相似度较大的K个已有类并组成新的优先级队列；统计所述新的优先级队列中类所属的包内包含类的数目，找出包含类数目最多的包，选择所述包含类数目最多的包作为所述扩展类所属的包，将所述扩展类写入所述包。