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申请/专利权人：大连数晨科技有限公司
摘要：本发明公开了一种多源异构数据关系的挖掘方法，S1：采集多源异构数据，包括终端数据、传输链路数据和网络空间数据，并将终端数据、传输链路数据和网络空间数据划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；S2：分别对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行预处理，得到文本数据；S3：对预处理后的文本数据进行自然语言处理，得到处理后的自然语言；S4：对处理后的自然语言进行分词处理，得到实体数据词组；S5：基于实体数据词组确定词组位置权重、词组词性权重和词组关键词权重，并基于词组位置权重、词组词性权重和词组关键词权重得到词组权重；S6：基于词组权重和实体数据词组进行实体相似度计算，从而挖掘出多源异构数据的数据关系。
主权项：1.一种多源异构数据关系的挖掘方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：采集多源异构数据，包括终端数据、传输链路数据和网络空间数据，并将所述终端数据、传输链路数据和网络空间数据划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；S2：分别对所述结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行预处理，得到文本数据；S3：对所述预处理后的文本数据进行自然语言处理，得到处理后的自然语言；S4：对处理后的自然语言进行分词处理，得到实体数据词组；S5：基于实体数据词组确定词组位置权重、词组词性权重和词组关键词权重，并基于词组位置权重、词组词性权重和词组关键词权重得到词组权重；所述词组位置权重包括实体标识权重、实体属性权重、实体关系权重、实体行为权重和其他权重；S6：基于词组权重和实体数据词组进行实体相似度计算，从而挖掘出多源异构数据的数据关系；基于词组权重和实体数据词组进行实体相似度计算的过程为：将每个实体数据词组集合及其对应的词组权重组合成一个加权向量，表示为： 其中，wn是每个实体数据词组的权重；an是实体数据词组；基于改进的Jaccard方法进行相似度计算，公式为： 其中，wi是词组i的特征权重，ai和bi分别是不同实体数据词组集合中词组i的存在性指示符。
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百度查询： 大连数晨科技有限公司 一种多源异构数据关系的挖掘方法
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