李敏

摘要：目前的數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)的匹配算法主要思想是基于字面相似程度實(shí)現(xiàn)匹配，這種算法對數(shù)據(jù)項(xiàng)命名結(jié)構(gòu)規(guī)范有較強(qiáng)依賴，且大多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項(xiàng)沒有加入中文名，故無法實(shí)現(xiàn)匹配。該文提出一種數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)匹配算法，從數(shù)據(jù)項(xiàng)的歸屬實(shí)體名稱、數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱、類型、長度、數(shù)據(jù)特征等多個角度設(shè)計(jì)算法，有較強(qiáng)的通用性，能夠在數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱不規(guī)范或無中文名的情況下實(shí)現(xiàn)有效匹配。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)元；數(shù)據(jù)項(xiàng)；匹配；特征詞

中圖分類號：TP312 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）01-0005-02

An Algorithm of Matching Data Elements and Data Items

LI Min

（Public Safety Information Technology Department， China Electronics Technology Company， Beijing 100083， China）

Abstract： The main idea of the current data element matching algorithm and data entry is literal similarity-based matching， this algorithm to the data item specification naming structure has a strong dependence， and the data items are mostly business database did not join Chinese name， so the match can not be achieved . This paper presents a data element and data item matching algorithms from multiple angles ownership entity name data entry， data entry name， type， length， data characteristics， such as design algorithm， there is a strong universal， can not in the name of the data item specification or without Chinese name of the case to achieve effective match.

Key words： data element； data items； matching； feature words

隨著數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)的建立，數(shù)據(jù)元在各行各業(yè)的數(shù)據(jù)集成過程中擔(dān)任著重要角色，用于規(guī)范數(shù)據(jù)庫、報表中的數(shù)據(jù)項(xiàng)。目前數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)多以文檔形式出現(xiàn)，主要依靠研發(fā)人員自覺遵守數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在數(shù)據(jù)大集中體系下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)彼此之間的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系日益提高，數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)系到業(yè)務(wù)系統(tǒng)能否正常運(yùn)行。依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行有效核查，能進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)建立匹配映射關(guān)系是數(shù)據(jù)核查的前提。手工匹配費(fèi)時費(fèi)力，采用自動匹配算法可有效提高工作效率。目前的數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)的匹配算法主要利用字面相似程度實(shí)現(xiàn)匹配，這種算法對數(shù)據(jù)項(xiàng)命名結(jié)構(gòu)規(guī)范有較強(qiáng)依賴，且大多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項(xiàng)沒有加入中文名，故無法實(shí)現(xiàn)匹配。

現(xiàn)有的數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)的匹配算法主要思想是基于字面相似程度實(shí)現(xiàn)匹配，這種算法對數(shù)據(jù)項(xiàng)命名結(jié)構(gòu)的規(guī)范化有較強(qiáng)依賴，另外大多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)沒有加入中文名，故采用現(xiàn)有算法無法實(shí)現(xiàn)匹配。

現(xiàn)提出一種三級匹配算法，從數(shù)據(jù)項(xiàng)的歸屬實(shí)體名稱、數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱、類型、長度、數(shù)據(jù)值特征等多個角度進(jìn)行比對，對數(shù)據(jù)項(xiàng)命名是否規(guī)范性沒有嚴(yán)格要求，在數(shù)據(jù)項(xiàng)無中文名稱的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)特征也可實(shí)現(xiàn)有效匹配，通用性較強(qiáng)。

1 類型匹配

從數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換表中讀取數(shù)據(jù)元和數(shù)據(jù)項(xiàng)類型映射信息，在數(shù)據(jù)項(xiàng)信息上打上數(shù)據(jù)元類型標(biāo)識，數(shù)據(jù)類型匹配運(yùn)算主要為了縮小運(yùn)算范圍，提高運(yùn)算效率，在進(jìn)行第二級、第三級匹配運(yùn)算時，只針對某種類型的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行運(yùn)算處理。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換表主要存放了標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)的類型映射關(guān)系。數(shù)據(jù)元一般表示為字符、數(shù)字、日期等，數(shù)據(jù)項(xiàng)表達(dá)的是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型，包括varchar、char、int、float等多種類型。

2 語義匹配

語義匹配運(yùn)算主要從數(shù)據(jù)元和數(shù)據(jù)項(xiàng)的語義層進(jìn)行匹配處理。數(shù)據(jù)元語義層包括名稱（N）、同義詞（Si）、對象（O）、特征詞（P）、表示詞（E）；數(shù)據(jù)項(xiàng)語義層包括數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱（M）、歸屬實(shí)體名稱（T）。在這些信息完整的情況下，本級運(yùn)算可實(shí)現(xiàn)較高比率的匹配效果。未實(shí)現(xiàn)匹配的數(shù)據(jù)項(xiàng)將放入第三級運(yùn)算中。

公式中，TO表示T是否包含O，則為1，否則為0；ME表示M包含E，則為1，否則為0；MP表示M包含P，則為1，否則為0；MNS表示M包含N或包含Si，則為1，否則為0；本級運(yùn)算中，如果匹配值Probability大于0.5，可達(dá)到很高的有效匹配率。

3 數(shù)據(jù)特征匹配

第三級運(yùn)算是針對第二級運(yùn)算中匹配值小于0.5的數(shù)據(jù)項(xiàng)。本級運(yùn)算的主要思想是實(shí)現(xiàn)以標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元為中心的聚類分析，能夠適用算法的數(shù)據(jù)元其數(shù)值必定是有一定特征的，特征包括：

1） 是否具有特征詞，特征詞是什么。例如姓名，在第一個字符處，必然會出現(xiàn)一些常見姓氏。

2） 是否枚舉值，獲取具體枚舉項(xiàng)。一般引用數(shù)據(jù)字典的數(shù)據(jù)項(xiàng)其 值必定是枚舉值。

3） 長度是否有固定范圍，最短值、最長值是什么。例如身份證號有15位和18位兩種。

4） 是否定長值、定長值是什么。

5） 數(shù)值是否有取值范圍，最大值、最小值分別是什么。

6） 數(shù)據(jù)是有有一定格式，例如日期的特殊格式是XXXX-XX-XX。

參見表2，數(shù)據(jù)元信息表。本步驟對數(shù)據(jù)元的信息完整性有較高要求，但考慮到如果使用數(shù)據(jù)元作為標(biāo)準(zhǔn)檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量，對其約束信息的全面性完整性原本就會提出較高要求。

參見表3，數(shù)據(jù)項(xiàng)信息處理后如表所示。需要按照以上特征屬性對于已有數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到數(shù)據(jù)項(xiàng)信息，標(biāo)識出其具有的特征和特征值。待處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)盡量準(zhǔn)確，可以采取異常點(diǎn)檢測和平滑處理方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，目前已有很多此類算法，本專利不再贅述。數(shù)據(jù)項(xiàng)的特征詞不在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段檢測，只在與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元進(jìn)行聚類分析時按照數(shù)據(jù)元的特征詞進(jìn)行檢索。

計(jì)算方法主要是對特征屬性進(jìn)行比對，如果數(shù)據(jù)項(xiàng)特征屬性值在數(shù)據(jù)元特征屬性值的取值范圍內(nèi)，則為1，否則為0。公式如下：

[Probability=0.2L+j=160.4Pj]

在數(shù)據(jù)元信息完整的情況下，匹配值大于0.6的數(shù)據(jù)項(xiàng)可到達(dá)到較高的有效匹配率。

4 總結(jié)

本算法通過對數(shù)據(jù)元類型長度、語義說明、數(shù)據(jù)特征等信息的充分利用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項(xiàng)的有效匹配；且三級運(yùn)算架構(gòu)中每級運(yùn)算縮小數(shù)據(jù)范圍，提高運(yùn)算效率；算法有較強(qiáng)的適用性，對于命名不規(guī)范或無中文名的數(shù)據(jù)項(xiàng)也可實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)元的有效匹配。

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