李敏

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

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

中圖分類號：TP312 文獻標(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。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)進行系統(tǒng)設(shè)計。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)能否正常運行。依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行有效核查，能進一步保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項建立匹配映射關(guān)系是數(shù)據(jù)核查的前提。手工匹配費時費力，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)項的匹配算法主要利用字面相似程度實現(xiàn)匹配，這種算法對數(shù)據(jù)項命名結(jié)構(gòu)規(guī)范有較強依賴，且大多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項沒有加入中文名，故無法實現(xiàn)匹配。

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

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

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)項類型映射信息，在數(shù)據(jù)項信息上打上數(shù)據(jù)元類型標(biāo)識，數(shù)據(jù)類型匹配運算主要為了縮小運算范圍，提高運算效率，在進行第二級、第三級匹配運算時，只針對某種類型的數(shù)據(jù)項進行運算處理。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)項表達的是數(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

語義匹配運算主要從數(shù)據(jù)元和數(shù)據(jù)項的語義層進行匹配處理。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)項語義層包括數(shù)據(jù)項名稱（M）、歸屬實體名稱（T）。在這些信息完整的情況下，本級運算可實現(xiàn)較高比率的匹配效果。未實現(xiàn)匹配的數(shù)據(jù)項將放入第三級運算中。

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；本級運算中，如果匹配值Probability大于0.5，可達到很高的有效匹配率。

3 數(shù)據(jù)特征匹配

第三級運算是針對第二級運算中匹配值小于0.5的數(shù)據(jù)項。本級運算的主要思想是實現(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。一般引用數(shù)據(jù)字典的數(shù)據(jù)項其 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)進行預(yù)處理，得到數(shù)據(jù)項信息，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，可以采取異常點檢測和平滑處理方法對數(shù)據(jù)進行清洗，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)元進行聚類分析時按照數(shù)據(jù)元的特征詞進行檢索。

計算方法主要是對特征屬性進行比對，如果數(shù)據(jù)項特征屬性值在數(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)項可到達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，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)元與數(shù)據(jù)項的有效匹配；且三級運算架構(gòu)中每級運算縮小數(shù)據(jù)范圍，提高運算效率；算法有較強的適用性，對于命名不規(guī)范或無中文名的數(shù)據(jù)項也可實現(xiàn)與數(shù)據(jù)元的有效匹配。

參考文獻：

[1] 冉婕，孫瑜. 語義檢索中的詞語相似度計算研究[J]. 計算機技術(shù)與發(fā)展，2011（4）.

[2] 文必龍， 任秀英，李乃峰，等. 基于數(shù)據(jù)元的數(shù)據(jù)模型語義映射技術(shù)研究[J]. 計算機技術(shù)與發(fā)展，2014（11）.

[3] 文必龍，付玥. 數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)項與數(shù)據(jù)元匹配算法[J]. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2012（3）.

[4] 時貴英，文必龍，王志寶. 基于數(shù)據(jù)元的數(shù)據(jù)集成技術(shù)研究[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程，2011（18）.

[5] 文必龍，史春波，關(guān)翔瑞. 一種數(shù)據(jù)元語義描述方法[J]. 哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2010（1）.

[6] 秦善華，史春波，邵慶. 基于數(shù)據(jù)元的數(shù)據(jù)模型語義描述[J]. 大慶石油學(xué)院學(xué)報，2009（3）.

[7] 劉敏超，劉衛(wèi)東. 數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)關(guān)鍵問題研究[J]. 計算機應(yīng)用，2006（7）.

[8] 陶金花，文必龍，張敬波，等. 一種基于元模型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的查詢方法[J]. 大慶石油學(xué)院學(xué)報，2004（2）.

[9]尚云云. IT運維服務(wù)管理支撐系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].北京：北京交通大學(xué)，2009.

[10] 章成志. 一種基于語義體系的同義詞識別研究[J]. 淮陰工學(xué)院學(xué)報，2004（1）.

[11] 魏宏，章建方. 數(shù)據(jù)元在電子政務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系中的概念與實踐[J]. 信息技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化，2004（5）.

[12] 王斌君，孫丕龍. 數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)在信息化中作用的再認(rèn)識——標(biāo)準(zhǔn)在信息化中的作用之二[J]. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2005（3）.

[13] 劉羽飛，李健. 電子政務(wù)體系中數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)的概念與應(yīng)用[J]. 微計算機信息，2008（15）.

[14] 高貴錦，龍翔. 基于數(shù)據(jù)元的交換數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)維護[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報：信息科學(xué)版，2005（1）.

[15] 劉慶河，郝文寧，韓憲勇，等. 基于數(shù)據(jù)元的數(shù)據(jù)交換規(guī)范研究[J]. 電腦知識與技術(shù)，2010（10）.

[16] 趙作鵬，尹志民，王潛平，等. 一種改進的編輯距離算法及其在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J]. 計算機應(yīng)用，2009（2）.

[17] 姚遠(yuǎn)，李林，馮丹. 數(shù)據(jù)元管理及其網(wǎng)絡(luò)化管理平臺的設(shè)計[J]. 中國衛(wèi)生信息管理雜志，2012（1）.

[18] 袁滿，陳永恒. 一種新型的面向信息化應(yīng)用的數(shù)據(jù)元支撐元模型[J]. 計算機應(yīng)用研究，2008（7）.