李 國，張 亞，王懷超

(中國民航大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，天津 300300)

0 引 言

隨著民航業(yè)的蓬勃發(fā)展，民航數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)式的爆炸增長。這些數(shù)據(jù)中很多是基礎(chǔ)的、共享的數(shù)據(jù)，即某些數(shù)據(jù)會在多個部門、系統(tǒng)或業(yè)務(wù)中重復(fù)使用。若出現(xiàn)各個部門編碼方式不一樣或者某個數(shù)據(jù)在某一個部門更新了，其它部門還未更新等情況，則會造成信息不對稱，從而影響最終的決策。因此如何從這些海量的數(shù)據(jù)中識別出這種具有高價值的、基礎(chǔ)的、被多個部門共享的數(shù)據(jù)，即主數(shù)據(jù)[1,2]，變得緊迫且重要。

然而，主數(shù)據(jù)的識別工作一直未受到重視，也未提出比較有效的識別方法，目前的研究有：王學(xué)建等[3]提出了基于層次分析法的主數(shù)據(jù)識別方法,該方法的優(yōu)點為它是一個系統(tǒng)性的分析方法，簡單實用且所需定量數(shù)據(jù)較少，缺點為定性成份較多，不易令人信服；當(dāng)指標(biāo)過多時，數(shù)據(jù)統(tǒng)計量大，權(quán)重難以計算；權(quán)重確定為專家打分法，當(dāng)某個專家更改時，結(jié)果可能會波動很大。劉濤等[4]提出了基于綜合加權(quán)法的主數(shù)據(jù)識別方法，綜合加權(quán)法即德爾菲法與主成分分析法的結(jié)合，主成分分析法主要思想就是降維，將多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)，這幾個綜合指標(biāo)代表了原始變量的大部分信息，德爾菲法即專家打分法，該方法的優(yōu)點為當(dāng)數(shù)據(jù)量過大時，通過降維減少數(shù)據(jù)量，易于計算，缺點是專家打分具有主觀性，當(dāng)替換某個專家時，結(jié)果可能波動很大。上述理論和方法在權(quán)重確定方面都是由專家打分得到的。這就意味著人為主觀因素影響較大。因此，識別主數(shù)據(jù)仍是一個重大挑戰(zhàn)，有必要探索新的有效的理論和方法。

為消除主數(shù)據(jù)識別指標(biāo)中的隨機性和模糊性，識別過程的關(guān)鍵兩點：①用于主數(shù)據(jù)識別的定性指標(biāo)的定量化描述。正向云模型方法是一種基于概率論和模糊數(shù)學(xué)理論的定性概念到定量表示的轉(zhuǎn)化模型，它可以將概念內(nèi)涵(主觀世界中的抽象概念)轉(zhuǎn)化為概念外延(客觀世界中的樣本集合)。故本文基于此模型，實現(xiàn)主數(shù)據(jù)識別指標(biāo)的定量化。②指標(biāo)權(quán)重的確定問題。傳統(tǒng)的權(quán)重確定幾乎都需要專家打分，存在某種程度的主觀性。粗糙集理論可以根據(jù)客觀存在的樣本數(shù)據(jù)來計算各個指標(biāo)的權(quán)重，可以得到相對客觀的結(jié)果。故本文采用粗糙集的方法來確定指標(biāo)之間的權(quán)重。基于以上兩點分析，本文提出了一種基于云模型及粗糙集的民航主數(shù)據(jù)識別方法。

本文基于云模型及粗糙集的對民航主數(shù)據(jù)進行識別。考慮到識別指標(biāo)的模糊性和不確定性，選取7個具有代表性的典型指標(biāo)建立識別指標(biāo)體系，通過客觀方法得到識別指標(biāo)的客觀權(quán)重。然后，基于客觀權(quán)重建立了RS-CM(粗糙集-云模型)，為民航主數(shù)據(jù)識別提供了一種方法。

1 相關(guān)工作

1.1 主數(shù)據(jù)的識別指標(biāo)

民航新一代旅客服務(wù)系統(tǒng)由21個子系統(tǒng)組成，根據(jù)中國民航的業(yè)務(wù)特點、主數(shù)據(jù)的定義及主數(shù)據(jù)具有的特征一致性、識別唯一性、長期有效性、業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的特點，在確定主數(shù)據(jù)的識別指標(biāo)時，需重點考慮以下因素：

(1)基礎(chǔ)性

并不是所有的數(shù)據(jù)都是主數(shù)據(jù)，主數(shù)據(jù)是原子數(shù)據(jù)，不是衍生數(shù)據(jù)。如旅客訂票后，旅客和機票皆是原子數(shù)據(jù)，它具有不可拆分性。

(2)共享性

共享性是主數(shù)據(jù)非常重要的一個特性，是其它特性的前提。主數(shù)據(jù)一定會被多個系統(tǒng)訪問，某個數(shù)據(jù)被訪問的系統(tǒng)越多，則它越可能是主數(shù)據(jù)。如國家代碼會被運價發(fā)布和計算系統(tǒng)、電子票系統(tǒng)、貨運系統(tǒng)、離港系統(tǒng)、GDS分銷系統(tǒng)等共同使用，則國家代碼極有可能是主數(shù)據(jù)。

(3)存在時間

主數(shù)據(jù)一般存在時間比較長，被多個系統(tǒng)共享的臨時數(shù)據(jù)不是主數(shù)據(jù)，如機場代碼需長期存在，不能缺少，則機場代碼可能是主數(shù)據(jù)。

(4)訪問次數(shù)

主數(shù)據(jù)一般比較活躍，被各個系統(tǒng)訪問頻繁，即需要經(jīng)常使用到的數(shù)據(jù)。如城市代碼會被離港系統(tǒng)、GDS分銷系統(tǒng)、電子票系統(tǒng)等頻繁訪問，則城市代碼極有可能是主數(shù)據(jù)。

(5)變更頻率

主數(shù)據(jù)一般比較穩(wěn)定，變動頻率較低。如省代碼。

充分考慮以上因素，最終確定主數(shù)據(jù)識別的7個指標(biāo)，見表1。

表1 主數(shù)據(jù)識別指標(biāo)

1.2 云模型

云模型[6-8]是Li和Du[9]在1995年首次提出的一種數(shù)學(xué)模型。它考慮了定性概念與定量數(shù)值表示之間轉(zhuǎn)換的不確定性。充分考慮了主數(shù)據(jù)的模糊性和隨機性。

設(shè)Z是一個定量集合Z={x}。C在Z中是定性的概念，確定的參數(shù)x∈Z，在C中是隨機發(fā)生的，對于Z中的任何元素x，C中x的確定性程度為μ(x)∈[0,1]，μ(x)是一個穩(wěn)定的隨機數(shù)。x在Z中的分布稱為云，每個x稱為云滴。由大量的云滴組成的云可以代表領(lǐng)域空間中的定性概念[10,11]。

引入了3個數(shù)值特征(Ex、En和He)來表示云模型中的定性概念。期望Ex是區(qū)域空間中云滴空間分布的期望和集合的均值，Ex也是最能代表定性概念的點。熵En是由定性概念的隨機性和模糊性決定的。具體來說，En是定性的隨機性和模糊性的度量的概念。超熵是熵不確定性的一種度量，反映了不確定性在域空間中各點的內(nèi)聚性。超熵值He間接反映了云滴的厚度[12]。

本文采用正向云發(fā)生器和x條件云發(fā)生器。正向云發(fā)生器具有將定性概念轉(zhuǎn)換為定量值的能力，這些發(fā)生器根據(jù)云的3個數(shù)值特性來生成云滴。x條件云發(fā)生器是一種基于云的3個數(shù)值特征與x的指定值的組合，能夠產(chǎn)生云滴(x，μ(x))的正向云發(fā)生器。通過兩個發(fā)生器的結(jié)合，可以得到各種類型的云，在定性知識和定量值之間進行轉(zhuǎn)換[13]。

2 基于云模型-粗糙集的民航主數(shù)據(jù)識別方法

2.1 基于云模型-粗糙集的民航主數(shù)據(jù)識別思路

由于主數(shù)據(jù)具有隨機性與模糊性等不確定性特征，故若對主數(shù)據(jù)進行分等級識別，則得到的結(jié)果會更加精確與合理。所以本文借助于云模型理論，根據(jù)主數(shù)據(jù)的特點，選出最能定性概括民航主數(shù)據(jù)的幾個指標(biāo)，通過這些指標(biāo)來對主數(shù)據(jù)進行分級識別。識別過程中，權(quán)重的確定尤為重要，本文采用粗糙集理論來確定各指標(biāo)的權(quán)重，這樣處理使結(jié)果更加客觀。具體過程如下：

步驟1 根據(jù)主數(shù)據(jù)特點，選出最具代表性的識別指標(biāo)，對主數(shù)據(jù)進行等級劃分；

步驟2 對各指標(biāo)不同等級計算相應(yīng)云模型的3個參數(shù)，生成相應(yīng)的云模型圖；

步驟3 根據(jù)民航采集的數(shù)據(jù)，計算出各等級對應(yīng)各指標(biāo)的隸屬度u(x)；

步驟4 根據(jù)粗糙集理論確定各指標(biāo)的權(quán)重wi；

步驟5 用如下公式計算綜合確定性程度

(1)

步驟6 根據(jù)最大確定度原理確定主數(shù)據(jù)的等級。

識別過程流程，如圖1所示。

圖1 識別過程流程

2.2 分布函數(shù)的選擇

云模型的具體實現(xiàn)方法有多種形式，依據(jù)不同的概率分布可以形成不同的云，比如基于正態(tài)分布的正態(tài)云、基于高斯分布的高斯云、基于線性分布的線性云等。其中，正態(tài)分布廣泛存在于社會活動、自然活動、及生產(chǎn)技術(shù)中。實際生活中遇到的大部分隨機事件都呈現(xiàn)正態(tài)分布或者近似呈現(xiàn)正態(tài)分布。由中心極限定理可知，正態(tài)云模型具有普適性，所以本文選擇正態(tài)云。

2.3 云模型中參數(shù)的計算方法

云模型中3個參數(shù)的計算方法[14]如下

(2)

式中：Zmax和Zmin分別為各等級對應(yīng)的最大值和最小值。r是一個固定值，可以根據(jù)變量的模糊度進行調(diào)整，在本研究中固定為0.01。

識別過程步驟3中數(shù)據(jù)x對應(yīng)的隸屬度函數(shù)[15]如式(3)所示，因為經(jīng)過對各類隸屬函數(shù)進行對比，發(fā)現(xiàn)其它隸屬函數(shù)多數(shù)與正態(tài)隸屬函數(shù)一致。它們大部分是正態(tài)隸屬函數(shù)泰勒展開式的低次項之和，是正態(tài)隸屬函數(shù)的近似表達。所以正態(tài)隸屬函數(shù)具有普適性，則本文選擇正態(tài)隸屬函數(shù)來確定樣本的隸屬度

(3)

2.4 權(quán)重確定方法

粗糙集理論[16-18]是波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak提出的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，這種方法挖掘不完整的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的信息，它在確定指標(biāo)權(quán)重方面具有獨特的優(yōu)勢，可以消除人為因素的影響且它最大的優(yōu)勢是克服了模糊集合論中隸屬函數(shù)的主觀性，屬性重要度、條件信息熵等是從原始數(shù)據(jù)中計算得到的，人不會參與進來，所以用它來確定指標(biāo)的權(quán)重是比較客觀的[19-21]。

定義1 在決策表S=(U,A,V,f)中，其中U是非空有限集合，稱為論域，記為U={x1,x2,…,xn}；A=C∪D，C是條件屬性集，D為決策屬性集，C∩D=φ；f:U×A→V是一個信息函數(shù)，V=∪Va，a∈A，Va表示屬性a的值域。

定義3 在決策表S=(U,A,V,f)中，A=C∪D，指標(biāo)屬性C,U/C={C1,C2,…,Cm}，決策屬性D,U/D={D1,D2,…,Dn},則決策屬性相對于指標(biāo)屬性的條件信息熵為

(4)

定義4 在決策表S=(U,A,V,f)中，A=C∪D,?c∈C,a∈A,x∈U,則條件屬性c的重要度為

(5)

其中，a(x)=U/{a}。

定義5 在決策表S={U,A,V,f)中，A=C∪D,?c∈C,則條件屬性c的權(quán)重為

(6)

3 仿真實驗與分析

本節(jié)仿真實驗的實驗環(huán)境是：Intel(R) Core(TM)i5-4590CPU，8 GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)為Windows7 旗艦版，在Matlab環(huán)境下進行仿真實驗。

本節(jié)模擬實際場景進行仿真實驗，來驗證本文研究的基于粗糙集-云模型的民航主數(shù)據(jù)識別方法的可行性。

本節(jié)仿真實驗數(shù)據(jù)皆來自航空公司。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將主數(shù)據(jù)劃分為5個等級，每個等級代表成為主數(shù)據(jù)的可能性，具體含義為I(極高)，II(高)，III(中)，IV(弱),Ⅴ(極弱)。由7個指標(biāo)共同決定，見表2。

表2中，統(tǒng)計了民航信息系統(tǒng)20個月來的數(shù)據(jù)，每個指標(biāo)值的含義如下：按照民航信息系統(tǒng)的優(yōu)先級規(guī)則將業(yè)務(wù)優(yōu)先級設(shè)置為10級；統(tǒng)計數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的生命周期，以月為單位，比如說國家代碼在系統(tǒng)中的生命周期是20個月，則國家代碼的生命周期這一識別指標(biāo)為第一等級；統(tǒng)計數(shù)據(jù)的標(biāo)識作用，以百分比為單位；查詢該數(shù)據(jù)被訪問的系統(tǒng)個數(shù)，最多為17個子系統(tǒng)；統(tǒng)計數(shù)據(jù)的變更頻率，以月為單位；查詢一天中數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的被訪問的次數(shù)；判斷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性。根據(jù)以上分析，生成如表2所示的主數(shù)據(jù)等級標(biāo)準(zhǔn)。

表2 主數(shù)據(jù)等級標(biāo)準(zhǔn)

3.2 仿真實驗過程

由于正態(tài)云具有普適性，故本文使用正態(tài)分布函數(shù)的正向云發(fā)生器。將定性描述的識別指標(biāo)轉(zhuǎn)化為用3個數(shù)字特征表示的定量映射。映射過程由式(2)計算，得到主數(shù)據(jù)各個指標(biāo)的云模型參數(shù)(Ex,En,He),分別為：

業(yè)務(wù)優(yōu)先級：I(9.5,0.42,0.01)， II(8,0.85,0.01)， III(5.5,1.27,0.01)， IV(3,0.85,0.01)， Ⅴ(1.5,0.42,0.01)；

生命周期：I(17.5,2.12,0.01)， II(13.5,1.27,0.01)， III(9,2.55,0.01), IV(4.5,1.3,0.01)， Ⅴ(1.5,1.27,0.01)；

唯一性：I(95,4.25,0.01)， II(77.5,10.62,0.01)， III(50,12.7,0.01)， IV(22.5,10.6,0.01)， Ⅴ(5,4.25,0.01)；

跨系統(tǒng)使用：I(12,4.25,0.01)， II(6,0.85,0.01)， III(4,0.85,0.01)， IV(2.5,0.42,0.01)， Ⅴ(1,0.85,0.01)；

變更頻率：I(1,0.85,0.01)， II(3,0.85,0.01)， III(5.5,1.27,0.01)， IV(8,0.85,0.01)， Ⅴ(10.5,1.27,0.01)；

使用頻率：I(150,16.96,0.01)， II(115,12.74,0.01)， III(75,21.23,0.01)， IV(35,12.7,0.01)， Ⅴ(10,8.49,0.01)；

基礎(chǔ)性：I(8.5,0.42,0.01)， II(7.5,1.27,0.01)， III(4.5,1.27,0.01)， IV(2,0.85,0.01)， Ⅴ(0.5,0.42,0.01)。然后生成各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)云，如圖2所示。

圖2為7個識別指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)云，每個指標(biāo)中有5個等級。橫坐標(biāo)為各指標(biāo)的取值，縱坐標(biāo)為隸屬度。以生命周期為例，當(dāng)生命周期取16時，則第I、II、III、IV、Ⅴ等級的隸屬度分別為0.6、0.3、0.05、0、0。

對于隸屬度函數(shù)的選擇，有線性隸屬函數(shù)、柯西隸屬函數(shù)、正態(tài)隸屬函數(shù)等，但由文獻[22]可知，正態(tài)隸屬函數(shù)在很多領(lǐng)域與其它隸屬函數(shù)具有一致性，并且廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。故本文選用正態(tài)隸屬函數(shù)，由x條件發(fā)生器，根據(jù)式(3)將采樣數(shù)據(jù)代入圖2中各識別指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云，得到每個數(shù)據(jù)各個識別指標(biāo)的隸屬度，這個隸屬度具有隨機性，但是是一個具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)，故本文對其進行了100次計算并對這100次結(jié)果求其平均數(shù)，得到其中的業(yè)務(wù)優(yōu)先級隸屬度見表3。在該表中，展示了各個樣本在每個等級下的隸屬度。

根據(jù)式(4)、式(5)和式(6)計算各指標(biāo)的權(quán)重，得到各指標(biāo)權(quán)重為業(yè)務(wù)優(yōu)先級(0.0084)，生命周期(0.0084)，唯一性(0.0105)，跨系統(tǒng)使用(0.0105)，變更頻率(0.0105)，使用頻率(0.0105)，基礎(chǔ)性(0.0105)。

根據(jù)式(1)計算每條數(shù)據(jù)的綜合確定度，以最大確定度作為最終主數(shù)據(jù)的識別等級。結(jié)果見表4。

圖2 各識別指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云

表3 業(yè)務(wù)優(yōu)先級隸屬度

表4 識別結(jié)果

3.3 實驗結(jié)果分析

將表4的識別結(jié)果與民航領(lǐng)域已有主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行對比，國家代碼，城市代碼，機場代碼與州或省代碼這4項已經(jīng)確定一定為主數(shù)據(jù)，本文識別結(jié)果均為Ⅰ等級，故結(jié)果合理有效。樣本一到樣本四與預(yù)期結(jié)果相同，驗證本文研究的主數(shù)據(jù)識別方法是可行的。

4 結(jié)束語

隨著社會的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)已變成信息時代的重要戰(zhàn)略資源，它如同一座有待開采、礦藏豐富的礦山，對它進行有效的挖掘已經(jīng)成為各個行業(yè)的核心競爭力。而對主數(shù)據(jù)識別則是其中的關(guān)鍵一環(huán)。本文依據(jù)主數(shù)據(jù)的隨機性與模糊性，提出運用云模型方法對其進行識別，首先選取7個關(guān)鍵識別指標(biāo)，然后建立標(biāo)準(zhǔn)云模型，再將采集的樣本代入標(biāo)準(zhǔn)云模型，求出各個數(shù)據(jù)隸屬于各等級的隸屬度。由于每個指標(biāo)對主數(shù)據(jù)的影響是不一樣的，不能平均對待，故本文采取粗糙集方法來確定各指標(biāo)的權(quán)重。此方法對先驗知識要求不高，使權(quán)重確定更客觀。最后將各隸屬度與相應(yīng)權(quán)重結(jié)合，求出綜合確定度，以最大確定度確定主數(shù)據(jù)等級。

本文第一次將主數(shù)據(jù)劃分等級，使識別結(jié)果更為精確。并且在權(quán)重確定這部分與已有方法有很大不同，已有方法人工干預(yù)過多，即大多為專家打分，導(dǎo)致結(jié)果主觀性比較強。本文引入粗糙集方法，根據(jù)原始數(shù)據(jù)計算權(quán)重，結(jié)果更為客觀。將本文所提方法應(yīng)用在民航領(lǐng)域，最終結(jié)果與中航信提供結(jié)果一致，驗證了本文所提方法的可行性。

但是對主數(shù)據(jù)識別方法的研究仍然是任重而道遠的，還需要進一步的研究。