王凱月 黃珊 王逸飛 孫紅軍 蘇雪松 延偉

摘 要：本論文開展油田環(huán)保安全標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測技術(shù)研究，針對油田環(huán)保安全標準相關(guān)國內(nèi)外動態(tài)信息（如：標準動態(tài)、政策法規(guī)、智庫報告、情報產(chǎn)品、熱點欄目）進行油田環(huán)保安全標準領域自動化關(guān)聯(lián)性監(jiān)測，遵循“油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)需求識別、油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)源的確定依據(jù)、油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自動抓取、油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)監(jiān)測內(nèi)容分析”的研究思路，利用大數(shù)據(jù)分析與知識關(guān)聯(lián)技術(shù)，實現(xiàn)對所需監(jiān)測數(shù)據(jù)基本內(nèi)容的自動化統(tǒng)計與分析，動態(tài)可視化地展示或分析所需監(jiān)測數(shù)據(jù)的內(nèi)容，及時跟蹤與推送油田環(huán)保安全標準前沿與熱點內(nèi)容，支持用戶便捷了解油田環(huán)保安全標準領域最新發(fā)展動態(tài)，為開展油田環(huán)保安全領域標準知識庫建設提供多元數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：油田環(huán)保安全，標準數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)性監(jiān)測，機器學習

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2024.02.008

0 引 言

以新一代信息技術(shù)為代表的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進，經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為時代趨勢。標準作為經(jīng)濟活動和社會發(fā)展的技術(shù)支撐，以及國家基礎性制度的重要方面，無論在深度還是在廣度上都將受到這一趨勢的影響。標準數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為新時代我國標準化事業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向，對增強我國科技發(fā)展的標準化互動支撐能力、影響全球標準化生態(tài)變革具有重要意義。隨著人工智能、開源、區(qū)塊鏈等技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，標準化領域受其影響，出現(xiàn)了多種標準數(shù)字化相關(guān)概念、標準形式與制定方式。2019年國際標準化組織（ISO）和國際電工委員會（IEC）提出SMART（Standard Machine Applicable，Readableand Transferable）標準的概念，將標準數(shù)字化能力劃分為5個階段，該模型在國際層面已經(jīng)形成共識。2021年10月，中共中央、國務院發(fā)布《國家標準化發(fā)展綱要》，要求“推動標準工作向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉(zhuǎn)型”。隨著我國社會不斷發(fā)展，油田行業(yè)也逐漸發(fā)展起來。同時，油田行業(yè)的經(jīng)濟基礎也與日俱增，油田行業(yè)的環(huán)保安全意識日益增強，而油田環(huán)保安全領域標準對于規(guī)范和引導油田行業(yè)安全生產(chǎn)、綠色發(fā)展和效率提升具有重要作用。在數(shù)字化時代，油田行業(yè)對于安全環(huán)保標準智能化應用和服務要求更高。當前，油田環(huán)保安全領域標準面臨尚未形成標準動態(tài)數(shù)據(jù)源分析與監(jiān)測方法，具體問題如下。

油田環(huán)保安全領域系統(tǒng)化和一體化的標準動態(tài)數(shù)據(jù)源尚未建立。在高質(zhì)量發(fā)展新時代，標準數(shù)字化既是經(jīng)濟社會發(fā)展、數(shù)字技術(shù)變革，也是實現(xiàn)國家質(zhì)量基礎設施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵內(nèi)容。隨著標準數(shù)字化的發(fā)展，標準的普及與使用更加廣泛，在標準數(shù)字化發(fā)展過程中，油田企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對標準動態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了更高要求，尚未形成高相關(guān)、系統(tǒng)化、一體化的標準動態(tài)數(shù)據(jù)源分析與監(jiān)測方法，無法及時跟蹤全球有關(guān)油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)、政策法規(guī)、戰(zhàn)略規(guī)劃、科技成果等，不能實時跟蹤與推送前沿與熱點內(nèi)容，自然無法滿足支持用戶便捷了解科技標準的最新發(fā)展動態(tài)。同時，油田環(huán)保安全領域各標準管理平臺在標準數(shù)字內(nèi)容來源、加工、更新、管理和存儲格式等方面都有所區(qū)別，形成了“各自為政的局面”，亟待建立統(tǒng)一的標準數(shù)據(jù)“源”。

因此，為有效支撐國家和國家標準數(shù)字化戰(zhàn)略有效實施，本論文開展油田環(huán)保安全標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測技術(shù)研究，針對油田環(huán)保安全標準相關(guān)國內(nèi)外動態(tài)信息（如：標準動態(tài)、政策法規(guī)、智庫報告、情報產(chǎn)品、熱點欄目）進行油田環(huán)保安全標準領域自動化關(guān)聯(lián)性監(jiān)測，及時跟蹤與推送前沿與熱點內(nèi)容，支持用戶便捷了解油田環(huán)保安全標準領域最新發(fā)展動態(tài)。

1 研究綜述

標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測（Association Monitoring）是指圍繞某一領域標準通過對多個相關(guān)事件或數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)進行實時監(jiān)測和分析，以發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)模式、趨勢或異常情況的過程。這種監(jiān)測技術(shù)在不同領域中都有廣泛的應用，如：市場分析、金融風控、社交媒體挖掘等。

數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測相關(guān)技術(shù)的發(fā)展可以追溯到互聯(lián)網(wǎng)的興起和數(shù)據(jù)爆炸的時代。數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測是指對數(shù)據(jù)源進行實時或定期的監(jiān)測和分析，以識別數(shù)據(jù)的變化和趨勢。在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)源的規(guī)模和多樣性迅速增加，對數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測的需求也日益增加。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，相關(guān)技術(shù)在過去幾十年發(fā)生了巨大變化。

在數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測的發(fā)展歷史中，最早應用的技術(shù)之一是網(wǎng)絡爬蟲[1， 2]。網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)最早出現(xiàn)在20世紀90年代末，用于搜索引擎的數(shù)據(jù)收集和索引。當時的搜索引擎如：Altavista和Excite都使用了網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)來抓取互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁。隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的迅速擴大，網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)也得到了進一步的發(fā)展和改進?，F(xiàn)在，網(wǎng)絡爬蟲已廣泛應用于各種領域，如：輿情監(jiān)測、新聞采集和金融數(shù)據(jù)收集等。另一個重要的技術(shù)是文本挖掘[3]，在20世紀90年代末至2000年初開始得到關(guān)注和發(fā)展。當時，研究者開始使用自然語言處理和機器學習技術(shù)，對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。這為數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測中的文本分析提供了基礎。通過文本挖掘技術(shù)[4]，可以從數(shù)據(jù)源中提取關(guān)鍵詞、主題和情感等信息，以便判斷數(shù)據(jù)源的變化和趨勢。隨著計算能力和數(shù)據(jù)量的增加，機器學習技術(shù)也開始應用于數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測。機器學習[5，6]是一種通過算法讓計算機從數(shù)據(jù)中學習和提取模式的技術(shù)。在數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測中，機器學習可以用于構(gòu)建模型并預測數(shù)據(jù)的變化和趨勢。研究者可以使用機器學習算法如：支持向量機、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡等來構(gòu)建模型，以自動識別異常行為和趨勢，并提供預測結(jié)果。統(tǒng)計分析[ 7 ]也是數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測中的重要技術(shù)之一，是一種用于分析和解釋數(shù)據(jù)的技術(shù)。在數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測中，統(tǒng)計分析技術(shù)常用于比較和分析不同時期的數(shù)據(jù)。通過統(tǒng)計分析，可以檢測數(shù)據(jù)的趨勢、方差和相關(guān)性等統(tǒng)計指標，幫助用戶理解數(shù)據(jù)源的動態(tài)變化。

此外，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測也融合了一些新興的技術(shù)。例如：自然語言處理和語義分析技術(shù)可以進一步提高文本數(shù)據(jù)的理解和處理能力。深度學習技術(shù)[7]的應用可以幫助處理復雜的模式和結(jié)構(gòu)。同時，云計算和分布式處理技術(shù)可以加速數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測的速度和效率。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入可以保證數(shù)據(jù)的安全性和可信度。

數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測相關(guān)技術(shù)在過去幾十年中取得了長足的發(fā)展。網(wǎng)絡爬蟲、文本挖掘、機器學習、統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)的進步不僅提高了數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測的效率和準確性，還為決策者和研究人員提供了更好的數(shù)據(jù)分析和洞察力。隨著新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，比如：自然語言處理、深度學習和區(qū)塊鏈等，數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測將進一步發(fā)展和創(chuàng)新。這些技術(shù)應用于油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)監(jiān)測，也將促進油田環(huán)保安全領域標準數(shù)字化的發(fā)展。

目前已經(jīng)開始對標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測進行探索，中國標準化研究院通過監(jiān)測國內(nèi)外相關(guān)網(wǎng)站實現(xiàn)實時追蹤抓取國內(nèi)外相關(guān)標準化信息情報，在此基礎上形成標準輿情化產(chǎn)品。國家科技圖書文獻中心（NSTL）建成了科技標準重點領域信息門戶，該門戶聚焦標準化與科技創(chuàng)新互動、資源環(huán)境標準化、質(zhì)量研究、農(nóng)業(yè)食品標準化、高新技術(shù)標準化等領域，跟蹤全球有關(guān)科技標準的政策法規(guī)、戰(zhàn)略規(guī)劃、科技成果等，實時跟蹤與推送前沿與熱點內(nèi)容，支持用戶便捷了解科技標準的最新發(fā)展動態(tài)。目前門戶已經(jīng)監(jiān)測了國內(nèi)外183個相關(guān)標準化機構(gòu)。但是上述嘗試均是基于全領域標準開展相關(guān)關(guān)聯(lián)性監(jiān)測研究，鑒于此，本論文也將開展油田環(huán)保安全標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測技術(shù)研究。

2 油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測技術(shù)的主要內(nèi)容

2.1 油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)需求識別

針對公司對油田環(huán)保安全領域相關(guān)業(yè)務標準數(shù)據(jù)需求模糊、不明確等問題，開展大規(guī)?？绮块T的實地調(diào)研與專家研討，明確不同部門對標準數(shù)據(jù)及其來源需求的關(guān)鍵要點，繪制不同部門標準數(shù)據(jù)需求清單，并對業(yè)務相關(guān)標準數(shù)據(jù)需求數(shù)據(jù)進行聚類組織和處理，并反饋給各個業(yè)務部門，通過不斷迭代優(yōu)化，最終精準識別不同業(yè)務標準數(shù)據(jù)需求。上述工作方案的關(guān)鍵在于如何開展大規(guī)模的實地調(diào)研與專家研討，本論文的具體方案如下所示。

實地調(diào)研確定需求的方案流程如下。

（1）確定調(diào)研目的。明確標準數(shù)據(jù)源范圍調(diào)研的目的，為了了解不同業(yè)務部門對不同標準數(shù)據(jù)源需求情況。

（2）制定調(diào)研計劃。設計一個調(diào)研問卷或面談指南，包括一些開放性問題和封閉性問題，以便業(yè)務部門可以詳細描述他們對標準數(shù)據(jù)的需求。

（3）選擇合適的受訪人員。選擇每個部門中的關(guān)鍵人員，包括管理層、業(yè)務分析師和其他涉及數(shù)據(jù)使用的員工。

（4）進行調(diào)研。采訪被選擇的受訪人員，確保問卷或面談過程中能夠深入探討他們的需求和期望。

（5）整理和分析數(shù)據(jù)。將調(diào)研數(shù)據(jù)整理和分析，找出各部門的共同需求和特定需求。這可能需要使用一些統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)分析工具。

專家研討確定需求的方案流程如下。

（1）召集專家組。邀請各個部門的專家，包括業(yè)務領域的專家和數(shù)據(jù)分析專家，參與研討會議。

（2）明確定位議程。制定會議議程，確保在會議中全面涵蓋各個部門的需求，并確定確切的問題，以便專家們能夠提供有針對性的意見。

（3）組織研討會議。進行研討會議，鼓勵專家分享他們的見解、經(jīng)驗和建議。

（4）記錄和整理意見。記錄專家的意見和建議，包括可能的解決方案和實施策略。

（5）綜合分析。將實地調(diào)研和專家研討的結(jié)果綜合起來，尋找共同點，確定優(yōu)先級，制定數(shù)據(jù)需求的詳細計劃。

（6）反饋和確認。將綜合分析的結(jié)果反饋給相關(guān)部門，確認他們的需求是否被準確理解，如果有誤會或遺漏，及時進行修正。

（7）制定實施計劃?；诰C合分析的結(jié)果，制定數(shù)據(jù)需求的實施計劃，包括數(shù)據(jù)收集、處理、分析和報告的具體步驟和時間表。

2.2 油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)源的確定依據(jù)

針對油田環(huán)保安全領域業(yè)務標準數(shù)據(jù)源范圍確定規(guī)則或依據(jù)缺乏的問題，研究面向不同業(yè)務需求的標準數(shù)據(jù)源范圍確定的規(guī)則和框架要點，提出集“戰(zhàn)略目標、問題導向、業(yè)務流程、前沿熱點、重點任務、權(quán)威可信”等多維度為一體的標準數(shù)據(jù)源確定依據(jù)，并制定參照指標，采用多維評價指標體系等方法綜合確定標準數(shù)據(jù)源。

通過建立符合標準源規(guī)則或框架要點的標準數(shù)據(jù)源篩選依據(jù)，并采用多維評價指標體系等方法對標準數(shù)據(jù)源重要程度進行打分，最終建立具有重要度評價的標準數(shù)據(jù)源頭體系。當前標準源的評價研究大多采用單一或幾個指標數(shù)據(jù)來進行測算，由于標準數(shù)據(jù)源是一個多元復雜系統(tǒng)，所以采用單一或幾個測量指標無法準確表征標準數(shù)據(jù)源應有內(nèi)涵。鑒于此，后續(xù)本文將采用多維指標體系方法來評估標準源重要水平。在多維指標體系下，其中一個重要問題就是對指標設置權(quán)重，根據(jù)設置權(quán)重方法不同，可將標準源常用測度方法劃分為主觀權(quán)重法、客觀權(quán)重法、綜合計量法。主觀權(quán)重法包括綜合加權(quán)法和層次分析法，客觀權(quán)重法包括主成分分析法和熵值法，綜合計量法包括隨機前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）。綜合計量法更適用于包含投入和產(chǎn)出要素的績效評估方法，即評估對象如何以較少的資源投入獲得較多產(chǎn)出結(jié)果的多屬性評估，這種方法要求指標體系中指標之間存在明顯或嚴格的投入—產(chǎn)出關(guān)系。同時，由于熵值法是根據(jù)各項指標數(shù)值的變異程度來確定指標權(quán)數(shù)的，避免了人為因素帶來的偏差，但該方法忽略了指標本身重要程度，有時確定的指標權(quán)數(shù)會與預期的結(jié)果相差甚遠，同時熵值法不能減少評價指標的維數(shù)。鑒于此，本文后續(xù)將采用主觀和客觀相結(jié)合的方法從不同維度對標準數(shù)據(jù)源重要程度進行打分。

2.3 油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自動抓取

針對油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)信息自動化抓取水平較低的問題，聚焦上述確定的油田環(huán)保安全領域標準數(shù)據(jù)的國內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)源，采用大規(guī)模關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自動化抓取技術(shù)，自動搜集、挖掘和揭示相關(guān)領域或機構(gòu)發(fā)布的標準相關(guān)新聞、政策、法規(guī)、報告、項目、成果等標準情報資源。其中，大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自動化抓取是通過各種技術(shù)手段自動從不同數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)并將其整合到一個數(shù)據(jù)存儲中，以便進一步分析和處理。本論文制定的自動化抽取技術(shù)方案如下。

（1）Web 抓取和爬蟲技術(shù)

爬蟲框架：使用像Scrapy（Python）、ApacheNutch（Java）或者其他開源爬蟲框架，能夠自動化地從網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)解析：使用H T M L 解析庫（比如：BeautifulSoup、Jsoup）或正則表達式從網(wǎng)頁中提取所需數(shù)據(jù)。

（2）API 調(diào)用

A PI 抓?。汉芏嗑W(wǎng)站和在線服務提供A PI接口，可以通過API調(diào)用直接獲取數(shù)據(jù)。使用工具如：Requests（Python）來進行API調(diào)用。

認證和授權(quán)：如果API需要認證，應確保擁有正確的A PI密鑰或令牌，并且了解API的限制和配額。

（3）數(shù)據(jù)庫連接和查詢

數(shù)據(jù)庫連接：使用數(shù)據(jù)庫連接庫（例如：JDBC、ODBC）連接到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

SQL查詢：編寫SQL查詢語句來選擇和提取所需的數(shù)據(jù)。對于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可以使用相應的查詢語言（例如：MongoDB的查詢語言）。

（4）日志文件監(jiān)控

日志分析：對服務器日志文件進行實時監(jiān)控，并分析其中的數(shù)據(jù)。使用工具如：Apache Flume可以用來收集、聚合和移動大量的日志數(shù)據(jù)。

（5）消息隊列

消息隊列：使用消息隊列系統(tǒng)（例如：ApacheKafka、RabbitMQ）來收集和傳輸數(shù)據(jù)。生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)放入消息隊列，消費者從中獲取數(shù)據(jù)。

（6）數(shù)據(jù)倉庫抽?。‥TL）

ETL工具：使用ETL工具（例如：Apache NiFi、Talend、Apache Air f low）來提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)。這些工具通常提供可視化界面，方便配置數(shù)據(jù)流程。

（7）實時數(shù)據(jù)流處理

流處理框架：使用實時數(shù)據(jù)流處理框架（例如：Apache Storm、Apache Flink、Apache Kaf kaStreams）來處理數(shù)據(jù)流，可以在數(shù)據(jù)抵達時進行實時處理。

（8）機器學習和自然語言處理

NLP 技術(shù)：如果需要從文本中抽取信息，可以使用自然語言處理（NLP）技術(shù)。工具如：NLTK（Python自然語言處理庫）可以幫助處理文本數(shù)據(jù)。機器學習模型：利用機器學習模型（例如：文本分類、命名實體識別）來自動從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化信息。

（9）數(shù)據(jù)爬蟲和機器學習結(jié)合

自動化學習模型：利用自動化學習模型（例如：AutoML工具）來構(gòu)建能夠適應不同網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)爬蟲，從而實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)抓取。

在選擇合適的技術(shù)時，需要考慮數(shù)據(jù)源的類型、數(shù)據(jù)量、抓取頻率、數(shù)據(jù)的格式等因素。綜合運用這些技術(shù)，可以實現(xiàn)高效、穩(wěn)定和自動化的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)抓取過程。

2.4 油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)監(jiān)測內(nèi)容分析

針對公司不同業(yè)務對標準數(shù)據(jù)分析和應用能力較差的問題，利用大數(shù)據(jù)分析與知識關(guān)聯(lián)技術(shù)，分別從區(qū)域、時間、發(fā)布機構(gòu)、關(guān)鍵詞、摘要、單位合作網(wǎng)絡、被引用頻次等方面開展相關(guān)自動化識別，實現(xiàn)對所需監(jiān)測數(shù)據(jù)基本內(nèi)容的自動化統(tǒng)計與分析，實時、動態(tài)、可視化地展示或分析所需監(jiān)測數(shù)據(jù)的內(nèi)容。

自動化采集的標準信息可以通過各種機器學習和數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行深入分析。本論文將綜合采用以下大數(shù)據(jù)分析技術(shù)嘗試進行監(jiān)測數(shù)據(jù)分析。

（1）文本挖掘（Text Mining）

自然語言處理（NLP）：使用NLP技術(shù)，如：分詞、命名實體識別、情感分析等，對文本進行處理和理解。

主題建模：使用主題建模算法（如：L a t e n tDirichlet Allocation）發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的主題和關(guān)鍵詞。

文本分類：使用文本分類算法（如：樸素貝葉斯、支持向量機）對文本進行分類，例如：垃圾郵件過濾、新聞分類等。

（2）數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：

聚類分析：使用聚類算法（如：K均值聚類、層次聚類）將數(shù)據(jù)分成不同的簇，揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如：Apriori算法）找出數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)律，例如：購物籃分析。

異常檢測：使用異常檢測算法（如：孤立森林、LOF算法）找出數(shù)據(jù)中的異常點，用于欺詐檢測、設備健康監(jiān)測等。

（3）可視化分析

使用可視化工具（如：Matplotlib、Seaborn、D3.js）將分析結(jié)果以圖表、圖形的形式呈現(xiàn)，幫助用戶直觀理解數(shù)據(jù)。

利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將數(shù)據(jù)可視化在地圖上，用于地理空間分析。

（4）實時分析

使用流處理技術(shù)（如：Apache Kafka、ApacheStorm）進行實時數(shù)據(jù)分析，對持續(xù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行快速處理和響應。

在進行機器分析之前，需要進行數(shù)據(jù)預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、特征工程等步驟，以保證分析結(jié)果的準確性。選擇合適的算法和工具，結(jié)合領域知識，可以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。

3 研究結(jié)論

本文聚焦油田環(huán)保安全領域標準關(guān)聯(lián)性監(jiān)測技術(shù)研究，針對我國油田環(huán)保安全領域相關(guān)業(yè)務標準數(shù)據(jù)需求模糊、結(jié)構(gòu)化處理需求差異較大、標準數(shù)據(jù)分析和知識關(guān)聯(lián)能力較弱等問題，采用專家研討和總結(jié)歸納等方法，繪制不同部門標準數(shù)據(jù)需求清單，精準識別不同業(yè)務標準數(shù)據(jù)需求。研究面向不同業(yè)務需求的標準數(shù)據(jù)源范圍確定的框架要點，提出集“戰(zhàn)略目標、問題導向、業(yè)務流程、前沿熱點、重點任務、權(quán)威可信”等多維度為一體的標準數(shù)據(jù)源篩選依據(jù)，采用多維評價指標體系等方法綜合確定標準數(shù)據(jù)源。采用大規(guī)模關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自動化抓取技術(shù)，自動搜集、挖掘和揭示相關(guān)領域或機構(gòu)發(fā)布的標準相關(guān)新聞、政策、法規(guī)、報告、項目、成果等標準情報資源。利用大數(shù)據(jù)分析與知識關(guān)聯(lián)技術(shù)，實現(xiàn)對所需監(jiān)測數(shù)據(jù)基本內(nèi)容的自動化統(tǒng)計與分析，實時、動態(tài)、可視化地展示或分析所需監(jiān)測數(shù)據(jù)的內(nèi)容。研發(fā)標準數(shù)據(jù)源監(jiān)測狀態(tài)提示與預警技術(shù)，對標準源狀態(tài)（如：采集中、待審核、暫停、異常、新增數(shù)據(jù)量、采集時間等）進行提示或預警，及時優(yōu)化和調(diào)整相應標準源。利用標準重點相關(guān)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)技術(shù)，將獲取的標準信息關(guān)鍵詞或重點內(nèi)容與關(guān)聯(lián)知識進行大數(shù)據(jù)匹配，從而將與標準信息相關(guān)的創(chuàng)新成果、技術(shù)、評價等類型信息或數(shù)據(jù)納入監(jiān)測數(shù)據(jù)源中，實現(xiàn)多類型、高關(guān)聯(lián)的標準數(shù)據(jù)監(jiān)測，為開展標準知識庫建設提供多元數(shù)據(jù)支撐。

參考文獻

S. Brin，L. Page. The anatomy of a large-scale hypertextualWeb search engine[J]. Computer Networks and ISDN Systems，1998，30（1-7）： 107-117，.

M. Najork， J. L. Wiener. Breadth-first crawling yields highqualitypages[C]. In Proceedings of the 10th InternationalConference on World Wide Web， 2001.

C. Aggarwal. Data Mining： The Textbook[M]. Springer， 2015.Y. Huang， S. Zhang， J. Chen. A novel web data monitoringapproach based on deep learning[C]. In Proceedings of the19th International Conference on Big Data Analytics andKnowledge Discovery， 2017.

Hastie， T.， Tibshirani， R.， Friedman， J. The Elementsof Statistical Learning： Data Mining， Inference， andPrediction[M]. Springer， 2009.

唐亮，段建國，許洪波，等. 基于信息論的文本分類模型[J].計算機工程與設計， 2008，29（24）：6312-6315.

尹江，尹治本，黃洪. 網(wǎng)絡爬蟲效率瓶頸的分析與解決方案[J]. 計算機應用， 2008（05）：1114-1116+1119.