基于异构数据资源整合的方法和系统实现

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基于异构数据资源整合的方法和系统实现

作者：陈倬

来源：《科技创新导报》2017年第12期

摘要：随着信息化领域的不断深入及发展，电力企业已经积累了大量的异构数据源处

理，而Web技术的成熟在一定程度上推动了异构数据整合可能性。因此，该文在对数据库系统开发技术进行分析的基础上，提出数据资源整合方法，从而有效地解决了资源整合问题。

关键词：异构数据资源整合系统方法

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（c）-0142-02

异构系统数据的整合也就是说利用现有的网络以及计算机技术，对多个业务系统进行优化及调整，从而使业务与业务之间存在关联，最终便能够在无人干预的条件下，实时共享及自动同步不同业务系统之间的数据资源。而随着我国信息化的进一步推进，相关单位及部门均要求将异构数据作为撰写报告以及分析数据的基础。但由于远程没有相同的数据库系统及大量错误的存储方式，并且还没有统一的数据描述标准，从而导致对数字化进程以及主题信息化造成了一定阻碍。目前所采用的数据整合方式主要是基于C/S结构，在实际应用的过程中用户需要在机器上安装客户端，因而对用户机器具有较高的要求。加上在维护客户端软件的过程中具有较大的难度，没有相关的工作流程作为支持，从而便导致数据使用以及整合在不同的系统中，在一定程度上阻碍了资料的检索及共享。

1 系统架构

在整个电力系统中，系统框架作为其最为核心的部分，在系统架构层中主要的工作内容是负责与数据库之间的交互，同时还需要对多个运行协调以及指挥处理平台业务支撑层进行处理。在实际应用的过程中，为了能够对电力企业现有网络硬件环境进行充分地利用，就需要采用基于B/S模式以及J2EE标准规范。网络数据库管理系统是整个数据库的核心，且客户端之间的沟通交流平台主要为IE浏览器与微软平台。根据此可以建立一个基于异构数据的整合技术，从而便能够实现综合系统，其中包括对异构资源的统一管理，结构化与非结构化数据的统一搜索等工作内容。

2 异构数据源整合

2.1 异构数据源

数据源异构主要指的是数据源具有多种不同的类型，并且在存储方式上数据源包括不同模式及数据语义差异。在不同的存储模式中，使用对象模式以及关系模式均具备较好的兼容性，但并不适用于每个系统。在某些特殊的系统中，尽管采用同一种类型的存储模式，差异性的模

多源信息融合软件的设计与实现精编WORD版

多源信息融合软件的设计与实现精编W O R D 版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

多源信息融合软件的设计与实现摘要：针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题，文章在分析传统多源数据融合模型的基础上，研究了多源信息融合软件的架构及相关技术，设计并开发的软件具有较高的实用价值。关键词：多源信息；信息融合；软件开发多源信息融合是通过将多种信源在空间上和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对特点对象的一致性解释与描述。数据融合技术是指利用计算机对获得的信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术。主要包括对各类信息源给出有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证。数据格式统一是进行数据处理的前提。由于信息的来源多，数据格式类别差异较大，对于数据处理带来不便。多源信息融合软件能够实现多源异构数据信息整合，对于充分利用信息资源、提高数据处理系统性能具有实用价值。 1 多源数据融合模型根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，可以将信息融合分为不同的3级，包括数据级融合、特征级融合及决策级融合。作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。

数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计 2.1 软件架构多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。 2.2 关键技术为了保证多源信息软件的可靠运行，需解决数据类型的适应性和扩展性问题，以及数据转换的可靠性、可预制性、数据转换过程的可监督性问题。 2.2.1 基于模块化设计的类型转换

公众出行交通信息服务系统解决方案

众出行交通信息服务系统解决方案一、系统简介广东省公众出行交通信息服务系统是广东省交通厅发布实时的交通信息和提供互动的交通信息查询服务平台。依托交通部信息资源整合与服务工程推广工程，整合出行信息资源，以公众出行服务网站、移动智能终端、短信服务平台、宣传手册、多媒体查询终端以及嵌入式可变情报板等多种信息服务手段，将出行者所需的各种交通信息进行及时、准确地发布，引导公众高效、便捷、舒适地出行，切实提高交通行业主管部门的公众服务能力和水平。二、系统特色 ●发布最新实时路况信息，提供出行规划服务系统在获得实时路况方面取得突破。通过应用智能运输系统（ITS）技术，面向省内高速公路和部分城市主干道，按照每五分钟更新的频率，动态发布最新实时路况信息，包括道路通行状况、道路突发事件、道路施工等。系统还以提供城际“门到门”全程、无缝服务为理念，针对出行规划服务进行升级改造，力求用户只需输入出发地和目的地就可查询出合理化的自驾车行车路线或公共交通工具出行的全程行程信息。另外，在规划路线过程中还充分考虑集成动态路况信息，让出行者可及时规避阻断和拥堵路段，方便出行。 ●依托多种服务手段，支持行前、行中、行后一条龙服务系统将通过触摸屏多媒体信息查询终端、短信、电台、移动智能终端、宣传册、可变情报板等多种服务手段，在出行的全过程中向社会公众提供内容个性化、服务手段多样化的交通信息服务，满足社会公众对“出行前”、“出行中”、“出行后”不同阶段的需求。出行前：出行者可登陆公众出行网站查看动态交通信息，规划出行路线。升级系统为方便用户，还特别新增“我的出行”栏目为每个注册用户提供个性化服务，在该栏目中出行者可保存和查看自己规划过的出行方案信息，还可通过短信、邮件、语音等方式订阅路况等交通信息。出行中：升级系统通过完善短信发布平台、开发基于移动智能终端和WAP服务的出行服务子系统，目前已实现在出行途中提供交通信息服务。出行者在出行中可使用手机、移动智能终端等通过移动网络访问系统获得交通信息。考虑到行车安全，系统还结合语音合成技术，将出行途中的行车指引和动态路况、突发事件、交通流信息等以语音的形式发布给用户。另外，系统还通过对因特网与移动网络支持的一体化，实现了为用户提供个性化、交互式服务访问。用户可在手机终端中调出行前在电脑上保存过的出行方案，也可以短信、语音播报等方式获取在电脑上已订阅过的路况等交通信息。出行后：用户出行后可对系统提供的出行方案进行评价，系统将根据用户反馈信息不断完善。用户也可通过互动版块将出行中的信息与其他用户共同分享，从而达到人人参与、共享资源的目的。三、系统功能

水利行业数据中心资源整合解决方案

目录 1摘要............................................................................................... - 1 -2信息化系统现状分析.................................................................... - 2 -3用户需求分析 ............................................................................... - 5 -4建设原则 ....................................................................................... - 6 - 4.1 开放性原则 (6) 4.2 高性价比原则 (6) 4.3 可持续发展原则 (6) 4.4 弹性原则 (6) 4.5 安全可靠性原则 (6) 4.6 易管理、易维护 (7) 5建议方案 ....................................................................................... - 7 - 5.1 数据中心资源整合 (8) 5.1.1 概述....................................................................................................................- 8 - 5.1.2 存储整合............................................................................................................- 8 - 5.1.3 服务器整合........................................................................................................- 9 - 5.1.4 方案优势......................................................................................................... - 10 - 6EASTED解决方案目标 ................................................................ - 14 - 6.1 低带宽下的远程应用软件访问 (14) 6.2 彻底解决基于互联网的远程应用安全问题 (14) 6.3 服务器集群及负载均衡能力 (15) 6.4 易操作性 (15) 6.5 稳定性 (15) 6.6 服务器与客户机资源共享 (15) 6.7 优秀的打印功能 (15) 6.8 减少软件投资成本 (15) 6.9 快速部署实施，集中管理和维护 (16) 7EASTED解决方案优势 ................................................................ - 16 - 7.1 提高可管理性 (16) 7.2 简化部署 (16) 7.3 更高的灵活性 (16) 7.4 提高数据保护能力 (17) 7.5 提高资源利用率 (17) 7.6 降低成本 (17)

大数据下的资源整合和知识共享(上)2020考试答案

大数据下的资源整合和知识共享（上） 1.本讲提到“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与（）相结合。（10.0分） A.金融业 B.旅游业 C.现代制造业 D.林业我的答案：C√答对 2.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。（10.0分） A.全面发展 B.工业强国 C.制造强国 D.创新强国我的答案：C√答对 3.本讲提到，“工业 4.0”是指利用物联信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息（），最后达到快速、有效、个人化的产品供应。（10.0分） A.立体化 B.数据化

D.方便化我的答案：B√答对 4.本讲提到，除了3“V”,大数据还有一个隐含的特征，称之为（）。（10.0分） A.价值洼地 B.价值增值 C.数据总量 D.数据更新我的答案：A√答对 1.本讲中，大数据的3“V”特征是指（）。（10.0分）） A.vast B.volume C.velocity D.variety E.vapor 我的答案：BCD√答对 2.本讲提到，通过利用不同的云计算平台管理技术，云计算的云可分为（）。（10.0分）） A.数据云

C.私有云 D.混合云 E.电子云我的答案：BCD√答对 1.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。（10.0分）我的答案：正确√答对 2.工业4.0称之为第四次工业革命，它是基于信息、物理融合系统，基于大数据和物联网传感器融合的系统，在生产中大规模使用。（10.0分）我的答案：正确√答对 3.“互联网+”是互联网和传统行业融合的新形式和新业态，“互联网+”就等于“互联网+传统行业”。（10.0分）我的答案：错误√答对 4.以纸牌屋为例，Netflix可以通过大数据分析电影题材、挑选演员、播放形式，再根据这些内容拍摄用户感兴趣的电影。（10.0分）我的答案：正确√答对

数据交换共享整合系统平台技术方案

数据交换共享整合协同平台设计整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分：第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。中心平台设计平台功能结构整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下：共享数据库的数据采集、更新、维护。业务资料库、公共服务数据库的数据采集。提供安全可靠的共享数据服务。业务部门之间的业务数据交换。结合工作流的协调数据服务。功能流程说明：数据供需方的接口数据系统：为了满足应用层交换和数据层交换，交换代理必须有应用层和数据层的连接和接口适配功能，数据代理必须有数据格式的转换功能。数据传输：为了保证数据的正确传输和传输性能，必须有传输管理功能，包括了传输协议管理和控制，传输过程控、数据传输加密、压缩、网络故障检测和连接共享等功能。数据整合协同平台：会话管理：为了能提供数据的交换方式如主动（推）、被动（拉）；支持定时和实时策略，支持超时控制管理等功能，数据交换平台必须有会话策略、会话控制和管理功能。数据管理：为了数据能按标准进行交换，能按照部署的路由规则进行交换，必须有数据路由、数据模板管理、数据解析、数据转换等功能。系统管理功能：同时数据交换平台还应该提供服务管理功能，包括运行管理，部署管理，服务管理，系统日志等功能

一种多源异构数据融合技术在PGIS系统中的研究与应用

一种多源异构数据融合技术在PGIS系统中的研究与应用周凯1，2 （1.四川省公安科研中心，四川成都610015；2.四川大学，四川成都610064） [摘要]警用地理信息系统是公安机关维稳处突、打击违法犯罪行为的重要技术支撑平台。多源异构数据是维护该平台安全稳定、高效运行的底层核心数据。文章以某PGIS平台为例，针对多源异构数据使用中遇到的数据不兼容、格式不统一、属性数据非空间化、空间数据格式转化等问题，提出了一种多源异构数据的融合模型。通过属性清洗、属性追加、空间匹配、格式转化等流程化操作，实现了空间与非空间、结构与非结构等数据的融合使用。并可以基于PGIS平台，统一加载、统一展示、统一应用。通过利用该技术，挖掘了数据的利用价值，为类似平台数据处理提供了技术参考与经验。 [关键词]多源异构；PGIS；数据融合 [中图分类号]P208[文献标识码]A[文章编号]1674-5019（2019）02-0051-05 A Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Technology in PGIS System Research and Application ZHOU Kai 1引言数据融合的本质是多方数据协同处理，以达到减少冗余、综合互补和捕捉协同信息的目的。该技术已成为数据处理、目标识别、态势评估以及智能决策等领域的研究热点[1]。通过数据融合，能够将研究对象获取的所有信息全部统一在一个时空体系内，得到比单独输入数据更多的信息。警用地理信息系统（Police Geographic Information System，简称“PGIS”）是多源异构数据技术、地理信息技术和公安系统业务工作高度结合的产物[2]。利用多源异构数据融合技术的PGIS平台，可以实现跨省、市、县等行政区域的一张图展示，可达到资源的高度统一利用。但在实际工作过程中，支撑PGIS平台的基础地理信息数据种类繁多，从平面线划图到精细化三维成果，从空间数据到非空间数据，从海量兴趣点数据（poi）到各种图像数据应有尽有。面对大数据时代海量的数据资源，如何保障PGIS平台业务数据、测绘地理信息数据、“一标三实”等数据高效利用，互补短板，统一承载于警用地理信息平台，协同发挥数据最大价值，提高数据在分析决策中的应用价值，是当下PGIS平台发展研究的热点问题[2-3]。 2研究方法2.1多源异构数据融合技术数据集成是数据融合的基础，融合是集成基础上的深化应用，通过数据集成与融合，可派生出更高更有价值的新数据，从而得到数据的更多利用价值[4]。马茜等人[5]基于物联网背景下多源数据获取、存储等存在的不足，提出了一种约束数据质量的异构多源多模态感知数据获取方法，提高了数据精度，降低了网络资源消耗。韩双旺[6]基于XML语言实现异构多源空间数据的映射和模式转换，利用WebGIS技术实现了空间数据的集成和互操作。惠国保[7]结合深度学习技术，构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合深度学习模型，实现了深度学习技术在多源异构数据方面的信息提取与挖掘。李文闯等人[8]提出了一种基于可交换图像文件(EXIF)原理以数字图像为载体融合空间位置信息和一般形式属性的数据模型，实现了空间位置和一般属性嵌入到数字图像物理结构，达到了数据融合的效果。本文不仅需要解决各种数据的属性嵌套、数据集成，而且要解决空间数据和非空间数据、空间数据与空间数据、结构数据与非结构数据之间的转化问题。因此鉴于实际需求，本文提出了基于FME平台下自主构建多源异构数据引擎，开展数据融合，实现多源异构数据的集成统一、高效利用。

公路水路交通信息资源目录总体框架

公路水路交通信息资源目录体系总体框架信息资源作为与能源、材料同等重要的战略资源，已经越来越受到各级政府部门、企事业单位和社会公众的重视。公路水路交通信息资源（以下简称“交通信息资源”）是指在公路水路交通建设、生产和管理过程中产生，并通过信息化手段进行处理的有价值的、数字化的信息，具有信息量大、增长速度快、存放分散、表现形式各异、传输方式多样等特点。经过“九五”、“十五”期间的发展，交通行业建设了大量应用系统和数据库，交通信息资源总量呈指数级增长，在服务交通行业管理、服务企业和社会公众方面发挥了重要作用。然而，长期以来交通信息系统建设和资源开发利用仍然存在着重复建设、系统兼容性差、互联互通不足、信息资源共享程度低等问题，并且缺乏有效的信息资源公开共享机制，直接影响信息资源的整合开发利用，信息资源的价值未能得到充分体现。交通信息资源目录体系通过对分散在交通行业各部门的信息资源进行有效梳理，并按照统一的标准规范进行分级分类和格式标准化，实现对交通信息资源的有序组织，为使用者提供统一的信息资源发现和定位服务。建立交通信息资源目录体系将便于各级管理者掌握信息资源的分布状况，实现对信息资源建设的统一规划，避免重复建设，并逐步建立交通信息资源共享长效机制，推动交通信息资源整合，为交通信息资源的综合开发利用奠定基础。为指导交通信息资源目录体系的规划与建设，依据中共中央办公厅国务院办公厅《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》，国家信息化领导小组《国家电子政务总体框架》以及交通部《关于加强交通信息资源开发利用的指导意见》、《公路水路交通信息化“十一五”发展规划》、《交通（公路水路）信息化建设指南》等，特制定《公路水路交通信息资源目录体系总体框架》。一、总体目标

数据交换共享整合系统平台技术方案

数据交换共享整合协同平台设计

整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分：第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。

第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下：共享数据库的数据采集、更新、维护。业务资料库、公共服务数据库的数据采集。提供安全可靠的共享数据服务。业务部门之间的业务数据交换。结合工作流的协调数据服务。

【CN110110082A】多源异构数据融合优化方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910294678.8 (22)申请日 2019.04.12 (71)申请人黄红梅地址 510610 广东省广州市天河区沾益直街1号申请人何卓华　谢新屋 (72)发明人黄红梅　何卓华　谢新屋　 (74)专利代理机构北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 代理人张学府 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 16/903(2019.01) (54)发明名称多源异构数据融合优化方法 (57)摘要本发明公开了一种多源异构数据融合优化方法，包括如下步骤：A)对数据实例、类别和属性进行提取和分析，建立词库和短文本库；B)从互联网获取多源异构数据；C)对多源异构数据进行规范化处理，生成短文本；短文本有多个词构成，规范化处理包括分词和去除停用词；D)将短文本作为待匹配短文本，将待匹配短文本与短文本库中存储的短文本进行匹配，得到短文本匹配结果；E )根据短文本匹配结果对数据进行融合，建立大数据内容模型，得到数据融合结果；F )对数据融合结果进行评价，得到评价结果；评价结果包括优、良、中和差。本发明能建立完整性、准确性和一致性较强的高质量的大数据知识库。权利要求书2页说明书5页附图1页CN 110110082 A 2019.08.09 C N 110110082 A

1.一种多源异构数据融合优化方法，其特征在于，包括如下步骤： A)对数据实例、类别和属性进行提取和分析，建立词库和短文本库； B)从互联网获取多源异构数据； C)对所述多源异构数据进行规范化处理，生成短文本；所述短文本由多个词构成，所述规范化处理包括分词和去除停用词； D)将所述短文本作为待匹配短文本，将所述待匹配短文本与短文本库中存储的短文本进行匹配，得到短文本匹配结果； E)根据所述短文本匹配结果对数据进行融合，建立大数据内容模型，得到数据融合结果； F)对所述数据融合结果进行评价，得到评价结果；所述评价结果包括优、良、中和差。 2.根据权利要求1所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述步骤D)进一步包括： D1)计算所述待匹配短文本与短文本库中的短文本之间的字符匹配因子； D2)计算所述待匹配短文本与短文本库中的短文本之间的词匹配因子； D3)根据所述字符匹配因子和词匹配因子，对所述待匹配短文本与短文本库中的短文本进行匹配，计算短文本匹配因子。 3.根据权利要求2所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述字符匹配因子采用如下公式进行计算：其中，F 1表示所述字符匹配因子，c 1表示所述待匹配短文本包含的字符数，c 2表示所述短文本库中的短文本包含的字符数，p表示匹配的字符数，h表示换位的数目。 4.根据权利要求3所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述词匹配因子采用如下公式进行计算：其中，F 2表示所述词匹配因子，n表示维数较高短文本向量的维数，σ表示修正因子，σ∈ [0.9，1.3]，用于修正增加词带来的误差，A i 为所述待匹配短文本中的第i个词，B i 为短文本库中的短文本中的第i个词。 5.根据权利要求4所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述短文本匹配因子采用如下公式进行计算：其中，Y表示短文本的匹配因子；设定匹配阈值Y 0，若Y≥Y 0，则说明所述待匹配短文本与短文本库中的短文本相匹配，若Y＜Y 0，则说明所述待匹配短文本与短文本库中的短文本不匹配。 6.根据权利要求5所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述步骤E)具体权　利　要　求　书1/2页2CN 110110082 A

数据迁移整合方案

1.历史数据的迁移整合本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 1.1.新老系统迁移整合需求分析系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。1.2.需要进行迁移整合的系统 1.3.数据迁移整合分析根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，

即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。 1.4.系统迁移和整合目标 1.4.1.系统迁移的主要目标： 1.保证系统正常运行在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。 2.保证原有系统在新系统中的独立性原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个系统由于存在业务上的差别，数据在逻辑上应当保持一定的独立性。 1.4. 2.系统整合的目标：保证直接关联的系统互动，保证业务的正常办理。例如公众服务系统与基本业务系统之间互动，基本业务与协同业务之间互动等等。

论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义

Traditional Chinese Medicine 中医学, 2018, 7(5), 282-285 Published Online September 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/744281284.html,/journal/tcm https://https://www.360docs.net/doc/744281284.html,/10.12677/tcm.2018.75047 On the Significance of the Method of Multi-Source Heterogeneous Data Fusion in TCM Hanqing Zhao, Zhiguo Wang* Institute of Basic Research in Clinical Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing Received: Aug. 18th, 2018; accepted: Aug. 26th, 2018; published: Sep. 3rd, 2018 Abstract Multi-source isomerism is one of the basic features of large data. It is a hot issue in recent years to study traditional Chinese medicine diagnosis and treatment methods based on data. Building a generalization model is one of the methods to solve multisource heterogeneous data fusion and shares and extends the scope of traditional Chinese medicine data. However, the complexity of the large data of traditional Chinese medicine is high. Many problems, such as rich semantics, uneven distribution and poor objectivity, have greatly restricted the research and application of big data in Chinese medicine. In this paper, the importance of multi-source heterogeneous data fusion me-thod under the background of Internet+ large data is discussed, and the importance of mul-ti-source heterogeneous data fusion method based on the combination of disease and syndrome is discussed. It is the original cause of the important component of the large data of traditional Chi-nese medicine in the future, and the further study of the multi-source isomerism of traditional Chinese medicine. The method of large data fusion provides a theoretical reference. Keywords TCM Informatization, Diagnosis and Treatment Mode, Combination of Disease and Syndrome, Big Data, Multi-Source Heterogeneous Fusion 论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义赵汉青，王志国* 中国中医科学院中医临床基础医学研究所，北京收稿日期：2018年8月18日；录用日期：2018年8月26日；发布日期：2018年9月3日 *通讯作者。

智慧城市多源异构大数据处理框架

智慧城市多源异构大数据处理框架摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。

图1 智慧城市大数据中心功能框架大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展

我国交通信息化发展现状与趋势调查报告

“智能网”支撑“大交通” 我国交通信息化发展现状与趋势调查报告编者按：速度是交通的生命，效益是交通的价值。现代化的“大交通”体系，对以信息技术、通信技术为核心的“数字网”表现出强烈的依赖，这是人民邮电报通过对各个省区市交通主管部门的调查，并走访多名专家之后得到的结论。交通运输体系是国民经济运行的命脉，其流动性、高效益的特性体现了对信息化的强烈需求，推动了交通基础设施信息化建设始终走在各大行业的前列。我们发现，我国交通基础设施的信息化程度正在不断提高，同时，整合部门内和部门间的信息资源，并加快推进标准化工作，已经成为下一步交通运输业信息化建设的着力点。我国交通信息化建设已经取得了阶段性成果，“数字网”已经初步成形，对交通现代化发挥了重要的推动作用。2005年以来，交通基础设施建设重点围绕高速公路、农村公路、沿海港口码头泊位以及内河航道整治、扩能等建设项目稳步推进，投资增长速率逐步放缓（见图一），下一步现代化“大交通”体系的建设，最需要的就是信息网络技术的支撑。图一：2005年交通固定资产投资额及同比增减信息技术的应用给交通运输业带来了效率的显著提高。高速公路不停车收费系统和联网收费系统的应用，城市GPS系统与物流系统的结合，使得传统的运输效率和管理水平得到极大提高；良好的交通诱导服务，使出行者更加便利，更加准确地到达目的地，带来了个人效率的提高。从调查结果看，各地交通部门信息化建设以政务信息化、科技信息化为主（见图二），但同时也有很多更加深入的信息技术应用产生了良好的效果。铁路部门把重载运输作为挖潜扩能的一项重大举措，在能力紧张的繁忙干线和煤运通道，对线桥隧涵、通信信号、牵引供电等设备实施“短平快”的技术改造，信息技术发挥了巨大的作用，如大秦线在2004年突破1．5亿吨运量的基础上，去年又突破2亿吨，成为我国既有线挖潜扩能提效的范例。荣获“国际项目管理全球大奖”优胜奖的“山东高速公路信息管理系统开发建设项目”建成了山东省内高速公路联网收费里程2600余公里，共173个收费站（包括14个临时站），1149个车道，是世界上最长的高速公路信息化网络，实现了山东境内收费一票通，并使高速公路

新老系统迁移及整合方案

1新老系统迁移及整合方案本次总局综合业务系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。 1.1新老系统迁移及整合需求分析系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。 1.1.1需要进行迁移的系统 1.1.2需要进行整合的系统需要与保留系统整合的系统包括： 1、企业登记管理（含信用分类），全国企业信用联网统计分析，不冠行政区

划企业名称核准，大屏幕触摸屏系统与企业信用联网应用，企业登记子网站，属地监管传输，网上业务受理之间的整合； 2、外资企业登记管理（含信用分类），全国外资企业监测分析与属地监管传输，外资登记子网站，网上业务受理，大屏幕触摸屏系统之间的整合； 3、广告监管系统与广告监管子网站之间的整合； 4、12315数据统计分析与12315子网站之间的整合； 5、通用信息查询、统计系统与数据采集转换之间的整合； 1.1.3数据迁移和转换分析根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。 1.2系统迁移和整合目标一、系统切换的主要目标： ●保证系统正常运行在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。 ●保证原有系统在新系统中的独立性原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个

GIS空间数据库设计方法讨论

第31卷总第77期西北民族大学学报(自然科学版)Vol.31,No.1 2010年3月 Journal of N orthw est U niversity for N ationalities(Natural Science)Sep,2010 GIS空间数据库设计方法讨论薛国梁 (西北民族大学人事处,甘肃兰州730030) [摘　要]通过分析地理信息系统建设过程中空间数据库的建设内容1综述空间数据块的划分、图层的分层设计方法、专题图层划分和数据集设计、分析空间数据库的结构,讨论了空间数据库系统建设的方法和需解决的关键技术问题1 [关键词]GIS;空间数据库;专题图层;元数据 [中图分类号]TP311.131 [文献标识码]A [文章编号]1009-2102(2010)01-0049-04 0　引言地理信息系统是集计算机科学、空间科学、信息科学、测绘遥感科学、环境科学等学科于一体的新兴边缘科学1GIS从20世纪60年代出现以来,至今只有短短的40多年时间,但已成为已成为多学科集成并应用于各领域的基础平台,成为地学空间信息分析的基本手段和工具1目前,地理信息系统不仅发展成为一门较为成熟的技术科学,而且已成为一门新兴产业,在测绘、地质、水利、环境检测、土地管理、城市规划、国防建设等领域发挥越来越重要的作用1 1　空间数据库内容每个GIS数据集都提供了对世界某一方面的空间表达,包括: 基于矢量的要素(点、线和多边形)的有序集合; 诸如数字高程模型和影像的栅格数据集; 网络; 地形和其他地表; 测量数据集; 其他类型数据,诸如地址、地名和制图信息; 描述性的属性1 除了地理表现形式以外,地理数据集还包括传统的描述地理对象的属性表1许多表和空间对象之间可以通过它们所共有的字段(也常称为“关键字”)相互关联1就像它们在传统数据库应用中一样,这些以表的形式存在的信息集和信息关系在GIS数据模型中扮演着非常关键的角色1 2　空间数据表现形式 211　空间关系:拓扑和网络空间关系,比如拓扑和网络,也是一个GIS数据库的重要部分1使用拓扑是为了管理要素间的共同边界、定义和维护数据的一致性法则,以及支持拓扑查询和漫游(如确定要素的邻接性和连接性)1 [收稿日期]2009-12-10 [作者简介]薛国梁(1980—),男,陕西韩城市人,党政管理研究实习员,主要从事高教管理工作1