数据模型的可视化搜索方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提出一种数据模型的可视化搜索方法、系统、设备及存储介质。其中，数据模型搜索方法包括：获取目标数据模型的关系特征；获取搜索特征；当搜索特征与目标数据模型的关系特征匹配时，根据目标数据模型返回搜索结果。本发明专利技术有利于提高搜索速度和搜索准确性。发明专利技术有利于提高搜索速度和搜索准确性。发明专利技术有利于提高搜索速度和搜索准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据模型的可视化搜索方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据模型管理领域，尤其是涉及了一种数据模型的可视化搜索方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]数据模型(Data Model)，也可称为数据资源模型，是对客观事物及其逻辑关系的描述，指表示实体以及实体之间联系的数据库的数据结构，是一组严格定义的概念的集合，能够表达数据之间的相互关系，对数据的操作，以及有关语义的定义约束规则。数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三个要素组成。
[0003]数据模型从多角度多层次描述和表达数据源实体的属性和关系，建立实体与数据模型之间的对应关系。良好的数据模型可提高数据资源信息的结构化水平，支撑数据资源的合理分类、高效存取、实现资源的最佳配置、信息的顺畅沟通与交流。
[0004]现有技术中，在对数据模型进行搜索的过程中，当用户提出一组搜索关键词后，搜索系统根据搜索关键词遍历数据模型库，返回一个或者多个与搜索关键词相匹配的数据模型作为查询结果。数据模型库越大，遍历所需的时间越多，将耗费较多搜索时间。而且，在搜索关键词数量较多时，容易出现匹配不到数据模型的情况；在搜索关键词数量较少时，则可能匹配得到多个数据模型，由于难以确定最接近用户搜索意图的数据模型，因此可能返回一个并非最接近用户搜索意图的数据模型，导致搜索准确性降低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出一种数据模型的可视化搜索方法、系统、设备及存储介质，有利于提高搜索速度和搜索准确性。
[0006]第一方面，提供一种数据模型搜索方法，其中，包括：获取目标数据模型的关系特征；获取搜索特征；当所述搜索特征与所述目标数据模型的关系特征匹配时，根据所述目标数据模型返回搜索结果。
[0007]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述获取目标数据模型的关系特征，包括：提取目标数据模型中的多个特征；对所述多个特征进行筛选，得到关键特征；根据所述关键特征，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系；根据所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系，确定目标数据模型的关系特征，其中，所述关系特征为一维特征向量或矩阵特征向量。
[0008]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述对多个特征进行筛选，
得到关键特征，包括：提取目标数据模型中的文本内容，对所述文本内容进行分词、词性标注、过滤停用词，得到多个候选词；分别计算各个候选词的第一权重，所述第一权重与词频以及独特值均成正比，所述词频为当前候选词的数量与候选词的总数量之比，所述独特值为数据模型库中数据模型总数量与含有当前候选词的数据模型的数量之比；分别计算各个候选词的第二权重，所述第二权重与含有当前候选词的相邻数据模型的数量成正比，相邻数据模型为数据模型库中与所述目标数据模型有直接联系的数据模型；分别计算各个候选词的综合权重，所述综合权重与所述第一权重以及所述第二权重均成正比；根据综合权重由大到小的先后顺序对候选词进行排序，并根据所述排序由前往后选取第一预设数量的候选词作为关键特征。
[0009]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述根据所述关键特征，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系，包括：获取相似关系转换表，相似关系转换表中包含多个预设数据模型，以及与各个预设数据模型对应的关系特征；提取预设数据模型中预设特征；计算所述关键特征与预设特征的相似度，得到与所述目标数据模型相似度最大的预设数据模型；根据与所述目标数据模型相似度最大的预设数据模型，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系。
[0010]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述相似关系转换表的构建，包括：从数据模型库中获取第二预设数量的数据模型，得到多个初始数据模型；构造初始数据模型的关系特征，对初始数据模型的关系特征进行多次调整，直至所述初始数据模型的关系特征满足目标状态或达到预设调整次数，在其中一次调整过程中，当第一初始数据模型与第二初始数据模型之间的相似度大于第一初始数据模型与第三初始数据模型之间的相似度，且第一初始数据模型与第二初始数据模型之间的关系特征距离大于第一初始数据模型与第三初始数据模型之间的关系特征距离时，则增加第一初始数据模型与第三初始数据模型之间的关系特征距离，或减小第一初始数据模型与第二初始数据模型之间的关系特征距离，其中，所述第一初始数据模型、所述第二初始数据模型和所述第三初始数据模型均为所述多个初始数据模型中的数据模型，所述关系特征距离为关系特征的欧式距离；根据初始数据模型的关系特征分布情况，按照预设选取比例或第三预设数量选取初始数据模型，得到多个预设数据模型；根据所述预设数据模型以及对应的关系特征，建立相似关系转换表。
[0011]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述根据所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系，确定目标数据模型的关系特征，包括：
获取与所述目标数据模型相似度最大的预设数据模型所对应的关系特征，得到第一关系特征；根据所述关键特征与各个预设特征的相似度，确定满足第一预设要求的预设数据模型，以及获取满足第一预设要求的预设数据模型所对应的关系特征，得到一个或多个第二关系特征，其中，所述第一预设要求为所述关键特征与预设特征的相似度大于第一预设相似度，和/或所述第一预设要求为所述关键特征与预设特征的相似度小于第二预设相似度，所述第二预设相似度小于所述第一预设相似度；根据所述第二关系特征对第一关系特征进行修改，将修改后的第一关系特征作为所述目标数据模型的关系特征。
[0012]在一些实施方式中，所述的数据模型搜索方法，其中，所述当所述搜索特征与所述目标数据模型的关系特征匹配时，根据所述目标数据模型返回搜索结果，包括：获取相似关系转换表，相似关系转换表中包含多个预设数据模型，以及与各个预设数据模型对应的关系特征；提取预设数据模型中预设特征；计算所述搜索特征与预设特征的相似度；根据所述搜索特征与各个预设特征的相似度，确定满足第二预设要求的预设数据模型，以及获取满足第二预设要求的预设数据模型所对应的关系特征，得到一个或多个第三关系特征，其中，所述第二预设要求为所述搜索特征与预设特征的相似度大于第三预设相似度，和/或所述第二预设要求为所述搜索特征与预设特征的相似度小于第四预设相似度，所述第三预设相似度大于所述第四预设相似度；根据所述第三关系特征，确定所述搜索特征的关系特征；计算所述搜索特征的关系特征与数据模型库中各个数据模型所对应关系特征之间的相似度；当所述目标数据模型的关系特征与所述搜索特征的关系特征的相似度为最大相似度且大于相似度阈值时，则所述搜索特征与所述目标数据模型的关系特征匹配，并根据所述目标数据模型返回搜索结果。
[0013]第二方面，提供一种数据模型检索系统，其中，包括：获取模块，用于获取目标数据模型的关系特征，以及获取搜索特征；匹配模块，用于当所述搜索特征与所述目标数据模型的关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据模型搜索方法，其特征在于，包括：获取目标数据模型的关系特征；获取搜索特征；当所述搜索特征与所述目标数据模型的关系特征匹配时，根据所述目标数据模型返回搜索结果。2.根据权利要求1所述的数据模型搜索方法，其特征在于，所述获取目标数据模型的关系特征，包括：提取所述目标数据模型中的多个特征；对所述多个特征进行筛选，得到关键特征；根据所述关键特征，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系；根据所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系，确定所述目标数据模型的关系特征，其中，所述关系特征为一维特征向量或矩阵特征向量。3.根据权利要求2所述的数据模型搜索方法，其特征在于，所述对所述多个特征进行筛选，得到关键特征，包括：提取所述目标数据模型中的文本内容，对所述文本内容进行分词、词性标注、过滤停用词，得到多个候选词；分别计算各个所述候选词的第一权重，所述第一权重与词频以及独特值均成正比，所述词频为当前候选词的数量与候选词的总数量之比，所述独特值为数据模型库中数据模型总数量与含有当前候选词的数据模型的数量之比；分别计算各个所述候选词的第二权重，所述第二权重与含有当前候选词的相邻数据模型的数量成正比，所述相邻数据模型为数据模型库中与所述目标数据模型有直接联系的数据模型；分别计算各个所述候选词的综合权重，所述综合权重与所述第一权重以及所述第二权重均成正比；根据所述综合权重由大到小的先后顺序对候选词进行排序，并根据所述排序由前往后选取第一预设数量的候选词作为关键特征。4.根据权利要求2所述的数据模型搜索方法，其特征在于，所述根据所述关键特征，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系，包括：获取相似关系转换表，所述相似关系转换表中包含多个预设数据模型，以及与各个所述预设数据模型对应的关系特征；提取所述预设数据模型中预设特征；计算所述关键特征与预设特征的相似度，得到与所述目标数据模型相似度最大的预设数据模型；根据与所述目标数据模型相似度最大的预设数据模型，确定所述目标数据模型与数据模型库中各个数据模型之间的相似关系。5.根据权利要求4所述的数据模型搜索方法，其特征在于，所述相似关系转换表的构建，包括：从数据模型库中获取第二预设数量的数据模型，得到多个初始数据模型；
构造所述初始数据模型的关系特征，对所述初始数据模型的关系特征进行多次调整，直至所述初始数据模型的关系特征满足目标状态或达到预设调整次数，在其中一次调整过程中，当第一初始数据模型与第二初始数据模型之间的相似度大于第一初始数据模型与第三初始数据模型之间的相似度，且所述第一初始数据模型与所述第二初始数据模型之间的关系特征距离大于所述第一初始数据模型与所述第三初始数据模型之间的关系特征距离时，则增加所述第一初始数据模型与所述第三初始数据模型之间的关系特征距离，或减小所述第一初始数据模型与所述第二初始数据模型之间的关系特征距离，其中，所述第一初始数据模型、所述第二初始数据模型和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏春秋，
申请(专利权)人：深圳市唯特视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：