【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理与数据管理，具体是一种基于知识图谱的数据资产管理方法。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展和移动智能终端设备的普及，数据量呈现爆发式增长。大数据的数据类型众多，包括文本、图像、音频、视频等多种形式，且数据之间存在关联和交叉，构成了一个复杂多维的数据网络。传统的数据资产管理方法难以有效应对这些问题，存在数据利用率低、管理难度大、安全性差等不足。因此，需要一种能够统一建模、集成、管理和智能推荐数据资产的方法，以提高数据资产的利用率和安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于知识图谱的数据资产管理方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、a.数据收集与预处理步骤：从多个数据源中收集数据资产，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等；
4、b.知识图谱构建步骤：根据数据资产的特点和需求，构建知识图谱，将数据资产中的实体、属性和关系进行结构化描述，形成一个具有逻辑和推理能力的知识网络；
5、c.数据源集成步骤：将来自不同数据源的数据资产进行集成，消除数据冗余和冲突，提高数据质量和一致性，形成统一的数据视图；
6、d.数据资产管理步骤：基于知识图谱的数据资产管理平台，对数据资产进行统一管理和监控，包括数据资产的查询
7、e.智能推荐步骤：利用机器学习算法对知识图谱中的数据进行分析和挖掘，发现数据之间的关联和规律，根据用户的行为和需求，智能推荐相关的数据资产和信息。
8、数据收集与预处理步骤还包括对数据的分类和标签化，以便于后续的知识图谱构建和数据管理。
9、知识图谱构建步骤包括定义实体、属性和关系的类型和结构，以及建立实体之间的关系网络。
10、数据源集成步骤还包括对集成后的数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比较性。
11、数据资产管理平台还提供数据资产的统计分析功能，包括数据资产的分布、使用情况、访问频率等统计信息。
12、智能推荐步骤还包括根据用户的反馈和行为数据，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度。
13、该系统包括数据收集与预处理模块、知识图谱构建模块、数据源集成模块、数据资产管理模块和智能推荐模块，各模块分别执行上述中任一所述的相应步骤。
14、该系统还包括用户交互界面，用于展示数据资产的管理情况、查询结果和推荐信息，并接收用户的操作指令和反馈数据。
15、该系统还包括计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述中任一所述的基于知识图谱的数据资产管理方法。
16、该系统还包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一所述的基于知识图谱的数据资产管理方法。
17、本专利技术具有如下有益效果：
18、提高数据资产的利用率：通过构建知识图谱，本方法能够清晰展现数据资产之间的关联和依赖关系，使得企业能够更准确地理解数据资产的价值，从而更高效地利用这些数据资产进行业务决策和运营优化。
19、增强数据资产的安全性：本方法采用统一的数据资产管理平台，通过权限管理和访问控制，确保数据资产的安全性。同时，通过数据备份和恢复机制，可以有效应对数据丢失或损坏的风险。
20、简化数据资产管理流程：通过知识图谱的建模和集成，本方法能够消除数据冗余和冲突，形成统一的数据视图，简化了数据资产的管理流程。这使得企业能够更快速地响应业务需求，提高管理效率。
21、降低数据资产管理成本：由于本方法能够实现对数据资产的统一管理和监控，减少了人工干预的需求，从而降低了数据资产的管理成本。同时，通过智能推荐功能，企业能够更精准地获取所需数据，减少了不必要的数据获取和处理成本。
22、支持智能决策：利用机器学习算法对知识图谱中的数据进行分析和挖掘，本方法能够发现数据之间的关联和规律，为企业提供智能推荐和决策支持。这有助于企业更准确地把握市场趋势和业务机会，提高决策的科学性和准确性。
23、良好的可扩展性和可定制性：本方法采用模块化的设计思路，具有良好的可扩展性和可定制性。企业可以根据自身业务需求和数据特点，灵活调整和优化数据资产管理方案，以满足不同行业和企业的需求。
24、综上所述，本专利技术提出的基于知识图谱的数据资产管理方法具有显著的有益效果，能够有效提升数据资产的利用率和安全性，降低管理成本，支持智能决策，并具有良好的可扩展性和可定制性。这些优势使得本方法成为企业数据资产管理领域的理想选择。
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1.一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据收集与预处理步骤还包括对数据的分类和标签化，以便于后续的知识图谱构建和数据管理。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的知识图谱构建步骤包括定义实体、属性和关系的类型和结构，以及建立实体之间的关系网络。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据源集成步骤还包括对集成后的数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比较性。
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据资产管理平台还提供数据资产的统计分析功能，包括数据资产的分布、使用情况、访问频率统计信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的智能推荐步骤还包括根据用户的反馈和行为数据，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度。
7.根据权利要求1所述的
8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：该系统还包括用户交互界面，用于展示数据资产的管理情况、查询结果和推荐信息，并接收用户的操作指令和反馈数据。
9.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：该系统还包括计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一所述的基于知识图谱的数据资产管理方法。
10.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：该系统还包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一所述的基于知识图谱的数据资产管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据收集与预处理步骤还包括对数据的分类和标签化，以便于后续的知识图谱构建和数据管理。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的知识图谱构建步骤包括定义实体、属性和关系的类型和结构，以及建立实体之间的关系网络。
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据源集成步骤还包括对集成后的数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比较性。
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的数据资产管理平台还提供数据资产的统计分析功能，包括数据资产的分布、使用情况、访问频率统计信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的数据资产管理方法，其特征在于：所述的智能推荐步骤还包括根据用户的反馈和行为数...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄华林，覃宁，张希翔，周迪贵，陶思恒，黄琦，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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