【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开了一种多源异构数据融合与分析方法及系统，涉及计算机信息技术及数据处理分析。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，来自城市官方网站、社交媒体、新闻网站、企业数据等多样化的信息来源使得数据处理和分析越来越复杂。这些数据源通常涉及多种异构格式，包括结构化的数据库记录、半结构化的xml或json文件以及非结构化的文本、图像和视频等。
2、现有技术存在着若干的局限性和挑战：
3、1.异构数据融合不足：尽管现有技术支持从多种数据源采集数据，但在数据融合方面仍存在不足。现有方法往往不能高效地处理不同格式和结构的数据融合，导致数据集成的时间成本高和效率低。
4、2.数据清洗与质量控制的挑战：现有技术在自动数据清洗和质量控制方面尚未完全解决。特别是在自动去除数据冗余和错误，以及处理缺失数据方面仍然依赖于大量手动操作，增加了处理流程的复杂性。
5、3.实时数据处理能力：随着数据流的不断增加，如何实时处理大规模数据，提供快速的数据分析和决策支持，是一个重要的技术挑战。
6、4.智能化决策支持系统的需求：面对复杂的数据关系和快速变化的市场环境，需要更智能的决策支持系统来实现高效的数据分析和准确的预测建议。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种多源异构数据融合与分析方法及系统，用以解决
技术介绍
中提到的数据融合、清洗、分析和实时处理的问题。通过自动化的数据处理流程和高效的数据分析机制，本专利技术
2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术公开了一种多源异构数据融合与分析方法，所述方法包括：
3、步骤一、从多个不同类型的数据源中采集数据。其中，所采集的数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4、其中，所述数据源包括：
5、101、城市官方网站：通过网络爬虫技术，定期抓取城市官方官方网站发布的政策、公告、数据信息。
6、102、社交媒体：利用api接口，实时获取社交媒体上的用户发布内容、评论、互动数据。
7、103、新闻网站：通过rss订阅或网络爬虫技术，收集最新的新闻报道、文章。
8、104、企业数据：从企业内部数据库或api接口获取相关业务数据。
9、所采用的数据采集频率和策略公式为：
10、
11、其中，fd表示数据采集的频率，nd表示单位时间内的数据请求次数，t表示时间周期。
12、步骤二、对采集到的数据进行数据清洗的预处理。其中，数据进行预处理包括：数据去重、缺失值处理和噪声过滤。
13、其中，数据预处理具体包括步骤：
14、201、数据去重：使用哈希函数生成数据记录的唯一标识符，识别并删除重复的数据记录；
15、202、缺失值处理：采用k近邻插值法或期望最大化算法处理缺失值；
16、203、噪声过滤：利用正则表达式、停用词表和领域词典过滤数据中的噪声和无关信息；
17、所采用的数据清洗去重和缺失值处理公式为：
18、dc＝draw-ddup-dmiss
19、其中，dc表示清洗后的数据集，draw表示原始数据集，ddup表示重复数据，dmiss表示缺失数据。
20、步骤三、利用自然语言处理技术和机器学习算法，对数据进行融合，生成统一的数据视图。具体包括：
21、301、实体识别：使用nlp技术识别数据中的实体，使用双向长短期记忆网络和条件随机场模型，确保实体识别的准确性；
22、302、关系抽取：利用机器学习算法抽取数据中实体之间的关系，通过词嵌入技术和依存句法分析，提高关系抽取的效果；
23、303、数据对齐：对不同数据源的同一实体进行对齐，生成统一的实体视图；使用图匹配算法，确保数据对齐的准确性；
24、304、数据整合：将对齐后的数据整合成统一的数据视图，通过数据规范化和一致性检查，提高数据整合的质量；
25、数据融合中所采用的实体识别和对齐公式为：
26、
27、其中，ef表示融合后的实体集，ei表示第i个数据源的实体集，αi表示第i个数据源的权重；
28、所采用的关系抽取公式为：
29、
30、其中，rf表示融合后的关系集，ri表示第i个数据源的关系集，βi表示第i个数据源的权重；
31、所采用的数据整合公式为：
32、
33、其中，df表示整合后的数据集，di表示第i个数据源的数据集，γ表示数据规范化和一致性检查的函数。
34、步骤四、采用数据挖掘和分析技术，对融合后的数据进行分析，提取需要的信息。具体包括：
35、401、分类和聚类：利用机器学习算法对数据进行分类和聚类，发现数据中的模式和趋势；
36、402、关联分析：采用关联规则挖掘技术，分析数据中的关联关系，通过频繁项集挖掘，找到具有高关联性的特征项；
37、403、时间序列分析：对时间序列数据进行分析，预测未来趋势和变化，使用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，提高预测的准确性；
38、404、情感分析：对社交媒体数据进行情感分析，得到公众情绪和舆论动态；使用情感词典和情感分类模型，确保情感分析的准确性；
39、所采用的分类和聚类公式为：
40、
41、其中，c表示类别，k表示类别的数量，xi表示数据点，μk表示类别中心，δ表示距离度量函数；
42、所采用的时间序列分析公式为：
43、yt＝φ1yt_1+φ2yt-2+…+φpyt-p+θ1∈t-1+θ2∈t-2+…+θq∈t-q
44、其中，yt表示时间序列值，φi表示自回归参数，θi表示移动平均参数，∈t表示白噪声；
45、所采用的情感分析公式为：
46、
47、其中，s表示情感得分，wi表示情感词的权重，si表示情感词的情感强度。
48、步骤五：将经过步骤四分析得出的结果通过可视化工具展示。具体包括：
49、501、通过交互式仪表盘，实时显示关键指标和分析结果；
50、502、使用图表展示数据分析结果，包括；
51、503、通过自然语言生成技术，实现分析报告的自动化撰写和更新；
52、结果展示中所采用的数据可视化公式为：
53、v＝f(danalysis)
54、其中，v表示可视化结果，danalysis表示分析后的数据，f表示可视化函数。
55、本专利技术还公开了一种多源异构数据融合与分析系统，所述系统配套使用上述的多源异构数据融合与分析方法，所述系统的系统架构包括顺本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
3.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
4.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
5.如权利要求3所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤一中，从不同类型的数据源中采集数据，所述数据源包括：
6.如权利要求4所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤二中，数据预处理具体包括步骤：
7.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
8.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：
9.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，步骤五中所述通过可视化工具将分析结果展示包括：
10.一种多源异构数据融合与分析系统，其特征在于：所述系统使用上述权利要求
...【技术特征摘要】
1.一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
3.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
4.如权利要求1或2所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于：
5.如权利要求3所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤一中，从不同类型的数据源中采集数据，所述数据源包括：
6.如权利要求4所述的一种多源异构数据融合与分析方法，其特征在于，所述步骤二中，数据预处理具体包括步骤：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲍海君，李明，申立银，徐向瑞，刘燕，
申请(专利权)人：浙大城市学院，
类型：发明
国别省市：
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