CN112115221A - 一种块数据多因子匹配融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种块数据多因子匹配融合方法，用于实现区域内数据的互联共享，包括步骤S1：建立城市区域分级方法，通过地理数据以及和地理数据具有关联关系的地理对象进行聚类并且基于聚类结果将城市空间范围划分为若干个城市区域，通过采集和统计各个城市区域的地理信息，分析并且设立标准化的区域分级编码体系。本发明公开的一种块数据多因子匹配融合方法，其以城市或者社区为单位，整合各领域条数据，打破数据孤岛，实现区域内数据的互联共享，解决了部门间数据垄断，难以流通的问题，为实现科学的精准决策提供技术支撑。

Description

一种块数据多因子匹配融合方法
技术领域
本发明属于数据匹配融合技术领域，具体涉及一种块数据多因子匹配融合方法。
背景技术
世界正在进入一个由数据主导的时代，作为大数据发展的高级形式，块数据的应用正成为时代发展的趋势。块数据打破了点数据、条数据存在的数据孤岛和数据垄断，是一种新的数据观。与条数据的指向性聚合不同，块数据是具有高度关联性的各类数据在特定平台上的持续聚合。在社会治理领域，块数据就是以行政区域形成的涉及人、事、物的各类数据的综合，块数据的建设，是以城市、社区、网格为单位，整合各条线数据。实现区域内数据的互联共享。
由于早年***信息化基础薄弱、分散存储以及***之间难以实现互联互通。部门数据难以在更大范围内进行交换、共享，使得某一领域的数据成为一个个孤岛。部门数据具有单维度性和封闭性，数据被少数部门所垄断，难以开放和流通，仅仅凭借单一领域的数据很难把握社会发展规律，难以实现科学的精准决策。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种块数据多因子匹配融合方法，其以城市或者社区为单位，整合各领域条数据，打破数据孤岛，实现区域内数据的互联共享，解决了部门间数据垄断，难以流通的问题，为实现科学的精准决策提供技术支撑。
为达到以上目的，本发明提供一种块数据多因子匹配融合方法，用于实现区域内数据的互联共享，包括以下步骤：
步骤S1：建立城市区域分级方法，通过地理数据以及和地理数据具有关联关系的地理对象进行聚类并且基于聚类结果将城市空间范围划分为若干个城市区域，通过采集和统计各个城市区域(各条线业务数据涉及)的地理信息(具体主要为城市区域的地名)，分析并且设立标准化的区域分级编码体系；
步骤S2：建立数据资源库的集成，通过大数据采集平台接入(智慧)城市区域的(各个)数据源(包括资源的感知数据、各个管理部门的工作数据以及网络上的各种数据等，例如主要的专利数据库和底图数据库)，并且数据源通过数据接入区以批量非实时或者流数据实时计算的方式进入数据缓存区；
步骤S3：采集和统计城市空间范围内各个采集位置在不同时间段的人口数据，并对人口数据进行聚合形成人口大数据，将基于地理数据建立城市空间范围内不同时间段下地理对象与采集位置的人口数据之间进行关联。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤S1具体实施为以下步骤：
步骤S1.1：收集城市区域的(公安、民政、统计等部门的)地名统计数据，并且通过统计数据对城市区域的所有地名进行整合；
步骤S1.2：基于整合后的地名建立城市区域的地名数据库，使地名数据库的虚拟信息与城市区域的实体信息进行匹配；
步骤S1.3：基于整合后的地名建立城市区域的地名分类、分级和编码的指标体系。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤S1.3具体实施为以下步骤：
步骤S1.3.1：以城市区域多边形控制城市区域的各个行业的基础地理信息***在城市基础空间框架信息共享数据集中的检索与定位；
步骤S1.3.2：将基础地理信息***中的空间单元点、空间单元线和空间单元面为基础构成基本的地址单元；
步骤S1.3.3：根据地址单元进行编码，以形成相应的地址信息；
步骤S1.3.4：将地址信息作为索引，与(其他)地名数据库连接，从而实现地址信息的空间定位，将地址信息和空间信息进行双向转换。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤S2具体实施为以下步骤：
步骤S2.1：建立基于基础地理信息***和区域分级编码体系的专题数据库(包括房屋、组织、场所、资源和事件等)；
步骤S2.2：建立底图数据库(底图数据库为标准的地图底图和相关图层，包括道路、河流、铁路和公园等数据)；
步骤S2.3：数据缓存区临时存储城市区域的数据源的增量数据，并且对增量数据进行清洗、映射、转换后得到标准数据(所有数据要同数据标准进行数据对标，变成标准数据，清洗、映射、转换操作只针对数据缓存区中的数据，不会对原本的数据源产生任何影响)，标准数据存放到标准数据资源库。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤S3具体实施为以下步骤：
步骤S3.1：标准数据资源库按照城市区域的基础要素(人、地、事、物、企业等核心要素)对标准数据进行关联和整合，以形成基础要素库；
步骤S3.2：基础要素库和专题数据库构成对外服务和共享的基础要素数据资源池；
步骤S3.3：对基础要素数据资源池的数据进行统一的资源编目，以形成对外共享和服务的基础要素数据目录。
为达到以上目的，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
为达到以上目的，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
在本发明的优选实施例中，本领域技术人员应注意，本发明所涉及的电子设备和非暂态计算机可读存储介质等可被视为现有技术。
优选实施例。
本发明公开了一种块数据多因子匹配融合方法，用于实现区域内数据的互联共享，包括以下步骤：
步骤S1：建立城市区域分级方法，通过地理数据以及和地理数据具有关联关系的地理对象进行聚类并且基于聚类结果将城市空间范围划分为若干个城市区域，通过采集和统计各个城市区域(各条线业务数据涉及)的地理信息(具体主要为城市区域的地名)，分析并且设立标准化的区域分级编码体系；
步骤S2：建立数据资源库的集成，通过大数据采集平台接入(智慧)城市区域的(各个)数据源(包括资源的感知数据、各个管理部门的工作数据以及网络上的各种数据等，例如主要的专利数据库和底图数据库)，并且数据源通过数据接入区以批量非实时或者流数据实时计算的方式进入数据缓存区；
步骤S3：采集和统计城市空间范围内各个采集位置在不同时间段的人口数据，并对人口数据进行聚合形成人口大数据，将基于地理数据建立城市空间范围内不同时间段下地理对象与采集位置的人口数据之间进行关联。
具体的是，步骤S1具体实施为以下步骤：
步骤S1.1：收集城市区域的地名统计数据，并且通过统计数据对城市区域的所有地名进行整合；
步骤S1.2：基于整合后的地名建立城市区域的地名数据库，使地名数据库的虚拟信息与城市区域的实体信息进行匹配；
步骤S1.3：基于整合后的地名建立城市区域的地名分类、分级和编码的指标体系。
更具体的是，步骤S1.3具体实施为以下步骤：
步骤S1.3.1：以城市区域多边形控制城市区域的各个行业的基础地理信息***在城市基础空间框架信息共享数据集中的检索与定位；
步骤S1.3.2：将基础地理信息***中的空间单元点、空间单元线和空间单元面为基础构成基本的地址单元；
步骤S1.3.3：根据地址单元进行编码，以形成相应的地址信息；
步骤S1.3.4：将地址信息作为索引，与(其他)地名数据库连接，从而实现地址信息的空间定位，将地址信息和空间信息进行双向转换。
进一步的是，步骤S2具体实施为以下步骤：
步骤S2.1：建立基于基础地理信息***和区域分级编码体系的专题数据库(包括房屋、组织、场所、资源和事件等)；
步骤S2.2：建立底图数据库(底图数据库为标准的地图底图和相关图层，包括道路、河流、铁路和公园等数据)；
步骤S2.3：数据缓存区临时存储城市区域的数据源的增量数据，并且对增量数据进行清洗、映射、转换后得到标准数据(所有数据要同数据标准进行数据对标，变成标准数据，清洗、映射、转换操作只针对数据缓存区中的数据，不会对原本的数据源产生任何影响)，标准数据存放到标准数据资源库。
更进一步的是，步骤S3具体实施为以下步骤：
步骤S3.1：标准数据资源库按照城市区域的基础要素对标准数据进行关联和整合，以形成基础要素库；
步骤S3.2：基础要素库和专题数据库构成对外服务和共享的基础要素数据资源池；
步骤S3.3：对基础要素数据资源池的数据进行统一的资源编目，以形成对外共享和服务的基础要素数据目录。
本发明还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
本发明还公开了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
值得一提的是，本发明专利申请涉及的电子设备和非暂态计算机可读存储介质等技术特征应被视为现有技术，这些技术特征的具体结构、工作原理以及可能涉及到的控制方式、空间布置方式采用本领域的常规选择即可，不应被视为本发明专利的发明点所在，本发明专利不做进一步具体展开详述。
对于本领域的技术人员而言，依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种块数据多因子匹配融合方法，用于实现区域内数据的互联共享，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：建立城市区域分级方法，通过地理数据以及和地理数据具有关联关系的地理对象进行聚类并且基于聚类结果将城市空间范围划分为若干个城市区域，通过采集和统计各个城市区域的地理信息，分析并且设立标准化的区域分级编码体系；
步骤S2：建立数据资源库的集成，通过大数据采集平台接入城市区域的数据源，并且数据源通过数据接入区以批量非实时或者流数据实时计算的方式进入数据缓存区；
步骤S3：采集和统计城市空间范围内各个采集位置在不同时间段的人口数据，并对人口数据进行聚合形成人口大数据，将基于地理数据建立城市空间范围内不同时间段下地理对象与采集位置的人口数据之间进行关联。
2.根据权利要求1所述的一种块数据多因子匹配融合方法，其特征在于，步骤S1具体实施为以下步骤：
步骤S1.1：收集城市区域的地名统计数据，并且通过统计数据对城市区域的所有地名进行整合；
步骤S1.2：基于整合后的地名建立城市区域的地名数据库，使地名数据库的虚拟信息与城市区域的实体信息进行匹配；
步骤S1.3：基于整合后的地名建立城市区域的地名分类、分级和编码的指标体系。
3.根据权利要求2所述的一种块数据多因子匹配融合方法，其特征在于，步骤S1.3具体实施为以下步骤：
步骤S1.3.1：以城市区域多边形控制城市区域的各个行业的基础地理信息***在城市基础空间框架信息共享数据集中的检索与定位；
步骤S1.3.2：将基础地理信息***中的空间单元点、空间单元线和空间单元面为基础构成基本的地址单元；
步骤S1.3.3：根据地址单元进行编码，以形成相应的地址信息；
步骤S1.3.4：将地址信息作为索引，与地名数据库连接，从而实现地址信息的空间定位，将地址信息和空间信息进行双向转换。
4.根据权利要求3所述的一种块数据多因子匹配融合方法，其特征在于，步骤S2具体实施为以下步骤：
步骤S2.1：建立基于基础地理信息***和区域分级编码体系的专题数据库；
步骤S2.2：建立底图数据库；
步骤S2.3：数据缓存区临时存储城市区域的数据源的增量数据，并且对增量数据进行清洗、映射、转换后得到标准数据，标准数据存放到标准数据资源库。
5.根据权利要求4所述的一种块数据多因子匹配融合方法，其特征在于，步骤S3具体实施为以下步骤：
步骤S3.1：标准数据资源库按照城市区域的基础要素对标准数据进行关联和整合，以形成基础要素库；
步骤S3.2：基础要素库和专题数据库构成对外服务和共享的基础要素数据资源池；
步骤S3.3：对基础要素数据资源池的数据进行统一的资源编目，以形成对外共享和服务的基础要素数据目录。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种块数据多因子匹配融合方法的步骤。
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