本公開涉及資產治理領域,尤其涉及一種多特征識別資產治理方法、裝置和電子設備。
背景技術:
1、目前,現有的資產治理技術主要是以數據清洗方法為中心,而現有的數據清洗主要包含丟棄部分數據、補全缺失數據、不處理數據、真值轉換法等步驟。以此,當前的資產治理方法主要根據數據資產本身的屬性或特征來進行管理和控制。然而,這種方式就會造成資產治理忽略其數字資產背后所代表的實體的特征,進一步忽略其與實體特征之間的關聯性。特別是通信勘察行業進行勘察資產治理的時候,需要考慮實體位置的去重與合并的問題。這樣,導致了資產治理不夠精準和全面,不適用于需要考慮實體進行資產治理的場景,在使用場景上受限。
技術實現思路
1、鑒于上述問題而提出了本公開。本公開提供了一種多特征識別資產治理方法、裝置和電子設備。
2、根據本公開的第一方面,提供了一種多特征識別資產治理方法,方法包括:獲取各數據資產的輔助信息,輔助信息用于描述數據資產對應實體的信息;輔助信息包括如下至少一種:名稱、位置信息、圖像;利用各數據資產的輔助信息進行去重治理。
3、此外,根據本公開的第一方面的方法,利用各數據資產的輔助信息進行去重治理,包括:基于輔助信息中的位置信息,對各數據資產進行區域劃分;基于劃分區域與各數據資產的輔助信息,進行去重處理。
4、此外,根據本公開的第一方面的方法,基于劃分區域與各數據資產的輔助信息,進行去重處理,包括:篩選各數據資產的輔助信息中的位置信息重復的數據資產組合;刪掉組合中的n-1個數據資產,n為大于1的整數。
5、此外,根據本公開的第一方面的方法,基于劃分區域與各數據資產的輔助信息,進行去重處理,包括:針對任意一個劃分區域,獲取劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的第一相似度;基于第一相似度,對各數據資產進行去重處理。
6、此外,根據本公開的第一方面的方法,基于劃分區域與各數據資產的輔助信息,進行去重處理,還包括:針對任意一個劃分區域,獲取劃分區域中各數據資產的第一輔助信息與相鄰區域中各數據資產的第二輔助信息之間的第二相似度;基于第二相似度,對各數據資產進行去重處理。
7、此外,根據本公開的第一方面的方法,第一相似度包括如下至少一種:皮爾遜相似度、余弦相似度;獲取劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的第一相似度,包括:針對任意一個輔助信息,獲取劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的皮爾遜相似度,以及,獲取劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的余弦相似度;對皮爾遜相似度和余弦相似度加權處理,得到第一相似度。
8、此外,根據本公開的第一方面的方法,當輔助信息為圖像時,獲取劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的第一相似度,包括:利用卷積神經網絡cnn提取各數據資產圖像的圖像特征;獲取各數據資產對應的圖像特征的第一相似度。
9、此外,根據本公開的第一方面的方法,方法還包括:獲取各數據資產的填報信息,填報信息為用戶填報的輔助信息;基于填報信息,對輔助信息進行過濾處理。
10、此外,根據本公開的第一方面的方法,基于填報信息,對輔助信息進行過濾處理,包括:比對輔助信息與填報信息;當輔助信息和填報信息一致時,保留輔助信息;當輔助信息和填報信息不一致時,刪除輔助信息。
11、此外,根據本公開的第一方面的方法,方法還包括:基于各數據資產的屬性信息,對輔助信息進行過濾處理;其中,屬性信息包括如下至少一種:數據內容、數據類型、數據長度、數據精度、取值范圍、字符串。
12、此外,根據本公開的第一方面的方法,數據資產包括如下至少一種:天線數據、勘察數據;數據資產對應的實體包括:天面。
13、此外,根據本公開的第一方面的方法,方法還包括:結構化存儲去重處理后的各數據資產。
14、根據本公開的第二方面,提供了一種多特征識別資產治理裝置,裝置包括:獲取單元,被配置為獲取各數據資產的輔助信息,輔助信息用于描述數據資產對應實體的信息;輔助信息包括如下至少一種:名稱、位置信息、圖像;去重單元,被配置為利用各數據資產的輔助信息進行去重治理。
15、根據本公開的第三方面,提供了一種電子設備,包括:存儲器,用于存儲計算機可讀指令;以及處理器,用于運行計算機可讀指令,使得電子設備執行如上所述的多特征識別資產治理的方法。
16、根據本公開的第四方面,提供了一種非瞬時性計算機可讀存儲介質,用于存儲計算機可讀指令,其特征在于,當所述計算機可讀指令由處理器執行時,使得處理器執行如上所述的多特征識別資產治理的方法。
17、根據本公開的第五方面,提供了一種計算機程序產品,包括計算機程序,計算機程序被處理器執行實現如權利要求上述的多特征識別資產治理的方法。
18、如以下將詳細描述的,根據本公開實施例的多特征識別資產治理的方法、裝置、電子設備和存儲介質,通過獲取各數字資產的用于描述該數字資產對應的實體的輔助信息,利用輔助信息對各數字資產進行去重治理。其中,輔助信息為多特征的信息,輔助信息包括但不限于如下至少一種:名稱、位置信息、圖像。這樣,充分利用各資產數據對應實體的實體數據的多元特征進行識別,基于實體在場景中的作用,進行更為精細和精準的多特征識別資產治理,實現了對資產數據更為全面的治理,適用于各類實體多特征識別資產治理場景,不受使用場景的限制。
19、要理解的是,前面的一般描述和下面的詳細描述兩者都是示例性的,并且意圖在于提供要求保護的技術的進一步說明。
1.一種多特征識別資產治理方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用各數據資產的所述輔助信息進行去重治理,包括:
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于劃分區域與各數據資產的所述輔助信息,進行去重處理,包括:
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于劃分區域與各數據資產的所述輔助信息,進行去重處理,包括:
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于劃分區域與各數據資產的所述輔助信息,進行去重處理,還包括:
6.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一相似度包括如下至少一種:皮爾遜相似度、余弦相似度;
7.根據權利要求4所述方法,其特征在于,當輔助信息為圖像時,所述獲取所述劃分區域內各數據資產的輔助信息之間的第一相似度,包括:
8.根據權利要求1到7任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
9.根據權利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述填報信息,對所述輔助信息進行過濾處理,包括:
10.根據權利要求1到7任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
11.根據權利要求1到10任一項所述的方法,其特征在于,所述數據資產包括如下至少一種:天線數據、勘察數據;
12.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
13.一種多特征識別資產治理裝置,其特征在于,所述裝置包括:
14.一種電子設備,其特征在于,包括:
15.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質,用于存儲計算機可讀指令,其特征在于,當所述計算機可讀指令由處理器執行時,使得所述處理器執行如權利要求1到12的任一項所述的多特征識別資產治理方法。
16.一種計算機程序產品,其特征在于,包括計算機程序,所述計算機程序被處理器執行實現如權利要求1到12任一項所述多特征識別資產治理的方法。