謝峰,孫江生,代冬升,梁偉杰

(機械技術(shù)研究所,石家莊050000)

裝備保障數(shù)據(jù)倉庫實施中的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建研究

謝峰,孫江生,代冬升,梁偉杰

(機械技術(shù)研究所,石家莊050000)

目的解決裝備保障數(shù)據(jù)倉庫實施中數(shù)據(jù)建模問題。方法總結(jié)近年來多維數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建方法,對基于本體的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法進行優(yōu)化,提出適于裝備保障數(shù)據(jù)多維模型構(gòu)建的“本體-層次”建模方法。結(jié)果該方法的運用,能夠在龐大的裝備保障體系中,較為便捷地提取數(shù)據(jù)模型的維度與指標(biāo),簡化了多維數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建過程。結(jié)論為裝備保障數(shù)據(jù)倉庫的實施提供了有力支持。

本體;多維數(shù)據(jù)模型;數(shù)據(jù)倉庫;裝備保障

近年來,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在裝備保障領(lǐng)域得以應(yīng)用,解決了因裝備保障數(shù)據(jù)量急速增長、數(shù)據(jù)分析需求不斷提高帶來的現(xiàn)實難題。現(xiàn)代信息技術(shù)的使用,有效提高了裝備保障的效率,為裝備戰(zhàn)斗力的快速生成提供了有力支撐[1—2]。不同于普通企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建,在裝備保障數(shù)據(jù)倉庫實施過程中,因其體系龐大,面臨許多新的技術(shù)問題,這些問題的存在對于項目實施提出了新的挑戰(zhàn)[3]。多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建是裝備保障數(shù)據(jù)倉庫實施中的核心問題,通過對傳統(tǒng)建模方法的總結(jié)分析,文中提出基于“本體-層次”的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方式。在裝備保障數(shù)據(jù)倉庫實施實踐中,該方法對多維數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建過程提供了有力支持,具有良好的實踐應(yīng)用價值。

1 多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建概述

傳統(tǒng)的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法主要有基于關(guān)系表[4]、E-R模型[5]和UML[6]等構(gòu)建方式。這些方式大都是立足于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的建模方式,在構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型的過程中都有一定的局限性。2007年,Oscar Romero和Alberto Abello提出基于本體的半自動維度建模方法[7],在該方法的指導(dǎo)下,陸群進行了海洋環(huán)境數(shù)據(jù)倉庫多維模型的構(gòu)建實踐,取得良好效果[8]。該方法能較為便捷地生成維度候選集,卻并未完成最后維度的確定。徐俊良采用本體與業(yè)務(wù)混合驅(qū)動的方式實現(xiàn)了維度的篩選與確定,為維度的確定提供了一種新方法[9]。在混合驅(qū)動的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建中,業(yè)務(wù)的理解較為復(fù)雜,無形中增加了開發(fā)人員的工作負(fù)擔(dān)和數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)周期。文中使用一種體系化的多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法,從本體生成,到候選維度生成,再到維度確定,實現(xiàn)了裝備保障數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)模型的完整構(gòu)建。多維數(shù)據(jù)模型維度構(gòu)建實施步驟如圖1所示。

圖1 “本體-層次”方法多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建實施步驟Fig.1"Ontology-AHP"based process for building multidimensional data models

2 裝備保障領(lǐng)域本體生成

裝備保障領(lǐng)域本體構(gòu)建是裝備保障信息化發(fā)展的必然。根據(jù)裝備保障領(lǐng)域知識的研究和應(yīng)用,進行科學(xué)化地提取和分類,形成形式化的概念,即本體。本體現(xiàn)階段的主要構(gòu)建方法主要有手工構(gòu)建、復(fù)用已有本體(半自動構(gòu)建)以及自動構(gòu)建本體等3種方法。胡金強對裝備保障領(lǐng)域本體進行了研究,采用了半自動的方式進行構(gòu)建,利用已有的裝備保障資源目錄,結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c,對裝備保障領(lǐng)域本體構(gòu)建進行了分析[10]。借鑒上述文獻的本體構(gòu)建思想,并對常用的本體構(gòu)建方法進行總結(jié),文中使用較為常用的斯坦福大學(xué)的“七步法”,參考已有的知識庫資源,對裝備保障本體進行構(gòu)建,實施過程如圖2所示。

圖2 裝備保障領(lǐng)域本體構(gòu)建流程Fig.2 Process of building equipment support business ontology

3 基于裝備保障領(lǐng)域本體的維度候選集生成

3.1 本體的三元組表示

裝備保障領(lǐng)域內(nèi)的本體結(jié)構(gòu)可以表示為一個三元組:

ESOntology∶∶=＜C,R,Attr＞。

1)C表示概念集合,主要指裝備保障領(lǐng)域中的對象、類,如設(shè)備工具類、備件器材類類、故障維修類等,形式化描述為:

C∶∶=＜CID,Name,Syn,Abb,ParentC,ChildC, Domain,Description＞

分別表示概念標(biāo)識符、概念名稱、同義詞、縮略詞、父概念、子概念、領(lǐng)域以及概念的描述。

2)R表示概念間的關(guān)系,及裝備保障領(lǐng)域中定義的關(guān)系包括常用的關(guān)系(如is-a,part-of,kind-of)等以裝備保障領(lǐng)域中定義的關(guān)系(如基地、倉庫與部隊),形式化描述為:

R∶∶=＜RID,Name,FirstCID,SecondCID,Description＞

分別表示關(guān)系標(biāo)識符、關(guān)系名稱、第一個概念標(biāo)識符、第二個概念標(biāo)識符、關(guān)系描述。需要說明的是,一些基本關(guān)系具有傳遞性,例如:如果存在c1∈C,c2∈C,c3∈C且c1is-a c,c2is-a c3,則c1is-a c3。

3)Attr表示概念的屬性集合,如維修器材類的屬性有:器材名稱、器材編碼、生產(chǎn)廠家、單價、器材批次等表示為:

Attr∶∶=＜AtrrID,Name,CID,RID,Type,Constraint,Default,Description＞

其分別表示屬性標(biāo)識符、屬性名稱、概念標(biāo)識符、關(guān)系標(biāo)識符、屬性取值類型、屬性缺省值、屬性描述。另外,屬性可以附屬于某一概念,也可以附屬于某一關(guān)系。

3.2 OWL描述本體中維度的生成策略

在數(shù)據(jù)倉庫中,數(shù)據(jù)模型以星型結(jié)構(gòu)或雪花型結(jié)構(gòu)進行存儲,這種存儲結(jié)構(gòu)利于數(shù)據(jù)的分析、挖掘,同時形成了維度與事實之間的特殊關(guān)系,即一對多的關(guān)系。其關(guān)系總結(jié)如下:對于每個事實都有且僅有1個維與之對應(yīng);對于每個維度來說也就有多個事實與之對應(yīng)?；诰S度與事實的這一特殊關(guān)系,結(jié)合本體概念的特殊描述形式,得到如下推論:在本體集中如果一個概念與另一個概念是一對多的關(guān)系,那么這個概念就有可能成為一個潛在的維。

OWL是常用的本體描述語言,該語言中,將本體描述為概念、屬性、實例等3部分,其中屬性又分為對象屬性和數(shù)據(jù)屬性,對象屬性能夠完整描述類之間的相互關(guān)系。通過上文的分析,維度與事實的關(guān)系符合OWL描述語言中的如下描述:

本體中描述的概念F和D,如果F的一個屬性R具有約束‘a(chǎn)llValuesFrom(D)’和‘minCardinality (1)’,那么就可以認(rèn)為D和F之間的關(guān)系式是維度與事實。

其中,屬性R的約束allValuesFrom(D)表示F中的實例全部來源于概念D的;屬性R的約束min-Cardinality(1)表示概念F的實例數(shù)量至少為1。

通過以上分析,從本體描述的OWL中遴選裝備保障數(shù)據(jù)倉庫維度集,其實現(xiàn)的偽代碼如下:

for(classObj:ontology){//循環(huán)本體中的概念

class=ontology.getNextClass();//獲取本體中的概念

Fact fact=new Fact(classObj);//為概念建立事實

for(property:ontology){//循環(huán)本體中的屬性

property=ontology.getNextProperty();//得到本體中的屬性

if(property.allValueFrom(class)and minCardinality(1)){//存在allValueFrom和minCardinality (1)關(guān)系

dimension=new Dimension(property);//建立維度

fact.addDim(dimension);//為事實表添加維度}}}

4 基于層次分析法的維度確定

美國運籌學(xué)家A.L.Saaty于20世紀(jì)70年代提出的層次分析法(Analytic Hierar-chy Process, AHP),是一種定性、定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法[11—13]。應(yīng)用該方法,對上文通過本體篩選出的維度候選集進行評價,得到符合裝備保障需求的最優(yōu)選維度集。應(yīng)用層次分析法,通過以下步驟實現(xiàn)維度確定[14—15]:建立裝備保障層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造判斷矩陣、層次單排序、判斷矩陣的一致性檢驗、層次總排序權(quán)重計算。

1)建立層次結(jié)構(gòu)模型,確定各個評價指標(biāo)。如圖3所示。

圖3 維度集評價指標(biāo)體系Fig.3 Index system for dimensionality evaluation

2)根據(jù)指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建判斷矩陣,并求出權(quán)重向量。

表1 比例標(biāo)度含義Table 1 Implications of the proportional scale

表2為判斷矩陣之一,是準(zhǔn)則B層對于A層的權(quán)重判斷矩陣。層次分析法是一種多層級的分析方法,這樣,每一層對于上層的影響都有一定的權(quán)重分配。表2確定了B層的領(lǐng)導(dǎo)決策支持、業(yè)務(wù)工作指導(dǎo)、基層保障實施相對于A層裝備保障數(shù)據(jù)倉庫維度集確定相對重要性權(quán)重。

表2 A-B判斷矩陣Table 2 A-B judgment matrix

5)進行層次總排序獲得維度排序。通過以上幾個步驟,得到了一組元素對其上一層中某元素的權(quán)重向量。通過自上而下將單一準(zhǔn)則下的權(quán)重進行合成,得到了各元素對于評價指標(biāo)體系頂層目標(biāo)的最終排序。該排序反映出各維度在裝備保障工作中的重要程度。

通過以上5個步驟,在維度候選集中的對象以定量的方式給出了排序。用戶根據(jù)排序,選取最具有價值的維度對象,生成最終的維度集,完成了裝備保障數(shù)據(jù)倉庫維度的生成。

5 結(jié)語

面對裝備保障地域廣、層次復(fù)雜、對象多樣的現(xiàn)實情況,數(shù)據(jù)倉庫維度的選擇亟待一種定性與定量相結(jié)合的篩選方法。文中在汲取近年來多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上,提出的“本體-層次”多維數(shù)據(jù)維度選取方法,改變了簡單由客戶需求定性生成維度集的單一方式,減少了多維模型構(gòu)建中維度選擇的盲目性。通過科學(xué)化、體系化的方法甄選維度集,使得模型維度的構(gòu)建更符合裝備保障的實際需求,為裝備保障數(shù)據(jù)倉庫的實施提供了有力支持。

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Study on Multidimensional Data Modeling in Building Equipment Support Data Warehouse

XIE Feng,SUN Jiang-sheng,DAI Dong-sheng,LIAGN Wei-jie
(Mechanical Technical Research Institute,Shijiazhuang 050000,China)

Objective To solve the issue of the construction of multidimensional data model in the implementation of equipment support data warehouse.Methods This paper summarized multidimensional data modeling methods in recent years,optimized the ontology-based multidimensional data modeling method and put forward a new method of establishing multidimensional data model-"ontology-AHP"construction method.Results This method conveniently extracted the dimension and indexes for the data model from the large equipment support system and simplified the construction process of multidimensional data modeling.Conclusion It provided strong support for the implementation of equipment support data warehouse.

ontology;multidimensional data model;data warehouse;equipment support

10.7643/issn.1672-9242.2014.05.026

TP311.1

:A

1672-9242(2014)05-0137-05

2014-06-05;

2014-07-30

Received:2014-06-05;Revised:2014-07-30

謝峰(1986—),男,山東泰安人,碩士研究生,主要研究方向為裝備保障信息化。

Biography:XIE Feng(1986—),Male,from Tai＇an,Shandong,Master graduate sutdent,Research focus:equipment support informatization.