基于模式注入的數(shù)據(jù)生成方法

易忱

摘要 對(duì)于規(guī)律未知數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)已擁有的少量真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式探索，采用模式注入的方法，將探索得到的數(shù)據(jù)模式以一定的規(guī)范語言描述出來，按數(shù)據(jù)模式產(chǎn)生的數(shù)據(jù)約束關(guān)系轉(zhuǎn)換為SDDL規(guī)范化語言，生成需要的數(shù)據(jù)，為設(shè)備性能評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。工程實(shí)例說明了模式注入數(shù)據(jù)生成方法的正確性和可行性。

【關(guān)鍵詞】模式注入 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)生成

很多設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)控和性能評(píng)估，通常采用大數(shù)據(jù)和人工智能的方法，分析挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，對(duì)設(shè)備系統(tǒng)性能進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。但很多工況數(shù)據(jù)缺失，體量達(dá)不到大數(shù)據(jù)規(guī)模，大多是低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)，原因主要有：

1）歷史數(shù)據(jù)積累少;

2）樣本少;

3）安全保密控制;

4）數(shù)據(jù)無法利用。

為了解決這一矛盾，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和應(yīng)用目的的不同，結(jié)合工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，嘗試從數(shù)據(jù)的特性入手，研究模式注入或特性繼承的數(shù)據(jù)挖掘方法，為性能評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。

1 模式注入方法研究

在具體應(yīng)用中，普遍面對(duì)的是根據(jù)已有知識(shí)，無法判斷數(shù)據(jù)對(duì)研究的意義，更不能明確數(shù)據(jù)蘊(yùn)含知識(shí)的數(shù)據(jù)集，我們將這類數(shù)據(jù)稱之為規(guī)律未知數(shù)據(jù)。通過少量歷史數(shù)據(jù)，采用模式注入方法，生成這類數(shù)據(jù)。

模式注入的數(shù)據(jù)生成基本思想是化規(guī)律未知為己知，然后通過規(guī)律己知數(shù)據(jù)類似的方式生成數(shù)據(jù)。在操作步驟上，首先利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)已擁有的少量真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式探索，然后將探索得到的數(shù)據(jù)模式以一定的規(guī)范語言描述出來，如PMML （Predictive ModelMarkup Language）;然后將數(shù)據(jù)模式產(chǎn)生的數(shù)據(jù)約束關(guān)系轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)生成工具的規(guī)范化語言描述， 如SDDL （Synthetic Data DefinitionLanguage），供數(shù)據(jù)生成工具使用。

PMML是由數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)（The DataMining Group，DMG）組織開發(fā)的，主要目的是形成一種通用標(biāo)準(zhǔn)，允許應(yīng)用程序和聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）工具能從數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)獲得模型，而不用獨(dú)自開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘模塊，為模型的跨平臺(tái)、跨系統(tǒng)共享提供一種快速且簡單的方式。同時(shí)，PMML還提供靈活的機(jī)制支持多個(gè)預(yù)言模型的選擇和平衡，非常適合于全部學(xué)習(xí)，部分學(xué)習(xí)，分布式學(xué)習(xí)等多種應(yīng)用場(chǎng)景。PMML基于XML格式，目前己發(fā)展到4 2版本，包括標(biāo)題（ header）、數(shù)據(jù)字典（data dictionary）、數(shù)據(jù)流（dataflow）、挖掘模式（mining schema）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ transformations）、預(yù)測(cè)模型、模型組合定義（ ensembles of models）、異常處理規(guī)則（rules for exception handling）等內(nèi)容。數(shù)據(jù)生成主要用到兩個(gè)重要組成其一是數(shù)據(jù)字典，遵循一個(gè)或多個(gè)挖掘模型，包括name（描述數(shù)據(jù)集字段名），Optype（字段可操作類型），dataType attributes（重用W3C XML schemaatomic types中的名稱和語法）等元素，描述字段類型、操作方式、數(shù)據(jù)范圍等內(nèi)容，不依賴于具體的挖掘模型其二是挖掘模式（ Miningschema），儲(chǔ)存字段的值分布規(guī)律等特殊信息，根據(jù)具體挖掘模型的不同存在區(qū)別。目前PMML標(biāo)準(zhǔn)支持決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚集、回歸、nalve貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則集、序列、文本模型、支持向量機(jī)等挖掘模型。一個(gè)精簡了部分內(nèi)容及格式后的決策樹挖掘模式如圖2的XML所示。

通過模式探索獲得PMML描述的數(shù)據(jù)模式后，經(jīng)過描述轉(zhuǎn)換形成能夠?yàn)閿?shù)據(jù)生成工具直接使用的SDDL文檔。SDDL同樣基于XML文檔格式，能夠表達(dá)出最大/最小約束、分布約束、公式約束、字典約束、查詢數(shù)據(jù)約束、迭代/重復(fù)約束等。這些約束間還能夠通過組合形成比較復(fù)雜的約束，如迭代/重復(fù)約束可以和其它約束組合。圖3的XML為這種約束的一個(gè)典型的示例。

數(shù)據(jù)生成工具按照SDDL表達(dá)的約束條件實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的生成。

2 工程實(shí)例

某設(shè)備管理綜合信息系統(tǒng)是一個(gè)涉及業(yè)務(wù)廣，功能十分復(fù)雜的大型信息系統(tǒng)。系統(tǒng)不僅管理設(shè)備終端自動(dòng)采集數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，還需要通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，為業(yè)務(wù)機(jī)關(guān)提供決策支持。在系統(tǒng)正式上線前，必須利用盡量真實(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行充分的測(cè)試。在該系統(tǒng)中采用模式注入的數(shù)據(jù)生成方法進(jìn)行了工程實(shí)踐，取得了很好的應(yīng)用效果。

主要步驟如下：

2.1 數(shù)據(jù)定義分析

根據(jù)數(shù)據(jù)模型分析該系統(tǒng)數(shù)據(jù)定義，確定數(shù)據(jù)生成的表范圍。按照壽命周期等客觀屬性，該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表大致可分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、自動(dòng)采集數(shù)據(jù)等大類。其中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括單位、設(shè)備、器材等目錄代碼及一系列的枚舉型應(yīng)用字典，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要包括各類計(jì)劃、業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)過程數(shù)據(jù)等，自動(dòng)采集數(shù)據(jù)主要包括設(shè)備、器材自動(dòng)化測(cè)試、環(huán)境監(jiān)控等終端采集的數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)數(shù)據(jù)劃分及部分表示例如圖4所示。

2.2 準(zhǔn)備真實(shí)歷史數(shù)據(jù)

將能夠得到的真實(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后加載到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表中，作為必要的基礎(chǔ)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變化慢，壽命周期長，有少量的真實(shí)數(shù)據(jù);業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)變化快，歷史積累多，有較多真實(shí)數(shù)據(jù);自動(dòng)采集數(shù)據(jù)同具體對(duì)象相關(guān)，重點(diǎn)設(shè)備及配備量大的設(shè)備數(shù)據(jù)多，一般設(shè)備及配備量小的數(shù)據(jù)少。

2.3 確定數(shù)據(jù)生成策略

具體分析數(shù)據(jù)表，在總體上確定各表數(shù)據(jù)生成的順序（被引用父表必須在子表數(shù)據(jù)生成之前生成），確定單表數(shù)據(jù)生成方式，并通過規(guī)范化語言描述，供數(shù)據(jù)生成工具使用。

2.4 按策略描述生成數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)生成工具按照規(guī)范化語言描述策略生成數(shù)據(jù)。規(guī)律未知數(shù)據(jù)的代表如部分設(shè)備的測(cè)試數(shù)據(jù)。

2.5 效果分析

某型設(shè)備組成件的測(cè)試數(shù)據(jù)歷史積累少，難以支撐系統(tǒng)分析測(cè)試要求，我們采用了模式注入的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)生成。該關(guān)鍵件測(cè)試數(shù)據(jù)分為4組22個(gè)，其中第一組為Po，第二組為P10～P16，第三組為P20—P26，第四組為P30-P36，表示例如表1所示。

原始數(shù)據(jù)僅有168條，經(jīng)過特性繼承的方法生成得到798條。原始數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)在分類及統(tǒng)計(jì)特性上具有很好的相似性，如圖5所示。

由對(duì)比分析可見，通過上述方法生成的設(shè)備數(shù)據(jù)同真實(shí)數(shù)據(jù)具有很大的統(tǒng)計(jì)相似性，為某設(shè)備管理綜合信息系統(tǒng)的用戶試用和質(zhì)量評(píng)測(cè)提供了很大幫助。

3 結(jié)論

本文理論方法和工程實(shí)踐都表明，模式注入的數(shù)據(jù)生成方法，是正確的和可行的。通過數(shù)據(jù)生成能夠較好的解決設(shè)備使用與保障研究中數(shù)據(jù)缺少的問題，在一定的場(chǎng)景下具備替換真實(shí)數(shù)據(jù)的能力。

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