一种面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统

技术领域

本发明属于国土空间规划实施数字化技术领域，具体涉及一种面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统。

背景技术

近年来，以云计算、大数据、互联网、人工智能等技术为基底的数字化转型加速了技术的迭代创新，并融入多领域全过程的转型升级进程。加快推进数字化转型，成为建设网络强国、数字中国的重要战略任务。在国土空间规划领域,数字化转型在规划体系重构、规划内容全域全要素覆盖、规划编制实施监督等方面工作中起到了引领和倒逼的作用。

当前，国土空间规划在数字化转型方面存在着不少问题。一部分国土空间规划数字化转型的应用与实践停留在辅助性工具层面，距离形成多专业、多层次的数字化全周期管理模式仍存在一定距离。同时，标准规范缺失、技术支持不足、数据整合共享限制等诸多问题也困扰着国土空间规划的数字化转型升级。

规划实施监测涵盖各级规划编制、审批、修改、实施、运营全过程，需要融合多专业、多利益相关者的诉求，注重多专业、多尺度和跨时间周期全口径的数据融合，如何提供一种能够实现规划引导、实施管控、跟踪监督等全过程的智能化管控的面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统是现有技术亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明针对上述缺陷，提供一种面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统。

本发明提供如下技术方案：一种面向规划实施监测的智能数据技术方法，所述方法包括以下步骤：

S1：通过数据联邦技术，将分散在不同地理位置、不同组织结构的规划实施监测数据进行自治管理和协同治理；

S2：通过数据编织技术，构建全空间要素、全时序跟踪、全业务关联的规划实施监测全息数字网络；

S3：通过数字转译技术，将空间要素和业务规则进行转译，构建规划实施监测的数字化谱系；

S4：通过特征工程技术，将数据属性转换为数据特征，构建规划实施监测多维数据画像；

S5：通过全息融合技术，探索和建立业务应用场景智能分析模型，构建数字空间账簿；

S6：基于大模型技术，将规划实施监测相关的领域知识融合到大语言模型里，形成行业知识库。

进一步优选地，所述S1步骤包括以下步骤：

S1.1：数据虚拟存储：通过数据虚拟化技术构建一个虚拟操作型数据存储ODS库，形成可操作的数据集成视图；

S1.2：数据横向联邦：实现跨部门跨业务数据的虚拟连接，将数据变化实时反映到ODS库中；

S13：数据纵向联邦：实现跨区域跨层级数据的虚拟连接，将数据变化实时反映到ODS库中；

S14：数据统一获取：用统一的语法实现不同数据类型的自动化转换，实现ODS数据的快速获取分析；

S15：异构数据分析：对结构化数据、非结构化或者半结构化数据进行持续的分析，实现多源异构数据源的统一元数据管理。

进一步优选地，所述S2步骤包括以下步骤：

S2.1：空间信息编织：以空间要素拓扑为核心，发现可用数据之间独特的、与空间相关的关系；

S2.2：时序信息编织：以时间发展演变为核心，发现可用数据之间独特的、与时间相关的关系；

S2.3：业务信息编织：以规划实施业务办理过程为核心，发现可用数据之间独特的、与业务相关的关系；

S2.4：构建数字网络：通过将空间维度、时间维度、业务维度的关联数据编织到一起，形成统一的数字关系网络。

进一步优选地，所述S3步骤包括以下步骤：

S3.1：结构转译：将规划实施监测要素进行分级分类，识别转译获得具有等级规模、空间分布、空间网络特征的结构化图谱；

S3.2：规则转译：根据法律法规的刚性要求和规划实施过程的柔性管控要求，识别提取规划实施监测的规则化图谱；

S3.3：代码转译：将规则模型分解为指标和指标因子、逻辑运算规则要素，转译成计算机代码。

进一步优选地，所述S3.3步骤中的代码转译包括以下步骤：

S3.31：构建代码转译之前的源语句集合X＝{x

S3.32：构建源语句集合与目标语句集合之间的转换模型：

其中，y

S3.33：计算所述S3.32步骤中构建的源语句集合与目标语句集合之间的转换模型中的p(y

其中，θ为第i个源语句x

进一步优选地，所述S3.33步骤中第i个源语句x

进一步优选地，所述S4步骤包括以下步骤：

S4.1：特征分箱：按照领域知识，将数据属性划分成有意义的范围分区，每个分区能够呈现出一些共同的特征；

S4.2：特征选择：通过特征选择算法，选出对于规划实施监测最有用的特征子集，并按照特征相关性、重要性顺序进行排序；

S4.3：特征提取：通过对原始数据分析，得到高度精炼的标签，抽象形成高度概括、容易理解的数据特征；

S4.4：数据画像：根据规划实施监测的业务场景需要，选择特征分区，通过选定分区的特征组合形成完整的标签化数据模型。

进一步优选地，所述S5步骤包括以下步骤：

S5.1：要素总览：结合所述S4步骤构建的多维要素画像，按照规划实施监测的管理单元进行要素的分级汇总总览，反映各类资源的总量、分布和构成情况；

S5.2：要素流量：基于所述S2步骤构建的全息数字网络，分析要素的演变路径，厘清要素流入和流出的变化量；

S5.3：要素转换：基于所述S5.2步骤厘清的要素流入和流程变化量的要素流向分析，进一步跟踪资源之间变化关系，再结合所述S3步骤构建的与规划实施监测的数字化谱系相关的要素画像，精准分析出每一类要素的来源和去向。

进一步优选地，所述S6步骤，包括以下步骤：

S6.1：模型训练：以规划实施监测的文本类数据作为训练素材，将文本语料按句子或段落进行文本拆分和文本向量化存储，为大语言模型训练提供语料输入；

S6.2：模型调优：记录有问题的答案，分析方案存在问题，通过人工分隔逻辑块、细颗粒度文本向量、粗颗粒度文本召回方法，进行模型的反馈及优化迭代；

S6.3：人机交互：通过探索和建立智能业务应用场景，从中挖掘出潜在的知识库应用模式，实现归纳性的推理、评估以及模拟推演，所述智能业务包括智能搜索问答或智能推荐。

本发明还提供采用如上所述方法的一种面向规划实施监测的智能数据技术系统，包括数据联邦处理模块、数据编织模块、数字转译模块、多维数据画像构建模块、数据全息融合模块和行业知识库构建模块；

所述数据联邦处理模块，用于通过数据联邦技术，将分散在不同地理位置、不同组织结构的规划实施监测数据进行自治管理和协同治理；

所述数据编织模块，通过数据编织技术，构建全空间要素、全时序跟踪、全业务关联的规划实施监测全息数字网络；

所述数字转译模块，用于通过数字转译技术，将空间要素和业务规则进行转译，构建规划实施监测的数字化谱系；

所述多维数据画像构建模块，用于通过特征工程技术，将数据属性转换为数据特征，构建规划实施监测多维数据画像；

所述数据全息融合模块，用于通过全息融合技术，探索和建立业务应用场景智能分析模型，构建数字空间账簿；

所述行业知识库构建模块，用于基于大模型技术，将规划实施监测相关的领域知识融合到大语言模型里，形成行业知识库。

本发明的有益效果为：

1、本发明提供的面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统，通过一种创新的规划实施监测智能化技术实现范式，即以大数据多元融合、大模型理解推演的方式，构成以“智能数据”为核心的技术体系，支撑规划实施监测的核心应用及智慧扩展。通过智能数据技术，能有效实现各阶段多源数据的融合，支撑不同层级规划管控意图的有效传导和智能化的辅助决策。

2、本发明和系统提供数据横向联邦和数据联邦的坐标系转换方式，将不同坐标系的地理图层，统一转换为一种地理坐标系图层，进而保证了在系统搭建中，地理数据的存储也符合基础地理信息数据库建设规范。

附图说明

在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：

图1为本发明提供的一种面向规划实施监测的智能数据技术方法流程示意图；

图2为本发明提供的一种面向规划实施监测的智能数据技术系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明提供的一种面向规划实施监测的智能数据技术方法流程示意图，本发明提供的一种面向规划实施监测的智能数据技术方法包括以下步骤：

S1：通过数据联邦技术，将分散在不同地理位置、不同组织结构的规划实施监测数据进行自治管理和协同治理；

S2：通过数据编织技术，构建全空间要素、全时序跟踪、全业务关联的规划实施监测全息数字网络；

S3：通过数字转译技术，将空间要素和业务规则进行转译，构建规划实施监测的数字化谱系；

S4：通过特征工程技术，将数据属性转换为数据特征，构建规划实施监测多维数据画像；

S5：通过全息融合技术，探索和建立业务应用场景智能分析模型，构建数字空间账簿；

S6：基于大模型技术，将规划实施监测相关的领域知识融合到大语言模型里，形成行业知识库。

作为本发明的一个优选实施例，S1步骤包括以下步骤：

S1.1：数据虚拟存储：通过数据虚拟化技术构建一个虚拟操作型数据存储ODS库，形成可操作的数据集成视图；

S1.2：数据横向联邦：实现跨部门跨业务数据的虚拟连接，将数据变化实时反映到ODS库中；

S1.3：数据纵向联邦：实现跨区域跨层级数据的虚拟连接，将数据变化实时反映到ODS库中；

S1.4：数据统一获取：用统一的语法实现不同数据类型的自动化转换，实现ODS数据的快速获取分析；

S1.5：异构数据分析：对结构化数据、非结构化或者半结构化数据进行持续的分析，实现多源异构数据源的统一元数据管理。

通过对数据进行虚拟存储后，进行横向联邦和纵向联邦，数据作为平台运行的基础，是本发明和系统搭建的基石，因此所有规划文件在录入系统时通过S1.1-S1.5步骤进行统一的标准化数据预处理，保证使用统一的地理坐标系，避免了以往很多现有技术中采用的平台使用操作员预先处理的机制，但不同的操作员无法保障统一的数据处理结果，同时提高了人力成本，难以推行。因此本发明和系统提供数据横向联邦和数据联邦的坐标系转换方式，将不同坐标系的地理图层，统一转换为一种地理坐标系图层，进而保证了在系统搭建中，地理数据的存储也符合基础地理信息数据库建设规范。

作为本发明的另一个优选实施例，S2步骤包括以下步骤：

S2.1：空间信息编织：以空间要素拓扑为核心，发现可用数据之间独特的、与空间相关的关系；

S2.2：时序信息编织：以时间发展演变为核心，发现可用数据之间独特的、与时间相关的关系；

S2.3：业务信息编织：以规划实施业务办理过程为核心，发现可用数据之间独特的、与业务相关的关系；

S2.4：构建数字网络：通过将空间维度、时间维度、业务维度的关联数据编织到一起，形成统一的数字关系网络。

本发明通过S2步骤对可用数据的空间信息、时序信息和业务信息进行编制，进而构建具有空间维度、时间维度、业务维度的关联数据的数字网络，具有良好的兼容性，可以满足各个规划部门使用需求，彻底解决各个部门在进行规划时，各自为政、互不相通的问题。本发明提供统一的数据接口，能够实现使用本发明提供的系统平台的各个部门采用统一的接入方式。

作为本发明的另一个优选实施例，S3步骤包括以下步骤：

S3.1：结构转译：将规划实施监测要素进行分级分类，识别转译获得具有等级规模、空间分布、空间网络特征的结构化图谱；

S3.2：规则转译：根据法律法规的刚性要求和规划实施过程的柔性管控要求，识别提取规划实施监测的规则化图谱；

S3.3：代码转译：将规则模型分解为指标和指标因子、逻辑运算规则要素，转译成计算机代码。

进一步优选地，S3.3步骤中的代码转译包括以下步骤：

S3.31：构建代码转译之前的源语句集合X＝{x

S3.32：构建源语句集合与目标语句集合之间的转换模型：

其中，y

S3.33：计算S3.32步骤中构建的源语句集合与目标语句集合之间的转换模型中的p(y

其中，|为第i个源语句x

进一步优选地，S3.33步骤中第i个源语句x

通过对实时监测得到的雅俗数据进行分类分级的结构转译和规则转移，进而实现代码转移，本发明提供的方法和系统能够有效保障数据在使用过程中的安全性，避免数据泄露。此外，本平台通过数字网络的建立能够构建完备的操作员管理功能，该功能一方面可以做到在操作员进行系统操作时，锁定操作员信息，确定操作员意图，让每一份规划都可以找到来源；且提供完备的权限管理，做到操作员只能对自己等级匹配的图层进行查看。本发明提供的方法和系统通过代码转译可以提高操作员管理的权限和安全性，能够实现对操作员权限的校验，保障数据的安全性，同时，可以对用户的信息进行查看，编辑和逻辑删除，对用户信息进行有效维护。

作为本发明的另一个优选实施例，S4步骤包括以下步骤：

S4.1：特征分箱：按照领域知识，将数据属性划分成有意义的范围分区，每个分区能够呈现出一些共同的特征；

S4.2：特征选择：通过特征选择算法，选出对于规划实施监测最有用的特征子集，并按照特征相关性、重要性顺序进行排序；

S4.3：特征提取：通过对原始数据分析，得到高度精炼的标签，抽象形成高度概括、容易理解的数据特征；

S4.4：数据画像：根据规划实施监测的业务场景需要，选择特征分区，通过选定分区的特征组合形成完整的标签化数据模型。

通过对实时监测得到的数据进行特征选择、特征提取和进行特征分区的数据画像，得到标签化的数据模型，能够满足使用本发明提供的方法和系统的用户来源的多样性，有效实现数据来源有追踪，数据操作有记录，避免了数据冲突杂乱的缺陷。

作为本发明的另一个优选实施例，S5步骤包括以下步骤：

S5.1：要素总览：结合S4步骤构建的多维要素画像，按照规划实施监测的管理单元进行要素的分级汇总总览，反映各类资源的总量、分布和构成情况；

S5.2：要素流量：基于S2步骤构建的全息数字网络，分析要素的演变路径，厘清要素流入和流出的变化量；

S5.3：要素转换：基于S5.2步骤厘清的要素流入和流程变化量的要素流向分析，进一步跟踪资源之间变化关系，再结合S3步骤构建的与规划实施监测的数字化谱系相关的要素画像，精准分析出每一类要素的来源和去向。

进一步优选地，S6步骤，包括以下步骤：

S6.1：模型训练：以规划实施监测的文本类数据作为训练素材，将文本语料按句子或段落进行文本拆分和文本向量化存储，为大语言模型训练提供语料输入；

S6.2：模型调优：记录有问题的答案，分析方案存在问题，通过人工分隔逻辑块、细颗粒度文本向量、粗颗粒度文本召回方法，进行模型的反馈及优化迭代；

S6.3：人机交互：通过探索和建立智能业务应用场景，从中挖掘出潜在的知识库应用模式，实现归纳性的推理、评估以及模拟推演，智能业务包括智能搜索问答或智能推荐。

本发明通过模型训练和调优，能够实现标准规范逐渐细化，业务功能应用深化，数字化治理技术体系搭建的面向规划实施监测的智能数据技术方法及系统，为逐步实现可感知、能学习、善治理和自适应的国土空间智慧规划奠定基础。

如图2所示，本发明还提供采用如上方法的一种面向规划实施监测的智能数据技术系统，包括数据联邦处理模块、数据编织模块、数字转译模块、多维数据画像构建模块、数据全息融合模块和行业知识库构建模块；

数据联邦处理模块，用于通过数据联邦技术，将分散在不同地理位置、不同组织结构的规划实施监测数据进行自治管理和协同治理；

数据编织模块，通过数据编织技术，构建全空间要素、全时序跟踪、全业务关联的规划实施监测全息数字网络；

数字转译模块，用于通过数字转译技术，将空间要素和业务规则进行转译，构建规划实施监测的数字化谱系；

多维数据画像构建模块，用于通过特征工程技术，将数据属性转换为数据特征，构建规划实施监测多维数据画像；

数据全息融合模块，用于通过全息融合技术，探索和建立业务应用场景智能分析模型，构建数字空间账簿；

行业知识库构建模块，用于基于大模型技术，将规划实施监测相关的领域知识融合到大语言模型里，形成行业知识库。

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运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上的基于迁移联邦学习的广告投放人群定向优化方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上的基于迁移联邦学习的广告投放人群定向优化方法。

所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。

所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。

术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。