金融文本挖掘的业务领域建模

倖福魔咒の 提交于 2019-12-05 11:18:16

金融文本挖掘的业务领域建模

领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系

领域模型设计是需求分析的关键步骤。它帮助用户及需求分析人员建立业务概念,确定用户业务的问题域,系统涉及的业务范围等等。

领域模型设计的步骤为:

  1. 从业务描述中提取名词;
  2. 从提取出来的名词中总结业务实体,区分名词中的属性、角色、实体、>实例,形成问题域中操作实体的集合;
  3. 从业务实体集合中抽象业务模型,建立问题域的概念(例如在前面的例子中,我们把容易变质的水果称之为“短期保持水果”,当然也可以是其它说法,只要能跟用户达成共识即可);
  4. 用UML提供的方法和图例进行领域模型设计、确定模型之间的关系

领域模型本质上应该是一个分析模型,帮助系统分析人员、用户认识现实业务的工具,描述的是业务中涉及到的实体及其相互之间的关系,它是需求分析的产物,与问题领域相关。领域模型是需求分析人员与用户交流的有力工具,是需求分析人员与用户共同理解的概念,是彼此之间交流的语言。而数据模型是系统设计、实现的一部分,描述的是对用户需求在数据结构上的实现,仅此而已。当然数据模型中的概念模型设计与领域模型类似,缺乏的是实体之间更广泛的关系描述。

通常大家会考虑数据怎么存放的问题,我的理解是领域模型设计期间不用考虑数据的存放问题,只考虑业务描述中涉及的实体以及实体之间的关系。实体之间的关系,主要有是泛化、依赖和关联,关联又分了一般关联、聚合、组合等等。

我做的是金融领域的文本挖掘,最终是要实现一个知识推理的效果,据此而得到的领域建模为:

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