一种基于机器学习的企业级数据表关系还原方法

本发明涉及一种基于机器学习的企业级数据表关系还原方法，包括如下步骤：选取企业级元数据库；将元数据库中所有元数据表的值以列为单位进行哈希计算，并将结果按序排列；从每列中选取对应值，构成主键样本集合与外键样本集合，并对集合中所有样本进行标记；按要求计算每一个外键样本与每一个主键样本之间的包含依赖关系，将达到依赖阈值的(C,P)对组成训练集；并用科学算法对该训练集进行相关特征的计算和提取，得到元数据库的11个数据特征；再利用11个关键数据特征对二分类模型进行训练，最终得到训练好的数据表关系还原模型。本发明方法是根据数据对之间的隐含关系，完整有效的还原数据库中关联关系，大大提高了现有数据还原的效率和准确性。