金融文本挖掘的业务领域建模

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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：

金融文本挖掘的业务领域建模

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ASE265/p/11922066.html