CN103019650A - 一种业务协同的处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种业务协同的处理方法和装置。所述方法包括：预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

Description

一种业务协同的处理方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及业务协同技术领域，特别是涉及一种业务协同的处理方法，以及一种业务协同的处理装置。

背景技术

在我国城市信息化领域，智慧城市系统建设已经成为发展的主要目标，在城市管理应用中，有很多需要在多个部门或多个业务应用系统之间进行业务协同处理的事件，因此需要采用一定的处理技术实现业务间的智能协同，支撑在智慧城市系统中建立各部门、各系统间快速、高效的联动，体现智慧处理的效果。

现有业务协同处理技术主要有三种方法：一种是基于流程配置的业务协同处理，一种是基于数据交换的业务协同处理，第三种是基于业务规则配置的业务协同处理方法。

一、基于流程的业务协同处理方法，是针对已经配置好的固定业务流程处理，流程即执行的各个动作的先后顺序，当某个事件的协同处理流程发生了变化时，人工重新配置业务流程，系统重新加载后方能开始新的业务协同处理流程。

二、基于数据交换的业务协同处理方法是通过不同业务系统之间进行数据交互，来实现多个业务的协同处理。

三、基于规则管理的业务协同处理方法，该方法预先配置大量的规则，规则相对于流程，增加了各个动作的执行条件，将事件匹配到相应的某个规则，然后执行该规则即完成了业务协同。

以上现有技术中存在的问题是：

基于流程进行业务协同处理时，需要人工进行流程配置、人工导入、人工终止旧流程，人工开始新流程，才能保障业务协同处理的进行，依赖并耗费人力。

基于信息交互进行业务协同处理时，不同业务系统间的频繁数据交互，会造成系统和网络压力，另外数据交互有时效性，不能保证每次都是最新、最全面的数据，数据偏差可能造成业务协同处理的不通畅。

基于规则管理进行业务协同处理时，一旦事件的业务协同处理发生变化，需要人工针对整个规则进行重新定义或配置，并将调整后的新规则替代旧的规则。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种业务协同的处理方法，使事件的条件发生变化时，无需重新配置新的处理规则，减少工作量。

本发明实施例还提供了一种业务协同的处理装置，用以保证上述方法在实际中的应用及实现。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种业务协同的处理方法，包括：

预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

优选的，所述待处理的业务协同事件具备至少一个条件属性，所述业务规则知识还具备以下属性：

执行主体、执行对象和评价参数。

优选的，所述触发业务协同事件与业务规则知识中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识的步骤包括：

依据各个业务协同知识的触发事件和处理任务，查找与所述待处理的业务协同事件的条件属性匹配的，且评价参数最优的业务规则知识。

优选的，所述按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识的步骤包括：

按照所述执行顺序，由各个业务协同知识对应的执行主体，对执行对象执行相应的处理任务。

优选的，所述方法还包括：

依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

优选的，所述依据业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识的步骤包括：

接收对所述业务协同处理结果的评价信息，并依据所述评价信息判断执行的各个业务规则知识是否需要修正；

若是，则调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识，并添加到所述业务规则知识库中。

优选的，所述新的业务规则知识具备比修正前的业务规则知识更高的评价参数；

所述业务协同处理结果的评价信息来源于数据分析挖掘系统；

所述调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识的步骤，由数据分析挖掘系统离线完成；

若所述业务规则知识不需要修正，则：

依据所述评价信息生成所述业务规则知识对应的评价参数；

或，增加所述业务规则知识对应的评价参数。

优选的，所述待处理的业务协同事件包括模拟业务协同事件；

各个业务规则知识的执行主体的数据预存在业务数据共享平台，执行所述业务规则知识时所用到的数据从所述业务数据共享平台上提取。

本发明实施例还提供了一种业务协同的处理装置，包括：

业务规则知识库预置模块，用于预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

匹配模块，用于接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

执行顺序生成模块，用于依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

规则知识执行模块，用于按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

优选的，所述装置还包括：

新知识生成模块，用于依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例通过预置包括多个业务规则知识的知识库，将待处理的业务协同事件与知识库中的知识进行匹配，依据匹配的知识以及对应的执行顺序，执行各个业务规则知识，最终生成协同事件的处理结果，在协同事件发生变化，对应的业务协同规则变化时，只需要在知识库中新增或修改业务协同规则知识即可，与现有技术中需要人工进行流程配置，或是需要人工针对整个规则进行重新定义或配置相比，无需重新配置新的处理规则，大大减少工作量。

本发明实施例在执行所述业务规则知识时所用到的数据，可以从所述业务数据共享平台上提取，相比于现有技术中基于信息交互进行业务协同处理时，需要在不同业务系统间的频繁数据交互，可以依据最新的数据进行业务协同处理，也不会造成系统和网络压力。

本发明实施例中，各个规则知识可以具备相应的评价参数，在每次执行业务协同事件后，通过处理结果的评价来判断规则知识是否完善，若不完善，可以对规则知识进行修正形成新的规则知识，从而可以不断完善知识库，形成不同条件下处理事件的多个规则；若完善，可以生成评价参数或是增加已有的评价参数，从而利于协同事件与知识进行匹配时选择更优的规则知识。

本发明实施例中，业务协同事件可以是虚拟事件，通过改变虚拟事件的条件，从而为该事件的业务协同处理形成了处理方法的集合。

当然，实施本发明的任一产品不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

图1是本发明实施例的一种业务协同的处理方法实施例1的流程图；

图2是本发明实施例的一种业务协同的处理方法实施例2的流程图；

图3是本发明实施例的一种业务协同的处理装置实施例1的结构框图

图4是本发明实施例的一种业务协同的处理装置实施例2的结构框图；

图5是本发明实施例中知识结构化的数据模型。

具体实施方式

为使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

参考图1，示出了本发明实施例的一种业务协同的处理方法实施例的流程图，具体可以包括以下步骤：

步骤101、预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务。

知识库(Knowledge Base)是知识工程中结构化、易操作、易利用、全面有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据，由专家经验得到的启发式知识，如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。

规则是业务协同事件在多个条件下的处理方法的集合，本发明实施例将规则拆分为多个知识，每个知识对应有触发事件和对应的处理任务，多个规则知识组成了一个业务协同事件的处理规则。业务规则作为知识存放在知识库中，可以被查询、修改、共享，也可以随时被调入执行。系统开发和维护人员可以随时向业务规则知识库中添加规则知识。

规则包括触发事件和对应的处理任务，本发明实施例中，采用产生式表示知识作为业务协同知识库系统的优选的知识表示方法，产生式是知识表示的一种方式，通常用于描述事物之间的一种因果关系。产生式表示格式固定，形式单一，知识间相互较为独立，没有直接关系，使知识库的建立较为容易。这种结构给知识库的修改带来方便，无需像现有技术中修改整个规则。

如下为通用的产生式表示形式为：

P→R或IF  P  THEN  R

其中，P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件，称为前件，也即是规则知识的触发事件；R是产生式的结论或操作，用于指出当前提P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作，称为后件，也即是规则知识的处理任务。

采用产生式表示业务协同规则知识举例如下：

规则知识1：IF  收到问题上报    THEN  案件立案处理

规则知识2：IF  新立案的案件    THEN  通知监督员进行案件核实

规则知识3：IF  案件已经核实确认    THEN  派发案件处理任务

规则知识4：IF  案件是城管部门负责    THEN  派发任务给城市管理监督员

规则知识5：IF  案件处理影响城市道路交通    THEN  派发任务给交通执法部门人员

以上就是业务协同规则在知识库系统中的表示方式。在本发明实施例中，还可以将知识提供了知识库中的知识转化为具体规则的方法，从而形成结构化的业务协同规则。

本发明实施例中，为了更方便地利用业务协同知识库中的知识，可以将知识存储为结构化的形式，经过转换后的知识就更容易理解和执行，并且可以方便地提供给其他以规则驱动的业务协同系统，业务协同知识转换后，结构化的数据模型如图5所示。

业务协同知识规则模型中的信息可以包括：知识所对应的触发事件、处理任务(执行任务)。在本发明实施例中，所述业务规则知识还有相应的执行主体(执行团队)、执行对象(行为对象)和评价参数(知识的评价)。如图5所示，还可以进一步对应有部件、知识类型、知识来源、事件类型、行为结果、执行顺序参与角色等组成。

触发事件是指触发业务协同的具体事件，在智慧城市中具体指城市事件，是人为或自然因素导致城市市容环境和环境秩序受到影响或破坏，需要城市管理专业部门处理并使之恢复正常的现象和行为对象。

事件类型是事件的一种分类标识，如：普通事件、紧急事件、突发事件等。

部件是指触发事件涉及到的具体城市部件，在智慧城市管理系统中具体指城市管理公共区域内的各项设施，包括公用设施、道路交通、市容环境、园林绿化、房屋土地等市政工程设施和市政公用设施。

知识类型是指业务协同规则知识对应的协同处理类型，如：部门协同、上下级协同等。

知识来源是标识业务协同规则知识的生成方式，如：来源于手工录入、来源于专家知识、来源于知识挖掘系统的挖掘分析、来源于系统自学习后生成的规则知识等。

规则知识评价是标识业务协同规则知识的完善程度，数值可以是一个具体评估数值，如百分比，也可以是模糊的评价，如：初始、已验证、已完善等。

业务协同行为是规则知识对应的协同事件处理方法，具体包括协同事件执行顺序、执行的部门、执行的任务。业务协同处理执行的部门，可以区分不同参与角色。

行为对象是指业务协同事件处理对应的对象。

行为结果：业务协同事件由业务需求定义的处理结果。该结果可以由业务需求的变化而变更，或者在不同条件下，有不同的行为结果。

步骤102、接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识。

业务协同事件是指需要多个业务系统协作处理的事件，所述待处理的业务协同事件具备至少一个条件属性，例如，十月一日，南大街丢失井盖一个，编号101，该事件的条件属性包括了事件发生时间为十月一日，事件地点南大街，事件内容丢失井盖以及井盖编号101。

本发明实施例中，所述步骤102可以包括：

子步骤S11、依据各个业务协同知识的触发事件和处理任务，查找与所述待处理的业务协同事件的条件属性匹配的，且评价参数最优的业务规则知识。

在与规则知识库中的规则知识进行匹配时，可以将协同处理事件的各个条件属性与业务规则知识的触发事件进行匹配，例如，某个规则知识A的触发事件为井盖丢失，对应的处理任务为补上井盖，规则知识B的触发事件为南大街，对应的处理任务为通知南大街街道管理人员，可以和该业务协同事件匹配上，作为匹配到的业务规则知识。

在具体的实现中，对于同一个触发事件，可能会有不同的处理任务，因此，会存在不同的业务规则知识具备同样的触发事件的情况，本发明实施例中，各个规则知识有对应的评价参数，在将业务协同知识与事件进行匹配时，选择评价参数最优的业务规则知识。

依据评价参数可以从多个规则知识中，区别出较优的规则知识，也即是知识发现的过程(KDD，Knowledge Discovery in Databases)。在具体的实现中，系统开发和维护人员可以依据具体的需要修改业务规则知识所对应的评价参数，以优化业务协同事件对应的处理规则，对于评价参数比较低的可以做清除处理。

以上将业务协同事件和规则知识进行匹配并对各个规则知识的执行顺序进行排序的过程，可以得到业务协同事件对应的处理规则，也即是知识获取(Knowledge Acquisition)的过程，即从特定的知识源获取可能有用的问题求解知识和经验并转换为程序的过程。

步骤103、依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序。

在得到与业务协同事件匹配的多个业务规则知识后，依据各个规则知识对应的触发事件和处理任务，可以对各个规则知识的执行顺序进行排序。以产生式的规则知识为例，某个业务协同处理事件匹配到的规则知识包括：

规则知识A：IF  案件已经核实确认    THEN  派发案件处理任务

规则知识B：IF  收到问题上报    THEN  案件立案处理

规则知识C：IF  新立案的案件    THEN  通知监督员进行案件核实

将三个规则知识的触发事件和处理任务进行比对，可以发现规则知识A的触发事件和规则知识C的处理任务是一样的，因此，规则知识A和C的执行顺序是先C后A，规则知识B的处理任务和规则知识C的触发事件是一样的，因此，规则知识B和C的执行顺序是先B后C，因此，这三个规则知识的执行顺序是B——C——A。

步骤104、按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

对各个规则知识进行排序后，可以按照排序依次执行各个规则知识，所述步骤104可以包括：

子步骤S21、按照所述执行顺序，由各个业务协同知识对应的执行主体，对执行对象执行相应的处理任务。

业务规则知识对应有执行主体、执行对象、以及执行主题对执行对象的处理任务。按照上个步骤中得出的执行顺序依次执行各个业务规则知识，在执行完每个规则知识后，可以判断所有的规则知识是否执行完毕，若否，就执行下一个规则知识，直至所有的规则知识都执行完成。

本发明实施例中，各个业务规则知识的执行主体的数据可以预存在业务数据共享平台，执行所述业务规则知识时所用到的数据从所述业务数据共享平台上提取，数据共享平台的数据定期更新。相比于现有技术中基于信息交互进行业务协同处理时，需要在不同业务系统间的频繁数据交互，可以依据最新的数据进行业务协同处理，也不会造成系统和网络压力。

参考图2，示出了本发明实施例的一种业务协同的处理方法实施例2的流程图，具体可以包括以下步骤：

步骤201、预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

步骤202、接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

步骤203、依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

步骤204、按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

步骤205、依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

与上个实施例不同的是，本实施例还可以对业务规则知识库中的知识通过自学习知识获取的方式进行完善，从而可以形成不同条件下的业务协同事件的处理规则。

知识获取是进行问题求解的专家领域知识，是从领域专家或其它各种知识源转换到专家系统知识库中的一个重要过程。目前最常用的知识获取方法是通过具有一定知识编辑能力的知识获取工具来获取知识。最高级的知识获取方法是自动知识获取，又称机器学习。具有自学习功能的业务协同处理系统能够通过用户对求解结果的大量反馈信息自动修改和完善业务协同规则知识库，并能在问题求解过程中自动积累和形成各种有用的规则知识。自动知识获取机制能够通过领域专家直接同系统进行对话而无需知识工程师的介入。

本发明实施例中，所述步骤205可以包括：

子步骤S31、接收对所述业务协同处理结果的评价信息，并依据所述评价信息判断执行的各个业务规则知识是否需要修正，若是，则执行子步骤S32；

子步骤S32、调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识，并添加到所述业务规则知识库中。

在执行了各个业务规则知识得到协同事件对应的处理结果后，可以对处理结果进行评价，如果依据该知识处理的协同事件的结果是完全符合实际业务需求的，则不需要改善；如果依据业务协同知识处理的协同事件的结果，某些处理规则不完全吻合事件处理的实际业务需求，或者是协同事件的处理方法或流程由于业务需求的变更，已经发生了改变，此时可以运用系统提供的自学习能力改进业务协同知识。

自学习的过程也即是通过对业务协同事件的处理结果进行评价，实现对知识库进行完善的过程，对处理结果的评价可以由执行各个业务规则的系统来判断，也可以由专家或技术人员判断，或是由专家知识挖掘分析系统进行评价，专家知识挖掘分析系统中有对数据挖掘分析的各种方法和数据统计分析模型，可以从知识库中抽取处理结果(一次处理结果或是一段时间内的处理结果)，转换为适合处理的对象，然后进行数据评价。

业务事件协同处理系统接收到对处理结果的评价信息后，可以判断对应的规则知识是否完善，判断时参考预设的判断规则，例如，评价信息可以分为五个等级，可以设置前三个等级的评价信息的规则知识是不需要修正的，其余的则需要修正，或是评价信息包括耗时长短，判断规则包括耗时较长，则需要修正规则知识。

在对规则知识进行修正时，对待修正的规则知识的触发事件，和/或处理任务进行调整，如上例，某业务协同事件匹配到的规则知识包括A、B和C，对应的执行顺序为B——C——A，评价信息为耗时太长，可以调整C的处理任务为派发案件处理任务，得到一个新的规则知识为：

规则知识D：IF  新立案的案件THEN  派发案件处理任务

这样，规则知识B执行之后，可以执行规则知识包括C和D两种，B该事件对应执行的规则知识包括B——C——A和B——D两种，生成了该事件对应的新的处理规则，满足了不同条件的需求。根据实际业务需求，当事件处理时间要求较高时，可以对新的业务规则知识设置比修正前的业务规则知识更高的评价参数，此处对D设置更高的评价参数后，在将业务协同事件与规则知识进行匹配的时候，匹配到D可以节省处理时间。

以上调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识的步骤，可以由数据分析挖掘系统离线完成。

以上对规则知识库进行完善的过程，使得业务协同的处理智能化(智能业务协同，Intelligent Business Collaboration)，促进知识库动态适应事件驱动的业务协同的需求，能够满足驱动事件发生变化而实现的业务协同管理。

本发明实施例中，若所述业务规则知识不需要修正，所述步骤205还可以包括：

子步骤S33、依据所述评价信息生成所述业务规则知识对应的评价参数；

或，增加所述业务规则知识对应的评价参数。

若业务规则知识不需要修正，则可以依据本次协同事件执行结果的评价信息，对规则知识添加相应的评价参数，对于已有评价参数的，可以相应增加评价参数，如此可以对规则知识的优劣进行区分，在业务协同事件与知识库进行匹配时，匹配到更好的规则知识。

本发明实施例中，所述待处理的业务协同事件可以是模拟的业务协同事件，改变业务协同事件的处理条件，通过以上对知识库完善的方法，一种事件的业务协同处理，经过本方法的多次迭代学习后，逐渐形成该事件在多条件下的业务协同处理的知识库，从而为该事件的业务协同处理形成了处理方法的集合。并且，通过对规则知识设置评价参数，可以使事件匹配到最完善、最可行的业务协同处理知识，从而为该事件的业务协同处理寻找到了一个通用的处理方案。

因此，本发明实施例针对多条件、多环境下的业务协同事件，通过对事件的业务协同处理知识的累计和学习，不断形成更优的业务规则知识，并存储在业务规则知识库中，从而实现了规则知识库的自我完善的功能和智能业务协同处理。

综上所述，本发明实施例通过预置包括多个业务规则知识的知识库，将待处理的业务协同事件与知识库中的知识进行匹配，依据匹配的知识以及对应的执行顺序，执行各个业务规则知识，生成协同事件的处理结果，在协同事件发生变化，对应的业务协同规则变化时，只需要在知识库中新增或修改业务协同知识即可，与现有技术中需要人工进行流程配置，或是需要人工针对整个规则进行重新定义或配置相比，无需重新配置新的处理规则，大大减少工作量。

本发明实施例在执行所述业务规则知识时所用到的数据，可以从所述业务数据共享平台上提取，相比于现有技术中基于信息交互进行业务协同处理时，需要在不同业务系统间的频繁数据交互，可以依据最新的数据进行业务协同处理，也不会造成系统和网络压力。

本发明实施例中，各个规则知识可以具备相应的评价参数，在每次执行业务协同事件后，通过处理结果的评价来判断规则知识是否完善，若不完善，可以对规则知识进行修正形成新的规则知识，从而可以不断完善知识库，形成不同条件下处理事件的多个规则；若完善，可以生成评价参数或是增加已有的评价参数，从而利于协同事件与知识进行匹配时选择更优的规则知识。

本发明实施例中，业务协同事件可以是虚拟事件，通过改变虚拟事件的条件，从而为该事件的业务协同处理形成了处理方法的集合。

当然，实施本发明的任一产品不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

参考图3，示出了本发明实施例的一种业务协同的处理装置实施例1的结构框图，具体可以包括以下模块：

业务规则知识库预置模块301，用于预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

匹配模块302，用于接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

执行顺序生成模块303，用于依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

规则知识执行模块304，用于按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

在本发明的一种优选实施例中，所述待处理的业务协同事件可以具备至少一个条件属性，所述业务规则知识还可以具备以下属性：

执行主体、执行对象和评价参数。

在本发明的一种优选实施例中，所述匹配模块可以包括：

属性匹配子模块，用于依据各个业务协同知识的触发事件和处理任务，查找与所述待处理的业务协同事件的条件属性匹配的，且评价参数最优的业务规则知识。

在本发明的一种优选实施例中，所述规则知识执行模块可以包括：

处理任务执行子模块，用于按照所述执行顺序，由各个业务协同知识对应的执行主体，对执行对象执行相应的处理任务。

在本发明的一种优选实施例中，所述待处理的业务协同事件可以包括模拟业务协同事件；

各个业务规则知识的执行主体的数据可以预存在业务数据共享平台，执行所述业务规则知识时所用到的数据可以从所述业务数据共享平台上提取。

参考图4，示出了本发明实施例的一种业务协同的处理装置实施例2的结构框图，具体可以包括以下模块：

业务规则知识库预置模块401，用于预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

匹配模块402，用于接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

执行顺序生成模块403，用于依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

规则知识执行模块404，用于按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

新知识生成模块405，用于依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

在本发明的一种优选实施例中，所述新知识生成模块可以包括：

评价信息判断子模块，用于接收对所述业务协同处理结果的评价信息，并依据所述评价信息判断执行的各个业务规则知识是否需要修正，若否，则执行调整子模块；

调整子模块，用于调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识，并添加到所述业务规则知识库中。

在本发明的一种优选实施例中，所述新的业务规则知识可以具备比修正前的业务规则知识更高的评价参数；

所述业务协同处理结果的评价信息可以来源于数据分析挖掘系统；

所述调整子模块可以位于数据分析挖掘系统；

在本发明的一种优选实施例中，所述装置还可以包括：

评价参数生成模块，用于若所述业务规则知识不需要修正，则依据所述评价信息生成所述业务规则知识对应的评价参数；或，增加所述业务规则知识对应的评价参数。

由于所述装置实施例基本相应于前述图1和图2所示的方法实施例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此就不赘述了。

本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意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、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明实施例所提供的一种业务协同的处理方法和一种业务协同的处理装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种业务协同的处理方法，其特征在于，包括：

预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理的业务协同事件具备至少一个条件属性，所述业务规则知识还具备以下属性：

执行主体、执行对象和评价参数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述触发业务协同事件与业务规则知识中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识的步骤包括：

依据各个业务协同知识的触发事件和处理任务，查找与所述待处理的业务协同事件的条件属性匹配的，且评价参数最优的业务规则知识。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识的步骤包括：

按照所述执行顺序，由各个业务协同知识对应的执行主体，对执行对象执行相应的处理任务。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识的步骤包括：

接收对所述业务协同处理结果的评价信息，并依据所述评价信息判断执行的各个业务规则知识是否需要修正；

若是，则调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识，并添加到所述业务规则知识库中。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述新的业务规则知识具备比修正前的业务规则知识更高的评价参数；

所述业务协同处理结果的评价信息来源于数据分析挖掘系统；

所述调整所述业务规则知识对应的触发事件和/或处理任务，生成新的业务规则知识的步骤，由数据分析挖掘系统离线完成；

若所述业务规则知识不需要修正，则：

依据所述评价信息生成所述业务规则知识对应的评价参数；

或，增加所述业务规则知识对应的评价参数。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述待处理的业务协同事件包括模拟业务协同事件；

各个业务规则知识的执行主体的数据预存在业务数据共享平台，执行所述业务规则知识时所用到的数据从所述业务数据共享平台上提取。

9.一种业务协同的处理装置，其特征在于，包括：

业务规则知识库预置模块，用于预置业务规则知识库，其中包括多个业务规则知识，所述业务规则知识包括触发事件和对应的处理任务；

匹配模块，用于接收待处理的业务协同事件，触发所述业务协同事件与所述业务规则知识库中业务规则知识的匹配，得到多个业务规则知识；

执行顺序生成模块，用于依据各个业务规则知识对应的触发事件和处理任务，生成业务规则知识的执行顺序；

规则知识执行模块，用于按照所述执行顺序依次执行各个业务规则知识，生成所述业务协同事件对应的业务协同处理结果。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

新知识生成模块，用于依据所述业务协同处理结果对各个业务规则知识进行修正，生成新的业务规则知识。

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