CN109189385A - 算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法，依据目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量，根据基础算法标识，查询算法表，从算法表中获取相应的基础算法，根据参数变量，查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数，采用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置。通过解析目标算法的算法结构，利用基础算法对目标算法进行配置，增加了基础算法复用性，从而提高了算法配置的效率。

Description

算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机软件领域，尤其涉及一种算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着大数据时代的来临以及云计算技术的持续发展，数据信息瞬息万变，企业的运营和发展越来越需要高效而又准确的数据运算的支持，算法在数据处理的过程中起到了越来越重要的支持作用。

开发人员面对企业运营的大量业务数据，需要开发大量算法以进行数据计算，在算法开发的过程中，很多业务数据都会使用到一部分相同的算法，很多算法基本相同，只是其各自的配置参数或者组合方式不一样。大量的算法不仅增加了开发人员的工作量，使得算法过于冗余，占用系统资源，增加维护成本，也使得算法开发和使用的效率都很低。

发明内容

本发明实施例提供一种算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高算法开发和使用的效率。

一种算法配置方法，包括：

获取目标页面数据，从所述目标页面数据中获取目标算法；

依据所述目标算法的算法结构解析所述目标算法以得到计算公式，所述计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

根据所述基础算法标识，查询算法表，从所述算法表中获取相应的基础算法；

根据所述参数变量查询所述目标页面数据，获取与所述参数变量对应的配置参数；

采用所述基础算法、所述运算符和所述配置参数对所述计算公式进行配置。

一种算法配置装置，包括：

目标页面数据获取模块，用于获取目标页面数据，从所述目标页面数据中获取目标算法；

目标算法解析模块，用于依据所述目标算法的算法结构解析所述目标算法以得到计算公式，所述计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

基础算法获取模块，用于根据所述基础算法标识，查询算法表，从所述算法表中获取与所述基础算法标识对应的基础算法；

配置参数获取模块，用于根据所述参数变量，查询所述目标页面数据，获取与所述参数变量对应的配置参数；

计算公式配置模块，用于采用所述基础算法、所述运算符和所述配置参数对所述计算公式进行配置。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述算法配置方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述算法配置方法的步骤。

上述算法配置方法、装置、计算机设备及存储介质，通过从目标页面数据中获取目标算法，对目标算法进行解析得到计算公式，然后利用运算符、算法表中的基础算法和目标页面数据中的配置参数对计算公式进行配置，从而使得算法能够自动进行解析配置，以提高基础算法的复用率，减少开发时间和成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中算法配置方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中提供的算法配置方法的一实现示意图；

图3是图2中步骤S10的一实现示意图；

图4是图2中步骤S20的一实现示意图；

图5是图2中步骤S40的一实现示意图；

图6是本发明一实施例中提供的算法配置方法的另一实现示意图；

图7是本发明一实施例中算法配置装置的一示意图；

图8是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。根据本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

本申请提供的算法配置方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务端进行通信。用户通过客户端发起查询请求，服务端根据查询请求获取目标页面数据，并对目标页面数据中的目标算法进行解析和配置。其中，客户端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

图2示出本实施例中算法配置方法的示意图。该算法配置方法应用在服务端中，用于对算法进行自动配置，以提高基础算法的复用率，减少开发时间和成本，提高系统效率。如图2所示，该算法配置方法包括如下步骤：

S10：获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法。

其中，目标页面数据是指基于产品维度的数据信息配置表，目标页面数据中包括目标算法。例如，根据用户需求获取的某一保险产品的保险合约信息配置表即为目标页面数据，保险合约信息配置表中由业务人员根据具体的业务需求，记录交易相关信息，并定制相应的目标算法。

目标算法是指目标页面数据中由业务人员根据实际的业务需求填写的，计算该产品对应的业务数据用到的算法。例如，保险合约信息配置表中的有效保额的目标算法为max(主险所交保费，主险现金价值)*风险系数，该目标算法用于计算该保险业务的有效保额的金额。

具体地，服务端可以定时或者以预定的时间间隔自动获取目标页面数据，也可以基于用户由客户端输入的查询请求，获取到目标页面数据，并从目标页面数据中获取到目标算法。

S20：依据所述目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量。

其中，目标算法的算法结构是指该目标算法的逻辑组合结构，计算公式是指解析目标算法之后得到的用于进行计算的公式。例如，保险合约信息配置表中的有效保额的目标算法为：max(主险所交保费，主险现金价值)*风险系数，根据该目标算法的算法结构，对该目标算法进行解析，可以得到计算公式BD_SA＝||max(Abc_01,Abc_02)||*cs_BD。

基础算法标识是用于区分不同基础算法的标识。其中，基础算法是指预先配置好程序代码的算法，即是将常用的算法脚本进行存储，后续使用时可以直接调用其脚本，不需要重新编写。基础算法是在运算过程中常用的算法，也常组合用在目标算法中。运算符是指基于数学函数运算的计算符号，可以包括算术运算符、连接运算符、关系运算符、赋值运算符、逻辑运算符以及函数运算符。参数变量是计算公式中用于代表计算数据的变量，参数变量不是具体的参数，而是代表一类型数据的变量。

具体地，对目标算法按照其逻辑组合结构进行解析，得到计算公式，例如，有效保额目标算法的计算公式BD_SA＝||max(Abc_01,Abc_02)||*cs_BD中，包括函数运算符“max()”(聚类函数)和算术运算符“*”，而Abc_01，Abc_02为基础算法标识，cs_BD代表风险系数，该风险系数为该计算公式中的参数变量。因为不同保单所对应的风险系数不同，故用参数变量来代替，可以根据不同的保单，配置不同的配置参数。

S30：根据基础算法标识查询算法表，从算法表中获取与基础算法标识对应的基础算法。

其中，算法表是指存储有基础算法的表格，基础算法是预先配置好程序代码的算法，算法表中存储有预先配置好程序代码的基础算法，即是将基础算法的脚本存储在算法表中，后续使用时可以直接调用基础算法，不需要重新编写。

具体地，根据基础算法标识查找算法表，获取算法表中与基础算法标识对应的基础算法，算法表中存储有该基础算法的程序代码。

S40：根据参数变量查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数。

具体地，参数变量是计算公式中用于表示计算数据的变量，参数变量代表一个类型的数据。参数变量是计算公式中的一个变量，目标页面数据中存储有该目标算法的计算公式所需要的配置参数，根据参数变量查询目标页面数据，获取与参数变量相对应的配置参数。

配置参数是指目标页面数据中用于根据计算公式进行计算的数据，即计算公式计算时需要输入的具体参数。例如，基于理赔金额计算算法计算该保险业务的理赔金额所需要输入的参数数据。

S50：采用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置。

具体地，将从算法表中查找到的基础算法对计算公式中与基础算法对应的基础算法标识进行配置，采用配置参数对计算公式中与配置参数对应的参数变量进行配置，再通过运算符连接基础算法和配置参数，即得到配置后的计算公式。

本实施例中，通过获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法，可以直接通过解析目标页面数据获取目标算法，简化了操作流程，然后将目标算法解析得到计算公式，使得目标算法的解析自动化，再利用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置，以完成对目标算法的配置，提升了基础算法的复用率，使得算法配置流程化，减少了开发时间和成本，提高了系统进行算法配置的效率。

在一实施例中，如图3所示，步骤S10中，即获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法，具体包括如下步骤：

S11：获取查询请求，根据查询请求查询数据库，获取目标页面数据。

其中，查询请求是指用户触发的对目标页面数据进行查询的请求，数据库中存储有业务人员上传的目标页面数据。

在一具体实施方式中，可以是用户从客户端输入保单号，客户端根据用户输入的保单号生成查询请求，并将该查询请求发送到服务端，服务端根据该查询请求中的保单号查询数据库，获取与保单号对应的目标页面数据，以使得可以根据需求获取指定的目标页面数据。

S12：采用indexOf函数查找目标页面数据中的目标算法预设字段。

其中，indexOf函数用于查找目标页面数据中的目标算法预设字段，以及可以定位出目标算法预设字段在目标页面数据中的具体的位置。目标算法预设字段是指目标算法存储在目标页面数据中时对应存储的字段，用于标示出目标页面数据中的目标算法。

具体地，采用indexOf函数在目标页面数据中查询目标算法预设字段，例如：通过设置目标算法预设字段“公式”，遍历目标页面数据，采用indexOf函数来查找目标页面数据中是否存在预设字段“公式”。对应的，目标页面数据中的目标算法基于字段“公式”存储。当indexOf函数查找到目标页面字段中的目标算法预设字段，会返回一个整数值，指出该目标算法预设字段在目标页面数据中的位置。如果没有找到子字符串，则返回-1。

S13：根据目标算法预设字段获取目标算法。

具体地，根据目标算法预设字段，获取目标页面数据中目标算法预设字段对应的目标算法。进一步地，若查找到目标页面数据的目标算法预设字段，则读取相应的字段值，并判断该字段值中是否存在运算符组合，即是否存在“＝”号运算符以及其他运算符，其他运算符包括方法算术运算符、连接运算符、关系运算符、赋值运算符、逻辑运算符或者函数运算符。若一个字段值中包括一个“＝”号运算符和至少一个其他运算符，则该字段值为目标算法。若字段值中存在运算符组合，则获取字段值为目标算法；若字段值中不存在运算符组合，则放弃该字段值。

在本实施例中，通过indexOf函数查找出目标页面数据中的目标算法，能够自动解析目标页面数据，获取目标页面数据中的目标算法，简化了操作过程。

在一实施例中，如图4所示，步骤S20中，即依据所述目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量，具体包括如下步骤：

S21：读取目标算法，采用正则表达式识别出目标算法中的运算符。

其中，正则表达式是一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个字符串中是否含有某种特定字符模式并进行处理。正则表达式作为一个模板，将某个特定字符模式与所搜索的字符串进行匹配，以识别出字符串中的特定字符。其中，构造正则表达式的方法就是用多种元字符与逻辑符可以将小的表达式结合在一起来创建更大的表达式。正则表达式的组件可以是单个的字符、字符集合、字符范围、字符间的选择或者所有这些组件的任意组合。

具体地，将目标页面数据中能够用到的所有运算符的集合作为正则表达式，读取目标算法，对目标算法进行解析，得到目标算法的字符串，将目标算法的字符串与正则表达式的元字符一一进行匹配，若目标算法字符串中存在与正则表达式中相同的字符，则识别出该字符为运算符，并进行记录。例如，包含了目标页面数据中所有运算符的正则表达式为{+,﹣,*,/,max(),min(),∑,＝,........}等所有运算符的集合，解析得到目标算法的字符串为“max(主险所交保费，主险现金价值)*风险系数”，将目标算法的字符串“max(主险所交保费，主险现金价值)*风险系数”的字符与正则表达式的运算符集合进行一一匹配，则可识别出目标算法的字符串中存在“max()”和“*”，从而可以识别出目标算法中存在的运算符“max()”和“*”。

S22：采用indexOf函数识别目标算法的基础算法标识和参数变量。

其中，基础算法标识符和参数变量分别采用特定的标识字符来进行区分，即每一基础算法的基础算法标识符都带一个特定的标识字符，可以是每一基础算法标识符特定的前缀字段，将基础算法的代码加上前缀特定标识字符以进行区分，例如，基础算法的代码为“01、02、03”，将基础算法的代码“01、02、03”加上前缀特定标识字符“Abc_”，得到基础算法标识“Abc_01、Abc_02、Abc_03”。例如：通过查询字段中的特定标识字符“Abc_”以识别基础算法。若一个字段值中，带有“Abc_”字段，则可以认为该字段为基础算法。

每一参数变量也设置一特定的变量标识符用以区分，例如，参数变量的字符串中设置前缀特定标识字符“cs_”，通过识别标识字符“cs_”获取参数变量。

具体地，采用indexOf函数识别目标算法中的特定标识字符，查找目标算法中的特定的标识字符“Abc_”或“cs_”，若存在特定标识字符“Abc_”则读取特定标识字符“Abc_”对应的字段，作为基础算法标识，若存在特定标识字符“cs_”则读取特定标识字符“cs_”对应的字段，作为参数变量。

S23：按照目标算法的组合逻辑对运算符、基础算法标识和参数变量进行组合，得到计算公式。

具体地，对解析读取到的运算符、基础算法标识和参数变量按照目标算法的组合逻辑进行组合，得到计算公式。例如，保险合约信息配置表中的有效保额的目标算法为：max(主险所交保费，主险现金价值)*风险系数，基于正则表达式识别目标算法中的运算符“max()”和“*”，基于目标算法的特定标识符“Abc_”，获取目标算法中的两个目标算法标识Abc_01和Abc_02，基于参数变量的特定标识字符“cs_”，获取目标算法中的参数变量cs_BD。将运算符、基础算法标识和参数变量按照目标算法的组合逻辑进行组合，可以得到有效保额的计算公式为BD_SA＝||max(Abc_01、Abc_02)||*cs_BD。

在本实施例中，采用正则表达式读取目标算法中的运算符，采用indexOf函数识别目标算法中的基础算法和参数变量，可以快速地读取出目标算法中的运算符、基础算法和参数变量，提高目标算法的解析效率。

在一实施例中，如图5所示，步骤S40中，即根据参数变量，查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数，具体包括如下步骤：

S41:根据参数变量，查询目标页面数据，从目标页面数据中获取与参数变量对应的字段值。

具体地，根据参数变量，查询目标页面数据，若目标页面数据中存在与参数变量相匹配的字段，则获取该字段对应的字段值。

S42:根据字段值查询关系对照表，获取与字段值对应的配置参数。

其中，关系对照表是基于常用的业务需求，预先将所有可能出现的业务需求的业务数据和与业务数据相对应的标准配置参数进行一一关联并存储，从而预先建立的表格。

关系对照表以key-value形式系统完整地存储着所有业务数据对应的标准配置参数，例如，保险业务中不同年龄段的投保人对应不同的重疾风险系数，0-17岁，风险系数为8％，18-34岁，风险系数为5％，35-54岁，风险系数为15％，55-80岁，风险系数为25％。在关系对照表中，以风险系数值作为key，将风险系数对应的每一年龄值作为value，风险系数key与年龄值value形成一种风险系数-年龄映射关系。例如，风险系数key为5％映射的年龄值value为18岁-34岁。

具体地，解析目标页面数据中相应的字段值，将解析出来的字段值基于关系对照表，查询到相应的key值。例如，若目标页面数据中的年龄为45岁，则查询关系对照表，基于风险系数-年龄映射关系，可以获得其对应的风险系数key为15％，将15％作为配置参数返回。

在本实施例中，根据参数变量获取目标页面数据中的相应字段值，通过关系对照表查询到字段值所对应的配置参数，可以非常方便地查询关系对照表从而获取正确的配置参数，减少了人为失误导致的配置参数出现错误的问题。

在一实施例中，如图6所示，步骤S30之前，即在根据基础算法标识查询算法表，从算法表中获取与基础算法标识对应的基础算法的步骤之前，该算法配置方法还包括如下步骤：

S301：获取已有算法，统计每一已有算法的使用频率。

其中，已有算法是指目标页面数据中已经使用过的算法。

具体地，获取已有算法，对已有算法进行统计，得到每一已有算法的使用频率，以便判断已有算法是否为经常性使用到的算法。

S302：将使用频率大于频率阈值的已有算法作为基础算法，其中，基础算法包括基础算法标识。

其中，频率阈值是用户预先设定的一个阈值，使用频率大于该频率阈值的已有算法则为经常使用的算法，即为基础算法。可以理解地，基础算法是指在实际使用中使用频率达到频率阈值的已有算法。

具体地，筛选出使用频率大于频率阈值的已有算法作为基础算法，以便将使用频率高的基础算法存储进算法表。进一步地，频率阈值可以根据用户需求进行设定。例如，在目标页面数据的已有算法中，设定使用频率超过60％的算法即为基础算法，则频率阈值为60％。频率阈值的设定与统计已有算法的总数和使用频率有关。

S303：将基础算法存储至算法表。

具体地，通过将基础算法标识设置为基础算法的识别标识，基础算法基于基础算法标识存储于算法表，使基础算法通过基础算法标识唯一确定对应的存储位置。

在本发明实施例提供的算法配置方法中，通过对已有算法进行统计和分析，获取到使用频率高于频率阈值的已有算法作为基础算法，准确地过滤出使用频率高的已有算法，从而可以满足用户的实际需求，使基础算法能够适应使用频率需求，也减少开发的工作量，提高了基础算法的复用率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种算法配置装置，该算法配置装置与上述实施例中算法配置方法一一对应。如图7所示，该算法配置装置包括目标页面数据获取模块10、目标算法解析模块20、基础算法获取模块30、配置参数获取模块40和计算公式配置模块50。各功能模块详细说明如下：

目标页面数据获取模块10，用于获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法；

目标算法解析模块20，用于依据所述目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

基础算法获取模块30，用于根据基础算法标识查询算法表，从算法表中获取与基础算法标识对应的基础算法；

配置参数获取模块40，用于根据参数变量查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数；

计算公式配置模块50，用于采用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置。

优选地，目标页面数据获取模块10包括：查询请求获取单元11、预设字段查找单元12和目标算法获取单元13。

查询请求获取单元11，用于获取查询请求，根据查询请求查询数据库，获取目标页面数据；

预设字段查找单元12，用于采用indexOf函数查找目标页面数据中的目标算法预设字段；

目标算法获取单元13，用于根据目标算法预设字段获取目标算法。

优选地，目标算法解析模块20包括：运算符识别单元21、indexOf函数识别单元22和计算公式组合单元23。

运算符识别单元21，用于读取目标算法，采用正则表达式识别出目标算法中的运算符；

indexOf函数识别单元22，用于采用indexOf函数识别目标算法的基础算法标识和参数变量；

计算公式组合单元23，用于按照目标算法的组合逻辑对运算符、基础算法标识和参数变量进行组合，得到计算公式。

优选地，配置参数获取模块40包括：字段值获取单元41和字段值查询单元42。

字段值获取单元41，用于根据参数变量，查询目标页面数据，从目标页面数据中获取相应的字段值；

字段值查询单元42，用于根据字段值查询关系对照表，获取与字段值对应的配置参数。

优选地，该算法配置装置还包括：已有算法统计模块301、基础算法筛选模块302和基础算法存储模块303。

已有算法统计模块301，用于获取已有算法，统计每一已有算法的使用频率；

基础算法筛选模块302，用于将使用频率大于频率阈值的已有算法作为基础算法，其中，基础算法包括基础算法标识；

基础算法存储模块303，用于将基础算法存储至算法表。

关于算法配置装置的具体限定可以参见上文中对于算法配置方法的限定，在此不再赘述。上述算法配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种算法配置方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法；

依据所述目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

根据基础算法标识查询算法表，从算法表中获取与基础算法标识对应的基础算法；

根据参数变量查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数；

采用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取目标页面数据，从目标页面数据中获取目标算法；

依据所述目标算法的算法结构解析目标算法以得到计算公式，计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

根据基础算法标识查询算法表，从算法表中获取与基础算法标识对应的基础算法；

根据参数变量查询目标页面数据，获取与参数变量对应的配置参数；

采用基础算法、运算符和配置参数对计算公式进行配置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分模块，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的模块。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种算法配置方法，其特征在于，包括：

获取目标页面数据，从所述目标页面数据中获取目标算法；

依据所述目标算法的算法结构解析所述目标算法以得到计算公式，所述计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

根据所述基础算法标识查询算法表，从所述算法表中获取与所述基础算法标识对应的基础算法；

根据所述参数变量查询所述目标页面数据，获取与所述参数变量对应的配置参数；

采用所述基础算法、所述运算符和所述配置参数对所述计算公式进行配置。

2.如权利要求1所述的算法配置方法，其特征在于，获取目标页面数据，从所述目标页面数据中获取目标算法，包括：

获取查询请求，根据所述查询请求查询数据库，获取所述目标页面数据；

采用indexOf函数查找所述目标页面数据中的目标算法预设字段；

根据所述目标算法预设字段获取所述目标算法。

3.如权利要求1所述的算法配置方法，其特征在于，所述依据所述目标算法的算法结构解析所述目标算法以得到计算公式包括：

读取所述目标算法，采用正则表达式识别出所述目标算法中的所述运算符；

采用indexOf函数识别所述目标算法的所述基础算法标识和所述参数变量；

按照所述目标算法的组合逻辑对所述运算符、所述基础算法标识和所述参数变量进行组合，得到所述计算公式。

4.如权利要求1所述的算法配置方法，其特征在于，所述根据所述参数变量查询所述目标页面数据，获取与所述参数变量对应的配置参数，包括：

根据所述参数变量，查询所述目标页面数据，从所述目标页面数据中获取与所述参数变量对应的字段值；

根据所述字段值查询关系对照表，获取与所述字段值对应的配置参数。

5.如权利要求1所述的算法配置方法，其特征在于，在所述根据所述基础算法标识查询算法表，从所述算法表中获取与所述基础算法标识对应的基础算法的步骤之前，所述算法配置方法还包括：

获取已有算法，统计每一所述已有算法的使用频率；

将使用频率大于频率阈值的所述已有算法作为基础算法，其中，所述基础算法包括所述基础算法标识；

将所述基础算法存储至所述算法表。

6.一种算法配置装置，其特征在于，包括：

目标页面数据获取模块，用于获取目标页面数据，从所述目标页面数据中获取目标算法；

目标算法解析模块，用于依据所述目标算法的算法结构解析所述目标算法以得到计算公式，所述计算公式包括基础算法标识、运算符和参数变量；

基础算法获取模块，用于根据所述基础算法标识查询算法表，从所述算法表中获取与所述基础算法标识对应的基础算法；

配置参数获取模块，用于根据所述参数变量查询所述目标页面数据，获取与所述参数变量对应的配置参数；

计算公式配置模块，用于采用所述基础算法、所述运算符和所述配置参数对所述计算公式进行配置。

7.如权利要求6所述的算法配置装置，其特征在于，所述目标算法解析模块包括：

运算符识别单元，用于读取所述目标算法，采用正则表达式识别出所述目标算法中的所述运算符；

indexOf函数识别单元，用于采用indexOf函数识别所述目标算法的所述基础算法标识和所述参数变量；

计算公式组合单元，用于按照所述目标算法的组合逻辑对所述运算符、所述基础算法标识和所述参数变量进行组合，得到所述计算公式。

8.如权利要求6所述的算法配置装置，其特征在于，所述配置参数获取模块包括：

字段值获取单元，用于根据所述参数变量，查询所述目标页面数据，从所述目标页面数据中获取与所述参数变量对应的字段值；

字段值查询单元，用于根据所述字段值查询关系对照表，获取与所述字段值对应的配置参数。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述算法配置方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述算法配置方法的步骤。