CN109902251A - 基于决策树的方案选择方法、装置、终端及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于决策树的方案选择方法，包括：获取用户输入的业务获取指令；根据业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；根据决策条件获取对应的条件信息；将条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据判断结果分析决策树条件判断是否得到叶子节点；若决策树条件判断得到叶子节点，则将叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。本发明还提供一种基于决策树的方案选择装置、终端及可读存储介质，本发明提出的技术方案基于决策树算法对测试方案进行选取，基于决策树所包含的语义做逻辑判断，不需要提供专门的控制接口，使得测试方案的选取过程更加简单且方便。
Description
技术领域
本发明涉及网页优化技术领域，尤其涉及一种基于决策树的方案选择方法、装置、终端及可读存储介质。
背景技术
目前，A/B Test测试是一种新兴的网页优化方法，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案，让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合大部分的用户偏好。目前企业A/B Test测试通常使用简单的if(如果)/else(否则)做逻辑判断，但这些方案都由服务端做统一调配，需要先收集到的各种参与逻辑运算的信息，再将这些信息上传至服务端进行运算，此种选择方式过程复杂。
因此，现有测试方案的选择方式过程复杂是一种亟待解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于决策树的方案选择方法、装置、终端及可读存储介质，旨在解决现有的测试方案的选择过程复杂的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于决策树的方案选择方法，所述基于决策树的方案选择方法包括：
获取用户输入的业务获取指令；
根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
根据所述决策条件获取对应的条件信息；
将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
优选地，所述根据所述决策条件获取对应的条件信息的步骤包括：
判断所述决策条件是否为决策树的固定决策条件；
若所述决策条件是决策树的固定决策条件，则获取服务端下发的固定的特定属性；
若所述决策条件不是决策树的固定决策条件，则获取终端的用户的使用信息。
优选地，所述将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤包括：
判断所述决策树的同一层级上是否出现两个或两个以上不同的决策条件；
若所述决策树的同一层级上出现两个或两个以上不同的决策条件，则将所述条件信息输入决策树，并对每个决策条件进行同时判断，得到判断结果；
根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点。
优选地，所述根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件的步骤包括：
根据所述业务获取指令获取业务的类型；
根据所述业务的类型获取对应的决策树；
根据所述决策树获取对应的决策条件。
优选地，所述若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案的步骤之后，还包括：
获取决策树中每个叶子节点对应的测试方案的使用时间；
判断是否存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案；
若存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案，则将所述测试方案对应的决策树分支下线。
优选地，所述获取用户输入的业务获取指令的步骤之前，还包括：
获取决策条件或测试方案的添加指令；
根据所述添加指令从服务端下载对应的决策树分支，并将所述决策树分支添加至决策树中。
优选地，所述将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤之后，还包括：
若所述决策树条件判断未得到叶子节点，则获取预设的测试方案作为用户选择的方案。
另外，本发明还提供一种基于决策树的方案选择装置，所述基于决策树的方案选择装置包括：
第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户输入的业务获取指令；
第二获取模块，所述第二获取模块用于根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
第三获取模块，所述第三获取模块用于根据所述决策条件获取对应的条件信息；
第一判断模块，所述第一判断模块用于将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
确定模块，所述确实模块用于若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
本发明还提供一种终端，包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上的可被所述处理器执行的基于决策树的方案选择程序，其中，所述基于决策树的方案选择程序被所述处理器执行时，实现如上所述的基于决策树的方案选择方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于决策树的方案选择程序，其中，所述基于决策树的方案选择程序被处理器执行时，实现如上所述的基于决策树的方案选择方法的步骤。
本发明技术方案中，获取用户输入的业务获取指令；根据业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；根据决策条件获取对应的条件信息；将条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据判断结果分析决策树条件判断是否得到叶子节点；若决策树条件判断得到叶子节点，则将叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。本发明提出的技术方案基于决策树算法对测试方案进行选取，将条件信息作为决策树的输入进行决策树条件判断，并将最终判断得到的叶子节点对应的测试方案作为终端用户选择的方案，终端收集到各种信息后直接参与逻辑运算，不需要将这些信息上传到服务端，并且终端基于决策树所包含的语义做逻辑判断，不需要提供专门的控制接口，使得测试方案的选取过程更加简单且方便。
附图说明
图1为本发明实施例方案中涉及的终端的硬件结构示意图；
图2为本发明基于决策树的方案选择方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例中根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件的步骤的流程细化示意图；
图4为本发明实施例中根据所述决策条件获取对应的条件信息的步骤的流程细化示意图；
图5为本发明实施例中将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤的流程细化示意图；
图6为本发明基于决策树的方案选择方法第二实施例的流程示意图；
图7为本发明基于决策树的方案选择方法第三实施例的流程示意图；
图8为本发明基于决策树的方案选择方法第四实施例的流程示意图；
图9为本发明基于决策树的方案选择装置的模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例涉及的基于决策树的方案选择方法主要应用于终端，该终端可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。
参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的终端结构示意图。本发明实施例中，终端可以包括处理器1001(例如CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及基于决策树的方案选择程序。
在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于决策树的方案选择程序，并执行基于决策树的方案选择方法的步骤。
基于上述终端的硬件结构，提出本发明基于决策树的方案选择方法的各个实施例。
本发明提供一种基于决策树的方案选择方法。
请参阅图2，在本发明第一实施例中，基于决策树的方案选择方法包括以下步骤：
步骤S100，获取用户输入的业务获取指令；
需要说明的是，当企业具有特定的业务需求时，可以针对该业务设置不同的A/B场景测试方案，让一部分用户去使用A场景测试方案，一部分用户去使用B场景测试方案，记录下用户的使用情况，判断哪个方案更加符合用户的使用偏好。
具体地，用户可以在终端的应用的显示界面上可以设置有相应业务的按钮，用户点击该按钮，终端将获取到对应的业务获取指令。
步骤S200，根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
需要说明的是，可以预先在应用程序APP中集成方案选择框架，该框架可以是自主研制的AirKeeper。框架中包括了决策树，决策树中包括决策树条件以及通过不同的决策条件最终选择得到的所有的测试方案，例如APP显示方案。此外，在另一种实施例中，可以针对不同的应用程序预先设置不同的决策条件和测试方案，根据用户下载的应用的不同，应用中预设的决策树的决策条件和测试方案也不相同。
具体地，终端在获取到业务获取指令后，可以根据该业务获取指令找到终端应用中预设的决策树，再根据该决策树得到决策树对应的决策条件。其中，决策树的决策条件可以支持等于(eq)、集合(in)以及百分比(percent)等语义的操作符。
进一步地，请参照图3，图3为本发明实施例中根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件的步骤的流程细化示意图，基于上述实施例，步骤S200包括：
步骤S210，根据所述业务获取指令获取业务的类型；
步骤S220，根据所述业务的类型获取对应的决策树；
步骤S230，根据所述决策树获取对应的决策条件。
需要说明的是，终端的应用APP中可以存储有多个决策树，决策树与业务的类型一一对应。
具体地，在业务获取指令中包含有业务类型的特征标识，在接收到业务获取指令后，对其进行解析得到业务类型的特征标识，再根据该特征标识确定业务的类型，业务的类型可以包括APP显示、页面的推荐内容等。获取到业务的类型后，根据该业务的类型获取对应的决策树，再根据该对应的决策树获取对应的决策树决策条件。
步骤S300，根据所述决策条件获取对应的条件信息；
在获取到决策树的决策条件后，可以根据该决策条件的具体类型，来获取对应的条件信息。
具体地，请参照图4，图4为本发明实施例中根据所述决策条件获取对应的条件信息的步骤的流程细化示意图，基于第一实施例，步骤S300包括：
步骤S310，判断所述决策条件是否为决策树的固定决策条件；
具体地，为了支持用户的个性化控制，可以在应用的下载或使用过程中下发固定的特征属性作为决策树的固定决策条件，这可以排除某些决策树中不为应用业务的决策条件。因此，可以判断获取的决策条件是否为决策树的固定决策条件；
步骤S320，若所述决策条件是决策树的固定决策条件，则获取服务端下发的固定的特定属性；
具体地，如果决策条件是决策树的固定决策条件，则获取服务端下发的固定的特定属性，根据该固定的特定属性可以获得固定的判断结果。例如，当决策树的固定决策条件为用户登录时终端所处的位置为广州，那么，在进行决策树的条件判断时，该条件的固定的特定属性为用户登录时终端所处的位置为广州，再沿着该条件判断结果进行下一层级的判断，无需再对用户登录时终端所处的位置不为广州的情况下的决策树分支进行判断。
步骤S330，若所述决策条件不是决策树的固定决策条件，则获取终端的用户的使用信息。
如果获取到的决策树的决策条件不是固定决策条件，则获取终端的用户的使用信息。具体地，用户的使用信息可以包括设备信息，例如可以是设备型号，OS(OperationSystem，操作系统)版本等等，APP信息(软件版本，APP名称等等)，登录用户信息，例如用户账户名，用户登录时终端所处的位置，用户性别等等。例如，决策树的决策条件可以为用户登录终端所处的位置在深圳，当用户登录时终端所处的位置在深圳时，说明用户的使用信息满足该决策条件，该决策条件成立；当用户登录时终端所处的位置不在深圳时，说明用户的使用信息不满足该决策条件，该决策条件不成立。在根据设定的决策树的决策条件得到决策条件判断结果时再进入下一层级的判断。
步骤S400，将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
在获取到与决策树的决策条件对应的条件信息后，将这些条件信息输入决策树进行决策树条件判断。具体地，在得到一个层级的判断结果时进入下一层级的判断，当所有的层级均判断完成后，得到判断结果，对该判断结果进行分析，判断该决策树条件判断是否得到叶子节点。
具体地，请参照图5，图5为本发明实施例中将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤的流程细化示意图，基于上述实施例，步骤S400包括：
步骤S410，判断所述决策树的同一层级上是否出现两个或两个以上不同的决策条件；
步骤S420，若所述决策树的同一层级上出现两个或两个以上不同的决策条件，则将所述条件信息输入决策树，并对每个决策条件进行同时判断，得到判断结果；
步骤S430，根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点。
可以预设决策树的不同的判断机制，具体地，判断决策树的同一层级上是否出现两个或两个以上不同的决策条件，如果决策树的同一级上出现两个或两个以上不同的决策条件，在一种实施例中，可以进行广度判断，即将所述条件信息输入决策树，并对每个决策条件进行同时判断，得到判断结果。在另一种实施例中，可以进行深度判断，先对决策条件中的一个进行判断，当决策条件成立时，直接进行下一层级的判断，如果能最终达到叶子节点，就获得得到叶子节点的判断结果；如果不能达到叶子节点，就再返回同一层级确定同一层级的其他决策条件是否成立，直至得到叶子节点为止，或者直至所有条件判断完为止，得到判断结果。最后对判断结果进行分析，分析决策树条件判断是否得到叶子节点。此外，在决策树的同一层级上只有一个决策条件时，则直接对该决策条件进行判断。
步骤S500，若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
如果该决策树条件判断得到了叶子节点，则将叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
进一步地，请参照图6，图6为本发明基于决策树的方案选择方法第二实施例的流程示意图，基于上述实施例，步骤S400之后，还包括：
步骤S600，若所述决策树条件判断未得到叶子节点，则获取预设的测试方案作为用户选择的方案。
具体地，如果决策树判断无法得到叶子节点，说明根据决策树无法为该终端用户确定选择的方案，例如，当无法获取到决策树中的决策条件对应的条件信息时，决策树条件判断无法得到叶子节点。此时，可以直接选取预设的默认的测试方案作为用户选择的方案。
本发明技术方案中，获取用户输入的业务获取指令；根据业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；根据决策条件获取对应的条件信息；将条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据判断结果分析决策树条件判断是否得到叶子节点；若决策树条件判断得到叶子节点，则将叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。本发明提出的技术方案基于决策树算法对测试方案进行选取，将条件信息作为决策树的输入进行决策树条件判断，并将最终判断得到的叶子节点对应的测试方案作为终端用户选择的方案，终端收集到各种信息后直接参与逻辑运算，不需要将这些信息上传到服务端，并且终端基于决策树所包含的语义做逻辑判断，不需要提供专门的控制接口，使得测试方案的选取过程更加简单且方便。
进一步地，请参照图7，图7为本发明基于决策树的方案选择方法第三实施例的流程示意图，基于第一实施例，步骤S500之后，还包括：
步骤S510，获取决策树中每个叶子节点对应的测试方案的使用时间；
步骤S520，判断是否存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案；
步骤S530，若存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案，则将所述测试方案对应的决策树分支下线。
具体的，在现有的方案选取技术中，如果需要对某一方案进行下线处理，需要由服务端做统一的调配，需要对应用程序的编程接口进行修改控制，此种方式的灵活性差，且测试修改成本较高。而在本发明的应用程序中，可以预先设置超时时间，然后获取决策树中每个叶子节点对应的测试方案的使用时间，判断是否存在使用时间是否超过预设的超时时间的测试方案，如果存在使用时间超过预设的超时时间的测试方案，则将测试方案对应的决策树分支下线，即，对超过预设的超时时间的测试方案做下线处理。如果不存在使用时间是否超过预设的超时时间的测试方案，则对所有测试方案的使用时间进行继续监测，直至某一测试方案的使用时间超过预设的超时时间时，对该测试方案进行下线处理，此种方法使得决策树有自己的生命周期，可灵活控制上下线。其中，超时时间可以在下载应用程序时从服务端获取，也可以在使用该应用程序的过程中由用户进行设定。
进一步地，请参照图8，图8为本发明基于决策树的方案选择方法第四实施例的流程示意图，基于第一实施例，步骤S100之前，还包括：
步骤S700，获取决策条件或测试方案的添加指令；
步骤S800，根据所述添加指令从服务端下载对应的决策树分支，并将所述决策树分支添加至决策树中。
需要说明的是，在现有的方案选取技术中，方案都由服务端做同一调配，且当遇到新的场景方案补充时，又需要服务端专门提供针对性的API应用程序编程接口进行修改控制，对于企业来说A/B测试修改成本髙，无法针对用户进行定制化方案。
在本发明的技术方案中，当需要在决策树中添加新的决策条件或新的测试方案时，可以直接通过服务端下发对应的决策树实现，具体地，终端获取到决策条件或测试方案的添加指令后，根据该添加指令服务端下载对应的决策树分支，并将决策树分支添加至决策树中。例如，下发的新的测试方案为不同城市的用户看到的新房、二手房的入口顺序不一致。此种方式测试方案的增加的灵活性高，且无需再像Facebook GateKeeper方案那样需要提供专门的接口控制，降低对服务端的接口依赖，可以对应用程序的开发周期更好的管理。
此外，请参照图9，本发明还提供一种基于决策树的方案选择装置10，所述基于决策树的方案选择装置10包括：
第一获取模块20，所述第一获取模块用于获取用户输入的业务获取指令；
第二获取模块30，所述第二获取模块用于根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
第三获取模块40，所述第三获取模块用于根据所述决策条件获取对应的条件信息；
第一判断模块50，所述第一判断模块用于将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
确定模块60，所述确实模块用于若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
进一步地，所述第三获取模块40还用于：
判断所述决策条件是否为决策树的固定决策条件；
若所述决策条件是决策树的固定决策条件，则获取服务端下发的固定的特定属性；
若所述决策条件不是决策树的固定决策条件，则获取终端的用户的使用信息。
进一步地，第一判断模块50还用于：
判断所述决策树的同一层级上是否出现两个或两个以上不同的决策条件；
若所述决策树的同一层级上出现两个或两个以上不同的决策条件，则将所述条件信息输入决策树，并对每个决策条件进行同时判断，得到判断结果；
根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点。
进一步地，所述第二获取模块30还用于：
根据所述业务获取指令获取业务的类型；
根据所述业务的类型获取对应的决策树；
根据所述决策树获取对应的决策条件。
进一步地，所述基于决策树的方案选择装置10还包括：
第四获取模块，所述第四获取模块用于获取决策树中每个叶子节点对应的测试方案的使用时间；
第二判断模块，所述第二判断模块用于判断是否存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案；
下线模块，所述下线模块用于若存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案，则将所述测试方案对应的决策树分支下线。
进一步地，所述基于决策树的方案选择装置10还包括：
第五获取模块，所述第五获取模块用于获取决策条件或测试方案的添加指令；
添加模块，所述添加模块用于根据所述添加指令从服务端下载对应的决策树分支，并将所述决策树分支添加至决策树中。
进一步地，所述基于决策树的方案选择装置10还包括：
第六获取模块，所述第六获取模块用于若所述决策树条件判断未得到叶子节点，则获取预设的测试方案作为用户选择的方案。
其中，上述基于决策树的方案选择装置10中各个模块与上述基于决策树的方案选择方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有基于决策树的方案选择程序，其中，基于决策树的方案选择程序被处理器执行时，实现如上述的基于决策树的方案选择方法的步骤。
其中，基于决策树的方案选择程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于决策树的方案选择方法的各个实施例，此处不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述基于决策树的方案选择方法包括以下步骤：
获取用户输入的业务获取指令；
根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
根据所述决策条件获取对应的条件信息；
将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
2.如权利要求1所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述根据所述决策条件获取对应的条件信息的步骤包括：
判断所述决策条件是否为决策树的固定决策条件；
若所述决策条件是决策树的固定决策条件，则获取服务端下发的固定的特定属性；
若所述决策条件不是决策树的固定决策条件，则获取终端的用户的使用信息。
3.如权利要求1所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤包括：
判断所述决策树的同一层级上是否出现两个或两个以上不同的决策条件；
若所述决策树的同一层级上出现两个或两个以上不同的决策条件，则将所述条件信息输入决策树，并对每个决策条件进行同时判断，得到判断结果；
根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点。
4.如权利要求1所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件的步骤包括：
根据所述业务获取指令获取业务的类型；
根据所述业务的类型获取对应的决策树；
根据所述决策树获取对应的决策条件。
5.如权利要求1-4中任一项所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案的步骤之后，还包括：
获取决策树中每个叶子节点对应的测试方案的使用时间；
判断是否存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案；
若存在所述使用时间超过预设的超时时间的测试方案，则将所述测试方案对应的决策树分支下线。
6.如权利要求1-4中任一项所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述获取用户输入的业务获取指令的步骤之前，还包括：
获取决策条件或测试方案的添加指令；
根据所述添加指令从服务端下载对应的决策树分支，并将所述决策树分支添加至决策树中。
7.如权利要求1-4中任一项所述的基于决策树的方案选择方法，其特征在于，所述将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点的步骤之后，还包括：
若所述决策树条件判断未得到叶子节点，则获取预设的测试方案作为用户选择的方案。
8.一种基于决策树的方案选择装置，其特征在于，所述基于决策树的方案选择装置包括：
第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户输入的业务获取指令；
第二获取模块，所述第二获取模块用于根据所述业务获取指令获取对应的决策树的决策条件；
第三获取模块，所述第三获取模块用于根据所述决策条件获取对应的条件信息；
第一判断模块，所述第一判断模块用于将所述条件信息输入决策树进行决策树条件判断，得到判断结果，并根据所述判断结果分析所述决策树条件判断是否得到叶子节点；
确定模块，所述确实模块用于若所述决策树条件判断得到叶子节点，则将所述叶子节点对应的测试方案确定为用户选择的方案。
9.一种终端，其特征在于，包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上的可被所述处理器执行的基于决策树的方案选择程序，其中，所述基于决策树的方案选择程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于决策树的方案选择方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于决策树的方案选择程序，其中，所述基于决策树的方案选择程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于决策树的方案选择方法的步骤。
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