CN110414260B - 一种数据访问方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了数据访问方法、装置、系统及存储介质，应用于信息处理技术领域。数据访问系统在接收到包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，数据访问系统不会直接将原始数据输出，而是获取多条导入数据，并根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样数据访问系统可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并输出预测结果。可以避免具有数据访问权限的数据访问用户在获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

Description

一种数据访问方法、装置、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种数据访问方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

现有的一种数据处理的技术，即数据共享，可以使得不同业务系统之间的用户可以共享对方的数据，从而增加了数据的利用率。

在具体实现时，一种数据共享的方法中，主要通过在各业务系统之间建立数据专区，这样各个业务系统的用户在获取到数据专区的权限后，就可以向数据专区获取其它用户的共享数据。

上述现有的数据共享方法中，只要用户获取到共享数据的权限，就可以拉取共享的数据，但是当用户拉取共享的数据后，无法确保这些数据不被用户加工导出后，被其它用户利用，即现有的数据共享过程，无法保障共享数据的安全性。

发明内容

本发明实施例提供一种数据访问方法、装置、系统及存储介质，实现了直接通过数据访问用户的导入数据训练得到的数据预测模型，以对待访问的数据进行预测，并输出预测结果。

本发明实施例第一方面提供一种数据访问方法，包括：

接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；

如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述数据访问请求获取多条导入数据；

根据所述多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据所述数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息；

通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出所述预测结果。

本发明实施例第二方面提供一种数据访问方法，包括：

向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；

接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；

当从所述数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；

接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

本发明实施例第三方面所述的一种数据访问系统，包括：

请求接收单元，用于接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；

用户获取单元，用于如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述数据访问请求获取多条导入数据；

模型预测单元，用于根据所述多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据所述数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息；

结果返回单元，用于通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出所述预测结果。

本发明实施例第四方面提供一种数据访问装置，包括：

请求发送单元，用于向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；

用户接口单元，用于接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；

数据发送单元，用于当从所述数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；

结果单元，用于接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

本发明实施例第五方面提供一种存储介质，所述存储介质储存多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如本发明实施例第一方面或第二方面所述的数据访问方法。

本发明实施例第六方面提供一种终端设备，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如本发明实施例第二方面所述的数据访问方法。

本发明实施例第七方面提供一种服务器，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如本发明实施例第一方面所述的数据访问方法。

本发明实施例第八方面提供一种数据共享系统，包括：用户终端和数据访问系统，其中：

所述用户终端是如本发明实施例第四方面所述的数据访问装置，或如本发明实施例第六方面所述的终端设备；

所述数据访问系统是如本发明实施例第三方面所述的数据访问系统，或包括如本发明实施例第七方面所述的服务器。

可见，在本实施例的方法中，数据访问系统在接收到包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，会获取多条导入数据，并根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样数据访问系统可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并输出预测结果。这样数据访问用户访问数据访问系统中储存的数据时，数据访问系统不会直接将原始数据输出，而是直接获取导入数据后，根据导入数据对系统中储存的原始数据进行一定处理后，将处理结果输出，可以避免具有数据访问权限的数据访问用户获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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1a是本发明实施例提供的一种数据访问方法的示意图；

图1b是本发明实施例提供的另一种数据访问方法的示意图；

图2是本发明实施例中数据访问系统所执行的数据访问方法的流程图；

图3是本发明实施例中用户终端所执行的数据访问方法的流程图；

图4是本发明应用实施例中数据访问系统的结构示意图；

图5是本发明应用实施例中数据访问方法的示意图；

图6是本发明应用实施例中更新数据的示意图；

图7是本发明实施例提供的一种数据访问系统的结构示意图；

图8是本发明实施例提供的另一种数据访问系统的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的数据访问装置的结构示意图；

图10是本发明实施例提供的终端设备的结构示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排它的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例提供一种数据访问方法，在一种情况下，可以应用于如图1a所示的场景中，在该场景中，数据访问用户可以通过用户终端向数据访问系统发起数据访问请求，以请求访问数据访问系统中储存的数据，且数据访问系统中的数据是数据提供用户通过用户终端上传到数据访问系统中的。其中，数据访问系统与用户终端之间分开部署。

在另一种情况下，本发明的数据访问方法可以应用于如图1b所示的场景中，在该场景中，数据访问系统会提供各种用户接口，比如发起数据访问请求的接口，更新数据的接口等。这样，数据访问用户可以通过发起数据访问请求的接口向数据访问系统发起数据访问请求，以请求访问数据访问系统中储存的数据，且数据访问系统中的数据是数据提供用户通过更新数据的接口上传到数据访问系统中的。

具体地，在本实施例中，数据访问系统可以按照如下方法进行数据访问：

接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述数据访问请求获取多条导入数据；根据所述多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据所述数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息；通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出所述预测结果。

而在上述图1a所示的场景下，用户终端可以通过如下步骤实现数据访问：

向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；当从所述数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

需要说明的是，上述数据访问系统可以区块链系统，而用户终端可以是区块链系统对应的终端，数据访问用户和数据提供用户则为在区块链系统中注册的区块链用户。

这样数据访问用户访问数据访问系统中储存的数据时，数据访问系统不会直接将原始数据输出给数据访问用户，而是直接获取导入数据后，根据导入数据对系统中储存的原始数据进行一定处理后，将处理结果输出，可以避免获取到数据访问权限的数据访问用户获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

本发明一个实施例提供一种数据访问方法，主要是由上述数据访问系统所执行的方法，流程图如图2所示，包括：

步骤101，接收数据访问请求，数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息。

可以理解，在如图1a所示的场景下，数据访问用户可以操作用户终端，使得用户终端显示用户界面，该用户界面包括数据访问系统中各类数据的访问接口，比如银行的贷款数据的访问接口，产品销售数据的访问接口等，这些数据都是数据提供用户通过用户终端储存到数据访问系统的。当数据访问用户操作用户界面的某一项数据的访问接口，比如点击某一访问接口，用户终端会向数据访问系统发起数据访问请求，用于请求访问待访问数据，在数据访问请求中可以包括待访问数据的第一级标识信息。

在如图1b所示的场景下，数据访问用户可以操作数据访问系统，使得数据访问用户直接显示一用户界面，在该用户界面包括数据访问系统中各类数据的访问接口，这样，数据访问用户可以通过操作这些访问接口，发起数据访问请求。

其中，在数据访问系统中储存数据时，可以分级储存，即数据按照一种维度的属性(比如所属数据类型，或所属用户类型等)进行一次分类，且确定各组一次分类数据的标识信息(即一级标识信息)，并将各组一次分类数据分别与对应的标识信息进行对应储存；然后针对每一组一次分类数据，再按照另一种维度的属性进行再次分类，且确定各组再次分类数据的标识信息(即另一级标识信息)，并将各组再次分类数据分别与对应的标识信息进行对应储存，且都储存在相应的一级标识信息之下；依次类推，数据访问系统中储存的一条数据可以包括至少一级的标识信息。

而数据访问请求中的第一级标识信息可以是指按照某一种维度的属性进行分类后，某一分类数据的标识信息，且数据访问请求中还可以包括待访问数据的第二级标识信息，数据访问用户的用户标识等。进一步地，在数据访问请求中还可以包括指示信息等，该指示信息用于指示需要利用待访问数据而实现的功能，即下述的数据预测模型所实现的功能，比如利用银行贷款数据对各个用户进行风险评估等。

比如，一级标识信息为数据提供用户的标识信息(比如数据提供用户的用户公钥地址)，另一级标识信息为数据类型标识(比如类型名称等)，具体地，在用户公钥地址为aaa的一级标识信息下储存有类型A的数据，类型B的数据和类型C的数据。

步骤102，如果数据访问系统中未储存有数据访问请求对应的数据预测模型，根据数据访问请求获取多条导入数据。

可以理解，当数据访问系统接收到数据访问请求后，会先判断本地是否储存有该数据访问请求对应的数据预测模型，如果未储存数据预测模型，说明上述步骤101接收的数据访问请求是数据访问用户的首次访问，这样，本实施例中，数据访问系统不会直接将待访问数据输出，而是需要执行步骤102到104；如果有储存数据预测模型，说明在数据访问用户在之前的访问过程中，数据访问系统已经训练得到数据预测模型，上述步骤101接收的数据访问请求是数据访问用户的非首次访问，这样，数据访问系统会直接通过储存的数据预测模型对第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出预测结果。

其中，在判断本地是否储存有该数据访问请求对应的数据预测模型时，可以根据上述数据访问请求中携带的第一级标识信息、指示信息等信息来判断，比如数据访问请求中携带的指示信息用于指示需要利用待访问数据而实现的功能，而在数据访问系统中，已经储存了实现该功能的数据预测模型，则确定系统中储存有该数据访问请求对应的数据预测模型。

具体地，在如图1a所示的场景下，数据访问系统可以向用户终端发送用户数据获取请求，则用户终端会根据用户数据获取请求显示数据导入接口，这样数据访问用户就可以通过数据导入接口输入指定类型的数据，用户终端就将数据访问用户输入的指定类型的数据作为导入数据，发送给数据访问系统。且每条导入数据中都包括相同类型的数据，比如每条导入数据中都包括第二级标识信息和业务结果信息。

在如图1b所示的场景下，数据访问系统会根据数据访问请求直接显示导入接口，这样，数据访问用户就可以通过数据导入接口输入指定类型的数据，而数据访问系统会将数据访问用户输入的指定类型的数据作为导入数据。

其中，第二级标识信息可以是指按照另一种维度(与上述第一级标识信息所对应的维度不同)的属性进行分类后，某一分类数据的标识信息；而业务结果信息用于表示第二级标识信息对应数据所呈现的一种实际结果信息。例如，某一数据访问用户需要访问数据访问系统中的银行贷款数据，以进行风控操作，则第二级标识信息可以为用户身份证号，业务结果信息可以包括该身份证号码对应用户实际是否违约的信息。

步骤103，根据多条导入数据生成训练样本，并根据训练样本确定数据预测模型，数据预测模型用于根据数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息。

具体地，如果多条导入数据中每条导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息，则数据访问系统在生成训练样本时，会先在上述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与导入数据中第二级标识信息对应的数据，然后将查找到的数据与导入数据中的业务结果信息作为一条训练样本。

例如，上述数据访问请求中的第一级标识信息为银行用户公钥地址aaa，而某一条导入数据包括用户身份证号a和用户身份证号a对应用户A是否违约的信息，则数据访问系统可以先在银行用户公钥地址aaa对应的所有数据中，查找到用户身份证号a对应的数据(比如包括信用卡消费金额，逾期次数等数据)，然后将查找到的这些数据与用户A是否违约的信息作为一条训练样本。

其中，为了进一步保证数据安全，数据访问系统在储存某一级标识信息与对应数据时，需要将该一级标识信息按照预置算法(比如取哈希值等计算)进行加密，并储存加密后标识与对应数据。这样，在查找与导入数据中第二级标识信息对应数据时，可以先将第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识；然后再在第一级标识信息对应的所有数据中，获取与加密后标识对应的数据。

上述数据预测模型是一种机器学习模型，比如深度网络模型，卷积网络模型或决策树模型等，可以通过一定的训练方法训练得到。

例如，卷积网络模型的训练，需要先确定卷积网络模型的各层结构和各层结构中固定参数的初始值；然后通过卷积网络模型对各条训练样本中与第二级标识信息对应的数据进行处理后，得到初始业务结果信息，并根据初始业务结果信息及训练样本中的业务结果信息计算卷积网络模型处理的误差，根据该误差调整卷积网络模型中固定参数的初始值。这样，循环执行上述通过卷积网络模型对训练样本中与第二级标识信息对应的数据进行处理、计算误差及调整固定参数的参数值的步骤，可以不断地调整卷积网络模型中固定参数的参数值，使得调整的固定参数的参数值收敛，即可得到最终的卷积网络模型。

步骤104，通过数据预测模型对第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出预测结果。

可以理解，在如图1a所示的场景下，数据访问系统会将预测结果返回给用户终端，而在如图1b所示的场景下，数据访问系统会直接从输出接口输出预测结果。

需要说明的是，在一种情况下，数据访问系统在执行上述步骤101后，可以按照上述步骤102到104进行数据访问，这样数据预测模型会以系统中储存的与第一级标识信息对应的所有数据作为预测数据，进行第一业务结果信息的预测。

在另一种情况下，数据访问系统在执行上述步骤101后，还可以根据数据访问请求获取待预测数据，待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息；这样数据访问系统在执行步骤104时，是通过数据预测模型对第一级标识信息对应的所有数据中，待预测数据的第二级标识信息对应数据进行预测，使得数据预测模型预测的数据的范围缩小。其中，数据访问系统可以一次性地获取待预测数据和上述的导入数据。

可见，在本实施例的方法中，数据访问系统在接收到包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，会获取多条导入数据，并根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样数据访问系统可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并输出预测结果。这样数据访问用户在访问数据访问系统中储存的数据时，数据访问系统不会直接将原始数据输出给用户，而是先获取导入数据后，根据导入数据对系统中储存的原始数据进行一定处理后，将处理结果输出，可以避免具有数据访问权限的数据访问用户在获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

在一个具体的实施例中，数据访问系统在执行了上述步骤101后，会先通过如下步骤获取访问数据的权限，然后再对数据访问系统中的相应数据进行访问：

A、根据数据访问请求向数据访问用户提供第一级标识信息对应数据的访问约定信息。

访问约定信息是用于约定访问数据时，需要向数据提供用户支付费用的方式等信息，比如智能合约，具体可以包括数据的支付费用等信息。

在如图1a所示的场景下，数据访问系统会将该访问约定信息发送给数据访问用户的用户终端，之后，如果用户选择接受该访问约定信息，则向数据访问系统返回访问约定信息的确认信息；如果用户选择拒绝该访问约定信息，则向数据访问系统返回访问约定信息的拒绝信息。

在如图1b所示的场景下，数据访问系统会直接显示该访问约定信息的选择信息，如果用户选择接受该访问约定信息，则数据访问系统会接收到访问约定信息的确认信息；如果用户选择拒绝该访问约定信息，则数据访问系统会接收到访问约定信息的拒绝信息。

B、接收对访问约定信息的确认信息，将访问约定信息与第一级标识信息对应数据进行关联。比如，将访问约定信息写入到第一级标识信息对应数据的头部。

这样，在数据访问系统需要访问该第一级标识信息对应数据时，即在执行上述步骤104之前，会先获取与第一级标识信息对应数据相关联的访问约定信息，然后根据获取的访问约定信息中数据的支付费用，并发出提示信息，该提示信息用于提示数据访问用户需要向数据提供用户对应账户转移金额，转移金额需要与访问约定信息中数据的支付费用一致，比如都为200元等。

在如图1a所示的场景下，数据访问系统会将提示信息发送给数据访问用户的用户终端，当用户终端接收到提示信息后，会根据提示信息发起支付流程，当用户终端根据该提示信息完成支付后，数据访问系统可以获取到第一级标识信息对应数据，并执行上述步骤104。进一步地，用户终端还可以向数据访问系统返回支付完成的信息，这样数据访问系统可以将支付完成的信息写入到访问约定信息中，使得再次访问该特征数据时，不需要进行再次支付。

需要说明的是，本步骤A和B，与上述步骤102之间，并没有绝对的顺序关系，可以同时执行，也可以顺序执行。

另外需要说明的是，数据访问用户可以通过发起数据访问的流程，以访问数据访问系统中的数据，在另一种具体的实施例中，数据提供用户可以通过发起发起如下的数据更新请求，以更新数据访问系统中的数据，具体地：

在如图1a所示的场景下，数据提供用户可以操作用户终端，使得用户终端显示另一用户界面，该用户界面包括数据更新接口，比如上传数据的接口，及对已上传数据的编辑接口等。这样，数据提供用户可以操作数据更新接口，使得用户终端向数据访问系统发送数据更新请求，在数据更新请求中可以包括待更新数据；

这样数据访问系统在接收到用户终端的数据更新请求后，会根据数据更新请求获取待更新数据的至少一级标识信息，比如待更新数据对应的用户标识及数据类型等；然后将待更新数据的多级标识信息与待更新数据对应地储存。其中，待更新数据的至少一级标识信息可以包括待更新数据的第一级标识信息和第二级标识信息等。

在如图1b所示的场景下，数据提供用户可以操作数据访问系统，使得数据访问系统显示另一用户界面，该用户界面包括数据更新接口，比如上传数据的接口，及对已上传数据的编辑接口等。这样，数据提供用户可以操作数据更新接口，使得数据访问系统接收数据更新请求，在数据更新请求中可以包括待更新数据；而数据访问系统会根据数据更新请求获取待更新数据的至少一级标识信息，然后将待更新数据的多级标识信息与待更新数据对应地储存。

其中，如果数据访问系统中未储存待更新数据的至少一级标识信息对应的数据，则可以先将待更新数据的至少一级标识信息按照预置算法加密后，将加密后标识信息与待更新数据对应地储存。

如果数据访问系统中有储存待更新数据的至少一级标识信息对应的数据，则可以先将待更新数据的至少一级标识信息按照预置算法加密后，将加密后标识信息与待更新数据对应地储存，并将系统中已储存的与加密后标识信息对应的数据删除。

本发明另一个实施例提供一种数据访问方法，主要是上述的用户终端所执行的方法，流程图如图3所示，包括：

步骤201，向数据访问系统发送数据访问请求，数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息。

可以理解，数据访问用户可以操作用户终端，使得用户终端显示用户界面，该用户界面包括数据访问系统中各类数据的访问接口，比如银行的贷款数据的访问接口，产品销售数据的访问接口等，这些数据都是数据提供用户通过用户终端储存到数据访问系统的。

当用户操作用户界面的某一项数据的访问接口，比如点击某一访问接口，用户终端会向数据访问系统发起数据访问请求，用于请求访问待访问数据，在数据访问请求中可以包括待访问数据的第一级标识信息，还可以包括待访问数据的第二级标识信息等信息。

步骤202，接收数据访问系统根据数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据用户数据获取请求显示数据导入接口。

这样数据访问用户就可以通过数据导入接口输入指定类型的数据，用户终端就将数据访问用户输入的指定类型的数据作为导入数据。

步骤203，当从数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将导入数据发送给数据访问系统，而数据访问系统所执行的步骤见上述实施例中所述，在此不进行赘述。

进一步地，用户终端在执行了步骤203之后，会向用户终端发送访问约定信息。当用户终端接收数据访问系统根据导入数据返回的第一级标识信息对应数据的访问约定信息，会根据访问约定信息，向数据访问系统发送访问约定信息的确认信息。

具体地，访问约定信息是用于约定访问数据时，需要向数据提供用户支付费用的方式等信息，比如智能合约，具体可以包括数据的支付费用等信息。

当用户终端接收到访问约定信息后，会显示该访问约定信息的确认界面，如果数据访问用户通过该确认界面选择接受该访问约定信息，则用户终端会向数据访问系统返回访问约定信息的确认信息，由数据访问系统将该访问约定信息与第一级标识信息对应数据进行关联；如果数据访问用户通过该确认界面选择拒绝该访问约定信息，则用户终端向数据访问系统返回访问约定信息的拒绝信息。

进一步地，如果数据访问系统需要访问上述第一级标识信息对应数据，则会向用户终端发送提示信息，该提示信息用于提示用户终端需要向数据提供用户对应账户转移金额，转移金额需要与访问约定信息中数据的支付费用一致，比如都为200元等。

这样，用户终端可以根据提示信息发起支付流程，当用户终端根据该提示信息完成支付后，还可以向数据访问系统返回支付完成的信息，由数据访问系统将支付完成的信息写入到访问约定信息中，使得再次访问该第一级标识信息对应的数据时，不需要进行再次支付。

步骤204，接收数据访问系统根据导入数据及第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

需要说明的是，一种情况下，用户终端在发送了数据访问请求后，接收到数据访问系统发送的用户数据获取请求，只会请求获取上述的导入数据，则用户终端会按照上述步骤202到204的方法进行数据访问。

另一种情况下，用户终端在发送了数据访问请求后，接收到数据访问系统发送的用户数据获取请求，除了请求获取上述的导入数据，还请求获取待预测数据，则用户终端在显示数据导入接口的同时，还会根据上述用户数据获取请求显示预测输入接口，这样数据访问用户会从预测输入接口输入待预测数据；当用户终端从预测输入接口接收到数据访问用户输入的待预测数据，待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息，将预测数据发送给数据访问系统；则用户终端会接收到数据访问系统根据导入数据、待预测数据及第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

另外，需要说明的是，上述步骤201到204是数据访问用户通过用户终端向数据访问系统发起数据访问的流程。在另外的实施例中，数据提供用户可以通过用户终端向数据访问系统发起数据更新流程，具体地，用户终端向数据访问系统发送数据更新请求，数据更新请求中包括待更新数据，以便数据访问系统将待更新数据的至少一级标识信息与待更新数据对应地储存。

可见，在本实施例的方法中，用户终端在发起包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，数据访问系统不会直接将原始数据返回给用户终端，而是向用户终端获取多条导入数据，并根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样数据访问系统可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并返回给用户终端。这样，可以避免用户终端获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

以下以一个具体的实施例来说明本发明的数据访问方法，本实施例的方法主要应用于如图1a所示的场景中，且采用区块链技术来实现数据访问，数据访问系统可以如图4所示的结构，包括用于储存数据的源数据层、特征层、建模层和结果导出层，及用于处理数据的特征处理节点、特征选择节点和建模预测节点，其中：

源数据层，用于储存源数据，获取数据访问权限的用户可以通过用户终端触发数据访问系统中的特征处理节点，将源数据层中储存的源数据处理成特征数据，并储存到特征层。

特征层，用于储存源数据的特征信息。

建模层，用于储存训练样本和待预测数据，上述特征选择节点可以从特征层选择待访问数据的特征信息作为训练样本或待预测数据，并写入到建模层中。

结果导出层，用于储存建模预测节点得到的预测结果，这些预测结果可以通过自动转码后返回给用户终端。

需要说明的是，连接上述各层之间用于处理数据的节点只可以访问下一层数据，并写入上一层，不能跨层访问。

上述每一层是一个单独的区域链网络，其数据传播与共识机制与传统区块链网络相同，且采用分布式存储结构，保证了数据的安全可靠性，依托智能合约(即上述的访问约定信息)实现对数据的鉴权访问，层级结构便于数据分离。

具体地，上述各层中储存的数据以区块的形式存在，每个区块包含若干个区块链用户的数据。且每个区块的数据格式为结构化数据或非结构化数据，其中，结构化数据中包含若干个指定类别下的属性，例如，用户x的数据包括年龄，性别，地理位置，学历等；非结构化数据中包含一些较难结构化的元素，例如，用户y的数据中包括玩游戏列表，阅读文章序列和等。

且每个区块的数据是分级储存，一般以区块链用户的公钥账户为一级分区，数据类别为二级分区，例如，某区块链用户的公钥账户地址为aaa，拥有数据A，数据B和数据C，则该区块链用户的所有数据都储存在一级分区，一级分区标识为aaa，二级分区的标识分别为A，B和C。

参考图5所示，本实施例的数据访问方法可以包括如下步骤：

步骤301，用户1通过操作用户终端1，通过用户终端1显示的用户界面选择需要访问的数据，比如某一区块链用户的数据。这里用户1为数据访问用户。

这样，用户终端1会向数据访问系统发起数据访问请求，数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息1，这里第一级标识信息1具体可以为一级分区的标识信息，比如，某银行在区块链网络中注册为区块链用户，获得了公钥账户地址，则该银行的公钥账户地址可以为第一级标识信息。

步骤302，数据访问系统接收到数据访问请求后，会根据数据访问请求，向用户终端1发送用户数据获取请求。

用户终端1接收到用户数据获取请求后，根据用户数据获取请求显示数据导入接口和预测输入接口，当用户终端1从导入接口接收到用户1输入的多条导入数据，每条导入数据中包括第二级标识信息和业务结果信息，会发送给数据访问系统；当用户终端1从预测输入接口接收到用户1输入的待预测数据，待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息，也会发送给数据访问系统。

步骤303，数据访问系统在接收到导入数据和待预测数据后，会获取到上述第一级标识信息1对应数据的访问约定信息，在本实施例中，具体为智能合约的信息，比如条款，支付费用等，并向用户终端1提供获取到的智能合约的信息。

用户1通过用户终端1确认了该智能合约的信息，用户终端1会向数据访问系统返回智能合约的确认信息，数据访问系统会将该智能合约的信息与上述源数据层中第一级标识信息1对应数据进行关联，比如，将智能合约的信息写入第一级标识信息1对应数据的头部。

步骤304，数据访问系统根据上述导入数据和待预测数据，需要访问第一级标识信息1对应数据时，会向用户终端1发送提示信息，提示信息用于提示用户终端1向数据提供用户对应账户转移金额，这里数据提供用户对应账户转移金额具体包括在通过步骤303关联的智能合约的信息中。

步骤305，当用户终端1接收到提示信息后，发起支付流程，当支付完成后，将支付完成的信息发送给数据访问系统，这样数据访问系统会触发上述的特征选择节点，从特征层储存的第一级标识信息1对应数的特征信息中，查找到上述各条导入数据中第二级标识信息对应数据的特征信息，并写入建模层。

这样数据访问系统中的建模预测节点会从建模层中获取各条导入数据中第二级标识信息对应数据的特征信息，将每一条导入数据中第二级标识信息对应数据的特征信息及对应的业务结果信息组成一条训练样本；然后建模预测节点根据生成的训练样本，训练得到数据预测模型。

步骤306，数据访问系统会触发上述的特征选择节点，从特征层选择上述待预测数据中待预测数据的第二级标识信息对应数据的特征信息，并写入建模层。

这样数据访问系统中的建模预测节点会从建模层中获取待预测数据的第二级标识信息对应数据的特征信息，然后由训练得到的数据预测模型根据待预测数据的第二级标识信息对应数据的特征信息进行预测，得到预测结果，即第一业务结果信息，并将第一业务结果信息写入到结果导出层。

步骤307，数据访问系统将结果导入层中的第一业务结果信息发送给用户终端1。

在一个具体的应用场景下，某家P2P公司想要利用某银行贷款数据来做风控，该银行为在数据访问系统中注册的区域链用户；而该银行也都想出售数据获利但是又不想数据被二次倒卖，则可以通过本实施例的方法进行风控。

具体地，在数据访问系统中源数据层储存的该银行的源数据为：多条数据，每条数据中包括用户身份证号\t，信用卡消费金额，逾期次数，贷款金额等等信息，这些数据储存在该银行的公钥账户地址b之下。

使用者可以通过用户终端1向数据访问系统发起对该公钥账户地址b(即上述数据访问请求中第一级标识信息)对应数据访问的请求；且输入多条导入数据，每条导入数据中包括用户身份证号(即上述导入数据中的第二级标识信息)\t及是否违约的信息(即业务结果信息)；输入的待预测数据中包括多条数据，每条数据中包括用户身份证号(即上述待预测数据中的第二级标识信息)\t。其中导入数据和待预测数据可以是使用者获取的已知数据。

这样数据访问系统会根据多条导入数据中的用户身份证号，获取到源数据中每个用户身份证号对应数据的特征信息，即信用卡消费金额，逾期次数，贷款金额等数据的特征信息；然后将每个用户身份证号对应的特征信息与对应用户是否违约的信息组成一条训练样本，并根据生成的训练样本训练出数据预测模型。

该数据预测模型用于根据待预测数据中各个用户身份证号对应数据的特征信息，确定对应用户是否违约的信息，具体可以包括预测用户的信用分数等。

参考图6所示，本实施例中数据提供用户即用户2可以通过用户终端2向数据访问系统储存数据，具体可以包括如下步骤：

步骤401，用户2通过操作用户终端2，通过用户终端2显示的另一用户界面，向数据访问系统发送数据更新请求，在数据更新请求中包括待更新数据。这里用户2为数据提供用户，为区块链用户。

步骤402，数据访问系统接收用户终端2的数据更新请求，会根据其中的待数据更新请求，获取待更新数据的多级标识信息，比如用户2的公钥账户地址，数据类型等。

步骤403，数据访问系统会将多级标识信息按照一定算法进行加密，并将加密后的标识信息与待更新数据对应地储存到源数据层中；且可以触发特征处理节点将待更新数据处理成特征信息，并将处理成的特征信息写入到特征层中，且将处理成的特征信息与上述步骤402获取的多级标识信息的加密后标识相对应。

如果在源数据层中已储存该加密后的标识信息对应的数据，则还会将源数据层中已储存该加密后的标识信息对应的数据删除，且在特征层中删除该加密后的标识信息对应的特征信息，实现了数据的替换。

本发明实施例还提供一种数据访问系统，其结构示意图如图7所示，具体可以包括：

请求接收单元10，用于接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；

用户获取单元11，用于如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述请求接收单元10接收的数据访问请求向所述用户终端获取多条导入数据。

模型预测单元12，用于根据所述用户获取单元11获取的多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息。

模型预测单元12，具体用于如果所述多条导入数据中每条导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息；则在生成训练样本时，会在第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述导入数据中第二级标识信息对应数据；将所述查找到的数据与所述导入数据中的业务结果信息作为一条训练样本。

其中，模型预测单元12在查找与导入数据中第二级标识信息对应数据时，先将所述第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识；然后在所述第一级标识信息对应的所有数据中，获取与所述加密后标识对应数据。

结果返回单元13，用于通过所述模型预测单元12预测的数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出预测结果。

进一步地，该结果返回单元13，还用于如果数据访问系统中储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，在上述请求接收单元10接收到数据访问请求后，直接通过储存的数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，并输出预测结果。

需要说明的是，上述用户获取单元11还会根据所述数据访问请求获取待预测数据，所述待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息；则结果返回单元13，具体用于通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据中，所述待预测数据的第二级标识信息对应数据进行预测。

进一步地，本实施例的数据访问装置还可以包括：约定储存单元14、访问支付单元15和更新储存单元16，其中：

访问约定单元14，用于根据所述请求接收单元10接收的数据访问请求向数据访问用户提供所述第一级标识信息对应数据的访问约定信息；接收对所述访问约定信息的确认信息，将所述访问约定信息与所述第一级标识信息对应数据进行关联。

访问支付单元15，用于如果所述访问约定单元14确认的访问约定信息包括：数据的支付费用；获取与所述第一级标识信息对应数据相关联的访问约定信息；根据所述获取的访问约定信息中数据的支付费用，并发出提示信息，所述提示信息用于提示所述数据访问用户向数据提供用户对应账户转移金额。

更新储存单元16，用于接收数据更新请求，所述数据更新请求中包括待更新数据；根据所述数据更新请求，获取所述待更新数据的至少一级标识信息；将所述待更新数据的至少一级标识信息与所述待更新数据对应地储存。

在本实施例的数据访问系统中，请求接收单元10在接收到包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，不会直接将原始数据输出，而是通过用户获取单元11获取多条导入数据，并由模型预测单元12根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样结果返回单元13可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并输出预测结果。可以避免具有数据访问权项的数据访问用户在获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

参考图9所示，在一个具体的实施例中，在数据访问系统中还可以包括：用于储存数据的结果导出层110，建模层120，特征层130和源数据层140，这几个层将数据访问系统中各种数据进行分离储存，其中：

所述源数据层140，用于储存源数据，所述源数据中包括第一级标识信息对应数据；

所述特征层130，用于储存所述源数据层140中数据的特征信息，这样，模型预测单元12可以根据特征层130中储存的相应数据的特征信息，确定数据预测模型。

所述建模层120，用于储存所述模型预测单元12确定数据预测模型所用的训练样本和结果返回单元13进行预测时所用的待预测数据。

所述结果导出层110，用于储存所述结果返回单元13得到的预测结果。

本发明实施例还提供一种数据访问装置，比如上述的用户终端，其结构示意图如图9所示，包括：

请求发送单元20，用于向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；

用户接口单元21，用于接收所述数据访问系统根据所述请求发送单元20放的数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；

数据发送单元22，用于当从所述用户接口单元21显示的数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；

结果单元23，用于接收所述数据访问系统根据所述数据发送单元22发送的导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

需要说明的是，上述用户接口单元21还会根据所述用户数据获取请求显示预测输入接口；当从所述预测输入接口接收到数据访问用户输入的待预测数据，所述待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息，将所述预测数据发送给所述数据访问系统；则结果单元23，具体用于接收所述数据访问系统根据所述导入数据、待预测数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

进一步地，数据访问装置还可以包括：约定单元24和数据更新单元25，其中：

约定单元24，用于接收所述数据访问系统根据所述数据发送单元22发送的导入数据返回的所述第一级标识信息对应数据的访问约定信息；根据所述访问约定信息，向所述数据访问系统发送所述访问约定信息的确认信息。

进一步地，该约定单元24，还用于接收数据访问系统发送的提示信息，该提示信息用于提示数据访问装置需要向数据提供用户对应账户转移金额，转移金额需要与访问约定信息中数据的支付费用一致，比如都为200元等。这样，约定单元24可以根据提示信息发起支付流程，当约定单元24根据该提示信息完成支付后，还可以向数据访问系统返回支付完成的信息，由数据访问系统将支付完成的信息写入到访问约定信息中，使得再次访问该特征数据时，不需要进行再次支付。

数据更新单元25，用于向所述数据访问系统发送数据更新请求，所述数据更新请求中包括待更新数据，以便所述数据访问系统将所述待更新数据的至少一级标识信息与所述待更新数据对应地储存。

在本实施例的数据访问装置中，请求发送单元20在发起包括待访问数据的第一级标识信息的数据访问请求后，数据访问系统不会直接将原始数据返回给数据访问装置，而是向数据访问装置获取多条导入数据，并根据导入数据生成训练样本，以训练得到数据预测模型，这样数据访问系统可以通过数据预测模型直接对第一级标识信息对应数据进行预测得到第一业务结果信息，并返回给数据访问装置的结果单元23。这样，可以避免数据访问装置获取到原始数据并加工后，传播给其它未获取到原始数据访问权限的用户，保障了数据访问系统中数据的安全。

本发明实施例还提供一种终端设备，其结构示意图如图10所示，该终端设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)30(例如，一个或一个以上处理器)和存储器31，一个或一个以上存储应用程序321或数据322的存储介质32(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器31和存储介质32可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质32的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对终端设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器30可以设置为与存储介质32通信，在终端设备上执行存储介质32中的一系列指令操作。

具体地，在存储介质32中储存的应用程序321包括数据访问的应用程序，且该程序可以包括上述数据访问装置中的请求发送单元20，用户接口单元21，数据发送单元22，结果单元23，约定单元24和数据更新单元25，在此不进行赘述。更进一步地，中央处理器30可以设置为与存储介质32通信，在终端设备上执行存储介质32中储存的数据访问的应用程序对应的一系列操作。

终端设备还可以包括一个或一个以上电源33，一个或一个以上有线或无线网络接口34，一个或一个以上输入输出接口35，和/或，一个或一个以上操作系统323，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述方法实施例中所述的由上述数据访问装置所执行的步骤可以基于该图10所示的终端设备的结构。

本发明实施例还提供一种服务器，其结构与上述图10所示的终端设备的结构类似，不同的是，本实施例的服务器中：

在存储介质中可以通过如上数据访问系统中的结果导出层110，建模层120，特征层130和源数据层140等这几层，分离地储存不同的数据。

在存储介质中储存的应用程序包括数据访问的应用程序，且该程序可以包括上述数据访问系统中的请求接收单元10，用户获取单元11，模型预测单元12，结果返回单元13，约定储存单元14、访问支付单元15和更新储存单元16，在此不进行赘述。更进一步地，中央处理器可以设置为与存储介质通信，在服务器上执行存储介质中储存的数据访问的应用程序对应的一系列操作。

本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质储存多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述数据访问系统或用户终端所执行的数据访问方法。

本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如上述用户终端所执行的数据访问方法。

本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如上述数据访问系统所执行的数据访问方法。

本发明实施例还提供一种数据共享系统，包括：用户终端和数据访问系统，其中：

所述用户终端是如上述实施例中图9所示的数据访问装置，或上述实施例中图10所示的终端设备；所述数据访问系统包括如上述实施例中图7或图8所示的数据访问系统。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM)、随机存取存储器RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的数据访问方法、装置、系统及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，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发明的限制。

Claims (14)

1.一种数据访问方法，其特征在于，应用于数据访问系统，包括：

接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；

如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述数据访问请求获取多条导入数据；

根据所述多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据所述数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息；

通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出所述预测结果；

所述多条导入数据中每条导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息；

则所述根据所述多条导入数据生成训练样本，具体包括：

在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述导入数据中第二级标识信息对应数据；

将查找到的数据与所述导入数据中的业务结果信息作为一条训练样本；

其中，所述在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述导入数据中第二级标识信息对应数据，具体包括：

将所述第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识；

在所述第一级标识信息对应的所有数据中，获取与所述加密后标识对应数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收数据访问请求之后，所述方法还包括：

根据所述数据访问请求向数据访问用户提供所述第一级标识信息对应数据的访问约定信息；所述访问约定信息包括：数据的支付费用；

接收对所述访问约定信息的确认信息，将所述访问约定信息与所述第一级标识信息对应数据进行关联；

所述通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测之前，所述方法还包括：

获取与所述第一级标识信息对应数据相关联的访问约定信息；

根据所述获取的访问约定信息中数据的支付费用，发出提示信息，所述提示信息用于提示所述数据访问用户向数据提供用户对应账户转移金额。

3.如权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述接收数据访问请求之后，还包括：

根据所述数据访问请求获取待预测数据，所述待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息；

则所述通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，具体包括：通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据中，所述待预测数据的第二级标识信息对应数据进行预测。

4.如权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收数据更新请求，所述数据更新请求中包括待更新数据；

根据所述数据更新请求，获取所述待更新数据的至少一级标识信息；

将所述待更新数据的至少一级标识信息与所述待更新数据对应的储存。

5.一种数据访问方法，其特征在于，应用于用户终端，包括：

向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；

接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；

当从所述数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；所述导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息，以便所述数据访问系统将所述第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识，在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述加密后标识对应数据；将查找到的数据与所述导入数据中的业务结果信息作为训练样本，以训练数据预测模型，所述数据预测模型用于对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到预测结果；

接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述导入数据发送给所述数据访问系统之后，所述方法还包括：

接收所述数据访问系统根据所述导入数据返回的所述第一级标识信息对应数据的访问约定信息；

根据所述访问约定信息，向所述数据访问系统发送所述访问约定信息的确认信息。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求之后，还包括：

根据所述用户数据获取请求显示预测输入接口；

当从所述预测输入接口接收到数据访问用户输入的待预测数据，所述待预测数据中包括待预测数据的第二级标识信息，将所述预测数据发送给所述数据访问系统；

则所述接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果，具体包括：接收所述数据访问系统根据所述导入数据、待预测数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

8.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述数据访问系统发送数据更新请求，所述数据更新请求中包括待更新数据，以便所述数据访问系统将所述待更新数据的至少一级标识信息与所述待更新数据对应的储存。

9.一种数据访问系统，其特征在于，包括：

请求接收单元，用于接收数据访问请求，所述数据访问请求中包括：待访问数据的第一级标识信息；

用户获取单元，用于如果数据访问系统中未储存有所述数据访问请求对应的数据预测模型，根据所述数据访问请求获取多条导入数据；所述多条导入数据中每条导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息；

模型预测单元，用于根据所述多条导入数据生成训练样本，并根据所述训练样本确定数据预测模型，所述数据预测模型用于根据所述数据访问系统中储存的数据确定业务结果信息；

结果返回单元，用于通过所述数据预测模型对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到对应的第一业务结果信息作为预测结果，并输出所述预测结果；

其中，所述模型预测单元，具体用于在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述导入数据中第二级标识信息对应数据；将查找到的数据与所述导入数据中的业务结果信息作为一条训练样本；其中，所述在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述导入数据中第二级标识信息对应数据，具体包括：将所述第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识；在所述第一级标识信息对应的所有数据中，获取与所述加密后标识对应数据。

10.一种数据访问装置，其特征在于，所述数据访问装置为用户终端，包括：

请求发送单元，用于向数据访问系统发送数据访问请求，所述数据访问请求中包括待访问数据的第一级标识信息；

用户接口单元，用于接收所述数据访问系统根据所述数据访问请求发送的用户数据获取请求，根据所述用户数据获取请求显示数据导入接口；

数据发送单元，用于当从所述数据导入接口接收到数据访问用户输入的导入数据，将所述导入数据发送给所述数据访问系统；所述导入数据包括第二级标识信息和业务结果信息，以便所述数据访问系统将所述第二级标识信息按照预置算法进行加密，得到加密后标识，在所述第一级标识信息对应的所有数据中，查找与所述加密后标识对应数据；将查找到的数据与所述导入数据中的业务结果信息作为训练样本，以训练数据预测模型，所述数据预测模型用于对所述第一级标识信息对应数据进行预测，得到预测结果；

结果单元，用于接收所述数据访问系统根据所述导入数据及所述第一级标识信息对应数据，返回的预测结果。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质储存多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1至8任一项所述的数据访问方法。

12.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如权利要求5至8任一项所述的数据访问方法。

13.一种服务器，其特征在于，包括处理器和存储介质，所述处理器，用于实现各个指令；

所述存储介质用于储存多条指令，所述指令用于由处理器加载并执行如权利要求1至4任一项所述的数据访问方法。

14.一种数据共享系统，其特征在于，包括：用户终端和数据访问系统，其中：

所述用户终端是如权利要求10所述的数据访问装置，或如权利要求12所述的终端设备；

所述数据访问系统是如权利要求9所述的数据访问系统，或包括如权利要求13所述的服务器。

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