CN111338693A - 基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质 - Google Patents

基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于模型构建的目标文件生成方法，应用于服务器，该方法包括解析目标文件生成请求，从数据库中找到对应的第一数据表，分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据存储至第二数据表，监测第一数据的抽取过程并编译生成对应的第一部署文件，对第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据，监测第一数据的预处理过程并编译生成对应的第二部署文件，根据预设语言标识、预设部署方式，将第一部署文件及第二部署文件整合，并翻译生成最终部署文件，进而完成数据预处理过程的构建。本发明能够适应不同类型的模型构建平台，快速地完成数据预处理目标文件的生成。

Description

基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质。
背景技术
模型上线，也称模型部署，指的是将训练好的模型持久化，然后运行服务器加载训练好的模型，把训练好的机器学习的模型部署到生产环境中，并提供REST或其它形式的服务接口。
当在某个模型构建平台(例如Scikt-Learn、Spark、Tensorflow、MXnet、PyTorch等)上完成构建模型(例如资格评估系统)的所有数据处理，并训练出一个有效的模型后，需要将该模型脱离模型构建平台，到特定的生产环境中运行，例如JAVA或者HADOOP(HADOOP是一种分布式系统基础架构，包括了HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduc e为海量的数据提供了计算)等生产环境，即完成模型上线。
由于不同类型的模型构建平台的语言环境不同，使得每当出现一个新的模型构建平台需要构建一个同一个的模型时，需要重新在技术人员的指导下完成对模型构建的数据处理过程。在技术人员完成构建模型的数据处理后，还需要对构建好的模型进行测试，验证模型输出的数据的准确性，若数据有误，还需要进入下一轮的调整测试，不仅需要花费大量的人力财力，还有时间成本。因此如何实现不同类型的模型构建平台均能够快速地完成模型构建目标文件生成过程成为了亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质，旨在解决如何实现不同类型的模型构建平台均能够快速地完成模型构建目标文件生成过程的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于模型构建的目标文件生成方法，应用于服务器，该方法包括：
数据获取步骤：接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式；
数据抽取步骤：基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表；
第一编译步骤：监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件；
预处理步骤：对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据；
第二编译步骤：监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件；及
生成步骤：将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
优选地，所述对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据包括：
对所述第一数据进行数据清洗处理及数据转换处理。
优选地，所述数据清洗处理包括但不限于缺失值填充、噪声光华、无用属性删除、逻辑错误检查、数据标准化、数据规范化、数据离散化、等频分箱、等宽分箱、卡方分箱、数据归一化、哑编码、标准化、内插法异常值修正、数据正态化、对数变换、混合运算、算法规则提取，以上数据清洗处理采用的方式可以是单一操作也可以是组合操作：
其中，所述缺失值填充的实现过程包括：
对所述第一数据进行分析，利用逐行扫描方式找出并标记所述第一数据中的缺失值；及
利用拉格朗日插值法对所述第一数据中标记的缺失值进行修补填充得到所述第二数据。
优选地，在所述数据抽取步骤之后，该方法还包括分类步骤：
预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
优选地，所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式：
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
为实现上述目的，本发明还进一步提供一种服务器，所述服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有基于模型构建的数据处理程序，所述基于模型构建的数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
数据获取步骤：接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式；
数据抽取步骤：基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表；
第一编译步骤：监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件；
预处理步骤：对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据；
第二编译步骤：监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件；及
生成步骤：将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
优选地，所述对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据包括：
对所述第一数据进行数据清洗处理及数据转换处理。
优选地，所述基于模型构建的数据处理程序被所述处理器执行时还实现分类步骤：
预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
优选地，所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式：
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
为实现上述目的，本发明进一步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模型构建的数据处理程序，所述基于模型构建的数据处理程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的基于模型构建的目标文件生成方法的步骤。
本发明提出的基于模型构建的目标文件生成方法、服务器及存储介质，通过接收客户端发出的目标文件生成请求，解析目标文件生成请求，从数据库中找到对应的第一数据表，并从第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将第一数据存储至第二数据表，监测第一数据的抽取过程，同时调用编译器编译生成抽取过程对应的第一部署文件，对存储于第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据，监测第一数据的预处理过程，同时调用编译器编译生成预处理过程对应的第二部署文件，将第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将最终部署文件利用翻译器翻译成与预设语言标识对应的目标文件，根据预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。本发明能够实现不同类型的模型构建平台均能够快速地完成模型构建目标文件生成过程。
附图说明
图1为本发明服务器较佳实施例的应用环境图；
图2为图1中基于模型构建的数据处理程序较佳实施例的程序模块示意图；
图3为本发明基于模型构建的目标文件生成方法较佳实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术本实施例及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术本实施例可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术本实施例的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术本实施例的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提供一种服务器1。
所述服务器1包括，但不仅限于，存储器11、处理器12及网络接口13。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是服务器1的外部存储设备，例如该服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
进一步地，存储器11还可以既包括服务器1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于服务器1的应用软件及各类数据，例如基于模型构建的数据处理程序10的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于模型构建的数据处理程序10等。
网络接口13可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该服务器与其他电子设备之间建立通信连接。
客户端可以是桌上型计算机、笔记本、平板电脑、手机等。
网络可以为互联网、云网络、无线保真(Wi-Fi)网络、个人网(PAN)、局域网(LAN)和/或城域网(MAN)。网络环境中的各种设备可以被配置为根据各种有线和无线通信协议连接到通信网络。这样的有线和无线通信协议的例子可以包括但不限于以下中的至少一个：传输控制协议和互联网协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)、文件传输协议(FTP)、ZigBee、EDGE、IEEE 802.11、光保真(Li-Fi)、802.16、IEEE 802.11s、IEEE 802.11g、多跳通信、无线接入点(AP)、设备对设备通信、蜂窝通信协议和/或蓝牙(BlueTooth)通信协议或其组合。
可选地，该服务器1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图1仅示出了具有组件11-13以及基于模型构建的数据处理程序10的服务器1，本领域技术人员可以理解的是，图1示出的结构并不构成对服务器1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在本实施例中，图1的基于模型构建的数据处理程序10被处理器12执行时，实现以下步骤：
数据获取步骤：接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式；
数据抽取步骤：基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表；
第一编译步骤：监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件；
预处理步骤：对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据；
第二编译步骤：监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件；及
生成步骤：将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
在另一实施例中，在所述数据抽取步骤之后，该方法还包括分类步骤：
预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图2关于基于模型构建的数据处理程序10实施例的程序模块示意图及图3关于基于模型构建的目标文件生成方法实施例的方法流程示意图的说明。
参照图2所示，为图1中基于模型构建的数据处理程序10实施例的程序模块示意图。基于模型构建的数据处理程序10被分割为多个模块，该多个模块存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
在本实施例中，所述基于模型构建的数据处理程序10包括数据获取模块110、数据抽取模块120、第一编译模块130、预处理模块140、第二编译模块150及生成模块160。
数据获取模块110，用于接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式。
在本实施例中，当服务器1接收到客户端，即不同类型的模型构建平台对应的客户端(例如电脑)发出的目标文件生成请求后，首先对目标文件生成请求进行解析得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式。
其中，预设抽取路径用于指示服务器1找到客户端所需数据的来源；
预设身份标识用于告知服务器1客户端的身份信息，例如id；
预设语言标识用于告知服务器1客户端对应的待转换语言，例如Java；
预设部署方式用于告知服务器1客户端对应的数据部署方式。所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式，在本实施例中，所述第一部署方式为离线传输，即定时批量将目标文件传输给对应的客户端。所述第二部署方式为实时传输，即实时将目标文件传输给对应的客户端。
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式(离线传输)时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式(实时传输)时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
数据抽取模块120，用于基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表。
在本实施例中，所述第一数据表中的第一数据以数据流的形式存在。数据流是指一串具有时序性的，连续动态生成的数据，即数据流由一系列数据组成，且这些数据在时间上是连续的。
所述多个第一数据表可以来自不同设备、工具或数据系统，从第一数据表中抽取的第一数据可以是任何数据格式，包括但不限于二进制数据格式、明文格式、标记语言格式(例如XML)和图像格式，可以对应但不限于销售数据、观测数据、用户数据等及其组合。第一数据表中的第一数据可以存储在MySQL、SQLServer、Oracle等传统关系型数据库的数据库表中，也可以存储在MongoDB、Hbase等新兴NoSQL数据库的数据库表中，还可以是半结构化数据或非结构化数据，在此不再赘述。需要说明的是，由于各个第一数据表中的第一数据及其质量各不相同，因此针对每个第一数据表都需要建立各自独立的数据抽取流程，因此从至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识(例如id)的第一数据，将抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表。
第一编译模块130，用于监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件。
在本实施例中，通过监测第一数据的抽取过程，同时利用编译器将对第一数据抽取对应的过程转换成第一部署文件下来，完成第一数据抽取过程的记录，使得第一数据的抽取过程具有可复制性。
预处理模块140，用于对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据。
在本实施例中，由于在实际操作中，数据通常是不完整的(缺少某些感兴趣的属性值)、不一致的(包含代码或者名称的差异)、极易受到噪声(错误或异常值)的侵扰的，导致得到的数据影响数据处理的结果。因此在本实施例中，需要对存储于第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据。对第一数据进行预处理的操作包括数据清洗处理与数据转换处理。
所述数据清洗处理通常采用缺失值填充、噪声光华、无用属性删除、逻辑错误检查、数据标准化、数据规范化和数据离散化等常规数据清洗方法、等频分箱、等宽分箱、卡方分箱、数据归一化、哑编码、标准化、内插法异常值修正、数据正态化、对数变换、混合运算、算法规则提取等等。以上方式可以是单一操作也可以是组合操作，具体根据实际需求而定。
以缺失值填充为例解释说明：通过对所述第一数据进行分析，利用逐行扫描方式找出并标记所述第一数据中的缺失值后，利用拉格朗日插值法对所述第一数据中标记的缺失值进行修补填充，从而得到数据清洗处理后的第二数据。
所述数据转换处理包括表连接、字段选择、记录集合并等诸多数据转换方式。
所述第一数据经过数据清洗处理和数据转换处理后，具有数据密度更大、数据格式更加统一的优点，可以为后续目标文件的生成提供强有力的支撑。
第二编译模块150，用于监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件。
在本实施例中，通过监测第一数据的预处理过程，同时利用编译器将对第一数据预处理对应的过程转换成第二部署文件下来，完成第一数据预处理过程的记录，使得第一数据的预处理过程具有可复制性。
生成模块160，用于将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
在本实施例中，在完成第二数据表、第一部署文件及第二部署文件的构建后，将第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，同时基于预设语言标识，利用预设翻译器将最终部署文件翻译成与预设语言标识对应的目标文件，根据预设部署方式调取目标文件反馈至客户端进行模型(例如资格评估系统)构建。
利用本发明，当出现一个新的模型构建平台需要构建已有的模型时，只需要参照已翻译成该模型构建平台能够识别的目标文件即可完成对模型快速构建，而不需要重新在技术人员的指导下完成对模型构建的数据处理过程，同时也不需要在技术人员完成构建模型的数据处理后，对构建好的模型进行测试，验证模型输出的数据的准确性，减少人力财力及时间成本的损耗。实现不同类型的模型构建平台均能够快速地完成模型构建目标文件生成过程。
在另一实施例中，该程序还包括分类模块：
用于预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
为了能够进一步对第二数据表中的第一数据进行分类整理，提高后续生成的目标文件的条理性，方便模型的构建。因此，在本实施例中，通过预先在数据库中建立第一数据与预设标签之间的映射关系表，例如第一数据可以是年龄数据，例如10岁、20岁、30岁，根据当前年份(2019年)将年龄数据分别划分为“80后”、“90后”、“00后”即所述预设标签。分别从映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签(例如“00后”)，将找出的预设标签设于第一数据表中与第一数据对应的预设位置(例如在第一数据表中与第一数据同一行的位置)上。
此外，本发明还提供一种基于模型构建的目标文件生成方法。参照图3所示，为本发明基于模型构建的目标文件生成方法的实施例的方法流程示意图。服务器1的处理器12执行存储器11中存储的基于模型构建的数据处理程序10时实现基于模型构建的目标文件生成方法的如下步骤：
S110，接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式。
在本实施例中，当服务器1接收到客户端，即不同类型的模型构建平台对应的客户端(例如电脑)发出的目标文件生成请求后，首先对目标文件生成请求进行解析得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式。
其中，预设抽取路径用于指示服务器1找到客户端所需数据的来源；
预设身份标识用于告知服务器1客户端的身份信息，例如id；
预设语言标识用于告知服务器1客户端对应的待转换语言，例如Java；
预设部署方式用于告知服务器1客户端对应的数据部署方式。所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式，在本实施例中，所述第一部署方式为离线传输，即定时批量将目标文件传输给对应的客户端。所述第二部署方式为实时传输，即实时将目标文件传输给对应的客户端。
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式(离线传输)时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式(实时传输)时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
S120，基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表。
在本实施例中，所述第一数据表中的第一数据以数据流的形式存在。数据流是指一串具有时序性的，连续动态生成的数据，即数据流由一系列数据组成，且这些数据在时间上是连续的。
所述多个第一数据表可以来自不同设备、工具或数据系统，从第一数据表中抽取的第一数据可以是任何数据格式，包括但不限于二进制数据格式、明文格式、标记语言格式(例如XML)和图像格式，可以对应但不限于销售数据、观测数据、用户数据等及其组合。第一数据表中的第一数据可以存储在MySQL、SQLServer、Oracle等传统关系型数据库的数据库表中，也可以存储在MongoDB、Hbase等新兴NoSQL数据库的数据库表中，还可以是半结构化数据或非结构化数据，在此不再赘述。需要说明的是，由于各个第一数据表中的第一数据及其质量各不相同，因此针对每个第一数据表都需要建立各自独立的数据抽取流程，因此从至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识(例如id)的第一数据，将抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表。
S130，监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件。
在本实施例中，通过监测第一数据的抽取过程，同时利用编译器将对第一数据抽取对应的过程转换成第一部署文件下来，完成第一数据抽取过程的记录，使得第一数据的抽取过程具有可复制性。
S140，对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据。
在本实施例中，由于在实际操作中，数据通常是不完整的(缺少某些感兴趣的属性值)、不一致的(包含代码或者名称的差异)、极易受到噪声(错误或异常值)的侵扰的，导致得到的数据影响数据处理的结果。因此在本实施例中，需要对存储于第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据。对第一数据进行预处理的操作包括数据清洗处理与数据转换处理。
所述数据清洗处理通常采用缺失值填充、噪声光华、无用属性删除、逻辑错误检查、数据标准化、数据规范化和数据离散化等常规数据清洗方法、等频分箱、等宽分箱、卡方分箱、数据归一化、哑编码、标准化、内插法异常值修正、数据正态化、对数变换、混合运算、算法规则提取等等。以上方式可以是单一操作也可以是组合操作，具体根据实际需求而定。
以缺失值填充为例解释说明：通过对所述第一数据进行分析，利用逐行扫描方式找出并标记所述第一数据中的缺失值后，利用拉格朗日插值法对所述第一数据中标记的缺失值进行修补填充，从而得到数据清洗处理后的第二数据。
所述数据转换处理包括表连接、字段选择、记录集合并等诸多数据转换方式。
所述第一数据经过数据清洗处理和数据转换处理后，具有数据密度更大、数据格式更加统一的优点，可以为后续目标文件的生成提供强有力的支撑。
S150，监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件。
在本实施例中，通过监测第一数据的预处理过程，同时利用编译器将对第一数据预处理对应的过程转换成第二部署文件下来，完成第一数据预处理过程的记录，使得第一数据的预处理过程具有可复制性。
S160，将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
在本实施例中，在完成第二数据表、第一部署文件及第二部署文件的构建后，将第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，同时基于预设语言标识，利用预设翻译器将最终部署文件翻译成与预设语言标识对应的目标文件，根据预设部署方式调取目标文件反馈至客户端进行模型(例如资格评估系统)构建。
利用本发明，当出现一个新的模型构建平台需要构建已有的模型时，只需要参照已翻译成该模型构建平台能够识别的目标文件即可完成对模型快速构建，而不需要重新在技术人员的指导下完成对模型构建的数据处理过程，同时也不需要在技术人员完成构建模型的数据处理后，对构建好的模型进行测试，验证模型输出的数据的准确性，减少人力财力及时间成本的损耗。实现不同类型的模型构建平台均能够快速地完成模型构建目标文件生成过程。
在另一实施例中，该方法还包括以下步骤：
用于预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
为了能够进一步对第二数据表中的第一数据进行分类整理，提高后续生成的目标文件的条理性，方便模型的构建。因此，在本实施例中，通过预先在数据库中建立第一数据与预设标签之间的映射关系表，例如第一数据可以是年龄数据，例如10岁、20岁、30岁，根据当前年份(2019年)将年龄数据分别划分为“80后”、“90后”、“00后”即所述预设标签。分别从映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签(例如“00后”)，将找出的预设标签设于第一数据表中与第一数据对应的预设位置(例如在第一数据表中与第一数据同一行的位置)上。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器等中的任意一种或者几种的任意组合。计算机可读存储介质中包括基于模型构建的数据处理程序10，本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于模型构建的目标文件生成方法以及服务器1的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序日仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，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、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序日仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术本实施例本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上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，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于模型构建的目标文件生成方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：
数据获取步骤：接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式；
数据抽取步骤：基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表；
第一编译步骤：监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件；
预处理步骤：对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据；
第二编译步骤：监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件；及
生成步骤：将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
2.如权利要求1所述的基于模型构建的目标文件生成方法，其特征在于，所述对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据包括：
对所述第一数据进行数据清洗处理及数据转换处理。
3.如权利要求2所述的基于模型构建的目标文件生成方法，其特征在于，所述数据清洗处理包括但不限于缺失值填充、噪声光华、无用属性删除、逻辑错误检查、数据标准化、数据规范化、数据离散化、等频分箱、等宽分箱、卡方分箱、数据归一化、哑编码、标准化、内插法异常值修正、数据正态化、对数变换、混合运算、算法规则提取，以上数据清洗处理采用的方式可以是单一操作也可以是组合操作：
其中，所述缺失值填充的实现过程包括：
对所述第一数据进行分析，利用逐行扫描方式找出并标记所述第一数据中的缺失值；及
利用拉格朗日插值法对所述第一数据中标记的缺失值进行修补填充得到所述第二数据。
4.如权利要求1所述的基于模型构建的目标文件生成方法，其特征在于，在所述数据抽取步骤之后，该方法还包括分类步骤：
预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于模型构建的目标文件生成方法，其特征在于，所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式：
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
6.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有基于模型构建的数据处理程序，所述基于模型构建的数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
数据获取步骤：接收客户端发出的目标文件生成请求，解析所述目标文件生成请求得到待生成目标文件的预设抽取路径、预设身份标识、预设语言标识及预设部署方式；
数据抽取步骤：基于所述预设抽取路径从数据库中找到对应的至少一个第一数据表，并从所述至少一个第一数据表中分别抽取具有相同预设身份标识的第一数据，将所述抽取到的至少一个第一数据存储至第二数据表；
第一编译步骤：监测所述第一数据的抽取过程，同时调用预设的编译器编译生成所述抽取过程对应的第一部署文件；
预处理步骤：对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据；
第二编译步骤：监测所述第一数据的预处理过程，同时调用所述编译器编译生成所述预处理过程对应的第二部署文件；及
生成步骤：将所述第二数据表、第一部署文件及第二部署文件整合生成最终部署文件，将所述最终部署文件利用预设翻译器翻译成与所述预设语言标识对应的目标文件，根据所述预设部署方式调取目标文件在所述客户端上进行部署，进而完成模型构建。
7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述对存储于所述第二数据表中的每个第一数据进行预处理得到对应的第二数据包括：
对所述第一数据进行数据清洗处理及数据转换处理。
8.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述基于模型构建的数据处理程序被所述处理器执行时还实现分类步骤：
预先在数据库中建立所述第一数据与预设标签之间的映射关系表，识别所述第一数据表中每个第一数据，分别从所述映射关系表中找出与每个第一数据对应的预设标签，将所述找出的预设标签设于所述第一数据表中与第一数据对应的预设位置上。
9.如权利要求6-8任一项所述的服务器，其特征在于，所述预设部署方式包括第一部署方式及第二部署方式：
当确定的所述预设部署方式为第一部署方式时，响应所述客户端的目标文件生成请求，将所述目标文件保存至与所述客户端对应的服务器的离线消息队列，当监测到所述客户端在线时，将所述离线消息队列中的所述目标文件在所述客户端上进行部署；或
当确定的所述部署方式为第二部署方式时，主动获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息将所述目标文件在所述客户端上进行部署。
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模型构建的数据处理程序，所述基于模型构建的数据处理程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-5中任一项所述的基于模型构建的目标文件生成方法的步骤。
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