CN111858836A - 数据处理及提供方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请的数据处理及提供方法、装置、系统及存储介质，通过数据的聚合建立主题数据结构以整合数据及对象的行动；另外，利用主题数据结构能提供结构化的数据输出，以及在多方对象之间可以通过使用相同主题数据结构来实现高效协同。本申请实施例中的方案提供了兼顾专注和协同的信息处理方案，解决现有技术问题，亦大大提升协作效率。另一方面，利用主题数据结构进行结构化的数据存储，不再需要固定格式的文档，使得存储更加节省空间并且便于理解和数据集成。又一方面，所述主题数据结构的具体应用中，既可以用在个人信息和行动管理，又能用在团队协作管理，应用广泛且有效提升个人行动和团队协作的效率。

Description

数据处理及提供方法、装置、系统及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据处理及提供方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

在目前的社会，已有的信息处理工具已经考虑了信息连接的重要性。例如，以消息、任务、文档作为信息基础三元素，要有相互连接；又如，综合平台连接的办公活动越多越好；再例如，人和人之间的信息连接是高频刚需，即时通信是第一入口，通过即时通信沟通来形成协作。

在上述举例或类似的信息处理工具中，虽然有关注到协作中“协同”的重要性，但是对协作中另一要点“专注”的能力上有极大不足。

例如，无论是处理个人事务信息还是处理项目协作信息，在目前的信息处理工具中用户一般都需要在消息、任务和文档三者之间不停切换。典型的示例比如在即时聊天软件的使用中，如果用户要将其中的信息连接到日历软件，就需要先手动将信息复制粘贴到文本编辑软件(例如记事本等)，经过在文本编辑软件进行编辑成为事项后，再手动加入到日历中，对用户而言非常的麻烦。信息的复制粘贴、信息编辑、加入日历及软件关注点的切换等动作，这就是信息处理工具的专注不足而导致的碎片化。

可见，现有信息处理工具的问题在于重协同和轻专注。因此，找到一种兼顾两种特点的方案，已成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例中提供数据处理及提供方法、装置、系统及存储介质，解决现有技术中的技术问题。

本申请实施例中提供一种数据处理方法，包括：获取输入数据；将输入数据聚合于主题数据结构；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

可选的，所述输入数据的类型包括：通信、目标、及知识中的一种或多种组合。

可选的，所述输入数据是经时序排序的。

可选的，所述将输入数据聚合于主题数据结构，还包括：对输入数据进行对应主题数据结点的归类。

可选的，所述主题数据结点具有与其对应主题相关的结构化的字段；和/或，所述主题数据结点和/或字段具有至少一种属性信息。

可选的，所述输入数据包括以下中的至少一种：1)相关于一个对象的个人主题的数据；2)相关于多个对象的团队主题的数据；3)已有主题数据结构的备份数据；4)已有数据系统的导出数据。

可选的，所述主题数据结构通过以下方式中的至少一种方式建立：1)根据用户输入指令处理所述输入数据而建立的；2)通过机器学习模型处理所述输入数据而建立的；3)导入已有主题数据结构的备份数据而建立。

可选的，所述主题数据结构被应用于数据整理、数据输出、及数据传递中的一种或多种组合。

可选的，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；2)输出相关于对象的行动计划数据；3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；5)输出对已有数据系统的导入数据。

可选的，所述输出相关于对象的行动计划数据，包括以下中的至少一种：1)向对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据；2)向对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据。

可选的，通过所述主题数据结构进行数据传递，包括：多个对象间通过相同主题数据结构实现数据交互。

可选的，所述数据交互的实现方式包括以下至少一种：多个对象对相同主题数据结点所索引数据的读/写；多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

可选的，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

本申请实施例中还提供一种数据处理方法，应用于当前对象的用户终端；所述数据处理方法包括：访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

可选的，所述方法包括：在用户终端显示对应已建立的主题数据结构的局部或全局所形成的用户交互界面；响应所述用户交互界面的输入信息以访问所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递中至少一种应用。

可选的，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；2)输出相关于所述当前对象的行动计划数据；3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；5)输出对已有数据系统的导入数据。

可选的，所述输出相关于所述当前对象的行动计划数据，包括以下中的至少一种：1)向所述当前对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据；2)向所述当前对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据。

可选的，通过所述主题数据结构进行数据传递，包括：所述当前对象与其它对象间通过相同主题数据结构实现数据交互。

可选的，所述数据交互的实现方式包括以下至少一种：多个对象对相同主题数据结点所索引数据的读/写；多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

可选的，在对应已建立的主题数据结构的局部或全局所构建的用户交互界面中，包括：用于接受用户操作而启动所述通信软件的接口。

可选的，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

可选的，所述用户终端存储有局部或全局、历史或最新的所述主题数据结构，并通过与服务终端交互以对所存储的主题数据结构进行更新；或者，所述用户终端通过与所述服务终端通信以访问存储在服务终端的主题数据结构；或者，所述用户终端及其通信的其它用户终端各自存储主题数据结构，相互间通过共识机制确认所述主题数据结构。

本申请实施例中还提供一种数据提供方法，应用于服务终端；所述数据提供方法包括：与至少一个对象的用户终端通信，向所述对象提供主题数据结构以供访问；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

可选的，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

本申请实施例中还提供一种数据处理装置，包括：输入模块，用于获取输入数据；处理模块，用于将输入数据聚合于主题数据结构；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

本申请实施例中还提供一种数据处理装置，应用于当前对象的用户终端；所述数据处理装置包括：应用模块，用于访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

本申请实施例中还提供一种数据提供装置，应用于服务终端；所述数据提供方法包括：存储模块，用于存储已建立的主题数据结构；通信模块，用于与至少一个对象的用户终端通信，向所述对象提供主题数据结构以供访问；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

本申请实施例中还提供一种计算机系统，包括通信器、存储器和处理器，所述通信器用于与外部通信，所述存储器上存储有可被所述处理器运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行前述任一项所述数据处理方法、或前述任一项所述数据提供方法的步骤。

本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时执行前述任一项所述数据处理方法、或前述任一项所述数据提供方法的步骤。

本申请实施例中还提供一种数据处理系统，包括：服务终端，用于与外部通信并且存储有已建立的主题数据结构以供外部对象访问；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。至少一个当前对象的用户终端，与所述服务终端通信，用于访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；或者，所述数据处理系统包括：多个对象的用户终端，相互通信且各自存储主题数据结构，相互间通过共识机制确认所述主题数据结构及其应用；其中，一或多个所述对象访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递。

与现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有以下有益效果：

一方面，本申请实施例中，通过数据的聚合建立主题数据结构以整合数据及对象的行动，利用主题数据结构能提供结构化的数据输出，以及在多方对象之间可以通过使用相同主题数据结构来实现高效协同。

另一方面，利用主题数据结构进行结构化的数据存储，“主题”的逻辑为数据提供了上下文，则不再需要固定格式的文档，使得存储更加节省空间并且便于理解。

又一方面，所述主题数据结构的具体应用中，既可以用在个人信息和行动管理，又能用在团队协作管理，应用广泛且有效提升个人行动和团队协作的效率。

附图说明

图1是本申请实施例中的主题数据结构的结构示意图。

图2是本申请实施例中的数据处理方法的流程示意图。

图3是本申请实施例中一种基于多方对象的主题数据结构建立的原理示意图。

图4是本申请实施例中根据用户操作建立主题数据结构的示意图。

图5是本申请实施例中通过机器学习模型建立主题数据结构的示意图。

图6是本申请实施例中主题数据结构应用相关的图形用户界面的示意图。

图7A是本申请实施例中用户个人的日程计划安排的界面示意图。

图7B是本申请实施例中的个人日程计划安排中某任务对应主题数据结点索引的数据示意图。

图7C是本申请实施例中的收集个人数据的界面示意图。

图8是本申请实施例中的团队的日程计划安排的界面示意图。

图9是本申请实施例中的图6、图7A、图8界面间可被用户切换查看的示意图。

图10是本申请一种实施例中应用主题数据结构的数据处理系统的结构示意图。

图11是本申请实施例中客户端和服务端实现的软件架构示意图。

图12是本申请实施例中的数据处理方法的流程示意图。

图13是本申请实施例中的数据提供方法的流程示意图。

图14是本申请另一实施中数据处理系统的结构示意图。

图15是本申请实施例中数据处理装置的结构示意图。

图16是本申请实施例中数据处理装置的结构示意图。

图17是本申请实施例中数据提供装置的结构示意图

图18是本申请实施例中计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中各种信息处理工具存在注重协同而轻略专注的问题，导致在用户实际使用信息处理工具来进行消息传递、任务执行以及文档处理时，存在大量的碎片工作，例如将即时聊天工具的信息输出到日历软件，需要进行在文本编辑软件进行中转处理的操作等，导致用户体验下降。

在本申请的实施例中，创新性地提出将碎片化的数据进行主题化地整合，以整合后的主题数据结构来统筹个人或团队行动，兼顾信息处理工具的专注及协同，以解决现有技术中的问题。

请参考图1，展示本申请一种实施例中主题数据结构的结构示意图。

主题指的是一种核心思想，在这种核心思想下，数据可以根据主题进行一级或多级的分类。所述主题数据结构指的是有主题逻辑的数据结构，在逻辑上与脑图、大纲或者清单相似。

可选的，在图1中，所述主题数据结构可以通过树形结构的“主题树”来表示，如果整个主题数据结构是对应有一个总主题的，其中的各个主题数据结点则可以分别对应于总主题下的各个分主题，类似于大纲下的各级目录。在具体实现中，每个主题数据结点可以具有与其对应主题相关的结构化的字段，而每个字段下可以设置有至少一种属性。

举例来说，图1中的整个主题数据结构的总主题是关于开发项目X的，而其中主题数据结点A可以是关于开发项目X的“项目目标”的，主题数据结点A的子结点B、C、D可以分别是对应项目X的开发进度中的项目节点的，例如B关于项目的“里程碑”，在结点B之下的子结点E、F、G可以分别关于一个项目成员需要达成的项目里程碑的目标，例如张三需要在4月30日前完成产品开发和自测，李四需要在5月15日集成测试完成，王五需要在5月25日产品预发测试和上线等。

示例性地，E主题数据结点可以具有与其主题相关的结构化的字段，例如以“张三里程碑任务”为主题，对应的结构化字段如“任务人员”(包含信息如：张三)、“时间”(包含信息如：4月30日前)、“任务内容”(包含信息如：完成产品开发和自测)等；所述主题数据结点和/或其字段可以具有至少一种属性，例如对应E结点的至少一种属性信息是标记其结点类型的，如“任务/行动类型”、“知识类型”等；又或者，标记主题数据结点的归属的属性信息等，例如“E结点归属于B结点”；再或者，每个字段也可以具有属性信息，例如标记字段类型等。以上仅为例举，而非以此为限。通过结构化字段、属性信息等可以描述出主题数据结构，从而可以被其它系统所识别及调用，实现例如后续实施例中利用主题数据结构的备份数据快速建立新的主题数据结构。

每个主题数据结点可以与其相关的数据间产生关系，从而在该主题数据结点可以索引到与其相关的数据。例如，结点E可以索引到张三要达成在4月30日前完成产品开发和自测的目标，其所执行的项目工作数据；同理，结点F、G可以分别索引到李四和王五为完成项目里程碑中的目标而执行的项目工作数据。

可以理解的是，这些工作数据可以存储在预设的存储空间中，并不限制其实际存储位置所在，例如，张三的工作数据可以是在张三的本地电脑中存储，也可以是由张三上传到服务器存储。

需特别说明的是，虽然图1实施例中展示的主题数据结构是树状结构的，但只是一种例举。根据各种不同主题下所定义的逻辑，主题数据结构的可视图案也会随之变化，例如还可以是线性结构、或图状结构等，并非以本实施例为限。

可选的，所述主题数据结构可以是能在线访问的在线数据结构，从而实现相关的在线应用。

请参考图2，显示本申请实施例中的数据处理方法的流程示意图。本实施例中描述向主题数据结构中输入数据并聚合的流程，所述方法具体包括：

步骤S201：获取输入数据。

步骤S202：将输入数据聚合于主题数据结构。

在具体实施中，所述输入数据的类型包括：通信、目标及知识中的一种或多种组合。

举例来说，与所述通信类型相关的输入数据可以是来源于消息，所述消息包含在通信实施的过程中，作为通信方互相传递信息的载体。所述消息相关的输入数据可以是文本、图像(如图片、视频等)、音频(如语音等)等各种类型的数据。例如，即时通信工具中的双方或多方之间的通信消息，可以是文本消息、图像(如图片、短视频)、音频消息等。再比如，所述消息可以是移动通信中的短消息(Short Messaging Service，SMS)，短消息一般包含文本，也可以是包含图像的彩信等。又比如，在音频通话过程中一方向对方传输的音频数据，也可以被归入“消息”。另外，在例如线上会议、直播等通信过程中，传递的各种文本、图像、音频等类型的数据也可以是消息。

与所述目标类型相关的输入数据可以是来源于例如任务等，所述任务指的是用户在工作或日常生活中被交派的工作，或担负的责任等，任务包含于实现目标的过程。例如，在项目开发中，项目团队中的每个成员在项目的不同阶段都可以被分派不同的任务。以在智能产品的项目为例，硬件组中的成员负责电路硬件的搭建，软件组中的成员负责软件功能的代码编写实现，结构组中的成员负责结构设计及实现等。项目按照开发进度可以划分成多个结点，按照结点要达成的目标来对应产生分配给每个项目成员的任务，其中分配给某一组的任务可以分解成给该组中每个成员的子任务；每个成员也可以将获得的任务分解成多个部分的工作等。

与所述知识类型相关的输入数据可以是来源于文档、数据库、网站等，文档包含于知识积累的过程。以日常工作为例，常见的文档有微软Office软件所编辑生成的各种格式文档，例如通过Word生成的后缀名为doc、docx文档，通过Excel生成的后缀名为xls、xlsx文档，通过Powerpoint生成的后缀名为ppt、pptx的文档等。所述数据库可以包括例如关系数据库、非关系数据库、键值数据库等，关系数据库有例如MySQL、MariaDB、MicrosoftAccess、Microsoft SQL Server、Oracle数据库等，非关系数据库例如Google BigTable、MongoDB、CouchDB等，键值数据库例如开源分布式数据库管理系统Apache Cassandra、Amazon DynamoDB、Google LevelDB等；网站例如各种百科网站(如维基百科、百度百科等)、专业知识网站(如一些个人技术博客网站，CSDN、博客园、简书、知乎、Github Page等)。

在一些示例中，所述输入数据可以是经时序排序的。即，利用时间作为主线将输入数据中的各部分数据关联起来。例如，将项目中各个成员的任务数据按各自日程进行排序等，如项目团队成员A的7月12日～7月15日的项目任务数据。

在具体实施中，所述输入数据可能是关于一个对象的，也可能是关于多个对象的，其所包含的各部分数据之间可以具有关联而利于形成“主题”。

可选的，所述输入数据包括以下中的至少一种：

1)相关于一个对象的个人主题的数据。

其中，所述对象指的可以是用户、物体或事件等，对象会关联有数据。通过例如名称、身份标识、账号、代号等可以代表对象身份。

例如，与个人工作主题相关的数据，如用户A的7月12日～7月16日一周的工作数据；再比如，用户A的7月12日～7月16日关于项目B的工作数据等。

又例如，与个人生活相关的数据，如用户A的7月12日～7月16日的日常活动；再比如，用户A的7月12日～7月16日的体育运动、兴趣爱好活动等。

所述相关于一个对象的个人主题的数据，可用于构建对应其个人主题的局部或全局主题数据结构。

2)相关于多个对象的团队主题的数据。

例如，与多个对象的团队所协作的某个项目的主题相关的数据，如开发项目X的项目团队包含用户A、B、C、D，以A、B、C、D为多个对象，他们在7月12日～7月16日一周关于项目X的工作数据，可被归类到项目X的主题下。

图3中，所述多个对象可以分别具有用户终端301，所述用户终端301包括：智能手机、平板电脑、台式机、笔记本电脑、智能眼镜、智能手表、及智能手环中的至少一种，可以分别从各个对象的用户终端301上收集输入数据，再汇总进行某个主题相关数据的筛选，以用于建立该主题的主题数据结构302；或者，也可以分别从各个对象的用户终端301收集与相同主题相关的输入数据，再进行该主题的主题数据结构302的建立。

需说明的是，图3中的用户终端301和主题数据结构302之间的连接只是表示主题数据结构302是根据用户终端301提供的输入数据生成的，而非限制主题数据结构302的所在位置。例如，所述主题数据结构302可以由与各所述用户终端301通信的电子设备来获取所述输入数据而建立，也可以由其中任何一个用户终端301与其它用户终端301通信以获取所述输入数据而建立。

所述相关于多个对象的团队主题的数据，可用于构建对应所述团队主题的局部或全局主题数据结构。

3)已有主题数据结构的备份数据。

可以理解的是，如图1中的主题数据结构，可以将其中局部或者全局的数据结构导出成备份数据，例如将图1中的主题数据结构中全部的结点或者部分结点同其相关索引的数据进行关联地存储成备份数据，其中保留了结点间的关系以及各个结点同其索引数据间关系的描述信息，从而可以利用所述备份数据来还原形成局部或者全局的所述主题数据结构。

4)已有数据系统的导出数据。

在一些示例中，所述已有数据系统可例如为各种已有平台输出的数据。例如所述已有平台可以是数据分析平台，其所输出的数据可以包括例如用户基本信息、用户行为数据、或分析结果数据等；或者，在物联网领域，数据分析平台输出的数据可以包括终端采集的传感数据、或分析结果数据等。

以下通过示例解释步骤S202中将输入数据聚合于主题数据结构的原理。

在一些示例中，所述聚合指的是按照主题下至少一个结点所对应的逻辑进行相关数据的关联，例如在一个主题数据结构包含一个主题数据结点，则与所述主题数据结点聚合至该数据结点下并由这个主题数据结点索引。简单来讲，将相关的数据聚集到一个目录下，以形成一个章节。

如果有很多个主题数据结点，则主题数据结点在所述步骤S202中，还包括：对输入数据进行对应主题数据结点的归类。例如A主题的相关数据就归类到A主题相关的主题数据结点下，B主题的相关数据就归类到B主题相关的主题数据结点下。

简单来讲，就好比写一本书，在该书的多级目录下分别进行相应数据的录入，从而最终形成整本书的内容。

所述主题数据结构可以通过以下方式中的至少一种方式建立：

1)根据用户输入指令处理所述输入数据而建立的。

在一些示例中，可以通过在用户终端向用户提供人机交互接口以得到用户输入指令，所述人机交互接口的形式包括：例如图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)，可以接受用户操作对应产生的用户输入指令，以按所述用户输入指令的指示来建立主题数据结构。例如，在智能手机或平板电脑等的触摸屏上显示图形用户界面，再接收用户的操作(如滑动、点击等)而获得输入指令，根据输入指令的指示来建立或选择结点、将数据同结点相关等。或者，在其它示例中，所述人机交互接口也可以包括文本输入接口(例如显示在用户图形界面中的文本接收区域)、影像输入接口(例如通过相机获得的图片和视频)或者语音输入接口(例如通过麦克风接收用户语音输入，经语义识别后产生对应的用户输入指令等)，并非以GUI为限。

如图4所示，展示一种实施例中主题数据结构建立的用户操作示意图。

在图4中，展示有一图形用户界面，其中包括待整合区域401和整合区域402。其中，整合区域402中展示有对应各个输入数据的图形块403，而整合区域402中可以预先建立有一个主题下的多级目录，例如图中的“/设计资讯/视效创作”表示当前目录是“设计资讯”主题所对应上级目录的下级目录“视效创作”，用户可以通过例如A箭头所示拖曳操作将待整合区域401中的图形块403拖动至整合区域402，即表示将该图形块403对应的输入数据放到当前目录下，即相当于将输入数据归类至相关结点；以此类推，用户可以通过操作来选择当前目录，以对各输入数据进行聚合，以形成主题数据结构。

需说明的是，图4中的操作方式仅为一种举例，在实际场景中可以有其它各种实现方式，例如展示主题数据结构的树形结构图，将输入数据表示为各个图形块403，用户可以将图形块403分门别类地拖曳到树形结构图中的各个主题数据结点等。

2)通过机器学习模型处理所述输入数据而建立的。

可以理解的是，主题数据结构中将数据聚合给相关的结点的过程，实际上是主题数据结点对应具有标签的多标签分类任务。因此，可以通过预先训练的机器学习模型来执行此多标签分类任务。

例如图5所示，将输入数据501输入经训练的机器学习模型502，以分类至主题数据结构503的各个主题数据结点所对应的标签。

在一些示例中，所述机器学习模型502包括但不限于决策树、随机森林、线性回归模型、朴素贝叶斯、神经网络(包括深度学习的深度神经网络)、逻辑回归或支持向量机等。

如果要执行对某个主题的主题数据结构503的构建及数据存入，则预先利用该主题相关的数据作为样本集以对该机器学习模型502进行训练，从而得到用于构建及丰富该主题的主题数据结构503的训练后的机器学习模型。例如，对应开发项目主题的主题数据结构503的构建，可以预先通过类似的各种开发项目中的数据标记标签以生成样本集，来对机器学习模型502进行训练。

举例说明利用机器学习模型502构建主题数据结构503的原理。例如，用户输入“多语言项目总体工作计划”，通过预先训练，训练后的机器学习模型能根据其中的特征“总体工作计划”识别出这是一个主题树的根节点，相同或者近似内容的输入数据都会自动挂到这个主题树下。进一步的，可以通过自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)识别相同或者近似的输入数据而自动挂到这个主题树下，例如，将输入数据根据其语义特征而转换为语义向量，通过语义向量之间的相似度(例如求欧式距离或余弦距离等)是否高于阈值来判断相同、近似或不相似。

3)导入已有主题数据结构的备份数据而建立。

可选的，在主题数据结构建立的过程中，可以优先利用已有主题数据结构的备份数据。例如，在构建及丰富主题数据结构之前，可以先查询是否存在相同或相似主题的备份数据，如果存在且可用，可先根据所述备份数据来生成初步的主题数据结构骨架，再将输入数据聚合到该初步的主题数据结构骨架上，形成最终的主题数据结构。相比于完全重建主题数据结构来讲，利用备份数据来构建及丰富主题数据结构的方式，可以省去较多重复的主题数据结点的设计、标签设计等，能大幅度提升效率。更重要的好处是，备份数据因此成为能够动态更新的“活”的业务语境。

可见，主题数据结构的备份数据的产生，有利于实现零代码的业务定制。即主题数据结构的建立和业务流程之间可以平滑连接。主题数据结构的备份数据可以在线导出，导出后存储可以离线保持结构，之后可以直接用于新的业务过程中的主题数据结构的建立，以提升效率；也可以在线集成主题数据结构，将数据实时同步到其他业务系统，以打通数据壁垒。

以下通过实施例说明已建立的主题数据结构的具体应用。

当对象为用户时，其可通过其用户终端访问主题数据结构来实现应用。所述访问方式可以是直接或间接地对所述主题数据结构的访问，所述访问可以指与主题数据结构间的数据交互。其中，直接访问方式包括例如直接访问主题数据结构自身或其索引数据所在的预设存储区域，对预设存储区域读/写数据；间接访问方式包括：例如为通过位于用户终端和主题数据结构的预设存储区域之间的中转方对主题数据结构进行访问，例如通过与中转方通信来接收主题数据结构的输出数据，或将需要对主题数据结构输入的数据通过中转方向用户终端输入。在可能的示例中，所述中转方包括但不限于各种通信设备、通信网络系统等。

在一些示例中，可以通过向用户提供图形用户界面以实现用户与主题数据结构的数据交互。例如，在图6中，显示本申请实施例中一种场景中关于主题数据结构的界面示意图。该场景可以是例如为项目开发场景，该界面可以是项目进度的管理界面，其中展示对应最上级主题数据结点的“X项目”的总体进度(示例性地，打钩可以表示已完成，问号可以表示未完成，感叹号可以表示延误等等，并非以此为限)，X项目的主题数据结点下可具有一些子主题数据结点，例如“里程碑”、“产品研发”、“市场运营”等；“里程碑”的主题数据结点下还可以有各孙主题数据结点(相对于“项目总进度”来讲)，可以有例如分别关于各个里程碑目标，如4月30日张三完成开发和自测等。

利用X项目的主题数据结构，可以分门别类地将所有与X项目相关的数据与主题数据结构中各个主题数据结点建立关系，从而能被索引到。利用这样的界面，用户可以通过与主题数据结构产生连接以实现各种应用。

在一些示例中，所述主题数据结构的应用包括：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出及数据传递中的一种或多种组合。

其中，所述数据整理与之前主题数据结构的建立原理相似，指的是在主题数据结构建立后，将获取到的数据聚合到主题数据结构存储；进一步可选的，还可以归类到主题题数据结点并加以存储，通过数据整理使所述主题数据结构更加丰富。

可选的，该数据整理可以由机器根据用户输入指令进行整理来实现，例如类似于图4的界面中，用户通过操作输入指令或者其它形式输入指令，以聚合、归类数据到主题数据结构中节点索引的存储区域；或者，该数据整理动作可以由预先训练的机器学习模型实现，包括但不限于决策树、随机森林、线性回归模型、朴素贝叶斯、神经网络(包括深度学习的深度神经网络)、逻辑回归或支持向量机等。

所述数据输出指的是将主题数据结构所索引的原始数据或根据原始数据得到的处理后数据加以输出；所述数据传递指的是在多个对象之间通过相同主题数据结构进行数据的传递。在各种需求场景下，数据输出和数据传递的应用可以独立实施，也可以结合实施。

具体的，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：

1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据。

在一些示例中，所述主题数据结点索引的数据可以是各种文档，例如微软Office软件中docx、xlsx、pptx等格式的文档。可选的，这些文档可以是通过人工操作保存到主题数据结点或者由机器(例如根据预设规则或机器学习模型)自动生成，例如将主题数据结点索引的对象之间的通信记录数据保存成文档格式输出。

在一些示例中，所述主题数据结点索引的数据也可以是各种统计视图/结果等。例如，关于某个或某些主题数据结点的主题的数据分析结果等。

以实际场景应用举例来说明利用主题数据结构进行数据输出的具体应用。

例如，主题数据结构是以某个用户的个人画像为主题所建立，某个主题数据结点可索引到的数据有该用户的着装数据(例如身高，体重，喜欢的颜色，喜欢的风格)，则用户在购买着装时可以向商家输出这些着装数据的文本或表示信息(例如二维码)等，从而提升着装购买的效率。

又例如，主题数据结构收集了用户的饮食习惯数据(例如是否吃辣，有无忌讳，喜欢的口味)，可以在用户点菜时向商家输出文本或者表示信息(二维码)，商家可以根据文本或者表示信息获取用户饮食习惯后推荐食物。

再例如，在教育场景中，例如关于某个年级某个学科的主题数据结构，不同对象，如老师和学生都可以访问相同的该主题数据结构，老师在主题数据结构中对应的主题数据结点下存储所制作的考卷(例如“考试”主题相关的主题数据结点)、或备课的课件(例如“上课”主题相关的主题数据结点)，而学生可以在这些主题数据结点下得到考卷、课件的数据输出；学生也可以在对应的主题数据结点下提交答卷，或对课件评价等，相应的数据也会存储在对应的主题数据结点下而能被索引到。

2)输出相关于对象的行动计划数据。

在一些示例中，所述行动计划数据与对象的任务，以及任务所属的主题相关。从对象角度，所述任务可以是用户个人计划安排中产生的任务，也可以是在团队协作中被分发的任务；从主题角度，所述任务可以是在已有的主题上扩展出来的新的任务结点，也可以是从主题结点直接转换而来。

相应的，所述输出相关于对象的行动计划数据，可以是向对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据，例如日程计划安排等。

请参考图7A，显示某个用户个人的日程助理的界面示意图。在本实施例中，该图7A的图形用户界面中，列出了用户当日需要执行的任务，包含健身，工作，休息等。例如用户当日9：00需要进行“健身”。

进一步可选的，如图7B所示，展示主题数据结构中关于“健身”这一主题数据结点(也可以理解成目录)下的各个相关健身项目的数据，例如四足俯卧撑、点头运动、胸椎稳定运动等等；当然也可以对应这些健身项目再设置下级主题数据结点，将与它们相关的数据进一步挂到这些主题数据结点下，例如在四足俯卧撑下存储用户当日需完成和实际完成四足俯卧撑的组数等。

在具体实施中，所述用户也可以通过例如图7C所示的图形用户界面来收集个人数据，形象地可称为“捕捉”数据，之后根据收集的个人数据分类聚合生成主题数据结构时生成当日的日程计划安排。在前述实施例中有描述，输入数据可以是经时序排序的，则在本示例中收集的个人数据也可以是经时序排序的，有利于同样与时间相关的日程计划安排。

例如，用户在该图7C的界面中通过操作将一些个人数据，如健身、工作、休息等数据，归集到当日日程，之后可以通过机器学习模型自动安排健身、工作、休息的相关任务的行动时间以形成个人主题相关的行动计划数据(例如与个人日程主题相关的日程计划安排)，通过例如图7A所示的界面输出；其中，自动生成行动计划数据的机器学习模型可以是通过该用户的历史行动计划数据训练过的。或者，在图7C之后还可以跳转用户人工操作进行主题数据结构构建的图形用户界面，可以参考例如图4实施例所示。

再有，图7A的个人日程助理的实施例也可以同之前的数据输出的实施例结合应用，例如在用户用餐的行动/任务中，需要进行点菜；若主题数据结构收集了用户的饮食习惯数据(例如是否吃辣，有无忌讳，喜欢的口味)，可以在用户点菜时向商家输出文本或者表示信息(二维码)，商家可以根据文本或者表示信息获取用户饮食习惯后推荐食物。

可以理解的是，用户可以通过在图形用户界面(例如图7A、7B、7C中的一个或多个)的操作而在主题数据结构上分发任务和/或事件给自身。

可选的，在基于机器生成行动计划数据(即日程计划安排)的情形下，可以自动把所述任务和/或事件归集到个人日程计划中。

在一些示例中，所述输出相关于对象的行动计划数据，可以是向对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据。

举例来说，在开发项目中，项目团队中的每个成员都会被分配项目任务，项目成员之间都会有很多的交互和协作。因此，利用与该项目的主题有关的主题数据结构，每个项目成员都可以访问同一个主题数据结构，由同一个主题数据结构下的主题数据结点发布相关的任务；以及由同一个主题数据结构从各个项目成员处获取与该项目有关的数据(如项目任务进度)，并聚合到相关主题数据结点下，加以存储。在可能的示例中，在需要对各个项目成员收集项目相关数据(例如项目任务进度)时，可以由主题数据结构主动从各个项目成员处获取，也可以由各个项目成员主动上报以输入主题数据结构。

可以参见例如图6实施例中“里程碑”下的几项目标中，在项目成员张三、李四、王五之前有符号“@”，表示通知张三、李四、王五这些目标任务，也就表示在“里程碑”的主题数据结点下向张三、李四、王五发布对应项目里程碑的目标任务；在其它示例中，张三、李四、王五可以在自己的用户终端查看该项目的主题数据结构，从“里程碑”主题数据结点接收到对应的目标任务；张三、李四、王五也可以将各自处理目标任务的任务进度数据上报给主题数据结构，可以由主题数据结构主动获取或由张三、李四、王五主动上报，上报的任务进度数据可以关联存储于在里程碑的主题数据结点下。在一些示例中，项目成员之间也可以通过同一个主题数据结构(即在同一视图中)进行数据读/写、通信会话等，在后续数据传递相关实施例中有详细描述。

同前述个人的行动计划数据的实施例，在多对象协作的场景中，安排行动可以利用机器(如预设规则或者机器学习的模型)自动进行，也可以通过人工操作来设置。具体实现中，通过正则表达式(对预设规则的举例)和/或机器学习模型处理相关信息后获得时间信息和事件信息自动填入团队日程中。所述机器学习模型的算法包括但不限于决策树、随机森林、线性回归、朴素贝叶斯、神经网络(包括深度学习的神经网络)、逻辑回归、支持向量机等。

如图8所示，展示为本申请实施例中的团队的日程计划安排的界面示意图。

所述团队的日程计划安排可以显示为例如图中的表格形式，其中对应显示日程中团队要进行的任务，例如某月某日，进行会议、讨论、面试等行动的计划时间等，当然表现形式并非以此为限。

图8实施例同之前的界面实施例之间可以相互结合。举例来说，如图9所示，X项目成员张三可以在其用户终端901查看图6实施例中展示的对应项目X的项目进度的界面，也可以切换到例如图8的界面查看当日项目团队的日程计划安排，也可以切换到图7A的界面查看个人当日的日程计划安排，其当日的日程计划安排中可能会包含于该项目X的个人工作任务的信息。

相应可选的，对于团队成员来说，其个人的行动计划数据(例如日程计划安排)和团队的行动计划数据(例如日程计划安排)之间可以进行同步，例如图8中的某个团队任务中对应项目成员张三分配的任务，可能被显示在张三的图7A的个人日程助理界面中。

3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱。

知识抽取涉及的“知识”通常是指清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构。所述知识图谱是根据主题数据结构所索引的数据生成，生成方式包括利用规则和/或机器学习的模型自动进行。

在一些示例中，所述知识图谱可以包括结构化的语义知识库，包含了个人/团队数据中关键实体之间关系，例如团队中的组长及其对应组员之间的关系等。在此示例中，可以通过知识抽取技术从主题数据结构所索引的数据中得到，包括：实体抽取、关系抽取和事件抽取中的一种或多种。其中，实体抽取，即命名实体识别，包括实体的检测和分类；关系抽取，即三元组(triple)抽取，一个谓词(predicate)带2个形参(argument)，如Founding-location(IBM,New York)；事件抽取则相当于一种多元关系的抽取。

在具体实施中，主题数据结构索引的数据可以是文档形式，其中包含文本，则通过基于NLP的知识抽取技术从文本中抽取出知识数据。

在一些示例中，所述知识图谱可包括结构化的数据库，包含了个人/团队相关数据以及对应的时间信息，例如团队(如项目组、企业等)的大事记，家庭的照片集等。

4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；

在一些示例中，所述备份数据可用于其它场景下相同或相似主题的业务中主题数据结构的快速构建，加上可配置的业务流程，可实现零代码的业务定制。

在实际实现中，举例来说，可以通过在图形用户界面提供“导出”按钮以供操作来导出该备份数据，在进行导出时还可以向用户提供选择需要导出数据的主题数据结点；另外，还可以在图形用户界面提供“导入”按钮以供操作来导入备份数据。

5)输出对已有数据系统的导入数据。

所述主题数据结构也可以与已有数据系统连接，向已有数据系统导出数据以供该已有数据系统导入。例如，主题数据结构可以将用户个人的数据向相应的管理软件导出，例如将用户餐饮偏好主题的数据向用户使用的订餐软件、或餐饮服务软件导出，将用户购物偏好主题的数据向用户使用的购物软件导出，将用户工作主题相关的数据向工作管理软件导出，如将项目相关的数据(如任务进度数据)向项目管理软件导出；其中所列出的各类软件指的是本地前端应用软件和/或相应的后端软件平台。

可以理解的是，上述实施例中的“导出”和“导入”的表述并不限制在简单的字面含义，“导入”和“导出”也可以表示主题数据结构和其他数据系统的数据同步等。

根据之前的实施例可以理解，所述主题数据结构的数据传递的应用在于可以实现多个对象之间的数据交互，所述数据交互的目的可以只是通信会话，也可以是通过通信来实现协作。需要进行协作的多个对象之间，通过使用同一个主题数据结构来实现数据交互，即实现多个对象在相同视图下的数据交互。

在一些示例中，多个对象之间可以通过对相同主题数据结点所索引数据的读/写来实现数据交互；需说明的是，所述读/写可以只是包括读取和写入的动作，也可以包括在读/写之间可能存在的对数据的编辑、处理和计算等。

以项目开发为例，来说明通过对相同主题数据结点所索引数据的读/写来实现数据交互的过程：所述多个对象可以是项目团队中的各个成员，在对应所述项目的主题数据结构形成后，项目经理可以在主题数据结构上分发任务给项目成员，各个项目成员可以在相同的该主题数据结构上接受任务；项目经理和其他项目成员都在该主题树上跟踪项目进度并反馈自己的进度，反馈对象可以是接受任务的对应的主题数据结点。

在一些示例中，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。其中，已知可以指的具有身份标识的对象，例如在服务器注册而具有标识用户身份的用户ID，又例如在区块链系统中标识用户身份的地址等。在例如企业或项目组中，主管和普通员工的权限可能是不同的，职权级别越高则权限可能越大。相应的，通过对多个对象的权限管理，可以有效保护主题数据结构相关数据的安全性。

在具体实施中，不同访问权限的对象在其用户终端显示的主题数据结构的相关界面中，可以出现的数据也不相同。举例来说，张三、李四、王五是一个项目团队下不同的小组成员，各自负责一部分开发任务，他们各自具有的权限限制相互之间无法看到对方的开发成果，假设在图6中还展示了开发成果的信息，则虽然三人都分别显示了对应同一主题数据结构(相关于X项目)中的数据，但是能看到的部分并不相同；或者，赵六是X项目的项目经理，他的权限可以看到张三、李四、王五的开发成果。

在一些示例中，多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

举例来讲，所述通信软件可以是现有的即时通信软件(如ZOOM、微信、钉钉、skype、QQ等)，可以实现对象间的例如文本交流、语音交流、视频交流等中的一种或多种以实现数据交互。可应用的不同场景包括通话、会议、直播、教学等，所述通信信息(包括交流的备份以及交流整理后的文档)可以保存在视图的节点上。

例如在图6中“里程碑”处的电话图标B，对象A通过点击该图标选择对B发起微信的通信，则该动作会触发A的用户终端上调用微信来向B发出语音请求，B接受后双方进行会话；在结束后，会话记录会被保留在“里程碑”对应的主题数据结点下，形式包括但不限于语音、文本、视频、图片等中的一种或多种。

可选的，所述多个对象通过该通信会话能完成例如在线会议、教学等协作活动。

以视频会议为例进行过程说明。在确定会议时间之后，会议发起人可以在主题数据结构中对应该会议的主题数据结点下对其它参会者发起会议，例如在图6中“里程碑”处的电话图标，用于被操作而发起会议；在发起会议后，在该主题数据结点下去调用例如ZOOM、腾讯会议、钉钉等软件而开展会议，例如进入在线会议室、发布会议号或进入的在线会议室的房间号等，其它参会者可以访问该主题数据结点，会议号或者该在线会议室的房间号等，加入会议。

会议发起人可以通过该主题数据结构中与该会议相关的主题数据结点向每个参会者发出会议的候选时段，每个参会者选择自己可行的开会时段反馈到该主题数据结点下，可以通过预设规则来自动综合所有时段确定开会时段；或者，会议发起者或者所有会议参与人员中权限最大的可以自行确定时间。

在一些示例中，所述预设规则可以是：如果各个候选时段中只有一个可行，则该可行的候选时段为开会时段；如果有多个候选时段可行，则可选择最早的候选时段为开会时段；如果没有可行时段，则提示会议发起人。

又例如，在教学场景中，老师选择在对应课程教学的主题数据结点下发起对学生的在线视频教学，调用教学系统软件；当老师和学生加入了在线教室后，老师可开始教学，当教学结束后，教学过程的内容可以被记录在该主题数据结点下。

可选的，所述主题数据结点可以是与要教授的课程相关的，例如两位数加减法、乘除法等。该主题数据结点下也可以存储对应课程的课件。

由于多个对象对同一主题数据结构进行访问，可能会存在误操作。可选的，为防范这一情况，可以设计一些容错机制。例如，如果有误操作，相关其他协作人员会发现，根据权限可以直接修改或者提示所述第一个协作人员/系统管理人员修改。另外可选的，系统本身也可以具有版本管理机制，例如使用被误操作前版本的数据快速覆盖被误操作后版本的数据等。

如图10所示，显示本申请一种实施例中应用主题数据结构1003的数据处理系统的结构示意图。

所述数据处理系统包括：

至少一个当前对象的用户终端1001、及服务终端1002。在一些示例中，所述用户终端1001可以例如为智能手机、平板电脑、台式机、笔记本电脑、智能眼镜、智能手表、及智能手环中的任意一种或多种实现；所述服务终端1002可以是服务器/服务器组等实现。

用户终端1001之间以及用户终端1001与服务终端1002之间可以通过网络连接。在一些示例中，所述网络可以包括：局域网或广域网或它们的结合。举例来说，有线互联网络，例如光纤或铜质缆线组成；或者，无线互联网络，例如基于2G/3G/4G/5G的移动通信网络，WiFi网络，蓝牙网络等。此处仅列举而不能穷举，并非限制只能采用上述方式实现。

各个用户终端1001为前端，所述服务终端1002为后端。在一些示例中，用户终端1001和服务终端1002之间可以基于服务器/客户机(Client/Server，C/S)架构实现交互，即用户终端1001安装有客户端软件，服务终端1002安装有服务端软件，从而相互通信。或者，用户终端1001和服务终端1002之间基于浏览器/服务器模式(Browser/Server，B/S)架构进行交互，即用户终端1001通过页面浏览器(Browser)访问服务终端1002以实现通信，也可以通过平台程序(如支付宝的小程序)中提供的页面显示。

在此数据处理系统中，各个对象需要通过各自的用户终端1001与服务终端1002交互，以实现例如前述实施例中的主题数据结构1003的建立、主题数据结构1003的应用(即数据整理、数据输出或数据传递)等。

在具体实施中，所述服务终端1002中可以建立有主题数据结构1003，用户终端1001通过与服务终端1002进行通信，将数据传输给服务终端1002以聚合到所述主题数据结构1003的相应主题数据结点下进行存储；用户终端1001也可以向服务终端1002请求主题数据结构1003下对应的数据输出，例如前述实施例中的几种：1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；2)输出相关于对象的行动计划数据；3)输出根据主题数据结构1003的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；输出对所述主题数据结构1003的局部或全局的备份数据；具体技术细节已在前述实施例中详细说明，此处不作重复赘述。

或者，用户终端1001也可以通过与服务终端1002进行通信，以利用同一主题数据结构1003实现用户终端1001之间的数据交互。数据交互的目的可以只是通信，也可以是利用数据交互实现相应主题下的协作，例如团队中各成员之间的协作等。

在具体实施中，结合前述实施放方式可知，所述协作可以包括在同一个主题数据结构1003上对内容数据的编辑、处理和计算；所述协作可以包括在同一个主题数据结构1003上进行主题通信(包括文字交流、语音交流、视频交流)；所述协作可以包括目标管理的各项内容，包括任务分发、接收、进度跟踪和反馈等。

例如在项目开发中，项目经理可以在主题树上分发任务给项目成员。项目成员在同一主题树上接受任务。项目经理和其他项目成员都在同一主题树上跟踪项目进度并反馈自己的进度，所述反馈可以是在接收的任务节点上反馈。

在一些示例中，所述用户终端1001可以显示例如图4、5、6、7A～7C、图8、图9中的各种图形用户界面，以实现人机交互而完成上述主题数据结构1003的建立及应用。

如图11所示，展示本申请实施例中客户端111和服务端112实现的软件架构示意图。

客户端111用于实现人机间的功能交互。基于之前本申请实施例中所要达成的兼顾专注和协作的技术效果，所述客户端111中的组件可以分为专注类型和协作类型，专注组件即用于个体专注视角的任务执行、信息处理和思考决策等活动；协同组件即用于多人在线协作活动，例如前述实施例中，从主题数据结构的某个主题数据结点出发发起协作活动，例如从目标分解的任务的派发、会议、主题通信、进度统计、内容共建等。

进一步的，客户端111的形式可以是小程序、Web页面、应用程序(Application，App)等。

在一些示例中，专注组件可以包括例如：日程计划模块1111、主题数据结构模块1112、整理模块1113、导入/导出/分享模块1114等中的一种或多种模块；可选但非限定的是，协同组件可以包括例如：目标/任务模块1115、通信/会议模块1116、内容协作模块1117等中的一种或多种模块。

其中，日程计划模块1111可以用于实现前述实施例中个人或团队的日程计划安排的生成、显示等，例如图7A、图8实施例等；所述整理模块1113可以用于执行例如前述对输入数据进行时序排序的动作，又或者其它数据归类整理的工作；所述导入/导出/分享模块1114可以用于实现之前实施例中的数据输出，例如主题数据结点索引的数据输出、备份数据输出等，或者，导入备份数据以快速建立主题数据结构。

在一些示例中，服务端112中的后端组件可以包括管控类型的管控组件和数据处理类型的数据处理组件。管控组件用于提供协作系统作为在线协作计算必须的管控功能，所述在线协作计算为云计算，其模式例如为软件即服务(Software-as-a-Service，SaaS)；或者平台即服务(Platform as a Service，PaaS)；所述数据处理组件用于将个人和团队(如企业团体、项目团队、家庭等)的相关输入数据(可包括单个对象的个人数据、或多个对象的协作数据等)基于多种技术手段进行处理，包括但不限于抽取、转换、关联、计算、过滤、加载、可视化处理等。

在一些示例中，管控组件包括但不限于账号管理模块1121、安全模块1122、元数据引擎1123(用于管理元数据，元数据即对数据的描述数据)等中的一种或多种模块。例如，所述账号管理模块1121可以管理各个对象的账号，而安全模块1122中可以对不同对象分配对数据的访问权限。

在一些示例中，数据处理组件包括但不限于归集和同步引擎1124、数据处理模块1125(用于在线数据、离线数据的处理)、及数据可视化模块1126(可用于实现前述实施例中与主题数据结构相关的一些界面的实现，例如图6的项目进度界面等)。可选的，数据处理模块1125可以包括例如数据清理、数据分析、数据挖掘等功能，其中，数据分析可以使用正则表达式、机器学习模型等方法进行各种运算，例如分类、预测等。

在可能的实现中，以服务端112的主题数据结构为参考，各个用户终端的主题数据结构可以是从所述服务端112的主题数据结构局部或全局同步而得到的；可选的，客户端111登录服务端112的账号可分配有权限，以限制其对主题数据结构的主题数据结点的访问，而其所能获得的主题数据结构受到该权限的限制，例如根据用户账号的权限不同，客户端111可以得到局部/全局的主题数据结构；又或者，在未同步的情况下，客户端111和服务端112主题数据结构的版本不同，服务端112可能是最新版本，而客户端111的可能是某个历史版本。

在一些示例中，客户端111和服务端112之间可以通过API网关和/或SDK调用方式连接。

需特别说明的是，上述实施例中客户端111和服务端112的架构仅为举例，在其他实施例中可以加以变化，一些模块可以视情形加以增/删，例如省略元数据引擎1123、日程计划模块1111等，并非以上述实施例为限。

另外，上述客户端111和服务端112中的各种组件、模块等皆是按功能进行概念上的划分，可以根据实际需求进行组合或分离，并非以上述呈现为限。

在上述图10、图11示例中，所述用户终端可以存储有局部或全局、历史或最新的所述主题数据结构，并通过与服务终端交互以对所存储的主题数据结构进行更新；但是在其它示例中，所述用户终端也可以不同步主题数据结构到本地，而只是通过与所述服务终端通信以访问存储在服务终端的主题数据结构。

如图12所示，展示本申请实施例中的数据处理方法的流程示意图。所述数据处理方法可以应用于例如图10实施例中的一个当前对象的用户终端。本实施例中的流程是在从该当前对象的用户终端视角描述的，目的是实现主题数据结构的应用。由于主题数据结构的具体应用的技术细节已在之前实施例中详细描述，因此此处不作重复赘述。

参照图12，所述数据处理方法包括：

步骤S1201：以所述当前对象身份通过所述用户终端与服务终端通信。

在一些示例中，服务终端可以鉴别该当前对象的身份，例如根据其预先在服务终端注册的账号信息等。

步骤S1202：访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出,及数据传递；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

承前所述，所述数据整理与主题数据结构建立原理相似，指的是在主题数据结构建立后，将获取到的数据聚合到主题数据结构存储；进一步可选的，还可以归类到主题题数据结点并加以存储。通过数据整理可使所述主题数据结构更加丰富。可选的，该数据整理动作可以由机器根据用户输入指令而进行整理；或者，该数据整理动作可以由预先训练的机器学习模型实现。

所述数据输出指的是将主题数据结构所索引的原始数据或根据原始数据得到的处理后数据加以输出；所述数据传递指的是在多个对象之间通过相同主题数据结构进行数据(包括通信消息)的传递。在各种需求场景下，数据输出和数据传递的应用可以独立实施，也可以结合实施。

可选的，所述方法包括：在用户终端显示对应已建立的主题数据结构的局部或全局所形成的用户交互界面；响应所述用户交互界面的输入信息以访问所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递中至少一种应用。

可选的，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；2)输出相关于所述当前对象的行动计划数据；3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；5)输出对已有数据系统的导入数据。

可选的，所述输出相关于所述当前对象的行动计划数据，包括以下中的至少一种：1)向所述当前对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据；2)向所述当前对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据。

可选的，通过所述主题数据结构进行数据传递，包括：所述当前对象与其它对象间通过相同主题数据结构实现数据交互。

可选的，所述数据交互的实现方式包括以下至少一种：多个对象对相同主题数据结点所索引数据的读/写；多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

可选的，在对应已建立的主题数据结构的局部或全局所构建的用户交互界面中，包括：用于接受用户操作而启动所述通信软件的接口。

可选的，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

可选的，所述用户终端存储有局部或全局、历史或最新的所述主题数据结构，并通过与服务终端交互以对所存储的主题数据结构进行更新；或者，所述用户终端通过与所述服务终端通信以访问存储在服务终端的主题数据结构，则所述用户终端也可以不同步主题数据结构到本地。

如图13所示，展示本申请实施例中的数据提供方法的流程示意图。所述数据提供方法可以应用于例如图10实施例中的服务终端。

所述数据提供方法包括：

步骤S1301：与至少一个对象的用户终端通信；

步骤S1302：向所述对象提供主题数据结构以供访问。

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

当然，图13中仅描述服务终端向用户终端配合的部分流程；在一些示例中，例如根据图11中服务终端的服务端的实现架构可知，图2中的数据处理方法也可以由所述服务终端执行，实现构建及管理主题数据结构。

另外，需要说明的是，主题数据结构的构建以及应用的两部分处理流程，可以是在同一设备上执行，例如所述服务终端；但是，也可以由不同的设备来执行，例如主题数据结构构建、输入数据以对其更新等可以由一方来完成，然后该方将构建的主题数据结构作为产品(例如导出成所述备份数据)而卖给另一方，另一方利用该主题数据结构直接进行应用(如数据输出、数据传递等)，故在此说明两种方法是可以结合实施，也可以独立实施。

如图14所示，展示本申请另一实施中数据处理系统的结构示意图。

与图11的实施例相比，本实施例中的差异主要在于采用去中心化的分布式系统实现，即可以不需要服务终端，而完全由各个用户终端1401之间通过共识机制来确认主题数据结构1402及其应用。

具体来讲，可以通过区块链的思维来理解，每个用户终端1401都维护有主题数据结构1402，并且，与主题数据结构1402相关的各笔数据交互都会由各个用户终端1401所共识并记录在区块链上；可以理解的是，由于各个用户终端1401所归属的对象可能属于同一团队，例如企业等，则对应的区块链的类型可例如为联盟链，而所采用的共识机制可以例如为联盟链所常用的拜占庭共识容错机制(Byzantine Fault Tolerance，BFT)，其中运用较多的有实用拜占庭共识容错机制等；当然，此进为举例，也可以是其它的共识机制，如Raft协议、工作量证明(Proof of Work，POW)、股权证明(Proof of Stake，POS)、委任权益证明(Delegated Proof of Stake，DPOS)、Ripple共识算法等。

在此实施例中，每个用户终端1401需要具备之前实施例中服务终端所具有的至少部分功能，例如构建主题数据结构1402、应用(如数据整理、数据输出或数据传递)等。

如图15所示，展示本申请实施例中数据处理装置150的结构示意图。由于本实施例中数据处理装置150的技术细节可以参考图2实施例中的数据处理方法，因此在本实施例中不再对已描述的技术细节进行重复赘述。

所述数据处理装置150包括：

输入模块151，用于获取输入数据；

处理模块152，用于将输入数据聚合于主题数据结构。

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

在具体实现中，数据处理装置150可以实现在例如图10中的服务终端、图11中的服务端、或图14中的用户终端中，将输入数据聚合于主题数据结构，还可以进一步归类到主题数据结点下，从而构建或丰富主题数据结构。

举例来说，所述处理模块152可以包含图11中服务端的例如数据处理组件中的模块；例如，归集和同步引擎1124、数据处理模块1125(用于在线数据、离线数据的处理)。

如图16所示，展示本申请实施例中数据处理装置160的结构示意图。本实施例中的数据处理装置160可应用于当前对象的用户终端，例如图10中的用户终端。由于本实施例中数据处理装置160的技术细节可以参考图12实施例中的数据处理方法，因此在本实施例中不再对已描述的技术细节进行重复赘述。

所述数据处理装置160包括：

应用模块161，用于访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递。

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

承前所述，所述数据整理与主题数据结构建立原理相似，指的是在主题数据结构建立后，将获取到的数据聚合到主题数据结构存储；进一步可选的，还可以归类到主题题数据结点并加以存储。通过数据整理可使所述主题数据结构更加丰富。可选的，该数据整理动作可以由机器根据用户输入指令而进行整理；或者，该数据整理动作可以由预先训练的机器学习模型实现。

所述数据输出指的是将主题数据结构所索引的原始数据或根据原始数据得到的处理后数据加以输出；所述数据传递指的是在多个对象之间通过相同主题数据结构进行数据(包括通信消息)的传递。在各种需求场景下，数据输出和数据传递的应用可以独立实施，也可以结合实施。

在具体实现中，所述数据处理装置160可以实现为例如图11中的客户端，应用模块161可以包含所述客户端中的专注组件及协同组件；或者，所述数据处理装置160也可以实现在例如图14中用户终端1401中。

如图17所示，展示本申请实施例中数据提供装置170的结构示意图。由于本实施例中数据提供装置170的技术细节可以参考图13实施例中的数据提供方法，因此在本实施例中不再对已描述的技术细节进行重复赘述。

所述数据提供装置170可以应用在例如图10实施例中的服务终端。

所述数据提供装置170包括：

存储模块171，用于存储已建立的主题数据结构；

通信模块172，用于与至少一个对象的用户终端通信，向所述对象提供主题数据结构以供访问。

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

如图18所示，展示本申请实施例中计算机系统180的结构示意图。

所述计算机系统180可以实现在前述例如图10、图14中的用户终端或服务终端。

所述计算机设备包括通信器181、存储器182和处理器183。

所述通信器181用于与外部通信，例如用户终端和服务终端之间、用户终端和用户终端之间的通信等。

所述存储器182上存储有可在所述处理器183上运行的计算机程序；所述处理器183运行所述计算机程序时执行前述实施例中的数据处理方法或实施例中所述数据提供方法的步骤。

例如，所述计算机系统180中的处理器183可以通过运行计算机程序来执行图2中的数据处理方法；或者，所述计算机系统180可以实现在图10中的用户终端，处理器183可以通过运行一计算机程序来执行图12中的数据处理方法；或者，所述计算机系统180可以实现在图10中的服务终端，处理器183可以通过运行计算机程序来执行图13中的数据提供方法；或者，所述计算机系统180可以实现在图11中的用户终端，运行计算机程序以实现其功能。

在一些示例中，所述通信器181可以包括一或多个有线或无线通信电路，有线通信电路包括例如有线以太网卡，无线通信电路包括例如射频收发模块(如2G/3G/4G/5G移动通信模块)、WiFi模块、蓝牙模块、红外模块、物联网模块等中的一种或多种；可选的，物联网模块包括：窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)、LoRA(Long Range)相关的通信电路模块等；所述处理器183可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器183组合，数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、ASIC等；所述存储器182可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(Non-volatile Memory)，例如至少一个磁盘存储器。

本申请实施例还可以提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时执行前述实施例中任一项所述数据处理方法或所述数据提供方法的步骤。

即，上述本发明实施例中的数据处理方法及数据提供方法等被实现为可存储在记录介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的数据处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的数据处理方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的数据处理方法的专用计算机。

与现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有以下有益效果：

一方面，本申请实施例中，通过数据的聚合建立主题数据结构以整合数据及对象的行动，利用主题数据结构能提供结构化的数据输出，以及在多方对象之间可以通过使用相同主题数据结构来实现高效协同。

另一方面，利用主题数据结构进行结构化的数据存储，“主题”的逻辑为数据提供了上下文，则不再需要固定格式的文档，使得存储更加节省空间并且便于理解和数据集成。

又一方面，所述主题数据结构的具体应用中，既可以用在个人信息和行动管理，又能用在团队协作管理，应用广泛且有效提升个人行动和团队协作的效率。

本申请所实现的技术方案可以从专注优先出发，对引导信息处理工具未来的发展趋势有重大意义，包括：

1.替代消息、文档和任务的三视图，通过一套“视图”(即同一主题数据结构)就能彻底整合通信、知识和目标；

2.面向个人专注的协作入口会出现，由此出现新的行为模式，将形成新的流量入口；

3.基于文档的在线协作平台会走强，传统离线文档逐渐被新型在线文档融合或替代；

4.结构化协作成为主流，协作产生的结构数据，通过主题数据结构进行整合并能导出，可以以更低成本和企业应用快速对接；

5.利用主题数据结构进行数据整理，实现专注优先并兼顾协作的信息处理工具，可以与AI、5G、AR/VR、物联网等新技术结合，产生超越数字化在线化的新应用和新价值；

6.利用主题数据结构实现的在线协作方式，适合于虚拟企业、组合式工作者、知识密集型行业的应用。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机程序。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输。

例如，前述实施例中的所述数据处理装置、数据提供装置中的各个功能模块可以是软件实现；或者也可以是软硬件配合实现，例如通过计算机设备实施例中的处理器运行存储器的计算机程序实现；或者，也可以是通过硬件电路实现。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

例如，前述实施例中的所述数据处理装置、数据提供装置中的各个功能模块可以是独立、单一的程序实现，也可以是一程序中的不同程序段分别实现，在某些实施场景中，这些功能模块可以位于一个物理设备，也可以位于不同的物理设备但相互通信耦合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适，结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分。并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时，或按相反的顺序，来执行功能。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。

例如，前述实施例中的数据处理方法、数据提供方法等，其中的各个步骤的顺序可以在具体场景中加以变化，并非以上述描述为限。

虽然本说明书实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本说明书实施例的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (30)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取输入数据；

将输入数据聚合于主题数据结构；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述输入数据的类型包括：通信、目标、及知识中的一种或多种组合。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述输入数据是经时序排序的。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将输入数据聚合于主题数据结构，还包括：对输入数据进行对应主题数据结点的归类。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述主题数据结点具有与其对应主题相关的结构化的字段；和/或，所述主题数据结点和/或字段具有至少一种属性信息。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述输入数据包括以下中的至少一种：

1)相关于一个对象的个人主题的数据；

2)相关于多个对象的团队主题的数据；

3)已有主题数据结构的备份数据；

4)已有数据系统的导出数据。

7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述主题数据结构通过以下方式中的至少一种方式建立：

1)根据用户输入指令处理所述输入数据而建立的；

2)通过机器学习模型处理所述输入数据而建立的；

3)导入已有主题数据结构的备份数据而建立。

8.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述主题数据结构被应用于数据整理、数据输出、及数据传递中的一种或多种组合。

9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：

1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；

2)输出相关于对象的行动计划数据；

3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；

4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；

5)输出对已有数据系统的导入数据。

10.根据权利要求9所述的数据处理方法，其特征在于，所述输出相关于对象的行动计划数据，包括以下中的至少一种：

1)向对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据；

2)向对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据。

11.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述主题数据结构进行数据传递，包括：

多个对象间通过相同主题数据结构实现数据交互。

12.根据权利要求11所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据交互的实现方式包括以下至少一种：多个对象对相同主题数据结点所索引数据的读/写；多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

13.根据权利要求1、6、9或11所述的数据处理方法，其特征在于，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

14.一种数据处理方法，其特征在于，应用于当前对象的用户终端；所述数据处理方法包括：

访问主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

15.根据权利要求14所述的数据处理方法，其特征在于，包括：

在用户终端显示对应已建立的主题数据结构的局部或全局所形成的用户交互界面；

响应所述用户交互界面的输入信息以访问所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递中至少一种应用。

16.根据权利要求14所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述主题数据结构得到的数据输出，包括以下至少一种：

1)输出至少一个主题数据结点所索引的至少部分数据；

2)输出相关于所述当前对象的行动计划数据；

3)输出根据主题数据结构的局部或全局所索引的数据生成的知识图谱；

4)输出对所述主题数据结构的局部或全局的备份数据；

5)输出对已有数据系统的导入数据。

17.根据权利要求16所述的数据处理方法，其特征在于，所述输出相关于所述当前对象的行动计划数据，包括以下中的至少一种：

1)向所述当前对象提供其在相应主题的团队协作目标中被分发任务的行动计划数据或者团队中所有成员被分发任务的行动计划数据；

2)向所述当前对象提供其被安排的个人任务的行动计划数据。

18.根据权利要求14所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述主题数据结构进行数据传递，包括：

所述当前对象与其它对象间通过相同主题数据结构实现数据交互。

19.根据权利要求18所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据交互的实现方式包括以下至少一种：多个对象对相同主题数据结点所索引数据的读/写；多个对象在主题数据结点之下通过通信软件进行通信会话，所述通信会话的记录存储为能被所述主题数据结点索引的数据。

20.根据权利要求19所述的数据处理方法，其特征在于，在对应已建立的主题数据结构的局部或全局所构建的用户交互界面中，包括：用于接受用户操作而启动所述通信软件的接口。

21.根据权利要求14、16或18所述的数据处理方法，其特征在于，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

22.根据权利要求14所述的数据处理方法，其特征在于，所述用户终端存储有局部或全局、历史或最新的所述主题数据结构，并通过与服务终端交互以对所存储的主题数据结构进行更新；

或者，所述用户终端通过与所述服务终端通信以访问存储在服务终端的主题数据结构；

或者，所述用户终端及其通信的其它用户终端各自存储主题数据结构，相互间通过共识机制确认所述主题数据结构。

23.一种数据提供方法，其特征在于，应用于服务终端；所述数据提供方法包括：

与至少一个对象的用户终端通信，向所述对象提供主题数据结构以供访问；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

24.根据权利要求23所述的数据提供方法，其特征在于，每个已知对象分配有对所述主题数据结构的数据访问权限。

25.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于获取输入数据；

处理模块，用于将输入数据聚合于主题数据结构；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

26.一种数据处理装置，其特征在于，应用于当前对象的用户终端；所述数据处理装置包括：

应用模块，用于访问主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

27.一种数据提供装置，其特征在于，应用于服务终端；所述数据提供方法包括：

存储模块，用于存储已建立的主题数据结构；

通信模块，用于与至少一个对象的用户终端通信，向所述对象提供主题数据结构以供访问；

其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据。

28.一种计算机系统，包括通信器、存储器和处理器，所述通信器用于与外部通信，所述存储器上存储有可被所述处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至13任一项所述数据处理方法、权利要求14至22任一项所述数据处理方法、或权利要求23或24所述数据提供方法的步骤。

29.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序运行时执行权利要求1至13任一项所述数据处理方法、权利要求14至22任一项所述数据处理方法、或权利要求23或24所述数据提供方法的步骤。

30.一种数据处理系统，其特征在于，包括：

服务终端，用于与外部通信并且存储有已建立的主题数据结构以供外部对象访问；其中，所述主题数据结构包括一个或多个关联的主题数据结点，每个主题数据结点用于索引与其相关的数据；

至少一个当前对象的用户终端，与所述服务终端通信，用于访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递；

或者，所述数据处理系统包括：

多个对象的用户终端，相互通信且各自存储主题数据结构，相互间通过共识机制确认所述主题数据结构及其应用；其中，一或多个所述对象访问所述主题数据结构并实现以下至少一种应用：通过所述主题数据结构进行数据整理、数据输出、及数据传递。

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