CN112529713A - 产品的配置方法、装置以及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种产品的配置方法、装置以及计算机设备,其中,方法包括:获取待配置产品的形态信息;根据形态信息确定所需的模块类型;为模块类型匹配一个或者多个模块数据;计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。通过获取待配置产品的形态信息,对形态信息进行处理分析以得到待配置产品所需的模块类型,根据模块类型获取多个模块数据,再进行组装,从而节余了开发人员对这些模块数据开发的时间,提高了产品的开发效率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域,特别涉及一种产品的配置方法、装置以及计算机设备。
背景技术
随着业务的多样化发展,产品的更新迭代的速度也越来越快,但是在设计同一类产品时,研发人员发现具有很多重复的业务功能,其业务模块的类型都是一样的,而开发相同业务功能的重复性工作会耗费研发人员大量的时间,因此亟需一种产品的配置方法。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种产品的配置方法、装置以及计算机设备,旨在解决开发相同业务功能的重复性工作会耗费研发人员大量的时间的问题。
本发明提供了一种产品的配置方法,包括:
获取待配置产品的形态信息;
根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
根据所述业务功能确定所需的模块类型;
为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
进一步地,所述根据业务功能确定所需的模块类型的步骤包括:
根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
进一步地,所述计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值的步骤,包括:
根据所述形态信息获取所述待配置产品的应用场景和服务对象;
根据所述应用场景和所述服务对象获取所述待配置产品的各个功能;
将所述各个功能分别输入预设的向量机中,得到各个功能分别对应的各个功能向量;
根据预设的相关值计算公式计算各个所述模块数据与对应的所述功能向量的相关值。
进一步地,所述根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的模块数据的步骤,包括:
获取所述模块数据的各个功能;
根据公式计算各个所述模块数据在所述待配置产品的得分值;其中,xi表示所述模块数据的第i个功能,表示第i个功能的成熟度随着设计时间变化的分值函数,t表示设计时间,g(xi)表示第i个功能的实用得分计算函数;
根据所述得分值从各个所述模块数据中挑选出目标模块数据。
进一步地,所述根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的模块数据的步骤之后,还包括:
获取待配置产品的运行系统;
判断所述模块数据中的代码是否均能被所述运行系统运行;
若不能都被所述运行系统运行,则替换所述运行系统不能运行的所述模块数据。
进一步地,所述将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品的步骤之后,还包括:
获取训练数据以及所述训练数据对应的期望值;
将所述训练数据输入至所述初步产品中,得到所述初步产品对应的实际值;
根据损失函数公式计算所述初步产品的损失值,其中,所述损失函数为:
根据所述损失值判断所述初步产品是否合格。
本发明还提供了一种产品的配置装置,包括:
形态信息获取模块,用于获取待配置产品的形态信息;
业务功能获取模块,用于根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
模块类型确定模块,用于根据所述业务功能确定所需的模块类型;
匹配模块,用于为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
相关值计算模块,用于计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
模块数据挑选模块,用于根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
拼接模块,用于将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
进一步地,所述模块类型确定模块包括:
已有产品获取子模块,用于根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
必要性能挑选子模块,用于检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
模块类型确定子模块,用于按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
本发明还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本发明的有益效果:通过获取待配置产品的形态信息,对形态信息进行处理分析以得到待配置产品所需的模块类型,根据模块类型获取多个模块数据,再进行组装,从而节余了开发人员对这些模块数据开发的时间,提高了产品的开发效率。
附图说明
图1是本发明一实施例的一种产品的配置方法的流程示意图;
图2是本发明一实施例的一种产品的配置方法的结构示意框图;
图3为本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。
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
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的一部分实施例,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。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变,所述的连接可以是直接连接,也可以是间接连接。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
另外,在本发明中如涉及“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方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
参照图1,本发明提出一种产品的配置方法,包括:
S1:获取待配置产品的形态信息;
S2:根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
S3:根据所述业务功能确定所需的模块类型;
S4:为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
S5:计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
S6:根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
S7:将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
如上述步骤S1所述,获取待配置产品的形态信息。获取的方式可以是用户直接输入的形态信息,也可以是根据用户输入的功能信息,然后根据功能信息与形态信息的预设对应关系,得到对应的形态信息。其中形态信息包括待配置产品的类别,服务对象,应用场景等。功能信息则为产品的可实现功能。
如上述步骤S2所述,根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能。由于形态信息中具有产品的类别,服务对象,应用场景等信息,故而可以分析得到对应的业务功能,例如,若产品为基金,则需要加入客户信息校验,订单校验,账户校验,支付结果处理等多个业务功能。
如上述步骤S3所述,根据所述业务功能确定所需的模块类型。由于在预设的模块数据库中可能会有多个不同的模块数据,为了便于快速的查询模块数据类别,一般会在模块数据库中将各个模块数据进行分类管理,因此可以先确定所需的模块类型,再在模块数据库的对应位置处查找对应的模块数据。其中,模块数据为提前封装好的业务代码,可以用于实现不同的业务功能,模块类型为根据对应的业务功能进行划分,例如为客户信息校验,订单校验,账户校验等,需要说明的是一个模块类型至少对应一个模块数据。
如上述步骤S4所述,一般来说,产品会涉及到多个模块类型,而每个模块类型中则有多个对应的模块数据,因此可以将每个模块类型对应的多个模块数据都提取出来,以供筛选。
如上述步骤S5-S7所述,由于各个模块数据与形态信息都有相关值,因此可以根据计算的相关值来挑选对应的模块数据,挑选的方式可以是挑选出相关值最高的模块数据。需要说明的一点是,相关值只是挑选模块数据的一个因素,另外也还需要考虑挑选出的模块数据是否兼容,当然,可以将模块数据库中的模块数据都建立成都符合一个操作系统的语法格式。使在挑选模块数据时,可以不用考虑兼容的问题。
在一个实施例中,所述根据业务功能确定所需的模块类型的步骤S3,包括:
S301:根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
S302:检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
S303:按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
如上述步骤S301-S303所述,实现了模块类型的确定。即可以根据业务功能获取多个相似的已有产品,在开发新产品时,很多的性能都是产品所共有的,故而可以检测已有产品的性能,但不同的已有产品也有其独特的性能,因此需要检测性能是否为业务功能的必要性能,检测的方法为判断该性能在各个已有产品的出现率是否达到了预设的出现率,若没有达到,则说明该性能为业务功能的非必要性能。若达到了则说明该性能为业务功能的必要性能,然后根据必要性能所属的类别,确定对应的模块类型。
在一个实施例中,所述计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值的步骤S5,包括:
S501:根据所述形态信息获取所述待配置产品的应用场景和服务对象;
S502:根据所述应用场景和所述服务对象获取所述待配置产品的各个功能;
S503:将所述各个功能分别输入预设的向量机中,得到各个功能分别对应的各个功能向量;
S504:根据预设的相关值计算公式计算各个所述模块数据与对应的所述功能向量的相关值。
如上述步骤S501-S504所述,实现了所述模块数据与所述形态信息之间的相关值的计算,由于形态信息中包含了待配置产品的类别,服务对象,应用场景等,可以根据形态信息进而获取到待配置产品的应用场景和服务对象,不同的应用场景,例如为基金的应用场景,服务对象为所有购买基金的人员,则各个功能对应为为购买基金的人提供购买渠道,订单确认,账户信息确认等基金的常规功能。再将各个功能输入至预设的向量机中,其中,预设的向量机根据功能的不同表示词以及对应的功能向量训练而成,以增大预设的向量机的识别范围。在模块数据库中,根据模块数据的各个功能计算模块数据与功能向量的相关值。
在一个实施例中,所述根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的模块数据的步骤S4,包括:
S401:获取所述模块数据的各个功能;
S402:根据公式计算各个所述模块数据在所述待配置产品的得分值;其中,xi表示所述模块数据的第i个功能,表示第i个功能的成熟度随着设计时间变化的分值函数,t表示设计时间,g(xi)表示第i个功能的实用得分计算函数;
S403:根据所述得分值从各个所述模块数据中挑选出目标模块数据。
如上述步骤S401-S403所述,实现了模块数据的挑选。具体的,可以先获取到模块数据的各个功能,及模块数据能起到的作用,需要说明的是,模块数据库中的模块数据不宜做的太大,否则每个模块数据的受众会很小,即模块数据只能是少数几个惯用的流程的组合或者仅仅为一个流程,因此上述模块数据的各个功能并非指模块数据是由多个流程组成,而是这个流程所具有的功能,然后再通过设定的公式计算模块数据在产品中的得分值,其中,可以是任意的增函数,例如,可以是一次函数,二次函数,或者是指数函数等,应当理解的是,一个模块数据的随着时间的设计开发的时间,其模块数据的成熟度会越高,其相应的得分也会增加,另外,g(xi)函数具体可以为g(xi)=c,其中c是一个常数值,其与模块数据本身有关,即可以直接录入至各个模块数据中,也可以是该功能与待配置产品的契合度有关,即可以计算已有产品中该功能的使用的比例,然后将比例作为上述契合度。而上述比例也会随着获取已有产品信息的时间段不同,导致获取的值不同,其实际上也可以是一个随着时间变化的函数,从而完成了对得分值的计算,以便于后续根据得分值对模块数据进行挑选,挑选的方式可以是选择每个模块类型中得分最高的模块数据,当然,由于模块数据之间还需要考虑兼容性的问题,因此,得分值只是考虑的一个因素之一,当然,目前的模块数据库还未得到全面的使用,因此,在建立的过程中,已经考虑了模块数据之间的兼容性,可以直接根据得分值来挑选对应的目标模块数据。
在一个实施例中,所述根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的模块数据的步骤S4之后,还包括:
S511:获取待配置产品的运行系统;
S512:判断所述模块数据中的代码是否均能被所述运行系统运行;
S513:若不能都被所述运行系统运行,则替换所述运行系统不能运行的所述模块数据。
如上述步骤S511-S513所述,实现了对挑选的模块数据与运行系统之间的兼容性检测。即先获取待配置产品的运行系统,再获取操作系统中的编译器,其中,运行系统中的编译器一般包括多个,检测各编译器可以识别的语法,然后获取根据可以识别的语法,对模块数据进行初步判断,若存在有模块数据包含有运行系统不能识别的语法,则将模块数据进行替换,替换的方式可以是获取功能相同,但是语法不同的模块数据,从而实现对模块数据的检测。
在一个实施例中,所述将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品的步骤S7之后,还包括:
S801:获取训练数据以及所述训练数据对应的期望值;
S802:将所述训练数据输入至所述初步产品中,得到所述初步产品对应的实际值;
S803:根据损失函数公式计算所述初步产品的损失值,其中,所述损失函数为:
S804:根据所述损失值判断所述初步产品是否合格。
如上述步骤S801-S804所述,实现了对初步产品的损失值的检测。即先获取训练数据以及训练数据对应的期望值,期望值是根据训练数据所期望得到的值,而实际值则是将训练数据输入至初步产品中所得到的实际值,根据损失函数公式计算初步产品的损失值,根据损失值判断初步产品是否满足开发的要求,若不满足,则可以对初步产品进行改进或者弃用,若满足,则可以在初步产品上继续研究开发,节省开发的时间。其中,损失函数中,εi为第i个训练数据的匹配度,即第i个训练数据与待配置产品的的匹配度,其可以根据目前已有产品中该训练数据出现的比例有关,即已有产品中该训练数据出现的次数与其他数据出现的次数相比,当然,对于单个训练数据的出现的次数会有困难,而且后续的计算过程中,随着单个训练数据的精度提升,其对应的比例会很小,导致最终的计算结果偏小,因此,可以对数据进行范围的划定,获取所有数据在不同范围中的比例,然后判断训练数据属于哪个范围,将对应的比例作为匹配度参与计算,使计算的损失值精度更高,自动配置的产品的开发效果更好。根据计算得到的损失值判断初步产品是否合格,判断的方法可以是事先设定一个损失预设值当低于该损失预设值时,则可以认定初步产品合格,当不低于该损失预设值时,则认定初步产品不合格,需要进行优化或者重新组装。
本发明的有益效果:通过获取待配置产品的形态信息,对形态信息进行处理分析以得到待配置产品所需的模块类型,根据模块类型获取多个模块数据,再进行组装,从而节余了开发人员对这些模块数据开发的时间,提高了产品的开发效率。
参照图2,本申请还提供了一种产品的配置装置,包括:
形态信息获取模块10,用于获取待配置产品的形态信息;
业务功能获取模块20,用于根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
模块类型确定模块30,用于根据所述业务功能确定所需的模块类型;
匹配模块40,用于为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
相关值计算模块50,用于计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
模块数据挑选模块60,用于根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
拼接模块70,用于将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
在一个实施例中,所述模块类型确定模块30,包括:
已有产品获取子模块,用于根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
必要性能挑选子模块,用于检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
模块类型确定子模块,用于按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
在一个实施例中,相关值计算模块50,包括:
应用场景获取子模块,用于根据所述形态信息获取所述待配置产品的应用场景和服务对象;
功能获取子模块,用于根据所述应用场景和所述服务对象获取所述待配置产品的各个功能;
功能向量生成子模块,用于将所述各个功能分别输入预设的向量机中,得到各个功能分别对应的各个功能向量;
相关值计算子模块,用于根据预设的相关值计算公式计算各个所述模块数据与对应的所述功能向量的相关值。
在一个实施例中,模块数据挑选模块60,包括:
获取子模块,用于获取所述模块数据的各个功能;
得分值计算子模块,用于根据公式计算各个所述模块数据在所述待配置产品的得分值;其中,xi表示所述模块数据的第i个功能,表示第i个功能的成熟度随着设计时间变化的分值函数,t表示设计时间,g(xi)表示第i个功能的实用得分计算函数;
挑选子模块,用于根据所述得分值从各个所述模块数据中挑选出目标模块数据。
在一个实施例中,产品的配置装置,还包括:
运行系统获取模块,用于获取待配置产品的运行系统;
代码判断模块,用于判断所述模块数据中的代码是否均能被所述运行系统运行;
替换模块,用于若不能都被所述运行系统运行,则替换所述运行系统不能运行的所述模块数据。
在一个实施例中,产品的配置装置,还包括:
期望值获取模块,用于获取训练数据以及所述训练数据对应的期望值;
实际值计算模块,用于将所述训练数据输入至所述初步产品中,得到所述初步产品对应的实际值;
损失值计算模块,用于根据损失函数公式计算所述初步产品的损失值,其中,所述损失函数为:
初步产品判断模块,用于根据所述损失值判断所述初步产品是否合格。
参照图3,本申请实施例中还提供一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构可以如图3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、网络接口和数据库。其中,该计算机设计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、计算机程序和数据库。该内存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。该计算机设备的数据库用于存储各种模块数据等。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可以实现上述任一实施例所述的产品的配置方法。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请实施例还提供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可以实现上述任一实施例所述的产品的配置方法。
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流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储与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流程。其中,本申请所提供的和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。非易失性存储器可以包括只读存储器(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一多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、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。
需要说明的是,在本文中,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。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种产品的配置方法,其特征在于,包括:
获取待配置产品的形态信息;
根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
根据所述业务功能确定所需的模块类型;
为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
2.如权利要求1所述的产品的配置方法,其特征在于,所述根据业务功能确定所需的模块类型的步骤包括:
根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
3.如权利要求1所述的产品的配置方法,其特征在于,所述计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值的步骤,包括:
根据所述形态信息获取所述待配置产品的应用场景和服务对象;
根据所述应用场景和所述服务对象获取所述待配置产品的各个功能;
将所述各个功能分别输入预设的向量机中,得到各个功能分别对应的各个功能向量;
根据预设的相关值计算公式计算各个所述模块数据与对应的所述功能向量的相关值。
5.如权利要求1所述的产品的配置方法,其特征在于,所述根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的模块数据的步骤之后,还包括:
获取待配置产品的运行系统;
判断所述模块数据中的代码是否均能被所述运行系统运行;
若不能都被所述运行系统运行,则替换所述运行系统不能运行的所述模块数据。
7.一种产品的配置装置,其特征在于,包括:
形态信息获取模块,用于获取待配置产品的形态信息;
业务功能获取模块,用于根据所述形态信息获取所述待配置产品的业务功能;
模块类型确定模块,用于根据所述业务功能确定所需的模块类型;
匹配模块,用于为每一所需的所述模块类型在预设的模块数据库中匹配一个或者多个模块数据;
相关值计算模块,用于计算各所述模块数据与所述形态信息的相关值;
模块数据挑选模块,用于根据所述相关值为每一所需的所述模块类型挑选对应的一个模块数据;
拼接模块,用于将挑选出的模块数据按照设定的拼接顺序进行拼接,得到所述待配置产品对应的初步产品。
8.如权利要求7所述的产品的配置装置,其特征在于,所述模块类型确定模块包括:
已有产品获取子模块,用于根据所述业务功能获取多个相似的多个已有产品;
必要性能挑选子模块,用于检测各个所述已有产品的性能,并根据所述业务功能从所述性能中挑选出必要性能;
模块类型确定子模块,用于按照所述必要性能确定各自对应的模块类型。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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---|---|
CN (1) | CN112529713A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114547120A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-27 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 区域系统的构建方法、装置、设备以及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170132553A1 (en) * | 2015-10-17 | 2017-05-11 | Rubikloud Technologies Inc. | System and method for computational analysis of the potential relevance of digital data items to key performance indicators |
US20200286022A1 (en) * | 2019-03-10 | 2020-09-10 | Applied Methods Inc. | Platform for In-Memory Analysis of Network Data Applied to Site Selection with Current Market Information, Demand Estimates, and Competitor Information |
CN111932130A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-13 | 上海冰鉴信息科技有限公司 | 业务类型识别方法及装置 |
-
2020
- 2020-12-18 CN CN202011511025.XA patent/CN112529713A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170132553A1 (en) * | 2015-10-17 | 2017-05-11 | Rubikloud Technologies Inc. | System and method for computational analysis of the potential relevance of digital data items to key performance indicators |
US20200286022A1 (en) * | 2019-03-10 | 2020-09-10 | Applied Methods Inc. | Platform for In-Memory Analysis of Network Data Applied to Site Selection with Current Market Information, Demand Estimates, and Competitor Information |
CN111932130A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-13 | 上海冰鉴信息科技有限公司 | 业务类型识别方法及装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114547120A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-27 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 区域系统的构建方法、装置、设备以及存储介质 |
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