CN113689303A - 协议数据的分配方法、装置、计算机设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例属于数据处理和人工智能技术领域，涉及一种协议数据的分配方法，包括对所有待分配对象的协议数据进行标识；根据标识对待分配对象进行分组；采用整数百分比最大余数法分解算法分别将每一分组内的待分配对象分配到不同的数据机构；判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据是否在同一数据机构，其中，同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定；若判断为否，则对同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。本申请还提供一种协议数据的分配装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，协议数据可存储于区块链中。本申请能够提高协议数据的分配效率以及保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
Description
技术领域
本申请涉及信息数据处理和人工智能技术领域，尤其涉及一种协议数据的分配方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
关于分配，对于人类社会来说并不陌生，在现代社会，各种各样的分配应有尽有，例如人员分配、福利分配以及股权分配。无论什么样的分配，都必须在兼顾资源分配效率的基础上，做到公平、公正。
在由多家保险公司共同承保的商业保险中，其保单数据的分配更是要兼顾公平、公正以及分配效率。现有的分配方法多是采用人工分配，把大量的人工资源投入到简单、重复、低价值的劳动中，分配效率低，人力成本高。或者采用完全随机的分配算法，无法做到公平和公证。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种协议数据的分配方法、装置、计算机设备及存储介质，能够解决现有技术中协议数据采用人工手动分配效率低下以及随机分配无法兼顾公平公正的问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种协议数据的分配方法，所述分配方法包括：对所有待分配对象的协议数据进行标识；根据所述标识对所述待分配对象进行分组；采用整数百分比最大余数法分解算法分别将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构；判断同一责任人的多个待分配对象的所述协议数据是否在同一数据机构，其中，所述同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定；若判断为否，则对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。
进一步的，所述采用整数百分比最大余数法分解算法将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构，进一步包括：获取所述分组内的待分配对象的总人数；将所述总人数和每一数据机构的预设分配百分比做乘积；将乘积后得到的值进行处理，得到每一所述数据机构分配到的人数。
进一步的，将乘积后得到的值进行处理，得到每一所述数据机构分配到的人数，进一步包括：取乘积后所述值的整数部分作为每一所述数据机构的第一分配人数；将乘积后所述值的小数部分相加得到剩余待分配对象的人数；将所述剩余待分配对象的人数分配到对应的所述数据机构，从而得到每一所述数据机构分配到的人数。
进一步的，所述将所述剩余待分配对象的人数对应的数据机构，从而得到每一所述数据机构分配到的人数，包括：将所述数据机构按照预设分配百分比进行倒序排序；将所述剩余待分配对象的人数按照排序分配到对应的所述数据机构。
进一步的，所述对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整，进一步包括：判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，所述待调整的协议数据和被调整的协议数据分别为同一责任人的不同待分配对象的协议数据，且二者被分配在不同的数据公司；若存在，则将所述第一协议数据和所述被调整的协议数据进行交换。
进一步的，所述判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据的步骤之后，还包括：若不存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，则获取所有所述同一责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构的协议数据的记录集合；根据所述协议数据的记录集合计算出每一所述数据机构的实际分配人数；按照责任人对所述协议数据的记录集合中的待分配对象的协议数据进行分组，得到每一所述数据机构的期望分配人数；判断每一所述数据机构的实际分配人数是否小于所述期望分配人数；若小于，则按照每一所数据机构的预设分配百分比将所述协议数据的记录集合中待分配对象的人数分配到每一所述数据机构；若大于，则将所述协议数据的记录集合中的待分配对象的人数随机至所述实际分配人数小于所述期望分配人数的所述数据机构。
进一步的，所述将所述协议数据的记录集合中的待分配对象的人数随机分配到每一所述数据机构之后，进一步包括：根据每一所述数据机构的分配结果得到每一所述数据机构实际人数的分配比例和期望人数的分配比例；根据所述实际人数的分配比例和所述期望人数的分配比例得到实际分配人数和期望分配人数之间的误差，以对所述协议数据的分配进行调整。
进一步的，所述根据所述标识对所述待分配对象进行分组之后，进一步包括：对同一分组内的所有所述协议数据按照投责任人的证件号进行排序。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种协议数据的分配装置，所述协议数据的分配装置包括：标识模块，用于对所有待分配对象的协议数据进行标识；分组模块，用于根据所述标识对所述待分配对象进行分组；分配模块，用于采用整数百分比最大余数法分解算法将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构；判断模块，用于判断同一责任人的多个待分配对象的所述协议数据是否在同一数据机构，其中，所述同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定；调整模块，用于在判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据不在同一数据机构时，对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述任一项所述的协议数据的分配方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例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协议数据的分配法的步骤。
与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
本申请提供了一种协议数据的分配方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对所有待分配对象的协议数据进行标识，并根据标识对所述待分配对象进行分组，采用整数百分比最大余数法分解算法将每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，再将同一责任人的不同待分配对象的协议数据调整到同一数据机构，如此能够提高协议数据的分配效率以及保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是本申请协议数据的分配方法一实施方式的流程示意图；
图3是本申请步骤S300一实施方式的流程示意图；
图4是本申请步骤S330一实施方式的流程示意图；
图5是本申请步骤S500一实施方式的流程示意图；
图6是本申请协议数据的分配装置的一个实施例的结构示意图；
图7是本申请的一实施例中分配模块230的示意图；
图8是本申请的一实施例中调整模块250的示意图；
图9是本实施例计算机设备基本结构框图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的协议数据的分配方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，协议数据的分配装置一般设置于服务器/终端设备中。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图2为本申请协议数据的分配方法一实施方式的流程示意图，如图2，本申请的协议数据的分配方法包括如下步骤：
S100，对所有待分配对象的协议数据进行标识。
本实施例中，协议数据的分配方法可以运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器/终端设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式待分配对象的协议数据。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
可以理解的是，本申请协议数据的分配方法可以应用在保险业务数据的分配中。且本申请下述实施方式中均以保险业务为例详细介绍本申请的协议数据的分配方法，当然本申请的协议数据分配还可以应用在其他也数据的分配中，此处不足具体限定。
具体地，这里的待分配对象可以为待分配的参保人员，协议数据可以为参保人员的保单数据。其中，保单数据又可以进一步包括所有待分配参保人员的投保人证件号、年龄、订单总人数、医保参保资格以及既往症等等。为方便后续的分组分配，步骤S100中需要对所有待分配对象的对协议数据进行标识。
S200，根据标识对待分配对象进行分组。
进一步，在步骤S100的分组基础上，按照待分配对象的标识对其进行分组。在本申请一具体应用场景中，可以按照如下方式进行分配，例如20岁、有医保参保资格、有既往症为一组；20岁、有医保参保资格、无既往症为一组等等。当然这里的分组只是示意性举例，在其他实施方式中，也可以按照其他的类型进行分类，此处不做具体限定。
进一步，在根据标识对待分配对象进行分组之后还需要对同一组内的协议数据按照责任人的证件号进行排序。可以理解的是，本申请将每一组内的待分配对象按照责任人的证件号进行排序，能够确保在后续的分配过程中每一数据机构分配到的待分配对象的每一年龄段人数也是按照其预设分配百分比得到的，如此能够确保协议数据分配的公平。具体到本申请的应用场景，其中，本申请实施例中责任人可以为投保人员，在完成分组后需要对同一组内的保单数据按照投保人的身份证号进行排序，如此能够确保后续每一年龄段的参保人员的保单数据分配到不同承保公司的人数也是按照其预设分配百分比分配的，能够确保同一承保公司分配到的参保人员的年龄段人数均匀以及保证分配的公平性。
S300，采用整数百分比最大余数法分解算法分别将每一分组内的待分配对象分配到不同的数据机构。
可选地，依次对每一分组内的待分配对象的协议数据(参保人员)按照整数百分比最大余数法分解算法进行初步分配，从而得到每一分组内各数据机构按照预设的分配百分比得到的待分配对象的人数。其中，本申请中的数据机构可以为不同的承保公司，请结合图3，图3为本申请步骤S300一实施方式的流程示意图，如图3所示步骤S300进一步包括如下子步骤：
S310，获取分组内的待分配对象的总人数。
S320，将总人数和每一数据机构的预设分配百分比做乘积。
进一步，将每一分组内待分配对象的总人数和每一数据机构的预设分配百分比做乘积。可选地，本申请中每一数据机构(承保公司)的预设分配百分比可以由具体项目中的承保公司和项目所在地区医保部门共同商讨确定，此处不做具体限定。
S330，将乘积后得到的值进行处理，得到每一数据机构分配到的人数。
进一步，将每一分组内待分配对象的总人数和每一数据机构的预设分配百分比得到的乘积分别进行处理，从而得到每一数据机构所分配的人数。请进一步结合图4，图4为本申请步骤S330一实施方式的流程示意图，如图4，步骤S330进一步包括如下子步骤：
S331，取乘积后的值的整数部分作为每一数据机构的第一分配人数。
具体地，将每一分组内待分配对象的总人数和每一数据机构的预设分配百分比得到的乘积后的值的整数部分作为每一数据机构的第一分配人数。
S332，将乘积后值的小数部分相加得到剩余待分配对象的人数。
具体地，将每一分组内待分配对象的总人数和每一数据机构的预设分配百分比得到的乘积后值的小数部分相加得到剩余待分配对象的人数。
S333，将数据机构按照预设分配百分比进行倒序排序。
具体实施方式中，将所有的数据机构按照其预设的分配百分比进行倒序排序。
S334，将剩余待分配对象的人数按照倒序排列分配到对应的数据机构，得到每一数据机构分配到的人数。
进一步，并将剩余待分配对象的人数按照数据机构的排序进行分配，从而得到每一数据机构分配到的人数。
下面结合实际应用场景详细介绍本申请采用整数百分比最大余数法分解算法对分组内的待分配对象分配到不同数据机构，具体如下：
可选地，结合表格1本申请中5家数据机构(本实施例中为5家不同的承保公司)依次为承保公司甲、承保公司乙、承保公司丙、承保公司丁以及承保公司戊。其中，总待分配对象(参保人员)总人数253508，每一承保公司的预设分配百分比依次为37％、30％、25％、5％、3％，将参保人员的总人数分别和每一承保公司的预设分配百分比依次做乘积。其中，乘积后得到的值取整数依次93797、76052、63377、12675、7605分别作为承保公司甲、承保公司乙、承保公司丙、承保公司丁以及承保公司戊的第一参保人数。
进一步，将总参保人数和每一承保公司的预设分配百分比依次做乘积后值的小数部分，即0.96、0.4、0、0.4、0.24相加得到剩余的待分配参保人数，本实施例中余数相加为2，即剩余的待分配参保人为2，然后将剩余的这2个待分配的参保人数分配给预设分配百分比排在前两位的承保公司，本实施例中排在前两位的为承保公司甲和承保公司乙。最后将第一参保人数和最后分配到的剩余待分配参保人数之和作为每一承保公司总的参保人数，也就是说承保公司甲、承保公司乙、承保公司丙、承保公司丁以及承保公司戊最终分配到的参保人员的总人数依次为93798、76053、63377、12675以及7605。可选地，假设计算余数得到的待分配对象(参保人员)的数量为3，则将剩余的这三个待分配对象依次分配给承保公司甲、承保公司乙、承保公司丙。可以理解的是，本申请中最后得到剩余的待分配对象的人数总是小于或者等于数据机构的数量。
表1采用整数百分比最大余数法分解算法对待分配对象分配到不同数据机构
上述实施方式中，通过采用整数百分比最大余数法分解算法对每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，能够避免陷入人工手动分配的巨大数据处理之中，提高协议数据的分配效率以及公平性。
S400，判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据是否在同一数据机构，其中，同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定。
进一步，步骤S300完成后所有待分配对象的协议数据已经分配到不同的数据机构，可能会出现同一责任人的不同待分配对象的协议数据被分配到了不同的数据机构的情况，本申请中同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定。可选地，可以通过判断各数据机构中分配到的待分配人员的责任人的证件号(例如身份证号)是否存在交集。若判断责任人的证件号存在交集，则表示存在同一责任人的不同待分配对象的协议数据被分配到不同的数据机构。反之，若判断责任人的证件号不存在交集，则表示存在同一责任人的不同待分配对象的协议数据被属于同一数据机构。
具体到本申请的应用场景中，需要判断各承保公司分配的参保人的参保数据的投保人的证件号(例如身份证)是否有交集，若有交集，表示存在同一投保人的不同参保人的参保参数被分配到不同的承保公司中，则进入步骤S500。反之，则不存在，则进入步骤S600，分配结束。
S500，对同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。
具体地，将同一责任人的不同待分配对象分配到不同数据机构的协议数据进行调整的依据为需要进行调整的两个待分配对象的协议数据必须相同。具体到实际的应用场景中，对于承保公司和参保人员来说，则需要满足进行交换的两个参保人员的协议数据必须相同，例如年龄、医保参保资格、既往症标识等。
举例来说，若同一投保人A的两位参保人员，分别标记为参保人R1和参保人R2。且参保人R1和参保人R2分别被分配到了承保公司甲和承保公司乙，则需要从承保公司甲的保单数据集合中里找到与参保人R2的年龄、医保参保资格、既往症标识都相同的参保人R3。其中，参保人R3的投保人为B，并将参保人R2与参保人R3的保单数据进行交换。即将参保人R2划给承保公司甲，保单数据分配到承保公司甲的参保人R3划给承保公司乙。进一步地，若承保公司甲的保单数据集合中里没有找到与参保人R2的年龄、医保参保资格、既往症标识都相同的参保人R3，则可以进一步在承保公司乙的保单数据集合中里没有找到与参保人R1的年龄、医保参保资格、既往症标识都相同的参保人R4。可以理解的是，若参保人R3和参保人R4都存在，则可以任选一种方案进行保单数据的交换。如此，可以保证同一投保人的参保人到协议(保单)数据都在同一家承保公司。请结合图5，图5为本申请步骤S500一实施方式的流程示意图，如图5，步骤S500进一步包括如下子步骤：
S510，判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，其中，待调整的协议数据和被调整的协议数据分别为同一责任人的不同待分配对象的协议数据，且二者被分配在不同的数据公司。
具体地，本实施例中的待调整和被调整的协议数据分别为同一责任人的不同待分配对象的协议数据，且二者被分配在不同的数据公司。其中，第一协议数据和被调整的协议数据相同，但是责任人不同。
进一步，结合上文中这里的待调整协议数据和被调整协议数据可以理解为同一投保人A的参保人R1和参保人R2的保单数据。其中，参保人R1的保单数据可以为待调整的协议数据，参保人R2的保单数据可以为被调整的协议数据，第一协议数据可以理解为从承保公司甲的保单数据集合里找到与参保人R2的保单数据(被调整的协议数据)相同的参保人R3的保单数据，即二者的保单数据相同，但其投保人不同。
可选地，若待调整的协议数据对应的数据机构中存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，则执行步骤S520。反之，若待调整的协议数据对应的数据机构中不存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，则进入步骤S530。
S520，则将第一协议数据和被调整的协议数据进行交换。
可以理解的是，若找到待调整的协议数据对应的数据机构中存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，则将二者进行交换，确保相同责任人的不同待分配对象的协议数据在同一数据机构。结合上文的实施例，若在承保公司甲的保单数据集合里找到与参保人R2的保单数据相同的参保人R3的保单数据，则将参保人R2和参保人R3点保单数据进行交换，以使得同一投保人A的两位参保人员R2和参保人R1的保单数据在一个承保公司。
S530，获取所有同一责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构的协议数据的记录集合。
可以理解的是，若待调整的协议数据对应的数据机构中不存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，此时可以根据责任人的证件号获取到该责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构中的协议数据的记录集合。具体来说，若未找到和将参保人R2保单数据相同的参保人R3，则可以根据参保人R2的投保人A的证件号(例如身份证号)获取到该投保人A不同参保人员被分配到不同承保公司中的保单数据的详细记录。如此，本申请实施例中可以获取所有相同责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构的协议数据的记录集合。
S540，根据协议数据的记录集合计算出每一数据机构的实际分配人数。
可以理解的是，经过上述步骤的初步分类，每一待分配对象均被标记上所在数据机构的标记，故根据待分配对象的协议数据的记录集合则可以计算出每一数据机构的实际分配人数。在具体实施例中，例如投保人A的参保人R1和参保人R2分别被分配到了承保公司甲和承保公司乙，投保人D的参保人R5和参保人R6分别被分配到了承保公司乙和承保公司丁，则根据参保人被分配到的承保公司，则可以统计出每一承保公司的实际分配人数。
S550，按照责任人对协议数据的记录集合中的待分配对象的协议数据进行分组，得到每一数据机构的期望分配人数。
进一步，按照责任人对集合中的待分配对象的协议数据进行分组，从而得到每一数据机构的期望分配人数。具体地，本申请中实施例中先按照责任人的证件号对待分配对象进行排序，再按照每一数据机构的预设分配百分比对待分配对象的协议数据进行分组，从而得到每一数据机构的期望分配人数，如此能够保证每一数据机构得到的每一个年龄段的待分配对象的人数均衡，从而保证分配的公平性。在具体实施例中，按照投保人的身份证号进行排序得到每一年龄段参保人员的总数，再将每一年龄段参保人员的总数分别和每一承保公司的预设分配百分比相乘，从而得到每一承保公司的期望分配人数。
S560，判断每一数据机构的实际分配人数是否小于期望分配人数。
进一步，将每一数据机构的实际分配人数和期望分配人数进行比较，若实际分配人数小于期望分配人数，则执行步骤S570，反之存在若实际分配人数大于期望分配人数的数据机构，则执行步骤S580。
S570，则按照每一数据机构的预设分配百分比将协议数据的记录集合中待分配对象的人数分配到每一数据机构。
具体地，若判断每一数据机构的实际分配人数小于期望分配人数，则按照每一数据机构的预设分配百分比将协议数据的记录集合中的待分配对象的人数分配到每一数据机构中。具体到本申请的应用场景，若计算得到每一承保公司的实际分配到的参保人数大于期望的分配人数，则可以按照各承保公司的预设百分比将保单数据集合中的参保人员依次分配到对应的承保公司。
S580，将协议数据记录集合中的待分配对象的人数随机分配至实际分配人数小于期望分配人数的数据机构。
可选地，若存在实际分配人数大于期望分配人数的数据机构，即表明该数据机构中对应的待分配对象的人数已经饱和，则不需要在将待分配对象分配到该数据机构。此时可以将协议记录集合中的待分配对象的人数随机分配到其他数据机构中，从而完成整个分配过程。具体来说，若存在承保公司中的参保人员的实际分配人数已经大于期望分配人数，例如承保公司甲的实际分配人数为10，且其期望分配人数为8人(实际分配人数>期望分配人数)，则此时将保单数据记录集合中的参保人员随机分配到其他分配人数未饱和的承保公司中，从而完成整个保单分配。
可选地，在完成分配之后还可以进一步根据每一数据机构的分配结果得到每一数据机构的实际人数的分配比例和期望人数的分配比例。具体地，根据分配结果通过统计分布图对每一所述数据机构的实际人数的分配比例和期望人数的分配比例进行对比展示。
进一步，在根据实际人数的分配比例和期望人数的分配比例得到实际分配人数和期望分配人数之间的误差，以对协议数据的分配进行调整。具体地，协议数据的实际分配中会预先设置一阈值的误差范围，在得到实际分配人数和期望分配人数之间的误差后，将其和阈值误差范围进行比较，若在阈值误差范围内，则无需进行调整。相反，若得到实际分配人数和期望分配人数之间的误差大于阈值的误差范围，则表明该协议数据的分配存在较大误差，则需要对协议数据的分配进行调整，例如重新分配等，从而保证分配的公平性。
上述实施方式中，通过对所有待分配对象的协议数据进行标识，并根据标识对所述待分配对象进行分组，采用整数百分比最大余数法分解算法将每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，再将同一责任人的不同待分配对象的协议数据调整到同一数据机构，如此能够提高协议数据的分配效率以及保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
需要强调的是，为进一步保证协议数据的分配方法的私密和安全性，上述协议数据还可以存储于一区块链的节点中。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
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，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
进一步参考图6，作为对上述图2所示协议数据的分配方法的实现，本申请提供了一种协议数据的分配装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的协议数据的分配方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示，本实施例所述的协议数据的分配装置200包括标识模块210、分组模块220、分配模块230、判断模块240以及调整模块250。
其中，标识模块210用于对所有待分配对象的协议数据进行标识。
分组模块220用于根据所述标识对所述待分配对象进行分组。
分配模块230用于采用整数百分比最大余数法分解算法将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构。
判断模块240用于判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据是否在同一数据机构，其中，所述同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定。
调整模块250用于在判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据不在在同一数据机构时，则对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。
参阅图7，图7为本申请的一实施例中分配模块230的示意图。
在本实施例的一些可选的实现方式中，分配模块230进一步包括获取子模块231、乘积子模块232以及处理子模块233。
其中，获取子模块231用于获取所述分组内的待分配对象的总人数。
乘积子模块232用于将所述总人数和每一数据机构的预设分配百分比做乘积。
处理子模块233用于将乘积后得到的值进行处理，得到每一所述数据机构分配到的人数。可以理解的是，处理子模块233还进一步执行如下操作：取乘积后值的整数部分作为每一所述数据机构的第一分配人数；将乘积后值的小数部分相加得到剩余待分配对象的人数；将所述剩余待分配对象的人数按照所述倒序排序分配到对应的所述数据机构，得到每一所述数据机构分配到的人数。
参阅图8，图8为本申请的一实施例中调整模块250的示意图。
在本实施例的一些可选的实现方式中，调整模块250进一步包括第一判断子模块251、交换子模块252、获取子模块253、计算子模块254、分组子模块255、第二判断子模块256、第一分配子模块257以及第二分配子模块258。
其中，第一判断子模块251用于判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，所述待调整的协议数据和被调整的协议数据分别为同一责任人的不同待分配对象的协议数据，且二者被分配在不同的数据公司。
交换子模块252用于在判断待调整的协议数据对应的数据机构中存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据时，则将所述第一协议数据和所述被调整的协议数据进行交换。
获取子模块253用于获取所有所述同一投责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构的协议数据的记录集合；
计算子模块254用于根据所述协议数据的记录集合计算出每一所述数据机构的实际分配人数；
分组子模块255用于按照责任人对所述协议数据的记录集合中的待分配对象的协议数据进行分组，得到每一所述数据机构的期望分配人数；
第二判断子模块256用于判断每一所述数据机构的实际分配人数是否小于所述期望分配人数；
第一分配子模块257用于在判断每一所述数据机构的实际分配人数小于所述期望分配人数时，则按照每一所数据机构的预设分配百分比将所述协议数据的记录集合中待分配对象的人数分配到每一所述数据机构；
第二分配子模块258用于在判断每一所述数据机构的实际分配人数大于所述期望分配人数时，则将所述协议数据的记录集合中的待分配对象的人数随机至所述实际分配人数小于所述期望分配人数的所述数据机构。
上述实施方式中，通过对所有待分配对象的协议数据进行标识，并根据标识对所述待分配对象进行分组，采用整数百分比最大余数法分解算法将每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，再将同一责任人的不同待分配对象的协议数据调整到同一数据机构，如此能够避免陷入人工手动分配效率低下的问题，同时也能够保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备300包括通过系统总线相互通信连接存储器301、处理器302、网络接口303。需要指出的是，图9中仅示出了具有组件301-303的计算机设备300，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器301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)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器301可以是所述计算机设备300的内部存储单元，例如该计算机设备300的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器301也可以是所述计算机设备300的外部存储设备，例如该计算机设备300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。当然，所述存储器301还可以既包括所述计算机设备300的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器301通常用于存储安装于所述计算机设备300的操作系统和各类应用软件，例如数据协议的分配方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器302在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器302通常用于控制所述计算机设备300的总体操作。本实施例中，所述处理器302用于运行所述存储器301中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述数据协议的分配方法的计算机可读指令。
所述网络接口303可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口303通常用于在所述计算机设备300与其他电子设备之间建立通信连接。
上述实施方式中，通过对所有待分配对象的协议数据进行标识，并根据标识对所述待分配对象进行分组，采用整数百分比最大余数法分解算法将每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，再将同一责任人的不同待分配对象的协议数据调整到同一数据机构，如此能够避免陷入人工手动分配效率低下的问题，同时也能够保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的数据协议的分配方法的步骤。
上述实施方式中，通过对所有待分配对象的协议数据进行标识，并根据标识对所述待分配对象进行分组，采用整数百分比最大余数法分解算法将每一分组内的待分配对象初步分配到不同的数据机构，再将同一责任人的不同待分配对象的协议数据调整到同一数据机构，如此能够避免陷入人工手动分配效率低下的问题，同时也能够保证各数据机构得到相对公平公正的数据。
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，本申请的技术方案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，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种协议数据的分配方法，其特征在于，所述分配方法包括：
对所有待分配对象的协议数据进行标识；
根据所述标识对所述待分配对象进行分组；
采用整数百分比最大余数法分解算法分别将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构；
判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据是否在同一数据机构，其中，所述同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定；
若判断为否，则对所述同一责任人的多个待分配对象的所述协议数据进行调整。
2.根据权利要求1所述的分配方法，其特征在于，所述采用整数百分比最大余数法分解算法将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构，进一步包括：
获取所述分组内的待分配对象的总人数；
将所述总人数和每一数据机构的预设分配百分比做乘积；
将乘积后得到的值进行处理，得到每一所述数据机构分配到的人数。
3.根据权利要求2所述的分配方法，其特征在于，将乘积后得到的值进行处理，得到每一所述数据机构分配到的人数，进一步包括：
取乘积后所述值的整数部分作为每一所述数据机构的第一分配人数；
将乘积后所述值的小数部分相加得到剩余待分配对象的人数；
将所述数据机构按照所述预设分配百分比进行倒序排序；
将所述剩余待分配对象的人数按照所述倒序排序分配到对应的所述数据机构，得到每一所述数据机构分配到的人数。
4.根据权利要求1所述的分配方法，其特征在于，所述对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整，进一步包括：
判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，所述待调整的协议数据和被调整的协议数据分别为同一责任人的不同待分配对象的协议数据，且二者被分配在不同的数据公司；
若存在，则将所述第一协议数据和所述被调整的协议数据进行交换。
5.根据权利要求4所述的分配方法，其特征在于，所述判断待调整的协议数据对应的数据机构中是否存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据的步骤之后，还包括：
若不存在和被调整的协议数据相同的第一协议数据，则获取所有所述同一责任人的不同待分配对象被分配到不同数据机构的协议数据的记录集合；
根据所述协议数据的记录集合计算出每一所述数据机构的实际分配人数；
按照责任人对所述协议数据的记录集合中的待分配对象的协议数据进行分组，得到每一所述数据机构的期望分配人数；
判断每一所述数据机构的实际分配人数是否小于所述期望分配人数；
若小于，则按照每一所数据机构的预设分配百分比将所述协议数据的记录集合中待分配对象的人数分配到每一所述数据机构；
若大于，则将所述协议数据的记录集合中的待分配对象的人数随机分配至所述实际分配人数小于所述期望分配人数的所述数据机构。
6.根据权利要求5所述的分配方法，其特征在于，所述将所述协议数据的记录集合中的待分配对象的人数随机分配到每一所述数据机构之后，进一步包括：
根据每一所述数据机构的分配结果得到每一所述数据机构实际人数的分配比例和期望人数的分配比例；
根据所述实际人数的分配比例和所述期望人数的分配比例得到实际分配人数和期望分配人数之间的误差，以对所述协议数据的分配进行调整。
7.根据权利要求1所述的协议数据分配方法，其特征在于，所述根据所述标识对所述待分配对象进行分组之后，进一步包括：
对同一分组内的所有所述协议数据按照投责任人的证件号进行排序。
8.一种协议数据的分配装置，其特征在于，所述分配装置包括：
标识模块，用于对所有待分配对象的协议数据进行标识；
分组模块，用于根据所述标识对所述待分配对象进行分组；
分配模块，用于采用整数百分比最大余数法分解算法分别将每一所述分组内的待分配对象分配到不同的数据机构；
判断模块，用于判断同一责任人的多个待分配对象的所述协议数据是否在同一数据机构，其中，所述同一责任人和其对应的多个待分配对象通过证件号进行绑定；
调整模块，用于在判断同一责任人的多个待分配对象的协议数据不在同一数据机构时，对所述同一责任人的多个待分配对象的协议数据进行调整。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的协议数据的分配方法的步骤。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的协议数据的分配方法的步骤。
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