CN114021005A - 网点信息查询方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信息处理技术领域，公开了一种网点信息查询方法、装置、设备及存储介质，通过获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端；本发明通过设置查询权限，方便用户快速查询到数据，提高信息查询的效率，也便于对网点数据的管理，提高网点数据的保密性能；提高网点信息查询结果的准确度，使用户得到想要的查询结果；通过目标报表能够从多方面有效掌握网点的运营情况，提升对网点的监控效率。

Description

网点信息查询方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种网点信息查询方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

所谓物流网点，就是物流网络的结点。主要是指的是储运仓库、流通仓库、中转仓库等，物流网点是大批量物资储运、集散的场所。仓库一旦建立，就会面对整个地区的各个企业开展储运业务，将有很多企业的物资在这里储运：从各地运到这里来，或从这里运出去。

随着网络信息的发展，物流公司的网络上已经可以搜寻到不同网点在各个方面的相关信息，但由于网络中的的信息过于繁多，企业管理者或者网点管理者需要耗费大量时间才能找到自己所需的相关信息，导致工作效率的低下，严重影响对网点运营的准确有效分析。

发明内容

有鉴于此，有必要针对查询耗时、工作效率低下等的问题，提供一种网点信息查询方法、装置、设备及存储介质。

一种网点信息查询方法，所述网点信息查询方法包括以下步骤：

获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

在其中一个实施例中，响应于所述网点信息查询请求，查询所述用户对应的身份信息；

根据所述身份信息确定所述用户对应的所属区域，所述所属区域包括物流集团、物流大区和省份；

接收用户触发的查询指令，并根据所述用户的所属区域分配查询权限以及所述查询权限包含的网点数据库。

在其中一个实施例中，获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

在其中一个实施例中，采集网点管理数据，并将所述网点管理数据进行分类，形成树状分类结构；

对每条所述网点管理数据按照类别进行标注；

将标注后的所述网点管理数据添加到对应的树状分类结构中，形成网点数据库，所述树状分类结构至少具有一个根节点，每个根节点至少具有一级分支，每一级分支包括至少一个子节点。

在其中一个实施例中，获取所述识别结果，并判断存在一个还是多个所述识别结果；

若存在多个所述识别结果，则分别针对每个所述识别结果中多个查询关键词进行查询，每个所述识别结果形成对应的数据集合，对多个所述数据集合进行整合处理，以得到目标数据；

若存在一个所述识别结果，则分别针对所述识别结果中的多个查询关键词进行查询，以得到目标数据。

在其中一个实施例中，根据所述目标数据，确定对应的报表类型，所述报表类型至少包括至少包括网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计；

根据所述报表类型，确定对应的信息配置表以及所述信息配置表中的列标题和/或行标题，并按照所述列标题和/或行标题将所述目标数据填充至所述信息配置表，得到目标报表；

按照所述报表类型为所述目标报表进行命名，并将命名后的所述目标报表上传至区块链。

一种网点信息查询装置，所述网点信息查询装置包括：获取模块，用于获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

识别模块，用于对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

提取模块，用于从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

生成模块，用于基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

在其中一个实施例中，所述识别模块，包括：预处理子模块，用于获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

权重计算子模块，用于对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

相似度计算子模块，用于计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

一种网点信息查询设备，所述网点信息查询设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述网点信息查询设备执行上述所述的网点信息查询方法的步骤。

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所述的网点信息查询方法的步骤。

上述网点信息查询方法、装置、设备及存储介质，通过获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端；本发明通过设置查询权限，方便用户快速查询到数据，提高信息查询的效率，也便于对网点数据的管理，提高网点数据的保密性能；提高网点信息查询结果的准确度，使用户得到想要的查询结果；通过目标报表能够从多方面有效掌握网点的运营情况，提升对网点的监控效率。

附图说明

图1为本发明网点信息查询方法的第一个实施例示意图；

图2为本发明仲网点信息查询方法的第二个实施例示意图；

图3为本发明网点信息查询装置的第一个实施例示意图；

图4为本发明网点信息查询装置的第二个实施例示意图；

图5为本发明网点信息查询设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。

作为一个较好的实施例，如图1所示，一种网点信息查询方法，用于网点信息查询，该网点信息查询方法包括以下步骤：

步骤101、获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为网点信息查询装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

本实施例中，物流网点是现代商品流通的载体和空间依托，也是商品物流的实施基础，物流网点是物流作业活动的种类和工作量集中的地方，大量物资在物流网点集散，要储存、要装卸、要搬运、要运进运出、要包装、要流通加工、要有信息处理等活动，因此对于物流网点的管理至关重要，在对物流网点管理之前就需要对物流网点的各方面信息有足够了解；在日常的运作中，及时查询网点信息及相关报表，以便对物流网点进行管理；用户在客户端通过输入文本数据的方式填写网点信息查询请求，用户填写完成后，服务器获取网点信息查询请求。

步骤102、对网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，识别结果为一个或多个；

本实施例中，该步骤的目的是对网点信息查询请求进行数据处理，通过进行关键词识别得到识别结果，具体过程如步骤1021-步骤1023所示。

步骤1021、获取网点信息查询请求中的文本数据，并对文本数据进行预处理，预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

具体的，文本分词处理是自然语言处理的基础，分词准确度直接决定了后面的词性标注、句法分析、词向量以及文本分析的质量；由于文本数据的不确定性，所以需要对服务器获取到的文本数据进行预处理，预处理便于后面根据网点信息查询请求进行查询，也提高查询结果的准确度。

步骤1022、对预处理后的文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

具体的，基于词频(TF)的关键词权值：一般而言，关键词在文本中出现的次数越多，表明该关键词在文本中的地位越重要(停用词除外)，通过关键词在文本中的出现次数定义关键词在该文本中的权值；基于文档频率(DF)的关键词权值：在有众多文本容量时，为了通过关键词来达到区分文本的目的，通常采用关键词出现的文档频率来定义关键词的权值]，对于在大量文本中都出现的关键词，则这些关键词对文本之间的区分能力很弱，只有那些在本文中或者少量文本中出现的关键词才对文本的区分能力非常明显，基于文档频率的关键词权值计算方法正是基于这一理论；基于TF-IDF的关键词权值：这是目前最流行的一种权值计算方法，它是两个因素的乘积，分别是词项在该文档中出现的词频(TF)，以及在文档集合中出现该词项的文档数的倒数(IDF)，一般来说，某个词项的词频需要对其进行归一化的工作，即需要计算当前关键词词频在文本中所有关键词词频总和中的比重，表示的是当前关键词在文档中的重要程度，对于反文档频率，它表示词项在文档集合中的重要陈固定，一个词项出现的文档数越多，说明该词项的区分度越差，其在文档集合中的重要性就越低。假设某个词项在文本集合中非常频繁的出现，诸如文本中的停用词，那么它在文本中就毫无重要性可言，TF-IDF关键词算法的目的就是为了寻找那些在文本中出现频率高而在整个文档集合中出现频率低的关键词，这些关键词对文本之间区分能力非常之强；当前关键词权重计算除了这三种方法外，还可以包括基于信息增益的方法、基于卡方统计的方法和基于互信息的方法等，本发明对关键词权重计算所采用的方法具体不作限定。

步骤1023、计算多个查询关键词之间的相似度，并将多个查询关键词中相似度达到预设的阈值的查询关键词归为识别结果，识别结果至少为一个，一个识别结果中至少包括两个不同的查询关键词。

具体的，通过向量空间模型，将文本表示成向量的形式，则抽象文本之间的相似度运算就转换成文本向量之间的运算，常用的向量之间的相似度计算方法有点积法、余弦法、Dice法方法、Jaccard方法；选取第一个查询关键词，并创建一个集合，选取第二个查询关键词，并计算其与第一个查询关键词的相似度，如果相似度的值大于预设的阈值，则将第二个查询关键词放入第一个查询关键词所在的集合，每次选择一个新的查询关键词，就计算其与前面生成的所有的集合的相似度，将其值与阈值比较从而判断其所属集合，如果相似度的值大于预设的阈值，则将第二个词放入第一个词所在的集合，反之则创建一个新的集合；如此往复直至遍历完所有关键词，而最后的集合就是识别结果，所以识别结果可能为一个、两个或两个以上，由集合数量决定。

步骤103、从预置的网点数据库中提取与识别结果相匹配的信息，得到识别结果对应的目标数据；

本实施例中，该步骤的目的是根据网点信息查询请求的识别结果匹配相对应的目标数据，即查询结果的相关数据，其中预置的网点数据库的具体内容如步骤1031-步骤1033所示，识别结果的具体过程如步骤1034-步骤1036所示。

步骤1031、采集网点管理数据，并将网点管理数据进行分类，形成树状分类结构；

具体的，对采集的网点管理数据按照网点名称/编码进行人工分类，将具体数据按网点名称/编码进行匹配，再按照网点所属区域进行分类，形成树状分类结构，所属区域可以为各省份。

步骤1032、对每条网点管理数据按照类别进行标注；

具体的，将每条网点管理信息的类别包括：网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计，将其分别按照网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计进行标注。

步骤1033、将标注后的网点管理数据添加到对应的树状分类结构中，形成网点数据库。

具体的，树状分类结构至少具有一个根节点，每个根节点至少具有一级分支，每一级分支包括至少一个子节点；例如树状分类结构中的一个根节点指示“所属区域”，此根节点下具有一级分支，包括“网点基础信息、网点业务量、网点价格政策”等子节点。

下面步骤1034-步骤1036所述的是步骤103中识别结果的具体过程：

步骤1034、获取识别结果，并判断存在一个还是多个识别结果；

具体的，如上述步骤1023所述，所以识别结果可以为一个或多个，根据步骤1023中的数据集合进行判断。

步骤1035、若存在多个识别结果，则分别针对每个识别结果中多个查询关键词进行查询，每个识别结果形成对应的数据集合，对多个数据集合进行整合处理，以得到目标数据；

具体的，若存在多个识别结果，对每个数据集合中的多个查询关键词都进行遍历，根据查询关键词查询得到对应的查询结果，每个识别结果都会得到一个查询结果集合，即数据集合，对多个数据集合进行数据整合，数据整合作为一种资源整合的理念和方式，数据整合，也称数据集成、数据融合，是对异构资源系统中的异质、异类的数据在逻辑上或物理上有机地集中，提供统一的表示和操作，以解决多种异构数据资源互联与共享；数据整合的本质是通过一定的技术手段，把存在于异构系统中的异构数据，在物理和逻辑上进行集中利用，屏蔽各种数据的差异，让各种数据相互联系；经过数据整合后以得到目标数据。

步骤1036、若存在一个识别结果，则分别针对识别结果中的多个查询关键词进行查询，以得到目标数据。

具体的，若存在一个识别结果，则遍历该识别结果中的多个查询关键词，根据查询关键词查询得到对应的查询结果，即目标数据。

步骤104、基于目标数据生成目标报表，并将目标报表发送至用户的客户端。

本实施例中，该步骤的目的是得到网点信息查询请求对应的报表，服务器基于目标数据生成目标报表，具体过程如步骤1041-步骤1043所示，目标报表生成后，用户的客户端上可以查看到目标报表，用户可以直接打印或导出Excel，而目标报表中各网点的排列方式不作限定，例如展示当前用户最新搜索的十个网点名称，按照时间降序排列。

步骤1041、根据目标数据，确定对应的报表类型，报表类型至少包括至少包括网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计；

具体的，服务器获取目标数据，目标数据是网点信息查询请求所对应的查询结果的相关数据，通过报表的形式将目标数据可视化展示，服务器根据目标数据确定报表类型，例如目标数据包括商家数为100、活跃商家的数量为80、重点商家的数量为60等，则可以确定该目标数据对应的报表类型为网点客户统计。

步骤1042、根据报表类型，确定对应的信息配置表以及信息配置表中的列标题和/或行标题，并按照列标题和/或行标题将目标数据填充至信息配置表，得到目标报表；

具体的，报表类型就从数据库中提取出对应的信息配置表，信息配置表为报表模板，信息配置表预先设置好了列标题和/或行标题，服务器将目标数据匹配填充至信息配置表中，填充完成后得到目标报表，例如网点薪资发放对应的信息配置表，该信息配置表的列标题包括总工资、人均工资、计件工资、网点派费小计、网点-业务员派费小计、总部-网点单票派费、网点-业务员单票派费、总部-网点单公斤派费、网点-业务员单公斤派费，将目标数据根据列标题匹配对应填充，其中网点派费＝有偿派费+平衡重量费+续重派费+特殊加付派费+扶持派费付费+超区3+1+其他派费+超量截留+支线补助，有偿派费：正常派送费付费+业务员派费+共配票单截+扣保证金(春节)-定向中转费、平衡重量费：平衡重量费定额付费-平衡重量费付费调平，续重派费：有偿重量段付费第十一天、特殊加付派费：疫情影响地区特殊加付+全国发往特殊区域加付+有偿加收付费、扶持派费付费：取一站式结算报表扶持派费平衡报表，扶持派费+补助-调平、超区3+1：付费、其他派费：C1件派费付费、超量截留：超派截留、支线补助：取一站式支线补平衡报表，付费金额+定额补-调平，由于统计的需求，目标报表统计数据的日期默认展示T-1日期。

步骤1043、按照报表类型为目标报表进行命名，并将命名后的目标报表上传至区块链。

具体的，根据报表类型为目标报表进行命名，例如网点基础信息命名为网点基础信息报表、网点业务量命名为网点业务量报表、网点价格政策命名为网点价格政策报表，当然具体的命名方式本发明不作限定；同时利用区块链技术将目标报表上传至区块链，由于区块链技术具有不可篡改性使得信息的真实性得到了保证，从而实现确认信息的准确来源，保证目标报表可追溯性。

本发明实施例中，通过获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；对网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，识别结果为一个或多个；从预置的网点数据库中提取与识别结果相匹配的信息，得到识别结果对应的目标数据；基于目标数据生成目标报表，并将目标报表发送至用户的客户端；本发明通过设置查询权限，方便用户快速查询到数据，提高信息查询的效率，也便于对网点数据的管理，提高网点数据的保密性能；提高网点信息查询结果的准确度，使用户得到想要的查询结果；通过目标报表能够从多方面有效掌握网点的运营情况，提升对网点的监控效率。

请参阅图2，本发明实施例中网点信息查询方法的第二个实施例包括：

步骤201、响应于网点信息查询请求，查询用户对应的身份信息；

本实施例中，用户使用客户端时，通过账号和密码登录指定应用程序，服务器验证登录的账号和密码，在账号和密码通过后台服务器的验证后，进入所述应用界面，服务器可以根据账号确定用户对应的身份信息，例如身份信息包括姓名、办公地址、职务等。

步骤202、根据身份信息确定用户对应的所属区域，所属区域包括物流集团、物流大区和省份；

本实施例中，服务器根据身份信息确定用户的所属区域，所属区域按照企业的等级划分，例如物流集团为物流企业的总部，物流集团包含了多个物流大区，物流大区包括华东大区、华南大区等，省份则是物流大区内所包含的省份，便于为用户分配查询权限，方便用户快速查询到所需数据。

步骤203、接收用户触发的查询指令，并根据用户的所属区域分配查询权限以及查询权限包含的网点数据库。

本实施例中，服务器接收到用户的查询指令后，根据用户的办公地址判断用户所属区域，并则根据用户的职务为该用户分配查询权限以及查询权限包含的网点数据库，物流集团、物流大区和各省份的网点信息实现三级联动，例如用户在企业中属于物流大区且为华东大区，则该用户可以查询到华东大区的网点信息，而华东大区的网点信息包含了华东大区各省份的网点信息，但是该用户无法查询到除华东大区以外的网点信息，即用户的查询权限确定后用户只能查询到当前权限下的网点信息。

本发明实施例中，通过响应于网点信息查询请求，查询用户对应的身份信息，根据身份信息确定用户对应的所属区域，接收用户触发的查询指令，并根据用户的所属区域分配查询权限以及查询权限包含的网点数据库；本发明通过设置查询权限，方便用户快速查询到数据，提高信息查询的效率，也便于对网点数据的管理，提高网点数据的保密性能。

请参阅图3，在一个实施例中，提出了一种网点信息查询装置，网点信息查询装置包括：

获取模块301，用于获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

识别模块302，用于对网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，识别结果为一个或多个；

提取模块303，用于从预置的网点数据库中提取与识别结果相匹配的信息，得到识别结果对应的目标数据；

生成模块304，用于基于目标数据生成目标报表，并将目标报表发送至用户的客户端。

请参阅图4，本发明实施例中网点信息查询装置的第二个实施例，上述识别模块302，具体包括：

预处理子模块3021，用于获取网点信息查询请求中的文本数据，并对文本数据进行预处理，预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

权重计算子模块3022，用于对预处理后的文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

相似度计算子模块3023，用于计算多个查询关键词之间的相似度，并将多个查询关键词中相似度达到预设的阈值的查询关键词归为识别结果，识别结果至少为一个，一个识别结果中至少包括两个不同的查询关键词。

本发明实施例中，通过获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；对网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，识别结果为一个或多个；从预置的网点数据库中提取与识别结果相匹配的信息，得到识别结果对应的目标数据；基于目标数据生成目标报表，并将目标报表发送至用户的客户端；本发明通过设置查询权限，方便用户快速查询到数据，提高信息查询的效率，也便于对网点数据的管理，提高网点数据的保密性能；提高网点信息查询结果的准确度，使用户得到想要的查询结果；通过目标报表能够从多方面有效掌握网点的运营情况，提升对网点的监控效率。

上面图3-4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的网点信息查询装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中网点信息查询设备进行详细描述。

图5是本发明实施例提供的一种网点信息查询设备的结构示意图，该网点信息查询设备500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处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530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网点信息查询设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在网点信息查询设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

网点信息查询设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的网点信息查询设备结构并不构成对本申请提供的网点信息查询设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

一种网点信息查询设备以实现以下网点信息查询方法，所述网点信息查询方法包括以下步骤：获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

在一个实施例中，响应于所述网点信息查询请求，查询所述用户对应的身份信息；

根据所述身份信息确定所述用户对应的所属区域，所述所属区域包括物流集团、物流大区和省份；

接收用户触发的查询指令，并根据所述用户的所属区域分配查询权限以及所述查询权限包含的网点数据库。

在一个实施例中，获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

在一个实施例中，采集网点管理数据，并将所述网点管理数据进行分类，形成树状分类结构；

对每条所述网点管理数据按照类别进行标注；

将标注后的所述网点管理数据添加到对应的树状分类结构中，形成网点数据库，所述树状分类结构至少具有一个根节点，每个根节点至少具有一级分支，每一级分支包括至少一个子节点。

在一个实施例中，获取所述识别结果，并判断存在一个还是多个所述识别结果；

若存在多个所述识别结果，则分别针对每个所述识别结果中多个查询关键词进行查询，每个所述识别结果形成对应的数据集合，对多个所述数据集合进行整合处理，以得到目标数据；

若存在一个所述识别结果，则分别针对所述识别结果中的多个查询关键词进行查询，以得到目标数据。

在一个实施例中，根据所述目标数据，确定对应的报表类型，所述报表类型至少包括至少包括网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计；

根据所述报表类型，确定对应的信息配置表以及所述信息配置表中的列标题和/或行标题，并按照所述列标题和/或行标题将所述目标数据填充至所述信息配置表，得到目标报表；

按照所述报表类型为所述目标报表进行命名，并将命名后的所述目标报表上传至区块链。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行以下网点信息查询方法，所述网点信息查询方法包括以下步骤：

获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

在一个实施例中，响应于所述网点信息查询请求，查询所述用户对应的身份信息；

根据所述身份信息确定所述用户对应的所属区域，所述所属区域包括物流集团、物流大区和省份；

接收用户触发的查询指令，并根据所述用户的所属区域分配查询权限以及所述查询权限包含的网点数据库。

在一个实施例中，获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

在一个实施例中，采集网点管理数据，并将所述网点管理数据进行分类，形成树状分类结构；

对每条所述网点管理数据按照类别进行标注；

将标注后的所述网点管理数据添加到对应的树状分类结构中，形成网点数据库，所述树状分类结构至少具有一个根节点，每个根节点至少具有一级分支，每一级分支包括至少一个子节点。

在一个实施例中，获取所述识别结果，并判断存在一个还是多个所述识别结果；

若存在多个所述识别结果，则分别针对每个所述识别结果中多个查询关键词进行查询，每个所述识别结果形成对应的数据集合，对多个所述数据集合进行整合处理，以得到目标数据；

若存在一个所述识别结果，则分别针对所述识别结果中的多个查询关键词进行查询，以得到目标数据。

在一个实施例中，根据所述目标数据，确定对应的报表类型，所述报表类型至少包括至少包括网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计；

根据所述报表类型，确定对应的信息配置表以及所述信息配置表中的列标题和/或行标题，并按照所述列标题和/或行标题将所述目标数据填充至所述信息配置表，得到目标报表；

按照所述报表类型为所述目标报表进行命名，并将命名后的所述目标报表上传至区块链。

本发明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。

所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例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同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种网点信息查询方法，其特征在于，所述网点信息查询方法包括以下步骤：

获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

2.根据权利要求1所述的网点信息查询方法，其特征在于，所述获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求之后，还包括：

响应于所述网点信息查询请求，查询所述用户对应的身份信息；

根据所述身份信息确定所述用户对应的所属区域，所述所属区域包括物流集团、物流大区和省份；

接收用户触发的查询指令，并根据所述用户的所属区域分配查询权限以及所述查询权限包含的网点数据库。

3.根据权利要求1所述的网点信息查询方法，其特征在于，所述对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个，包括：

获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

4.根据权利要求1所述的网点信息查询方法，其特征在于，所述从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据之前，还包括：

采集网点管理数据，并将所述网点管理数据进行分类，形成树状分类结构；

对每条所述网点管理数据按照类别进行标注；

将标注后的所述网点管理数据添加到对应的树状分类结构中，形成网点数据库，所述树状分类结构至少具有一个根节点，每个根节点至少具有一级分支，每一级分支包括至少一个子节点。

5.根据权利要求1所述的网点信息查询方法，其特征在于，所述从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据，包括：

获取所述识别结果，并判断存在一个还是多个所述识别结果；

若存在多个所述识别结果，则分别针对每个所述识别结果中多个查询关键词进行查询，每个所述识别结果形成对应的数据集合，对多个所述数据集合进行整合处理，以得到目标数据；

若存在一个所述识别结果，则分别针对所述识别结果中的多个查询关键词进行查询，以得到目标数据。

6.根据权利要求1所述的网点信息查询方法，其特征在于，所述基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端，包括：

根据所述目标数据，确定对应的报表类型，所述报表类型至少包括至少包括网点基础信息、网点业务量、网点价格政策、网点收支利、网点服务质量、网点薪资发放、网点客户统计；

根据所述报表类型，确定对应的信息配置表以及所述信息配置表中的列标题和/或行标题，并按照所述列标题和/或行标题将所述目标数据填充至所述信息配置表，得到目标报表；

按照所述报表类型为所述目标报表进行命名，并将命名后的所述目标报表上传至区块链。

7.一种网点信息查询装置，其特征在于，所述网点信息查询装置包括：

获取模块，用于获取用户在客户端上输入的网点信息查询请求；

识别模块，用于对所述网点信息查询请求进行关键词识别，得到识别结果，所述识别结果为一个或多个；

提取模块，用于从预置的网点数据库中提取与所述识别结果相匹配的信息，得到所述识别结果对应的目标数据；

生成模块，用于基于所述目标数据生成目标报表，并将所述目标报表发送至所述用户的客户端。

8.根据权利要求7所述的网点信息查询装置，其特征在于，所述识别模块，包括：

预处理子模块，用于获取所述网点信息查询请求中的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，所述预处理包括文本分词处理、停用词去处处理；

权重计算子模块，用于对预处理后的所述文本数据进行关键词权重计算，以筛选出多个查询关键词，所述关键词权重计算包括有基于词频的方法、基于文档频率的方法、基于TF-IDF的方法；

相似度计算子模块，用于计算多个所述查询关键词之间的相似度，并将多个所述查询关键词中相似度达到预设的阈值的所述查询关键词归为识别结果，所述识别结果至少为一个，一个所述识别结果中至少包括两个不同的所述查询关键词。

9.一种网点信息查询设备，其特征在于，所述网点信息查询设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述网点信息查询设备执行如权利要求1-6中任一项所述的网点信息查询方法的步骤。

10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的网点信息查询方法的步骤。

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