CN114817223A - 业务数据提取方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种业务数据提取方法、装置、电子设备和存储介质。一种业务数据提取方法，包括：从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。本发明实施例的技术方案，通过利用特征值对应的数据处理模型对临时业务数据进行二次筛选，解决了仅利用特征值对原始业务数据进行筛选，筛选结果中存在大量的无用数据，筛选精度较低问题，取得了提高筛选精度的有益效果。

Description

业务数据提取方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据搜索领域，尤其涉及一种业务数据提取方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着大数据时代和人工智能时代的到来，对海量数据的合理开发利用愈发重要。当前对海量数据的筛选通常采用关键词筛选方式，即键入关键词，得到包含关键词的文本数据。

然而，由于关键词筛选范围较大，存在大量的无用数据出现在筛选结果中，降低了筛选精度。

发明内容

本发明实施例提供了一种业务数据提取方法、装置、电子设备和存储介质，以解决仅利用特征值或关键词对原始业务数据进行筛选，筛选结果中存在大量的无用数据，筛选精度较低问题。

根据本发明的一方面，提供了一种业务数据提取方法，包括：

从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；

从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；

利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。

根据本发明的另一方面，提供了一种业务数据提取装置，包括：

特征值提取模块，用于从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；

临时业务数据提取模块，用于从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；

目标业务数据提取模块，用于利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的业务数据提取方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的业务数据提取方法。

本发明实施例的技术方案，通过从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中，也就是说，通过利用特征值对应的数据处理模型对临时业务数据进行二次筛选，解决了仅利用特征值对原始业务数据进行筛选，筛选结果中存在大量的无用数据，筛选精度较低问题，取得了提高筛选精度的有益效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例一提供的一种业务数据提取方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种业务数据提取方法的流程图；

图3为本发明实施例三提供的一种业务数据提取装置的结构示意图；

图4为可以用来实施本发明实施例的电子设备40的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种业务数据提取方法的流程图，本实施例可适用于在海量数据中筛选出所需的业务数据的情况，该方法可以由业务数据提取装置来执行，该业务数据提取装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该业务数据提取装置可配置于计算机服务器中。如图1所示，该方法包括：

S110、从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型。

预先创建特征值数据库，特征值数据库中存放有常用的特征值以及各个特征值所对应的数据处理模型，用于后续对原始业务数据进行两次筛选。例如，特征值的数据处理模型可以包括如下参数：特征值、编号、特征值类型、特征值描述、来源、状态、唯一标识、入库时间和更新时间。需要注意的是，特征值的数据处理模型所包括的参数可以不限于上述的参数，还可以仅包括上述参数中的某些参数或者包括上述参数以外的其他参数。

假设在特征值数据库中共有1000个特征值，在S110中提取其中的第一个特征值及其数据处理模型，例如，该特征值为“正弦函数讲义”，对应的数据处理模型为“特征值：正弦函数讲义”、“编号：1”、“特征值类型：PPT类型”、“特征值描述：无”、“来源：全部”、“状态：可下载”、“唯一标识：无”、“入库时间：2012年至今”、“更新时间：无”。

可选的，从特征值数据库中提取特征值，包括：从特征值数据库中提取与目标业务数据所属领域相关联的词语，得到特征值。

接上例，由于特征值数据库中的特征值是有限的，因此并非所有的词都被包括在特征值数据库中，例如，需要提取有关高中正弦函数讲义的业务数据，而特征值数据库中并没有“高中正弦函数讲义”这个特征值，因此提取与“高中正弦函数讲义”相关联的“正弦函数讲义”作为特征词。

这样设置的好处在于，利用特征值数据库中有限的特征值，尽可能地扩大本发明实施例中业务数据提取方法的应用范围。

S120、从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中。

原始业务数据可以是某电子图书馆中现有的海量数据，接上例，在原始业务数据中提取包括特征值“正弦函数讲义”的所有业务数据作为临时业务数据，并将其存储至临时数据库中以待后续筛选。

S130、利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。

接上例，在S120中已经从原始业务数据中提取得到了包括特征值“正弦函数讲义”的临时业务数据，此时对临时业务数据进行二次筛选，由于数据处理模型包括如下参数：特征值、编号、特征值类型、特征值描述、来源、状态、唯一标识、入库时间和更新时间，因此可以选择数据处理模型中的一个或多个参数对临时业务数据进行筛选，例如，利用“状态：可下载”对包括特征值“正弦函数讲义”的临时业务数据进行二次筛选，选择临时业务数据中可下载的数据作为目标业务数据存储至业务数据库中。

本发明实施例的技术方案，通过从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中，也就是说，通过利用特征值对应的数据处理模型对临时业务数据进行二次筛选，解决了仅利用特征值对原始业务数据进行筛选，筛选结果中存在大量的无用数据，筛选精度较低问题，取得了提高筛选精度的有益效果。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种业务数据提取方法的流程图，本实施例是对实施例一所述的业务数据提取方法的进一步细化，其中与实施例一中相同或相似的步骤将不再赘述，如图2所示，该方法包括：

S210、从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型。

如下给出了创建特征值数据库的代码示例，以所述代码为例，每个特征值的数据处理模型包括如下参数：特征值、编号、特征值类型、特征值描述、来源、状态、唯一标识、入库时间和更新时间。

S220、从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中。

S230、利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。

S240、删除临时数据库中的临时业务数据。

临时数据库容量有限，因此，可以在对临时业务数据进行处理得到目标业务数据之后，删除临时数据库中的临时业务数据，释放临时数据库的存储空间。同理，也可以根据需要对临时数据库中的临时业务数据定时进行删除，而不是在使用完目标业务数据后及时删除。

S250、对业务数据库中的目标业务数据进行备份。

对业务数据库中高价值的业务数据进行备份，从而进行长期保存，防止毁损灭失。

可选的，利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行分析、过滤、筛选和去重，得到目标业务数据。

例如，对关于“正弦函数讲义”的临时业务数据进行分析、过滤、筛选和去重，具体包括利用数据处理模型中的参数“状态：可下载”分析临时业务数据中哪些业务数据是可下载的，过滤掉不可下载或者乱码的等有其他问题的业务数据，筛选出可下载的业务数据，去除掉重复的无价值的业务数据，从而得到目标业务数据。

这样设置的好处在于，给出了利用数据处理模型得到目标业务数据的具体流程。

可选的，利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：根据临时业务数据的入库时间对临时业务数据进行筛选，得到特定日期内的临时业务数据，将特定日期内的临时业务数据确定为目标业务数据。

例如，对关于“正弦函数讲义”的临时业务数据进行筛选，利用数据处理模型中的参数“入库时间：2012年至今”对临时业务数据进行筛选，得到入库时间为2012年至今的临时业务数据作为目标业务数据。

这样设置的好处在于，给出了一种目标业务数据的筛选方法。

可选的，利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：根据临时业务数据的字符数对临时业务数据进行筛选，得到特定字符数范围内的临时业务数据，将特定字符数范围内的临时业务数据确定为目标业务数据。

例如，对关于“正弦函数讲义”的临时业务数据进行筛选，利用数据处理模型中的其他参数，如参数“字符数：10000”对临时业务数据进行筛选，得到字符数小于或等于10000的临时业务数据作为目标业务数据。

这样设置的好处在于，给出了一种目标业务数据的筛选方法。

本发明实施例的技术方案，通过在将目标业务数据存储至业务数据库中后，删除临时数据库中的临时业务数据和对业务数据库中的目标业务数据进行备份，解决了临时数据库存储容量有限和目标业务数据易丢失的问题，取得了节约临时数据库存储容量和保障目标业务数据安全性的有益效果。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种业务数据提取装置的结构示意图。

如图3所示，该装置包括：

特征值提取模块310，用于从特征值数据库中提取特征值和特征值对应的数据处理模型；

临时业务数据提取模块320，用于从原始业务数据中提取与特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将临时业务数据存储至临时数据库中；

目标业务数据提取模块330，用于利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将目标业务数据存储至业务数据库中。

可选的，特征值提取模块310包括：

特征值提取子模块，用于从特征值数据库中提取与目标业务数据所属领域相关联的词语，得到特征值。

可选的，业务数据提取装置，还包括：

临时业务数据删除模块，用于删除临时数据库中的临时业务数据。

可选的，业务数据提取装置，还包括：

业务数据备份模块，用于对业务数据库中的目标业务数据进行备份。

可选的，目标业务数据提取模块330，包括：

分析过滤筛选去重子模块，用于利用数据处理模型对临时数据库中的临时业务数据进行分析、过滤、筛选和去重，得到目标业务数据。

可选的，目标业务数据提取模块330，包括：

日期筛选子模块，用于根据临时业务数据的入库时间对临时业务数据进行筛选，得到特定日期内的临时业务数据，将特定日期内的临时业务数据确定为目标业务数据。

可选的，目标业务数据提取模块330，包括：

字符数筛选子模块，用于根据临时业务数据的字符数对临时业务数据进行筛选，得到特定字符数范围内的临时业务数据，将特定字符数范围内的临时业务数据确定为目标业务数据。

本发明实施例所提供的业务数据提取装置可执行本发明任意实施例所提供的业务数据提取方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4为可以用来实施本发明实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器410，以及与至少一个处理器410通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)420、随机访问存储器(RAM)430等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器410可以根据存储在只读存储器(ROM)420中的计算机程序或者从存储单元480加载到随机访问存储器(RAM)430中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 430中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器410、ROM 420以及RAM 430通过总线440彼此相连。输入/输出(I/O)接口450也连接至总线440。

电子设备40中的多个部件连接至I/O接口450，包括：输入单元460，例如键盘、鼠标等；输出单元470，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元480，例如磁盘、光盘等；以及通信单元490，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元490允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器410可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器410的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器410执行上文所描述的各个方法和处理，例如业务数据提取方法。

在一些实施例中，业务数据提取方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元480。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 420和/或通信单元490而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 430并由处理器410执行时，可以执行上文描述的业务数据提取方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器410可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行业务数据提取方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种业务数据提取方法，其特征在于，包括：

从特征值数据库中提取特征值和所述特征值对应的数据处理模型；

从原始业务数据中提取与所述特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将所述临时业务数据存储至临时数据库中；

利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将所述目标业务数据存储至业务数据库中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从特征值数据库中提取特征值，包括：

从所述特征值数据库中提取与所述目标业务数据所属领域相关联的词语，得到所述特征值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将所述目标业务数据存储至业务数据库中之后，还包括：

删除所述临时数据库中的临时业务数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将所述目标业务数据存储至业务数据库中之后，还包括：

对所述业务数据库中的目标业务数据进行备份。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：

利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行分析、过滤、筛选和去重，得到所述目标业务数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：

根据所述临时业务数据的入库时间对所述临时业务数据进行筛选，得到特定日期内的临时业务数据，将所述特定日期内的临时业务数据确定为所述目标业务数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，包括：

根据所述临时业务数据的字符数对所述临时业务数据进行筛选，得到特定字符数范围内的临时业务数据，将所述特定字符数范围内的临时业务数据确定为所述目标业务数据。

8.一种业务数据提取装置，其特征在于，包括：

特征值提取模块，用于从特征值数据库中提取特征值和所述特征值对应的数据处理模型；

临时业务数据提取模块，用于从原始业务数据中提取与所述特征值匹配的业务数据，得到临时业务数据，并将所述临时业务数据存储至临时数据库中；

目标业务数据提取模块，用于利用所述数据处理模型对所述临时数据库中的临时业务数据进行处理，得到目标业务数据，并将所述目标业务数据存储至业务数据库中。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的业务数据提取方法。

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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的业务数据提取方法。

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