CN115511014B - 信息匹配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息匹配方法，包括：获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。通过引入至少两个属性组合对应的多属性匹配项，弥补单个属性进行匹配导致准确性差的缺陷，提高了匹配结果的精确性，降低人工干预成本。

Description

信息匹配方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息匹配方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在医疗领域中，患者数据是最为重要的数据资源。实现患者数据整合，是院内、区域乃至跨区域医疗数据利用的基础。但是，在现有的医疗体系中，往往存在众多跟患者相关的系统，因为各种原因（如，系统版本演进、患者信息变化、输入错误或数据丢失等）往往导致同一个患者信息在不同系统中存在不一致现象，这种数据缺陷对患者信息整合带来了巨大的挑战。

相关技术在进行患者信息匹配时，匹配结果不够精确。在匹配结果中，往往有很多疑似匹配的记录存在。针对疑似匹配的记录，需逐条进行人工审核，费事费力，从而导致患者信息匹配的效率低下。

发明内容

本发明提供了一种信息匹配方法、装置、设备及存储介质，以解决提高匹配结果的精确性，以减少人工干预。

根据本发明的一方面，提供了一种信息匹配方法，包括：

获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；

根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；

针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

根据本发明的另一方面，提供了一种信息匹配装置，包括：

信息获取模块，用于获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；

待匹配项确定模块，用于根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；

第一信息匹配模块，用于针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

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本发明任一实施例所述的信息匹配方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，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本发明任一实施例所述的信息匹配方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取由至少两个预设的属性的子信息项组成的第一信息和第二信息；根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；能够充分考虑到信息中不同属性的子信息项之间的关联性即重要性，分别针对每个所述待匹配项，确定其对应的待匹配指标，最后再基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标综合确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果，解决了相关技术中信息匹配结果不够精确以及人工干预需求量较大的技术问题，通过引入至少两个属性组合对应的多属性匹配项，弥补单个属性进行匹配导致准确性差的缺陷，取得了提高信息匹配结果的精确性，降低人工干预成本的有益效果。

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是根据本发明实施例一提供的一种信息匹配方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种信息匹配方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种信息匹配装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的信息匹配方法的电子设备的结构示意图。

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了一种信息匹配方法的流程图，本实施例可适用于信息匹配的情况，该方法可以由信息匹配装置来执行，该信息匹配装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该信息匹配装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项。

其中，第一信息和第二信息为待匹配的两条信息。在本发明实施例中，第一信息和第二信息可以为各种应用场景下的信息，在此并不对信息对应的应用场景、信息格式或信息内容等进行限定。需要说明的是，第一信息和第二信息的属性设置以及划分方式可以相同也可以不同，换言之，第一信息和第二信息所对应的属性可以相同也可以不同。例如可以是，第一信息和第二信息均包括属性A、属性B和属性C对应的子信息项；或者，第一信息可以包括属性A、属性B和属性C对应的子信息项，第二信息可以包括属性A、属性C和属性D对应的子信息项等；又或者，第一信息可以包括属性A、属性B和属性C对应的子信息项，第二信息可以包括属性A、属性C和属性D对应的子信息项等。

可选地，第一信息和第二信息存在至少一条相同的属性的子信息项。可以理解的是，由于标识信息属性的方式可以有很多种，因此属性是否相同可以根据预设的判断规则确定。不同信息的相同属性的标识方式可以相同也可以不同。例如，可以用一个用中文标识，一个用英文标识。

以医学场景为例，第一信息和第二信息可以为患者信息库中存储的患者记录信息。预设的属性可以为患者记录信息中，用于记录患者信息的不同记录维度，也可以理解为不同信息内容对应的类别，子信息项为患者记录信息中单个属性对应的具体信息内容。

以交易场景为例，第一信息和第二信息可以为不同交易对象的交易记录。预设的属性可以为交易记录中，用于记录交易内容的不同记录维度，也可以理解为不同信息内容对应的类别，如，预设的属性可以是交易标识、交易对象、交易时间或交易价格等等。子信息项为单个属性对应的具体交易数据。

由前述内容可知，每个属性对应有一个子信息项。需要说明的是，子信息项的具体内容可根据实际情况确定，在此并不做具体限定。子信息项表现形式可以有多种，例如可以是文字、图片、符号或数值等。考虑到可能存在某个属性下并未录入具体信息内容的情况，因此，子信息项也可以是空信息。

S120、根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项。

在本发明实施例中，在第一信息和/或第二信息中存在多个子信息项的情况下，可以分别从单个属性的维度确定第一信息和第二信息是否匹配，再通过将两个或两个以上的属性进行组合（即组合属性）的维度来确定第一信息和第二信息是否匹配。

具体地，根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，包括：将单个所述属性对应的子信息项作为单属性匹配项；确定至少两个所述属性中的至少两个待组合属性，将所述至少两个待组合属性对应的子信息项作为多属性匹配项。

其中，多属性匹配项可以理解为由信息中多个属性进行组合得到的匹配项。在实际应用中，多属性匹配项可以由工作人员根据实际需要进行设置，本实施例不对其进行限制。

在本发明实施例中，可选地，确定至少两个所述属性中的至少两个待组合属性，包括：获取所述第一信息和所述第二信息中至少两个相同的属性，基于至少两个相同的属性中确定出至少两个待组合属性。

举例而言，第一信息可以包括属性A、属性B和属性C的子信息项；第二信息可以包括属性A、属性B、属性C和属性D的子信息项。与第一信息和第二信息对应的多属性匹配项，可以是“属性A的子信息项+属性B的子信息项”、“属性A的子信息项+属性C的子信息项”以及“属性A的子信息项+属性B的子信息项+属性C的子信息项”中的至少一种。

需要说明的是，多属性匹配性组合可选择预设属性对应的子信息项进行组合，以保证匹配结果。例如，医学场景下可选择身份标识、交易场景下可选择交易标识等无法随意变更的信息组合为多属性匹配项，可提高匹配结果的精准性，降低匹配结果的疑似率。

在本发明实施例中，待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项的好处在于，通过将至少两个属性组合组成多属性匹配项进行匹配，解决了单属性匹配易造成导致大量疑似记录的存在，带来大量人工审核的工作量，提高匹配的精准性和减少人工干预的工作量。

S130、针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

其中，待匹配指标可以理解为用于表示第一信息和第二信息中每个所述待匹配项是否匹配的指标。在本发明实施例中，可以分别计算每个待匹配项对应的待匹配指标。进而，基于部分或全部待匹配项对应的待匹配指标来确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

可选的，基于全部的待匹配项对应的待匹配指标综合来确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。示例性地，可通过预设的权重计算方法分别计算单属性匹配项的第一属性权重及多属性匹配项的第二属性权重，将所述第一属性权重和所述第二属性权重分别作为待匹配指标。

可选的，从全部待匹配项对应的待匹配指标中选择一个或多个待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。需要说明的是，选择一个或多个待匹配指标的方式可以根据实际需求进行设置，在此并不做具体限定。例如可以是随机选择或者根据预设数量选择等。

在本公开实施例中，在采用多个待匹配指标时，可以将各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标相加运算、相乘运算或求均值运算，得到综合匹配指标。进而根据综合匹配指标确定第一信息和第二信息的匹配结果。

可选的，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果，包括：将各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标进行求和运算，得到所述第一信息和所述第二信息的综合匹配指标；根据所述综合匹配指标和预设的指标阈值范围确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

其中，综合匹配指标为向量权重，向量权重为多属性匹配项的属性权重与各单属性匹配项的属性权重相加的和。具体的，匹配结果可以包括匹配、不匹配以及疑似匹配。

其中，指标阈值范围可以根据预设的匹配边界值确定。示例性地，可以设置两个匹配边界值划分出三个用于判定不同匹配结果的指标阈值范围。进而，可以根据所述综合匹配指标所处的预设的指标阈值范围确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

本实施例的技术方案，通过获取由至少两个预设的属性的子信息项组成的第一信息和第二信息；根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；能够充分考虑到信息中不同属性的子信息项之间的关联性即重要性，分别针对每个所述待匹配项，确定其对应的待匹配指标，最后再基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标综合确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果，解决了相关技术中信息匹配结果不够精确以及人工干预需求量较大的技术问题，通过引入至少两个属性组合对应的多属性匹配项，弥补单个属性进行匹配导致准确性差的缺陷，取得了提高信息匹配结果的精确性，降低人工干预成本的有益效果。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种信息匹配方法的流程图，本实施例是对上述实施例中如何计算多属性匹配项的待匹配指标进行进一步的细化。如图2所示，本实施例的方法具体可包括：

S210、获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项。

S220、根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项。

S230、针对所述多属性匹配项，分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度。

由前述内容可知，多属性匹配项包括两个或两个以上的属性对应的子信息项。可选的，分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度，包括：针对所述多属性匹配项中的每个属性，基于预设匹配算法计算所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度。

可以理解的是，匹配算法可根据实际需求预先进行设置，在此不对采用何种匹配算法其进行限制。在本发明实施例中，针对不同的属性，可采用相同或不同的匹配算法来计算第一信息和第二信息的子信息项之间的相似度。示例性地，预设匹配算法包括但不限于关键词匹配算法和/或编辑距离算法等。

示例性地，计算每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度，包括但不限于以下方式：文字比对、数字比对以及将子信息项转换为字符串进行比对等。

S240、根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标。

其中，信息相似度用于表示子信息项之间的相似度。相似度指标用于表示匹配的结果为相似或不相似的指标。可选地，相似度指标可以采用成对的参数区分多属性匹配项的相似和不相似两种结果。示例性地，相似度指标可以分别用1和0、是和否、相似和不相似，或者，Yes和No进行表示，其具体表示形式本实施例不对其进行限制。

可选的，根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标，包括：分别根据每个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述子信息项的相似度指标；根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标。

在本发明实施例中，可以将子信息项的信息相似度与预设的与所述子信息项对应的相似度阈值进行比对，根据比对结果确定所述子信息项的相似度指标。进而，根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标。可选地，根据多属性匹配项中匹配的子信息项的数量或不匹配的子信息项的数量确定所述子信息项的相似度指标。

具体的，所述子信息项的相似度指标包括用于指示所述子信息项匹配的第一指标和用于指示所述子信息项不匹配的第二指标，所述多属性匹配项的相似度指标包括用于指示所述多属性匹配项匹配的第三指标和用于指示所述多属性匹配项不匹配的第四指标。

可选的，根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标，包括：在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标均为第一指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第三指标；在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标中存在第二指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第四指标。

换言之，在所述多属性匹配项中每个属性下第一信息和第二信息的子信息项均匹配的情况下，确定为第一信息和第二信息的多属性匹配项匹配。可选地，在所述多属性匹配项中存在预设数量个属性下第一信息和第二信息的子信息项不匹配的情况下，确定为第一信息和第二信息的多属性匹配项不匹配。其中，预设数量可以根据实际需求进行设置，在此并不做具体限定，例如具体可以是1、2或3等。具体的，在多属性匹配项包含的任一子信息项的相似度指标为不相似时，则该多属性匹配项的相似度指标为不相似。

其中，第一指标和第二指标用于指示子信息项的相似度指标，第三指标和第四指标用于指示多属性匹配项的相似度指标。具体地，第一指标用于指示子信息项相似，第二指标用于指示子信息项不相似，第三指标用于指示多属性匹配项相似，第四指标用于指示多属性匹配项不相似。

S250、根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标。

其中，所述指标计算函数基于所述多属性匹配项对应的第一概率和第二概率构建。所述第一概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息匹配的情况下，所述多属性匹配项对应的组合信息项相同的概率。所述第二概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息不匹配的情况下，所述组合信息项相同的概率。所述组合信息项由所述多属性匹配项中全部子信息项组合得到。

可选地，分别针对不同的相似度指标构建不同的指标计算函数。示例性地，在第一信息和第二信息的多属性匹配项匹配的情况下，所述指标计算函数可以为以所述多属性匹配项对应的第一概率与第二概率的比值为底数的对数函数；在第一信息和第二信息的多属性匹配项匹配的情况下，所述指标计算函数可以为以1与第一概率的差值除以1与第二概率的差值得到的商为底数的对数函数。

S260、基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

针对所述单属性匹配项，计算所述第一信息和所述第二信息的所述单属性匹配项之间的信息相似度；根据所述信息相似度以及预设的与所述单属性匹配项对应的相似度阈值，确定所述单属性匹配项的相似度指标；根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标；其中，所述指标计算函数基于所述单属性匹配项对应的第一概率和第二概率构建，所述第一概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息匹配的情况下所述单属性匹配项相同的概率；所述第二概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息不匹配的情况下所述单属性匹配项相同的概率。

具体地，基于各个所述单属性匹配项和所述多属性匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

本实施例通过在单属性匹配项的基础上，增加多属性匹配项，直接沿用在计算单属性匹配项的计算框架，计算多属性匹配项的相似度，通过判断多属性匹配项的相似度指标，可判断多属性匹配项整体是否相同，进而结合单属性匹配项的属性权重和多属性匹配项的属性权重，得到综合匹配指标，据所述综合匹配指标和预设的指标阈值范围确定第一信息和第二信息的匹配结果，得到最后的匹配结果，有效的降低单属性匹配项造成的大量疑似率，减少了人工干预的工作量，提高识别的准确率和提高匹配结果的精准性。

为了便于理解，针对本发明实施例中的信息匹配方法进行举例说明。如图1所示，待匹配的第一信息和第二信息分别用信息1和信息2表示。信息1和信息2分别名称、身份标识、日期和地域四个属性划分为4个子信息项。其中，第一信息和第二信息的单属性匹配项分别为名称对应的名称A和名称B、身份标识对应的身份标识1和身份标识2、日期对应的日期1和日期2 以及地域对应的地域A和地域B。多属性匹配项为名称、日期和地域对应的子信息项组合。

表1

本发明实施例中的信息匹配方法具体可包括：

第一步、确定待匹配项：包括“名称”、“身份标识”、“日期”和“地域”等作为单属性匹配项；包括由三个子信息项，“名称+日期+地域” 组成的多属性匹配项；

第二步、设定属性层面参数，包括：

1.第一概率：定义为当表中信息1和信息2两条信息记录匹配的情况下，该单属性匹配项相同的概率，例如，针对名称这一属性而言，第一概率为在信息1和信息2匹配时名称A和名称B相同的概率；

2.第二概率：定义为当表中信息1和信息2两条信息记录不匹配的情况下，该单属性匹配项相同的概率，例如，针对名称这一属性而言，第一概率为在信息1和信息2不匹配时名称A和名称B相同的概率；

3.选择匹配算法：用来计算两个单属性匹配项的信息相似度；

4.设定相似度阈值：匹配算法和相似度阈值可以基于经验和对数据的统计分析确定；

第三步、相似度指标计算：如果单属性匹配项的信息相似度大于相似度阈值，则认为这两个单属性匹配项相同，此时相似度指标用"1"表示；低于相似度阈值认为这两个单属性匹配项不同，此时相似度指标用“0”表示；

第四步、待匹配指标计算：

根据相似度指标、第一概率和第二概率，分别计算每个待匹配项的待匹配指标，具体地，可按照下述公式计算：

其中， 为第个待匹配项的待匹配指标，为第一概率，为第二概率，为第个属性。

可以理解的是，待匹配项包括单属性匹配项和多属性匹配项。

2.综合待匹配指标可按照下述公式计算：

其中，为综合待匹配指标，为待匹配项的总数量。

需要说明的是，针对多属性匹配项，第一概率和第一概率为多属性匹配项的各项子信息项拼接得到的综合信息项对应的概率；在多属性匹配项内部，分别给每个子信息项预设匹配函数和相似度阈值，以确定每个子信息项的相似度指标，进而，为多属性匹配项配置组合判定函数以确定综合信息项的信息相似度，进而根据组合相速度阈值确定多属性匹配项的相似度指标。在本实施例中，组合判定函数可以为“AllMatch”，指只有在多属性匹配项包含的每个子信息项的信息相似度均为1时，该多属性匹配项的信息相似度为1。

第五步，判定信息1和信息2是否匹配：

在得到记录权重后，根据预先设定的匹配边界值确定信息1和信息2是否匹配。示例性地，设定边界为[-2.34, 5.67], 若综合匹配指标大于上界5.67，则判定信息1和信息2匹配；若综合匹配指标小于下届-2.34，则判定信息1和信息2不匹配；若综合匹配指标处于上界和下届之间，则判定信息1和信息2疑似匹配。在本实施例中，上述综合匹配指标为8.39，大于上界5.67，因此信息1和信息2被判定为匹配。

由上表可知，在采用单属性匹配项对信息1和信息2进行判定时，综合匹配指标为2.82，此时，信息1和信息2被判定为疑似匹配，需要二次判定，采用本发明实施例的技术方案，通过结合单属性匹配项和多属性匹配项，降低了单属性匹配项计算出疑似匹配的概率，显著提高信息匹配的效率，节省了人力成本。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种信息匹配装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：信息获取模块310、待匹配项确定模块320以及信息匹配模块330。

其中，信息获取模块310，用于获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；待匹配项确定模块320，用于根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；信息匹配模块330，用于针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果；

其中，信息匹配模块具体可以包括：信息相似度计算单元、相似度指标确定单元和待匹配指标计算单元。其中，信息相似度计算单元，具体用于针对所述多属性匹配项，分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度；相似度指标确定单元，具体用于根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标；待匹配指标计算单元，具体用于根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标；其中，所述指标计算函数基于所述多属性匹配项对应的第一概率和第二概率 构建，所述第一概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息匹配的情况下，所述多属性匹配项对应的组合信息项相同的概率；所述第二概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息不匹配的情况下，所述组合信息项相同的概率；所述组合信息项由所述多属性匹配项中全部子信息项组合得到。

本发明实施例所提供的信息匹配装置，通过信息获取模块获取由至少两个预设的属性的子信息项组成的第一信息和第二信息；通过待匹配项确定模块根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；能够充分考虑到信息中不同属性的子信息项之间的关联性即重要性，通过信息匹配模块针对每个所述待匹配项，确定其对应的待匹配指标，最后再基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标综合确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果，解决了相关技术中信息匹配结果不够精确以及人工干预需求量较大的技术问题，通过引入至少两个属性组合对应的多属性匹配项，弥补单个属性进行匹配导致准确性差的缺陷，取得了提高信息匹配结果的精确性，降低人工干预成本的有益效果。

可选的，待匹配项确定模块，包括：第一匹配项确定单元和第二匹配项确定单元。

其中，第一匹配项确定单元，用于将单个所述属性对应的子信息项作为单属性匹配项；第二匹配项确定单元，用于确定至少两个所述属性中的至少两个待组合属性，将所述至少两个待组合属性对应的子信息项作为多属性匹配项。

可选的，信息相似度计算单元，具体用于针对所述多属性匹配项中的每个属性，基于预设匹配算法计算所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度。

可选的，相似度指标确定单元，具体用于：

分别根据每个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述子信息项的相似度指标；

根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标。

可选的，所述子信息项的相似度指标包括用于指示所述子信息项匹配的第一指标和用于指示所述子信息项不匹配的第二指标，所述多属性匹配项的相似度指标包括用于指示所述多属性匹配项匹配的第三指标和用于指示所述多属性匹配项不匹配的第四指标。相应的，相似度指标确定单元，具体用于：

在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标均为第一指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第三指标；

在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标中存在第二指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第四指标。

可选地，信息匹配模块具体用于：

将各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标进行求和运算，得到所述第一信息和所述第二信息的综合匹配指标；

根据所述综合匹配指标和预设的指标阈值范围确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

可选地，所述待匹配指标计算单元具体用于：

基于下述公式计算所述多属性匹配项的待匹配指标：

其中， 为第个多属性匹配项的待匹配指标，为第一概率，为第二概率，为第个属性。

本发明实施例所提供的信息匹配装置可执行本公开任意实施例所提供的信息匹配方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10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。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。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10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13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11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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11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11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11执行上文所描述的各个方法和处理，例如信息匹配方法。

在一些实施例中，信息匹配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18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的信息匹配方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行信息匹配方法。

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)

1.一种信息匹配方法，其特征在于，包括：

获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；

根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；

针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果；

其中，所述针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，包括：

针对所述多属性匹配项，分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度；

根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标；

根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标；

其中，所述指标计算函数基于所述多属性匹配项对应的第一概率和第二概率构建，所述第一概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息匹配的情况下，所述多属性匹配项对应的组合信息项相同的概率；所述第二概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息不匹配的情况下，所述组合信息项相同的概率；所述组合信息项由所述多属性匹配项中全部子信息项组合得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，包括：

将单个所述属性对应的子信息项作为单属性匹配项；

确定至少两个所述属性中的至少两个待组合属性，将所述至少两个待组合属性对应的子信息项作为多属性匹配项。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度，包括：

针对所述多属性匹配项中的每个属性，基于预设匹配算法计算所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标，包括：

分别根据每个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述子信息项的相似度指标；

根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述子信息项的相似度指标包括用于指示所述子信息项匹配的第一指标和用于指示所述子信息项不匹配的第二指标，所述多属性匹配项的相似度指标包括用于指示所述多属性匹配项匹配的第三指标和用于指示所述多属性匹配项不匹配的第四指标；

所述根据所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标确定所述多属性匹配项的相似度指标，包括：

在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标均为第一指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第三指标；

在所述多属性匹配项中各个所述子信息项的相似度指标中存在第二指标的情况下，将所述多属性匹配项的相似度指标确定为第四指标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果，包括：

将各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标进行求和运算，得到所述第一信息和所述第二信息的综合匹配指标；

根据所述综合匹配指标和预设的指标阈值范围确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标，包括：

基于下述公式计算所述多属性匹配项的待匹配指标：

其中，其中， 为第个多属性匹配项的待匹配指标，为第一概率，为第二概率，为第个属性。

8.一种信息匹配装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取待匹配的第一信息和第二信息，其中，所述第一信息和所述第二信息分别按照至少两个预设的属性划分为子信息项；

待匹配项确定模块，用于根据所述属性以及所述属性对应的子信息项，分别确定所述第一信息和所述第二信息的待匹配项，其中，所述待匹配项包括与单个属性对应的单属性匹配项和与至少两个属性组合对应的多属性匹配项；

第一信息匹配模块，用于针对每个所述待匹配项，确定所述待匹配项对应的待匹配指标，基于各个所述待匹配项对应的所述待匹配指标确定所述第一信息和所述第二信息的匹配结果；

其中，信息匹配模块包括：

信息相似度计算单元，具体用于针对所述多属性匹配项，分别计算所述多属性匹配项中每个属性下所述第一信息和所述第二信息的子信息项之间的信息相似度；

相似度指标确定单元，具体用于根据各个所述子信息项的所述信息相似度以及预设的与所述子信息项对应的相似度阈值，确定所述多属性匹配项的相似度指标；

待匹配指标计算单元，具体用于根据所述相似度指标以及与所述相似度指标对应的指标计算函数计算所述多属性匹配项的待匹配指标；其中，所述指标计算函数基于所述多属性匹配项对应的第一概率和第二概率 构建，所述第一概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息匹配的情况下，所述多属性匹配项对应的组合信息项相同的概率；所述第二概率用于表示在所述第一信息与所述第二信息不匹配的情况下，所述组合信息项相同的概率；所述组合信息项由所述多属性匹配项中全部子信息项组合得到。

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中任一项所述的信息匹配方法。

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中任一项所述的信息匹配方法。

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