CN115544254A - 基于企业级行政组织树的数据智能处理方法、装置及设备 - Google Patents

基于企业级行政组织树的数据智能处理方法、装置及设备 Download PDF

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CN115544254A CN202211208590.8A CN202211208590A CN115544254A CN 115544254 A CN115544254 A CN 115544254A CN 202211208590 A CN202211208590 A CN 202211208590A CN 115544254 A CN115544254 A CN 115544254A
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Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，包括：对获取到的企业信息进行特征提取，再进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；获取初始资源框架和初始账单框架，对所述初始资源框架和所述初始账单框架进行模块配置；利用生成的成本算法优化资源成本，对所述资源成本进行可视化标注；建立关联关系，根据所述关联关系渲染出概览界面；响应于用户的浏览指令，对所述概览页面进行详情展示。此外，本发明还涉及区块链技术，数据列表可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于企业级行政组织树的数据智能处理装置及设备。本发明可以提高数据管理的效率。

Description

基于企业级行政组织树的数据智能处理方法、装置及设备
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法、装置及设备。
背景技术
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据即资产”已经被广泛认可，数据就像企业的根基，是各企业尚待发掘的财富。大数据是企业资产，那就必须被纳入企业的资产管理中，数据在各个组织中普遍存在，几乎每个业务流程—从获取客户到交易采购，再到获取客户反馈和售后服务，都使用数据，数字管理能使组织通过使用数据来创新产品、共享信息、积累知识，并提升自身的成功概率。
现如今，各个企业在发展过程中都会产生大量数据，一些企业对产生的大量数据置之不理，抑或是将所有的数据放在数据库里，却未曾对数据进行分类管理，一些企业仅利用粗制的分类准则来管理这些数据，无法达到高效的数据管理，因此如何提升数据管理效率，成为了亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法及装置，其主要目的在于解决数据管理时效率较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，包括：
获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
可选地，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
对所述企业信息进行分词处理，得到企业信息分词；
利用预设的停用词表，过滤所述企业信息分词中的停用词；
对过滤后的企业信息分词进行去低频词处理，得到标准企业分词；
逐个从所述标准企业分词中选取其中一个标准企业分词做为目标企业分词；
根据预设的词频算法计算所述目标企业分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设阈值的词频为目标频率，将所述目标频率对应的目标企业分词汇集为企业特征。
可选地，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
提取所述企业信息的企业关键词，逐个从所述企业关键词中选取其中一个作为目标关键词；
对每个所述目标关键词进行唯一ID编码，得到词ID；
统计所述企业关键词中每个所述词ID的出现频率，得到ID词频；
将所述ID词频赋值给空白矩阵，得到词频统计矩阵；
利用预设的权重算法计算所述词频统计矩阵，得到所述关键词信息中每个关键词信息的权重；
汇集所述权重大于预设权重的企业关键词为企业特征。
可选地，所述提取提取所述企业信息的企业关键词，包括：
利用预设的分词工具从所述企业信息中获取候选关键词；
利用预设的主题模型计算所述候选关键词分布和所述企业信息的主题分布；
计算所述候选关键词分布和所述主题分布的相似度，对所述相似度进行排序，得到相似度序列表；
选取所述相似度序列表中前N项相似度为目标相似度，选取所述目标相似度对应的所述候选关键词为企业关键词。
可选地，所述对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，包括：
按照预设的一级行政组织树索引对所述企业特征进行划分，得到若干一级企业特征；
按照预设的二级行政组织树索引对每个所述一级企业特征进行划分，得到若干二级企业特征；
按照职能顺序对所述二级企业特征逐个排序，得到层级特征。
可选地，所述对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架，包括：
根据所述行政组织树对所述初始资源框架进行导航栏模块配置，得到一级资源框架；
对所述一级资源框架进行云计算概览模块配置，得到二级资源框架；
对所述二级资源框架进行数据库概览模块配置，得到三级资源框架；
对所述三级资源框架进行公告栏模块配置，得到已配置的企业资源框架。
可选地，所述根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面，包括：
根据所述资源关联关系将所述行政组织树的节点信息写入初始资源界面；
接收渲染指令，对所述渲染指令进行标识解析，得到所述渲染指令的渲染标识；
当所述初始资源界面识别出所述渲染标识时，对所述初始资源界面进行渲染，得到资源概览界面。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于企业级行政组织树的数据智能处理装置，所述装置包括：
企业特征模块，用于获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
行政组织树模块，用于对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
企业资源框架模块，用于获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
成本算法模块，用于获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
优化资源成本模块，用于利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
企业账单框架模块，用于获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
资源概览界面模块，用于建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
账单概览界面模块，用于建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
可视化模块，用于响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，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上述所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法。
本发明实施例通过对获取到的企业信息进行特征提取，然后进行层级分类，得到层级特征，降低了数据冗余度和噪声，可以更加清楚地获悉部分特征之间的关联性，提升了检索速度，对所述初始资源框架和所述初始账单框架进行配置，确保所述企业界面上呈现的是预设信息，建立起所述资源关联关系和所述账单关联关系，并利用关联关系渲染出概览界面，将所述目标企业的企业信息有规律的展示在所述概览界面上，实现了数据的优质管理，因此本发明提出基于企业级行政组织树的数据智能处理方法、装置及设备，可以解决数据管理效率低下的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的获取层级特征的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的获取企业资源框架的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于企业级行政组织树的数据智能处理装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于企业级行政组织树的数据智能处理方法的电子设备的结构示意图。
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
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。
本申请实施例提供一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法。所述基于企业级行政组织树的数据智能处理方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于企业级行政组织树的数据智能处理方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于企业级行政组织树的数据智能处理方法包括：
S1、获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征。
在本发明实例中，所述目标企业是指在招商云的客户，所述企业信息是指所述客户的企业名称、企业所在地、所述目标企业的业务需求、所述目标企业购买的服务、所述目标企业购买的服务隶属于招商局集团有限公司的业务部门类型、所述目标企业的消费金额等。
详细地，因为所述业务部门类型包含：公共部门、稽查组、历史部门、测试部门、运营部门、研发部门等，需要确定所述目标企业隶属于哪一个部门，于是，对所述企业信息进行特征提取得到企业特征后，更易于根据所述企业信息对所述目标企业进行分类。
在本发明实施例中，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
对所述企业信息进行分词处理，得到企业信息分词；
利用预设的停用词表，过滤所述企业信息分词中的停用词；
对过滤后的企业信息分词进行去低频词处理，得到标准企业分词；
逐个从所述标准企业分词中选取其中一个标准企业分词做为目标企业分词；
根据预设的词频算法计算所述目标企业分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设阈值的词频为目标频率，将所述目标频率对应的目标企业分词汇集为企业特征。
详细地，可利用预先训练的具有分词功能的人工智能模型对所述企业信息进行分词处理，得到企业信息分词，其中，所述人工智能模型包括但不限于NLP(Natural LanguageProcessing，自然语言处理)模型、HMM(Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型)。
详细地，所述停用词指的是虽然在文本集合中出现频度很高,但是对分类毫无贡献，存在只会增大特征空间维度,增加分类运算复杂度的无用词，如语气词、副词、连词、介词等虚词，在进行分词处理之后，需要引入停用词表来过滤掉停用词，可以达到降低噪声的效果。
具体地，所述预设的停用词表建立方式可以分为人工建立和基于概率统计的自动建立停用词表，其中，人工建立停用词表是根据语言学专家的主观判断选择某些词集或是对特定的某应用领域选择特定的词来构成停用词表，例如：英文停用词表，比较著名的是VanRijsbergen发表的停用词表以及Brown Corpus停用词表。
详细地，所述对过滤后的企业信息分词进行去低频词处理，得到标准企业分词，其中，所述低频词顾名思义就是在数据中出现次数较少的词语，此类数据实际上是具有一定的信息量，但是把低频词放入模型当中运行时，它们常常保持他们的随机初始状态，给模型增加了噪声。
详细地，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
提取所述企业信息的企业关键词，逐个从所述企业关键词中选取其中一个作为目标关键词；
对每个所述目标关键词进行唯一ID编码，得到词ID；
统计所述企业关键词中每个所述词ID的出现频率，得到ID词频；
将所述ID词频赋值给空白矩阵，得到词频统计矩阵；
利用预设的权重算法计算所述词频统计矩阵，得到所述关键词信息中每个关键词信息的权重；
汇集所述权重大于预设权重的企业关键词为企业特征。
详细地，所述企业关键词指和年、月、日、编号、培育期、在、年、月、日、编号、为、的、培育土地、上、A类、苜蓿、培育期、天、此时、土壤、水分等；所述从所述水分关键词中选取其中一个作为目标关键词，例如：选取“培育期”做为目标关键词，对“培育期”进行唯一ID编码，得到所述“培育期”的词ID，可将所述“培育期”的词ID规定为“0001”，统计所述“0001”在所述水分关键词的词ID中的出现频率。
详细地，当所述企业信息为“在2022年07月30日时，甲企业在产品部购买了虚拟IP和云磁盘，共花费X元”时，所述企业关键词为“年、月、日、甲、企业、产品部、虚拟IP、云磁盘、花费”，例如：选取“产品部”做为目标关键词，对“产品部”进行唯一ID编码，得到所述“产品部”的词ID，可将所述“产品部”的词ID规定为“0001”，统计所述“0001”在所述企业关键词的词ID中的出现频率。
详细地，所述提取所述企业信息的企业关键词，包括：
利用预设的分词工具从所述企业信息中获取候选关键词；
利用预设的主题模型计算所述候选关键词分布和所述企业信息的主题分布；
计算所述候选关键词分布和所述主题分布的相似度，对所述相似度进行排序，得到相似度序列表；
选取所述相似度序列表中前N项相似度为目标相似度，选取所述目标相似度对应的所述候选关键词为企业关键词。
在本发明实施例中，所述预设的分词工具包括：jieba、SnowNLP、北京大学PKUseg、清华大学THULAC、HanLP、FoolNLTK、哈工大LTP、CoreNLP、BaiduLac等。
详细地，所述预设的主题模型包括pLSA和LDA，利用预设的主题模型确定出所述企业信息的主题分布。
在本发明实施例中通过对所述企业信息进行特征提取，降低了数据冗余度和噪声，可以更加清楚地获悉部分特征之间的关联性，从而提高未知数据预测的准确性。
S2、对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树。
在本发明实施例中，所述对所述企业特征进行层级分类是为了更清晰明了获取所述目标企业之间的共性和差异性。
详细地，当甲企业、乙企业和丙企业都是从风险控制部购买所需产品时，可将甲企业、乙企业和丙企业的企业信息都归入所述风险控制部，在所述风险控制部下，对企业分别赋予唯一编号，亦即可以用所述风险控制部和所述唯一编号来表示所述目标企业的层级特征。
一般地，行政组织是从企业中人员职责分工与协作角度划分的职能单元，所述行政组织树是依据职能分类建立的索引树，将所述目标企业的所述企业特征写入待配置的行政组织树的节点处，得到行政组织树。
在本发明实施例中，参图2所示，所述对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，包括：
S21、按照预设的一级行政组织树索引对所述企业特征进行划分，得到若干一级企业特征；
S22、按照预设的二级行政组织树索引对每个所述一级企业特征进行划分，得到若干二级企业特征；
S23、按照职能顺序对所述二级企业特征逐个排序，得到层级特征。
详细地，行政组织树索引是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库中行政组织树的数据，索引的实现通常使用B树和变种的B+树(MySQL常用的索引就是B+树)，简言之，索引就类似于书本，字典的目录。
详细地，所述预设的一级行政组织树索引可以是企业名称，所述企业名称可以是甲企业、乙企业、丙企业等；所述预设的二级行政组织树索引可以是甲企业的消费时间、消费额度等。
详细地，通过所述行政组织树索引可以保证行政组织树中每一节点数据的唯一性，大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因，同时，利用所述行政组织树索引可以加速表和表之间的连接，在使用分组和排序进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间，在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
S3、获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架。
在本发明实施例中，将所有所述目标企业所购买的服务的总资源和资源明细展示在所述企业资源页面上。
在本发明实施例中，参图3所示，所述对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架，包括：
S31、根据所述行政组织树对所述初始资源框架进行导航栏模块配置，得到一级资源框架；
S32、对所述一级资源框架进行云计算概览模块配置，得到二级资源框架；
S33、对所述二级资源框架进行数据库概览模块配置，得到三级资源框架；
S34、对所述三级资源框架进行公告栏模块配置，得到已配置的企业资源框架。
详细地，所述云计算概览模块用来展示vCPU、内存、云总机总数、云总机运行台数、云主机关机台数、云主机错误台数的；所述数据库概览模块用来展示vCPU、内存、数据库总数的；所述公告栏模块包括：发版公告模块、在线人数模块、系统维护状态等。
详细地，对所述初始资源框架进行资源模块配置确保所述企业资源界面上呈现的是预设的资源信息。
S4、获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法。
在本发明实施例中，所述历史资源成本代表为所述目标企业提供的资源需要的成本，例如：当所述目标企业需要配备云存储时，需要给供货段支付的金额，即所述云存储的定价。
详细地，所述拟合思想使用某一个模型(或者称为方程式)，将一系列的数据拟成平滑的曲线，以便观察两组数据之间的内在联系，了解数据之间的变化趋势，可以利用Excel、Origin、CurveFitter或者Matlab等拟合工具，将所述历史资源成本中的各维度信息输入所述拟合工具中，得到所述目标企业的成本算法。
S5、利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注。
在本发明实施例中，根据所述成本算法确定所述目标企业的预期成本和成本变化趋势，所述预期成本可以是某一未来时间的成本，根据所述成本变化趋势确定影响所述目标企业的成本的主要因素，根据对所述主要成本影响因素进行调参优化，以减小所述目标企业的预期成本。
进一步地，所述主要成本影响因素包括但不限于：资源的运行情况、资源定价、资源的折扣价格等其中一个或者多个。
详细地，所述对所述资源成本进行可视化标注，在所述企业资源框架内进行标注的标注元素可以是优化对象、优化费用、优化建议和建议优化资源列表等，其中，所述优化对象包括但不限于云主机、云硬盘和EIP等其中一个或多个。
S6、获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架。
在本发明实施例中，将所有所述目标企业所购买的服务的总账单和账单明细展示在所述企业资源页面上。
在本发明实施例中，所述对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架，包括：
根据所述行政组织树对所述初始账单框架进行导航栏模块配置，得到一级账单框架；
对所述一级账单框架进行费用信息模块配置，得到二级账单框架；
对所述二级账单框架进行费用趋势模块配置，得到三级账单框架；
对所述三级账单框架进行云环境模块成本配置，得到已配置的企业账单框架。
详细地，所述费用信息模块是用来展示当月费用、昨日总费用、上月总费用、本月预估总费用的；所述费用趋势模块可以用扇形图、饼状图、折线图等来展示总费用的变化趋势；所述云环境成本模块是用来展示成本的。
详细地，对所述初始账单框架进行账单模块配置确保所述企业账单界面上呈现的是预设的账单信息。
S7、建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面。
在本发明实施例中，所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系是将所述行政组织树的节点信息写入所述企业资源框架内，建立了所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系。
在本发明实施例中，所述根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面，包括：
根据所述资源关联关系将所述行政组织树的节点信息写入初始资源界面；
接收渲染指令，对所述渲染指令进行标识解析，得到所述渲染指令的渲染标识；
当所述初始资源界面识别出所述渲染标识时，对所述初始资源界面进行渲染，得到资源概览界面。
详细地，所述根据所述资源关联关系将所述行政组织树的节点信息写入初始资源界面是当所述节点信息包括甲企业的企业信息时，在所述初始资源界面确定所述甲企业的企业信息的显示位置，可以利用索引或、下拉框或者跳转页面显示所述甲企业的企业信息。
详细地，渲染是当服务端接收到请求后，在所述服务端准备好页面，提供给前端一个浏览器，前端负责所述浏览器打开页面。
详细地，所述浏览器通过HTML parser根据深度遍历的原则，把HTML解析成DOM树，并将CSS解析为CSS规则树，根据所述DOM树和CSS规则树来构造渲染树，根据所述渲染树来计算节点位于屏幕的位置，遍历所述渲染树，并调用硬件图形API来绘制每一个节点，得到渲染完成的界面。
具体地，所述对所述渲染指令进行标识解析是根据得到的渲染标识确定需要渲染的界面。
详细地，所述初始资源界面识别出所述渲染标识，例如：所述渲染标识显示“01A”，根据预设的标识转换表对所述“01A”进行转换，得到唯一确定的“资源”标签，所述“资源”标签用来唯一表示所述初始资源界面。
在本发明实施例中，通过对所述初始资源界面进行渲染将所述目标企业的企业信息有规律的展示在所述资源概览界面上，便于进行所述企业信息的分析和业务的进一步部署。
S8、建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面。
在本发明实施例中，所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系是将所述行政组织树的节点信息写入所述企业账单框架内，建立了所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系。
在本发明实施例中，所述根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面，包括：
根据所述账单关联关系将所述行政组织树的节点信息写入初始账单界面；
接收渲染指令，对所述渲染指令进行标识解析，得到所述渲染指令的渲染标识；
当所述初始资源界面识别出所述渲染标识时，对所述初始账单界面进行渲染，得到资源概览界面。
详细地，所述初始账单界面识别出所述渲染标识，例如：所述渲染标识显示“01B”，根据预设的标识转换表对所述“01B”进行转换，得到唯一确定的“账单”标签，所述“账单”标签用来唯一表示所述初始账单界面。
在本发明实施例中，通过对所述初始账单界面进行渲染将所述目标企业的企业信息有规律的展示在所述账单概览界面上，便于进行所述企业信息的分析和季度目标的进一步部署。
S9、响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
在本发明实施例中，所述浏览指令是指想浏览某一所述目标企业的详细信息的指令，或者浏览某一业务部的详细信息的指令。
本发明实施例通过对获取到的企业信息进行特征提取，然后进行层级分类，得到层级特征，降低了数据冗余度和噪声，可以更加清楚地获悉部分特征之间的关联性，提升了检索速度，对所述初始资源框架和所述初始账单框架进行配置，确保所述企业界面上呈现的是预设信息，建立起所述资源关联关系和所述账单关联关系，并利用关联关系渲染出概览界面，将所述目标企业的企业信息有规律的展示在所述概览界面上，实现了数据的优质管理，因此本发明提出基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，可以解决数据管理效率低下的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于企业级行政组织树的数据智能处理装置的功能模块图。
本发明所述基于企业级行政组织树的数据智能处理装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于企业级行政组织树的数据智能处理装置100可以包括企业特征模块101、行政组织树模块102、企业资源框架模块103、成本算法模块104、优化资源成本模块105、企业账单框架模块106、资源概览界面模块107、账单概览界面模块108及可视化模块109。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述企业特征模块101，用于获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
所述行政组织树模块102，用于对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
所述企业资源框架模块103，用于获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
所述成本算法模块104，用于获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
所述优化资源成本模块105，用于利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
所述企业账单框架模块106，用于获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
所述资源概览界面模块107，用于建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
所述账单概览界面模块108，用于建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
所述可视化模块109，用于响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于企业级行政组织树的数据智能处理方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于企业级行政组织树的数据智能处理程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于企业级行政组织树的数据智能处理程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11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、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于企业级行政组织树的数据智能处理程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的基于企业级行政组织树的数据智能处理程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
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。
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。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
2.如权利要求1所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
对所述企业信息进行分词处理，得到企业信息分词；
利用预设的停用词表，过滤所述企业信息分词中的停用词；
对过滤后的企业信息分词进行去低频词处理，得到标准企业分词；
逐个从所述标准企业分词中选取其中一个标准企业分词做为目标企业分词；
根据预设的词频算法计算所述目标企业分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设阈值的词频为目标频率，将所述目标频率对应的目标企业分词汇集为企业特征。
3.如权利要求1所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征，包括：
提取所述企业信息的企业关键词，逐个从所述企业关键词中选取其中一个作为目标关键词；
对每个所述目标关键词进行唯一ID编码，得到词ID；
统计所述企业关键词中每个所述词ID的出现频率，得到ID词频；
将所述ID词频赋值给空白矩阵，得到词频统计矩阵；
利用预设的权重算法计算所述词频统计矩阵，得到所述关键词信息中每个关键词信息的权重；
汇集所述权重大于预设权重的企业关键词为企业特征。
4.如权利要求3所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述提取所述企业信息的企业关键词，包括：
利用预设的分词工具从所述企业信息中获取候选关键词；
利用预设的主题模型计算所述候选关键词分布和所述企业信息的主题分布；
计算所述候选关键词分布和所述主题分布的相似度，对所述相似度进行排序，得到相似度序列表；
选取所述相似度序列表中前N项相似度为目标相似度，选取所述目标相似度对应的所述候选关键词为企业关键词。
5.如权利要求1所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，包括：
按照预设的一级行政组织树索引对所述企业特征进行划分，得到若干一级企业特征；
按照预设的二级行政组织树索引对每个所述一级企业特征进行划分，得到若干二级企业特征；
按照职能顺序对所述二级企业特征逐个排序，得到层级特征。
6.如权利要求1所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架，包括：
根据所述行政组织树对所述初始资源框架进行导航栏模块配置，得到一级资源框架；
对所述一级资源框架进行云计算概览模块配置，得到二级资源框架；
对所述二级资源框架进行数据库概览模块配置，得到三级资源框架；
对所述三级资源框架进行公告栏模块配置，得到已配置的企业资源框架。
7.如权利要求1至6中任一项所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法，其特征在于，所述根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面，包括：
根据所述资源关联关系将所述行政组织树的节点信息写入初始资源界面；
接收渲染指令，对所述渲染指令进行标识解析，得到所述渲染指令的渲染标识；
当所述初始资源界面识别出所述渲染标识时，对所述初始资源界面进行渲染，得到资源概览界面。
8.一种基于企业级行政组织树的数据智能处理装置，其特征在于，所述装置包括：
企业特征模块，用于获取目标企业的企业信息，对所述企业信息进行特征提取，得到企业特征；
行政组织树模块，用于对所述企业特征进行层级分类，得到层级特征，根据所述层级特征构建所述目标企业的行政组织树；
企业资源框架模块，用于获取企业资源页面的初始资源框架，对所述初始资源框架进行资源模块配置，得到已配置的企业资源框架；
成本算法模块，用于获取所述目标企业的历史资源成本，根据拟合思想对所述历史资源成本进行曲线拟合，得到所述目标企业的成本算法；
优化资源成本模块，用于利用所述成本算法优化所述企业资源框架内的资源成本，在所述企业资源框架内对所述资源成本进行可视化标注；
企业账单框架模块，用于获取企业账单页面的初始账单框架，对所述初始账单框架进行账单模块配置，得到已配置的企业账单框架；
资源概览界面模块，用于建立所述行政组织树与所述企业资源框架的资源关联关系，根据所述资源关联关系渲染出资源概览界面；
账单概览界面模块，用于建立所述行政组织树与所述企业账单框架的账单关联关系，根据所述账单关联关系渲染出账单概览界面；
可视化模块，用于响应于用户的浏览指令，对所述资源概览页面与所述账单概览页面进行详情展示。
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如权利要求1至7中任意一项所述的基于企业级行政组织树的数据智能处理方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116228170A (zh) * 2023-05-06 2023-06-06 中铁电气化勘测设计研究院有限公司 一种项目数据综合管理平台用数据互通构建方法
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