CN115600600A - 多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115600600A CN115600600A CN202211320035.4A CN202211320035A CN115600600A CN 115600600 A CN115600600 A CN 115600600A CN 202211320035 A CN202211320035 A CN 202211320035A CN 115600600 A CN115600600 A CN 115600600A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- label
- target
- tag
- naming
- named
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
- G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
- G06F40/295—Named entity recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请提供了一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质,标签命名方法包括:响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;在目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有业务数据分析需求所需的目标标签;若不具有,则确定目标标签的标签类别,根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。采用本申请提供的技术方案能够对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,尤其是涉及一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
在互联网中,通过对某个对象打标签可以轻易的了解该对象的属性,从而采取一些具有针对性的策略。例如,标签主要描述的对象,对于电商平台来说就是商品;对于音乐平台来说就是任意一首歌,对于新闻资讯平台来说就是任意一条新闻。
目前,对象标签建设通常更具实际场景,但由于不同对象的标签在标签使用场景上具有重复性,导致标签建设出现不同对象相同标签,同名不同义、同义不同名等标签命名不规范问题,例如,交易金额类的标签,有交易金额和消费金额两个标签,但是这两个标签指代同一含义,增加了标签管理的难度和成本;在当前标签的需求处于一个持续增长的状态,标签数量从一到多,标签范围从面向单一对象到面向多对象的形势下,这个问题愈发显现。因此,如何降低标签管理的难度和成本,成为了亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本申请的目的在于提供一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及存储介质,能够通过对业务数据分析需求所需的目标标签进行分类,根据目标标签的标签类别与预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
本申请主要包括以下几个方面:
第一方面,本申请实施例提供了一种多对象标签体系的标签命名方法,所述标签命名方法包括:
响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;
获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
进一步的,所述根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签的步骤,包括:
根据预设的命名规则和标签类别的映射关系,确定出所述目标标签的标签类别对应的目标命名规则;
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容;
将每个命名元素对应的命名内容按照所述目标命名规则中的顺序依次进行拼接,得到拼接后的命名内容,并将所述拼接后的命名内容确定为所述目标标签的名称,得到命名后的目标标签。
进一步的,通过以下步骤确定所述目标标签的标签类别:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例;
若是,则生成所述目标标签不可用的提示信息,并重新获取业务数据分析需求;
若否,则在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别。
进一步的,所述标签类别包括一级标签类别和二级标签类别,所述在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别的步骤,包括:
在预先确定的多个一级标签类别中确定所述目标标签所属的目标一级标签类别;
基于所述目标一级标签类别,在所述二级标签类别中确定出所述目标一级标签类别对应的至少一个二级标签类别;
在所述二级标签类别中,确定所述目标标签所属的目标二级标签类别;
将所述目标标签所属的目标一级标签类别和所述目标二级标签类别,确定为所述目标标签的标签类别。
进一步的,所述确定是否具有所述业务数据分析需求所需的目标标签后,所述标签命名方法还包括:
若具有所述业务数据分析需求所需的目标标签,则获取所述目标标签,根据获取到的所述目标标签筛选出所述业务数据分析需求所需的业务数据。
进一步的,所述根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容的步骤,包括:
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素;
针对每个命名元素,响应于该命名元素的触控操作,获取该命名元素对应的命名内容。
进一步的,所述获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例的步骤,包括:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,并在所述数据源中确定出所述目标标签对应的全部数据以及所述全部数据的个数;
在所述目标标签对应的全部数据中确定出所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数;
将所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数与所述目标标签对应的全部数据的个数的商值,确定为所述目标标签对应的数据值为空的比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例不小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例达到预设异常比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例未达到预设异常比例。
第二方面,本申请实施例还提供了一种多对象标签体系的标签命名装置,所述标签命名装置包括:
响应模块,用于响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;
确定模块,用于获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
命名模块,用于在多个已命名标签中不具有所述业务数据分析需求所需的目标标签时,确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
进一步的,所述命名模块在用于根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签时,所述命名模块具体用于:
根据预设的命名规则和标签类别的映射关系,确定出所述目标标签的标签类别对应的目标命名规则;
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容;
将每个命名元素对应的命名内容按照所述目标命名规则中的顺序依次进行拼接,得到拼接后的命名内容,并将所述拼接后的命名内容确定为所述目标标签的名称,得到命名后的目标标签。
进一步的,所述标签命名装置还包括处理模块,所述处理模块用于:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例;
若是,则生成所述目标标签不可用的提示信息,并重新获取业务数据分析需求;
若否,则在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别。
第三方面,本申请实施例还提供一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的多对象标签体系的标签命名方法的步骤。
第四方面,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运行时执行如上述的多对象标签体系的标签命名方法的步骤。
本申请实施例提供的一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及存储介质,所述标签命名方法包括:响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
这样,采用本申请提供的技术方案能够通过对业务数据分析需求所需的目标标签进行分类,根据目标标签的标签类别与预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名方法的流程图;
图2示出了本申请实施例所提供的另一种多对象标签体系的标签命名方法的流程图;
图3示出了本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名装置的结构图之一;
图4示出了本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名装置的结构图之二;
图5示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,应当理解,本申请中的附图仅起到说明和描述的目的,并不用于限定本申请的保护范围。另外,应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本申请内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外,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。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容,结合特定应用场景“多对象标签体系的标签命名”,给出以下实施方式,对于本领域技术人员来说,在不脱离本申请的精神和范围的情况下,可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机可读存储介质可以应用于任何需要对多对象标签体系的标签进行命名的场景,本申请实施例并不对具体的应用场景作限制,任何使用本申请实施例提供的一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及存储介质的方案均在本申请保护范围内。
值得注意的是,在互联网中,通过对某个对象打标签可以轻易的了解该对象的属性,从而采取一些具有针对性的策略。标签主要描述的对象,对于电商平台来说就是商品;对于音乐平台来说就是每一个首歌,对于新闻资讯平台来说就是每一条新闻。
目前,对象标签建设通常更具实际场景,但由于不同对象的标签在标签使用场景上具有重复性,导致标签建设出现不同对象相同标签,同名不同义、同义不同名等标签命名不规范问题,例如,交易金额类的标签,有交易金额和消费金额两个标签,但是这两个标签指代同一含义,增加了标签管理的难度和成本;在当前标签的需求处于一个持续增长的状态,标签数量从一到多,标签范围从面向单一对象到面向多对象的形式下,这个问题愈发显现。因此,如何构降低标签管理的难度和成本,成为了亟待解决的问题。
基于此,本申请提出了一种多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及存储介质,所述标签命名方法包括:响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
这样,采用本申请提供的技术方案能够通过对业务数据分析需求所需的目标标签进行分类,根据目标标签的标签类别与预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
为便于对本申请进行理解,下面将结合具体实施例对本申请提供的技术方案进行详细说明。
请参阅图1,图1为本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名方法的流程图,如图1中所示,所述标签命名方法包括:
S101、响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;
该步骤中,多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;作为示例,多对象标签体系可预先构建,并根据用户的操作来选择,例如,目标页面上显示预先构建的多个对象中每个对象的标签体系列表,在用户需要针对每个对象的标签体系获取目标对象的标签体系时,可在针对目标页面上显示的每个对象的标签体系中进行筛选,当用户通过点击的操作选择了列表中的某一对象的标签体系时,响应于用户针对目标页面的点击操作,可获取到目标对象的标签体系。这里,多对象标签体系可以根据历史经验或者业务需求进行预先构建。触控操作可以是用户针对目标页面的单击、双击等操作。例如,用户可以在目标页面上显示的“对公客户”的标签体系、“零售客户”的标签体系以及“企业员工”的标签体系中通过点击操作选择“零售客户”这个目标对象的标签体系,响应于目标页面的点击操作,获取点击操作指示的“零售客户”标签体系。
这里,目标对象可以分为“人”、“物”以及“关系”(人和人的关系、人和物的关系以及物和物的关系)三大类,现有技术中,往往只是面向单一对象的标签体系,例如客户、员工等,随着业务需求的增加,对于“物”类对象,例如产品和仓库等,“关系”类对象,例如交易和事件等,可能会导致不同对象下的标签使用同一个标签名称,导致对象之间无法区分,还有同一对象具有相同含义但不同名称的标签,这都会增加标签管理的难度和成本。
S102、获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
示例性的,业务数据分析需求是想要分析上个月零售客户中通过网银转账的金额大于50000元的客户有哪些,则获取目标对象下“零售客户”的标签体系中的所有已命名标签,例如,已命名标签有:“客户性别”、“客户年龄”等,并确定在这些已命名标签中是否具有业务数据分析需求所需的目标标签,例如“零售客户本月网银转账金额”;这里,在确定是否具有目标标签“零售客户本月网银转账金额”时,可以通过部分词汇进行匹配,例如通过获取用户在页面中输入的“网银”、“转账金额”等词汇在已命名标签中进行目标标签的匹配。
S103、若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
该步骤中,若是在已命名标签中没有匹配到目标标签,则需要新建目标标签,在新建的过程中需要对该目标标签进行规范化的命名,将命名后的目标标签作为已命名标签存储在对应的目标对象的标签体系下。
这里,通过以下步骤确定目标标签的标签类别:
1)、获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例;
需要说明的是,获取目标标签所属的目标对象对应的数据源,在数据源中确定目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例的步骤,包括:
(1)、获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,并在所述数据源中确定出所述目标标签对应的全部数据以及所述全部数据的个数;
(2)、在所述目标标签对应的全部数据中确定出所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数;
(3)、将所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数与所述目标标签对应的全部数据的个数的商值,确定为所述目标标签对应的数据值为空的比例;
(4)、若所述目标标签对应的数据值为空的比例不小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例达到预设异常比例;
(5)、若所述目标标签对应的数据值为空的比例小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例未达到预设异常比例。
该步骤中,目标标签对应的数据值为空的比例是目标标签对应的数据值为空的数据的个数与目标标签对应的全部数据的个数的商值,这里的目标标签对应的全部数据的个数指的是目标标签对应的数据值为空的数据的个数与目标标签对应的数据值不为空的数据的个数之和。因为在对目标标签进行数据可行性分析时,需要确定目标标签是否可用于加工成标签,确认该目标标签是可“标签化”的,才可以对该目标标签进行命名;例如,引用上述示例,获取目标标签所属的目标对象“零售客户”的数据源,即在数据库中获取关于所有零售客户的数据,在“零售客户”的数据源中,确定目标标签“本月网银转账金额”对应的数据值,这里可以通过“日期”、“渠道”、“转账金额”等标签在数据源中筛选出本月网银转账金额对应的全部数据;这里,可以通过将目标标签,或者将业务数据分析需求“想要分析上个月零售客户中通过网银转账的金额大于50000元的客户有哪些”进行拆分,得到多个词汇,分别确定每个词汇对应的数据源中的标签,例如,“本月”对应数据源中的“日期”,“网银”对应数据源中的“渠道”,“转账的金额”对应数据源中的“转账金额”等。
这里,针对目标标签对应的全部数据,确定全部数据中数据值为空的数据的比例是否达到预设异常比例,若未达到说明目标标签对应的数据具有数据可行性;若达到说明目标标签对应的数据不具有数据可行性,不可以为目标标签命名。
示例性的,例如在“本月网银转账金额”这一目标标签对应的多个数据中不一定都具有转账金额的具体数据值,在网络不稳定导致的转账失败的情况下可能出现转账金额为空值的数据,这里的数据指的是每一个零售客户进行转账的数据,所以当出现大量的转账金额为空值时,这个“本月网银转账金额”标签下的数据不具有可行性,对于后续进行针对本月网银转账金额的数据分析时不具有参考价值,所以“本月网易转账金额”不可作为命名内容为目标标签命名;预设异常比例是根据历史经验或者实验数据预先设置的比例值,例如预设异常比例为50%,当出现本月网银转账金额为空值的数据个数占本月网银转账金额所有数据个数的比值达到50%时,说明本月网银转账金额不可以作为命名内容,这里的本月网银转账金额所有数据指的是本月网银转账金额为空值的数据个数与本月网银转账金额不为空值的数据个数之和。
2)、若是,则生成所述目标标签不可用的提示信息,并重新获取业务数据分析需求;
3)、若否,则在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别。
该步骤中,标签类别包括一级标签类别和二级标签类别;在预先确定的多个标签类别中,确定目标标签的标签类别的步骤,包括:
(1)、在预先确定的多个一级标签类别中确定所述目标标签所属的目标一级标签类别;
(2)、基于所述目标一级标签类别,在所述二级标签类别中确定出所述目标一级标签类别对应的至少一个二级标签类别;
(3)、在所述二级标签类别中,确定所述目标标签所属的目标二级标签类别;
(4)、将所述目标标签所属的目标一级标签类别和所述目标二级标签类别,确定为所述目标标签的标签类别。
该步骤中,确认目标标签属于哪种标签类别,当前目标标签根据对应的多个标签进行加工,目标标签是由对应的多个标签组合而成,所以通过对应的多个标签的类别确定目标标签的加工类型,根据加工类型的不同可以将目标标签分为一级标签类别(例如,属性标签、统计标签和算法标签)。其中,属性标签为对象自然存在的属性,在元数据(标签的内容)中的表达为对象属性、对象之间关系属性、对象标识及对象之间关系转化标识,对元数据经过数据标准化后形成的属性标签,包括二级标签类别(例如,标识属性、自然属性和关系属性);统计标签为对对象的统计指标进行定量到定性分层分类而形成的统计标签,在元数据中往往表达为对象行为类统计指标,包括二级标签类别(例如,原子标签、派生标签和复合标签);算法标签为对对象的原始数据经过规则或算法模型计算后的深加工类标签,包括二级标签类别(例如,分类标签、预测标签和评分标签)。以上为标签类别定义,在对元数据进行分析后,根据目标标签在元数据中的表达形式,确定标签类别。
这里,自然属性是对象的自然属性,是直接获取不做进一步统计汇总,主要由对象的自然特征所构成的标签;关系属性是对象的关系属性,主要由对象进行与其他对象之间的业务过程抽象所构成的标签;标识属性是对象的标识属性,可分为主对象标识和主对象与所标识对象之间抽象成标识构成的标签;原子标签是由对象和对象产生的描述业务过程的原子性量化指标构成的标签,是不可再分的概念集合,可进一步统计;复合标签是由对象和对象产生的原子指标通过一定运算规则或条件运算生产的复合指标构成的标签;派生标签是由对象和对象产生的原子指标或复合指标与时间修饰及各维度修饰词结合派生出的指标构成的标签;分类标签是由算法模型产生的对象分类结果的标签;预测标签是由算法模型产生的对象预测结果的标签;评分标签是由算法模型产生的对象评分结果的标签。其中,原子指标包括主原子指标和衍生(子)原子指标,主原子指标指表达业务实体原子量化属性的且不可再分的概念集合,例如交易笔数、交易金额和交易用户数等等;衍生(子)原子指标指在主原子指标下衍生出的带计算口径的原子指标,例如有效交易笔数、有效交易金额和有效交易用户数等等;复合指标指建立在原子指标之上,通过一定运算规则形成的计算指标集合,可以分为单原子复合指标和多原子复合指标。其中,单原子复合指标如平均客户交易金额,对客户交易金额单个原子指标进行复合计算;多原子复合指标如资产负债率,由多个原子指标进行复合计算得到;派生指标指原子指标和复合指标与维度成员、统计属性、管理属性等相结合产生的指标,例如由原子指标(转账金额)与渠道维度(网银渠道)派生出的网银转账金额等。
需要说明的是,根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签的步骤请参阅图2,图2为本申请实施例所提供另一种多对象标签体系的标签命名方法的流程图,如图2中所示,根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签的步骤,包括:
S201、根据预设的命名规则和标签类别的映射关系,确定出所述目标标签的标签类别对应的目标命名规则;
S202、根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容;
需要说明的是,根据目标命名规则,获取目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容的步骤,包括:
S2021、根据目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素;
S2022、针对每个命名元素,响应于该命名元素的触控操作,获取该命名元素对应的命名内容。
S203、将每个命名元素对应的命名内容按照所述目标命名规则中的顺序依次进行拼接,得到拼接后的命名内容,并将所述拼接后的命名内容确定为所述目标标签的名称,得到命名后的目标标签。
该步骤中,通过目标标签的标签类别,在预设的命名规则和标签类别的映射关系中,确定出目标标签的标签类别对应的目标命名规则,这里命名规则和标签类别的映射关系是根据历史经验预先设置的,每条命名规则里具有多个预先设置的命名元素;作为示例,页面上显示了多个命名元素,用户可以针对每个命名元素输入或者选择对应的命名内容,响应于针对用户输入或选择命名内容的操作,获取每个命名元素对应的命名内容。这里,命名元素是根据不同的标签类别以及历史经验进行预先设置的,命名元素中的命名内容可以根据数据源中的各个标签的类别进行归纳,也可以直接使用各个标签的名称,也可以根据业务数据分析需求预先进行自定义;在应用过程中,可以响应于在页面输入命名内容的操作获取目标命名规则中的每个命名元素对应的命名内容,将获取到的所有命名内容根据目标命名规则中每个命名元素的前后顺序依次进行拼接,得到目标标签的名称。
示例性的,若目标标签的标签类别是属性标签下的自然属性,则目标命名规则为:主对象+对象属性,例如主对象是“客户”,对象属性是“性别”,则将“客户性别”确定为目标标签的名称。若目标标签的标签类别是属性标签下的关系属性,则目标命名规则为:【时间修饰】+主对象+【修饰词/衍生词】+【关系动作】+(两者可逆)关系对象+【关系后缀词根】,这里每个“+”号的前后均为命名元素,例如命名元素“时间修饰”的命名内容是“近三日”,命名元素“主对象”的命名内容是“客户”,命名元素“衍生词”的命名内容是“首次”,命名元素“关系动作”的命名内容是“接触”,命名元素“关系对象”的命名内容是“网点”,命名元素“关系后缀词根”的命名内容是“日期”,则将“近三日客户首次接触网点日期”确定为目标标签的名称。若目标标签的标签类别是统计标签下的派生标签,则目标命名规则为:主对象+派生指标{【时间修饰】+N个【修饰词】+原子指标/复合指标},例如命名元素“主对象”的命名内容是“客户”,命名元素“派生指标中的时间修饰”的命名内容是“本月”,命名元素“修饰词”的命名内容是渠道修饰词“网银”,命名元素“原子指标”的命名内容是“转账金额”,则将“客户本月网银转账金额”确定为目标标签的名称。若目标标签的标签类别是算法标签下的评分标签,则目标命名规则为:主对象+评分对象+评分后缀词根,例如命名元素“主对象”的命名内容是“客户”,命名元素“评分对象”的命名内容是“投资能力”,命名元素“评分后缀词根”的命名内容是“综合评分”则将“客户投资能力综合评分”确定为目标标签的名称。
这里,通过对标签类别对目标标签进行一个比较清晰明确的定义划分,拉通目标标签对应的多个标签与目标标签之间的联系。基于目标标签的分类及目标标签在对应的多个标签中的表达形式,结合业务数据分析需求,实现各个标签(元数据)与目标标签之间的映射过程,对目标标签进行体系化命名。同时对标签名称的用词进行约束、定义及维护,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,为提炼标签提供依据和标准,降低标签的使用成本。
需要说明的是,确定是否具有业务数据分析需求所需的目标标签后,标签命名方法还包括:
一、若具有所述业务数据分析需求所需的目标标签,则获取所述目标标签,根据获取到的所述目标标签筛选出所述业务数据分析需求所需的业务数据。
示例性的,若业务数据分析需求是想要分析上个月零售客户中通过网银转账的金额大于50000元的客户有哪些,若在零售客户的标签体系下具有名称为“客户本月网银转账金额”的目标标签,则获取该目标标签,根据该目标标签获取该目标标签对应的多个标签,“日期”、“渠道”以及“转账金额”,根据每个标签的内容,筛选出符合筛选条件的业务数据,即,筛选出零售客户中转账日期在本月、渠道是网银且转账金额大于50000的人群,以便对该人群进行数据分析,例如,可以分析该人群中的性别比例或者年龄比例等等。
本申请实施例提供的一种多对象标签体系的标签命名方法,所述标签命名方法包括:响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
这样,采用本申请提供的技术方案能够通过对业务数据分析需求所需的目标标签进行分类,根据目标标签的标签类别与预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
基于同一申请构思,本申请实施例中还提供了与上述实施例提供一种多对象标签体系的标签命名方法对应的一种多对象标签体系的标签命名装置,由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请上述实施例一种多对象标签体系的标签命名方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
请参阅图3、图4,图3为本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名装置的结构图之一,图4为本申请实施例所提供的一种多对象标签体系的标签命名装置的结构图之二。如图3中所示,所述标签命名装置310包括:
响应模块311,用于响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;
确定模块312,用于获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
命名模块313,用于在多个已命名标签中不具有所述业务数据分析需求所需的目标标签时,确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
可选的,所述命名模块313在用于根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签时,所述命名模块313具体用于:
根据预设的命名规则和标签类别的映射关系,确定出所述目标标签的标签类别对应的目标命名规则;
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容;
将每个命名元素对应的命名内容按照所述目标命名规则中的顺序依次进行拼接,得到拼接后的命名内容,并将所述拼接后的命名内容确定为所述目标标签的名称,得到命名后的目标标签。
可选的,如图4所示,所述标签命名装置310还包括处理模块314,所述处理模块314用于:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例;
若是,则生成所述目标标签不可用的提示信息,并重新获取业务数据分析需求;
若否,则在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别。
可选的,所述标签类别包括一级标签类别和二级标签类别,所述处理模块314在用于在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别时,所述处理模块314具体用于:
在预先确定的多个一级标签类别中确定所述目标标签所属的目标一级标签类别;
基于所述目标一级标签类别,在所述二级标签类别中确定出所述目标一级标签类别对应的至少一个二级标签类别;
在所述二级标签类别中,确定所述目标标签所属的目标二级标签类别;
将所述目标标签所属的目标一级标签类别和所述目标二级标签类别,确定为所述目标标签的标签类别。
可选的,如图4所示,所述标签命名装置310还包括分析模块315,所述分析模块315用于:
若具有所述业务数据分析需求所需的目标标签,则获取所述目标标签,根据获取到的所述目标标签筛选出所述业务数据分析需求所需的业务数据。
可选的,所述命名模块313在用于根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容时,所述命名模块313具体用于:
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素;
针对每个命名元素,响应于该命名元素的触控操作,获取该命名元素对应的命名内容。
可选的,所述处理模块314在用于获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例时,所述处理模块314具体用于:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,并在所述数据源中确定出所述目标标签对应的全部数据以及所述全部数据的个数;
在所述目标标签对应的全部数据中确定出所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数;
将所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数与所述目标标签对应的全部数据的个数的商值,确定为所述目标标签对应的数据值为空的比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例不小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例达到预设异常比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例未达到预设异常比例。
本申请实施例提供的一种多对象标签体系的标签命名装置,所述标签命名装置包括:响应模块,用于响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;确定模块,用于获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;命名模块,用于在多个已命名标签中不具有所述业务数据分析需求所需的目标标签时,确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
这样,采用本申请提供的技术方案能够通过对业务数据分析需求所需的目标标签进行分类,根据目标标签的标签类别与预设的命名规则和标签类别的映射关系对目标标签进行规范化命名,得到命名后的目标标签,对标签命名用词进行约束,保证标签的唯一性、统一性、可朔源性,降低标签管理的难度和成本。
请参阅图5,图5为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图5中所示,所述电子设备500包括处理器510、存储器520和总线530。
所述存储器520存储有所述处理器510可执行的机器可读指令,当电子设备500运行时,所述处理器510与所述存储器520之间通过总线530通信,所述机器可读指令被所述处理器510执行时,可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的多对象标签体系的标签命名方法的步骤,具体实现方式可参见方法实施例,在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1以及图2所示方法实施例中的多对象标签体系的标签命名方法的步骤,具体实现方式可参见方法实施例,在此不再赘述。
所属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。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,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,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元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。
所述功能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,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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)执行本申请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-OnlyMemory,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。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种多对象标签体系的标签命名方法,其特征在于,所述标签命名方法包括:
响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;
获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
若不具有,则确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
2.根据权利要求1所述的标签命名方法,其特征在于,根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签的步骤,包括:
根据预设的命名规则和标签类别的映射关系,确定出所述目标标签的标签类别对应的目标命名规则;
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容;
将每个命名元素对应的命名内容按照所述目标命名规则中的顺序依次进行拼接,得到拼接后的命名内容,并将所述拼接后的命名内容确定为所述目标标签的名称,得到命名后的目标标签。
3.根据权利要求1所述的标签命名方法,其特征在于,通过以下步骤确定所述目标标签的标签类别:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例;
若是,则生成所述目标标签不可用的提示信息,并重新获取业务数据分析需求;
若否,则在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别。
4.根据权利要求3所述的标签命名方法,其特征在于,所述标签类别包括一级标签类别和二级标签类别,所述在预先确定的多个标签类别中,确定所述目标标签的标签类别的步骤,包括:
在预先确定的多个一级标签类别中确定所述目标标签所属的目标一级标签类别;
基于所述目标一级标签类别,在所述二级标签类别中确定出所述目标一级标签类别对应的至少一个二级标签类别;
在所述二级标签类别中,确定所述目标标签所属的目标二级标签类别;
将所述目标标签所属的目标一级标签类别和所述目标二级标签类别,确定为所述目标标签的标签类别。
5.根据权利要求1所述的标签命名方法,其特征在于,所述确定是否具有所述业务数据分析需求所需的目标标签后,所述标签命名方法还包括:
若具有所述业务数据分析需求所需的目标标签,则获取所述目标标签,根据获取到的所述目标标签筛选出所述业务数据分析需求所需的业务数据。
6.根据权利要求2所述的标签命名方法,其特征在于,所述根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素对应的命名内容的步骤,包括:
根据所述目标命名规则,获取所述目标命名规则中包括的每个命名元素;
针对每个命名元素,响应于该命名元素的触控操作,获取该命名元素对应的命名内容。
7.根据权利要求3所述的标签命名方法,其特征在于,所述获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,在所述数据源中确定所述目标标签对应的数据值为空的比例是否达到预设异常比例的步骤,包括:
获取所述目标标签所属的目标对象对应的数据源,并在所述数据源中确定出所述目标标签对应的全部数据以及所述全部数据的个数;
在所述目标标签对应的全部数据中确定出所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数;
将所述目标标签对应的数据值为空的数据的个数与所述目标标签对应的全部数据的个数的商值,确定为所述目标标签对应的数据值为空的比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例不小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例达到预设异常比例;
若所述目标标签对应的数据值为空的比例小于预设异常比例,则确定所述目标标签对应的数据值为空的比例未达到预设异常比例。
8.一种多对象标签体系的标签命名装置,其特征在于,所述标签命名装置包括:
响应模块,用于响应于目标页面的触控操作,在预先构建好的多对象标签体系中获取目标对象的标签体系;其中,所述多对象标签体系是多个对象中每个对象的标签体系的集合;
确定模块,用于获取业务数据分析需求所需的目标标签,并在所述目标对象的标签体系中的多个已命名标签中,确定是否具有所述目标标签;
命名模块,用于在多个已命名标签中不具有所述业务数据分析需求所需的目标标签时,确定所述目标标签的标签类别,并根据预设的命名规则和标签类别的映射关系对所述目标标签进行命名,得到命名后的目标标签,并将命名后的目标标签作为已命名标签存储在所述目标对象的标签体系下。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信,所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的多对象标签体系的标签命名方法的步骤。
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运行时执行如权利要求1至7任一所述的多对象标签体系的标签命名方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211320035.4A CN115600600B (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211320035.4A CN115600600B (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115600600A true CN115600600A (zh) | 2023-01-13 |
CN115600600B CN115600600B (zh) | 2023-10-17 |
Family
ID=84851886
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211320035.4A Active CN115600600B (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115600600B (zh) |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015183704A1 (en) * | 2014-05-29 | 2015-12-03 | F5 Networks, Inc | Object tagging |
US20180314957A1 (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Inferring a label namespace |
CN109919652A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-06-21 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 用户群体分类方法、装置、设备及存储介质 |
CN111800450A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-20 | 国际商业机器公司 | 用于云资源管理的多维标签命名空间 |
CN112000849A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 河南中原消费金融股份有限公司 | 统一标签库管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112492535A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-12 | 平安普惠企业管理有限公司 | 短信发送方法及装置 |
CN112529082A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-19 | 建信金融科技有限责任公司 | 一种系统画像构建方法、装置和设备 |
CN112650762A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-04-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据质量监控的方法、装置、电子设备以及存储介质 |
US20210326393A1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-10-21 | Adobe Inc. | Unified framework for multi-modal similarity search |
US20210350094A1 (en) * | 2020-05-05 | 2021-11-11 | Intelligrated Headquarters, Llc | Managing tag nomenclature in a networked environment |
CN113986710A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-28 | 中国银行股份有限公司 | 大数据平台监控方法及装置 |
CN114036387A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-11 | 蛮牛健康管理服务有限公司 | 大健康领域标签体系及用户画像构建方法 |
CN114090590A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-02-25 | 北京华品博睿网络技术有限公司 | 一种多对象标签数据的抽取方法及系统 |
CN114547385A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-27 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 标签构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114741402A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-12 | 中国建设银行股份有限公司 | 业务特征池的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114817347A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-07-29 | 中国建设银行股份有限公司 | 业务审批方法、装置、电子设备和存储介质 |
-
2022
- 2022-10-26 CN CN202211320035.4A patent/CN115600600B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015183704A1 (en) * | 2014-05-29 | 2015-12-03 | F5 Networks, Inc | Object tagging |
US20180314957A1 (en) * | 2017-04-28 | 2018-11-01 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Inferring a label namespace |
CN109919652A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-06-21 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 用户群体分类方法、装置、设备及存储介质 |
CN111800450A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-20 | 国际商业机器公司 | 用于云资源管理的多维标签命名空间 |
US20210326393A1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-10-21 | Adobe Inc. | Unified framework for multi-modal similarity search |
US20210350094A1 (en) * | 2020-05-05 | 2021-11-11 | Intelligrated Headquarters, Llc | Managing tag nomenclature in a networked environment |
CN112000849A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 河南中原消费金融股份有限公司 | 统一标签库管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112529082A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-19 | 建信金融科技有限责任公司 | 一种系统画像构建方法、装置和设备 |
CN112492535A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-12 | 平安普惠企业管理有限公司 | 短信发送方法及装置 |
CN112650762A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-04-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据质量监控的方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113986710A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-01-28 | 中国银行股份有限公司 | 大数据平台监控方法及装置 |
CN114036387A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-11 | 蛮牛健康管理服务有限公司 | 大健康领域标签体系及用户画像构建方法 |
CN114090590A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-02-25 | 北京华品博睿网络技术有限公司 | 一种多对象标签数据的抽取方法及系统 |
CN114547385A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-27 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 标签构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114817347A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-07-29 | 中国建设银行股份有限公司 | 业务审批方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114741402A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-12 | 中国建设银行股份有限公司 | 业务特征池的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115600600B (zh) | 2023-10-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11663254B2 (en) | System and engine for seeded clustering of news events | |
CN104781837B (zh) | 用于通过使用基于事件的情绪分析来形成预测的系统和方法 | |
CN111401777B (zh) | 企业风险的评估方法、装置、终端设备及存储介质 | |
US8380727B2 (en) | Information processing device and method, program, and recording medium | |
US20160042298A1 (en) | Content discovery and ingestion | |
Nakagawa et al. | Stock price prediction using k‐medoids clustering with indexing dynamic time warping | |
US20120296845A1 (en) | Methods and systems for generating composite index using social media sourced data and sentiment analysis | |
JP6420524B2 (ja) | 分析用サーバ装置、データ解析システム、及びデータ解析方法 | |
AU2021388096B2 (en) | Systems and methods for relevance-based document analysis and filtering | |
US20220351302A1 (en) | Transaction data processing systems and methods | |
Moraga et al. | SQuaRE-aligned data quality model for web portals | |
CN112631889B (zh) | 针对应用系统的画像方法、装置、设备及可读存储介质 | |
Tungjitnob et al. | Identifying SME customers from click feedback on mobile banking apps: Supervised and semi-supervised approaches | |
US20160085389A1 (en) | Knowledge automation system thumbnail image generation | |
US20160086499A1 (en) | Knowledge brokering and knowledge campaigns | |
CN115470785A (zh) | 基于大数据的债券风险信息处理方法及相关设备 | |
CN111429214A (zh) | 一种基于交易数据的买卖双方匹配方法及装置 | |
Allegue et al. | SBM: A Smart Budget Manager in banking using machine learning, NLP, and NLU | |
US20210073247A1 (en) | System and method for machine learning architecture for interdependence detection | |
CN115600600B (zh) | 多对象标签体系的标签命名方法、装置、电子设备及介质 | |
US10353929B2 (en) | System and method for computing critical data of an entity using cognitive analysis of emergent data | |
Dey et al. | Applying Text Mining to Understand Customer Perception of Mobile Banking App | |
JP2018067215A (ja) | データ分析システム、その制御方法、プログラム、及び、記録媒体 | |
CN111882339A (zh) | 预测模型训练及响应率预测方法、装置、设备及存储介质 | |
JP7297042B2 (ja) | 記事生成システム、記事生成装置、記事生成方法、及びコンピュータプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |