CN116011709A - 异常响应方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及计算机技术领域，提供一种异常响应方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系；根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型；确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息；根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型；接收目标业务数据；调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果；当检测到所述业务处理结果满足异常报警条件时，输出异常报警提示。本申请能够提高业务模型构建的准确性，继而利用构建的业务模型准确地实现异常响应。

Description

异常响应方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种异常响应方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着数字化时代的到来，企业生产过程中的异常管理越来越重要。传统的异常管理系统都是根据客户的需求进行定制化开发业务模型，导致项目的实施过程周期非常长，且往往会因为一个功能与客户的理解有差异，导致最终实际交付的业务模型往往不能很好的解决现场的问题，无法满足生产过程中多样可变的需求，业务模型搭建的准确性较差，从而无法准确地实现异常响应。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种异常响应方法、异常响应装置、计算机设备及存储介质，能够解决业务模型搭建准确性差导致无法准确实现异常响应技术问题。

本申请实施例第一方面还提供一种异常响应方法，所述异常响应方法包括：

解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系；

根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型；

确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息；

根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型；

接收目标业务数据；

调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果；

当检测到所述业务处理结果满足异常报警条件时，输出异常报警提示。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，所述解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系，包括：

获取所述业务需求对应的业务需求脚本；

确定所述业务需求脚本中的预设数据项关键词所在的目标位置；

根据预设脚本格式从所述目标位置处读取至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，所述根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型，包括：

根据所述逻辑关系确定所述数据项间的数据流转信息；

根据所述数据流转信息连接所述数据项，得到初始业务模型。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，所述根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型，包括：

确定所述初始业务模型中所述数据项对应的初始看板形式；

根据所述目标模型偏好信息确定所述数据项对应的目标看板形式；

将所述初始业务模型中的所述初始看板形式调整为目标看板形式，得到目标业务模型。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，在所述接收目标业务数据之前，所述方法还包括：

确定目标数据源以及所述目标数据源对应的预设数据格式；

获取初始业务数据；

根据所述预设数据格式调整所述初始业务数据，得到目标业务数据。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，所述调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果，包括：

确定所述目标业务数据对应的多个数据项，得到数据项集；

按照所述数据项集中的每一数据项拆分所述目标业务数据，得到每一数据项对应的目标业务子数据；

获取每一数据项对应的逻辑关系；

按照所述逻辑关系处理所述目标业务子数据，得到业务处理结果。

进一步地，在本申请实施例提供的上述异常响应方法中，所述输出异常报警提示，包括：

确定异常报警形式以及报警输出对象；

根据所述异常报警形式得到所述异常报警提示；

将所述异常报警提示输出至所述报警输出对象。

本申请实施例第二方面还提供一种异常响应装置，所述异常响应装置包括：

需求解析模块，用于解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系；

模型构建模块，用于根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型；

偏好确定模块，用于确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息；

模型调整模块，用于根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型；

数据接收模块，用于接收目标业务数据；

模型调用模块，用于调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果；

报警提示模块，用于当所述业务处理结果满足所述异常报警条件时，输出异常报警提示。

本申请实施例第三方面还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的任意一项所述异常响应方法。

本申请实施例第四方面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执行时实现上述任意一项所述的异常响应方法。

本申请实施例提供的上述异常响应方法、异常响应装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，通过解析业务需求，得到数据项以及数据项间的逻辑关系，根据逻辑关系对数据项构建初始业务模型，通过自动化构建业务模型，能够避免人为搭建业务模型导致的模型搭建效率低且容易出错的问题，提高了业务模型搭建的效率与准确性；且本申请实施例在搭建业务模型时引入用户的模型偏好信息，根据模型偏好信息搭建目标业务模型，使得搭建的业务模型更加满足用户需求，提高模型搭建的准确性；此外，本申请实施例通过调用目标业务模型处理目标业务数据，对满足异常报警条件的业务处理结果进行报警，能够准确地实现异常响应。

附图说明

图1是本申请一实施方式提供的异常响应方法的流程图。

图2是本申请一实施方式提供的初始业务模型构建的流程图。

图3是本申请一实施方式提供的目标业务模型构建的流程图。

图4是本申请一实施方式提供的业务处理的流程图。

图5是本申请一实施方式提供的异常报警提示的流程图。

图6是本申请另一实施方式提供的异常响应装置的模块图。

图7是本申请另一实施方式提供的计算机设备的结构示意图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

为解决业务模型搭建准确性差导致无法准确实现异常响应技术问题，本申请实施例通过解析业务需求，得到数据项以及数据项间的逻辑关系，根据逻辑关系对数据项构建初始业务模型，通过自动化构建业务模型，能够避免人为搭建业务模型导致的模型搭建效率低且容易出错的问题，提高了业务模型搭建的效率与准确性；且本申请实施例在搭建业务模型时引入用户的模型偏好信息，根据模型偏好信息搭建目标业务模型，使得搭建的业务模型更加满足用户需求，提高模型搭建的准确性；此外，本申请实施例通过调用目标业务模型处理目标业务数据，对满足异常报警条件的业务处理结果进行报警，能够准确地实现异常响应。

本发明实施例提供的异常响应方法由计算机设备执行，相应地，异常响应装置运行于计算机设备中。所述计算机设备可以为个人计算机、平板电脑、智能手机、数码相机、智能穿戴设备(手表、手环等)、智能汽车仪表、智能电视等。图1是本申请一实施方式提供的异常响应方法的流程图。如图1所示，所述异常响应方法可以包括如下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略：

S11，解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系。

在本申请的至少一实施例中，所述业务需求是指预先设置的对业务模型的设计需求，所述业务需求中包含至少一个数据项(可以理解的是，业务需求可以包括一个数据项或多个数据项)以及各个数据项间的逻辑关系，所述数据项可以理解为所述业务模型中的业务节点，用于标识业务信息。所述逻辑关系用于标识各个数据项间的数据流转关系。

可以理解，所述业务模型可以应用于多种场景下，本申请实施例以所述业务模型应用于生产车间为例，所述业务模型可以为异常响应模型，所述异常响应模型用于实时监控生产状态，通过输出异常报警提示的方式实现生产状态的异常响应。所述数据项是所述异常响应模型中的业务节点，所述异常响应模型中可以包含多个业务节点，示例性地，所述数据项可以为上件口数据项、各个工站数据项、计划台数数据项、生产台数数据项以及生产时间数据项，在此不做限制。其中，上件口数据项用于标识生产汽车的原材料类型与数量的信息，各个工站数据项用于标识基于原材料的数量对相应类型的原材料进行工站处理得到的各个汽车模具的类型与数量的信息，所述汽车模具用于生产汽车，计划台数数据项用于标识基于各个汽车模具的类型与数量计算得到的计划生产汽车的数量信息，生产台数数据项用于标识实际生产汽车的数量信息，生产时间数据项用于标识每个汽车的完成时间信息。上述各个数据项间可以存在数据流转关系(也即逻辑关系)，数据流转关系用于标识各个数据项间的数据走向，示例性地，所述上件口数据项中的数据流向所述各个工站数据项中，所述各个工站数据项中的数据流转至所述计划台数数据项中，所述生产台数数据项与所述生产时间数据项暂无数据流转关系。

S12，根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型。

在本申请的至少一实施例中，所述初始业务模型中包含至少一个数据项以及数据项间的数据流转信息，各个数据项的看板形式为统一初始化设置的，所述看板形式可以包括看板位置、看板尺寸、看板外观以及看板字体等信息，其中，看板位置是指所述数据项对应的看板在看板页面中的位置信息，看板尺寸是指所述数据项对应的看板的长与宽信息，看板外观是指所述数据项对应的看板的线条颜色、线条类型等信息，看板字体是指所述数据项对应的看板的字体类型、字体大小以及字体颜色等信息。

在一实施例中，所述数据流转信息可以通过有向连接线的形式标识。通过将所述数据项按照所述逻辑关系进行连接，能够得到初始业务模型。示例性地，所述上件口数据项中的数据流向所述各个工站数据项中，在所述初始业务模型中，将所述上件口数据项设置在所述各个工站数据项的前端，并通过有向连接线连接所述上件口数据项与所述各个工站数据项，连接方向为所述上件口数据项指向所述各个工站数据项。

S13，确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息。

在本申请的至少一实施例中，所述目标用户信息是指使用本申请实施例提供的业务模型的用户信息，在一实施例中，所述目标用户信息可以包括用户登陆账号。通过检测登陆所述业务模型的账号信息得到用户登陆账号。

在一实施例中，所述目标模型偏好信息是指目标用户在历史开发看板时的开发偏好，示例性地，所述目标模型偏好可以是指对业务模型中的看板形式的偏好信息，可以通过目标用户对不同业务模型中看板形式的使用频率确定。当所述看板形式的使用频率超过预设使用频率阈值时，确定所述看板形式为频繁使用的，属于模型偏好信息。其中，所述预设使用频率阈值为预先设置的用于标识用户对看板形式的使用频率的阈值。

本申请实施例根据用户的模型偏好信息构建目标业务模型，使得目标业务模型更加贴合用户习惯，减少用户手动调整业务模型的次数，提高业务模型的生成准确性与速率。

S14，根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型。

在本申请的至少一实施例中，所述目标模型偏好可以是指对业务模型中的看板形式的偏好信息，所述初始业务模型中的各个数据项的看板形式为统一初始化设置的，通过将所述初始业务模型中初始化设置的各个数据项的看板形式调整为目标模型偏好信息对应的看板形式，能够得到目标业务模型。

S15，接收目标业务数据。

在本申请的至少一实施例中，所述目标业务数据是指对目标数据源中对应的初始业务数据进行数据格式调整，得到的预设数据格式的业务数据，所述预设数据格式为预先设置的业务数据的格式，所述预设数据格式可为数值、字符或二进制数等形式，由数据类型及数据长度来描述。

在一实施例中，所述目标数据源的数量可以为1个，也可以为多个。当所述目标数据源的数量为1个时，例如，存在目标数据源A，所述目标业务数据即为对目标数据源A中的初始业务数据进行数据格式调整，得到的预设数据格式的业务数据。当所述目标数据源的数量为多个时，例如，存在目标数据源A、目标数据源B，所述目标业务数据可以是对目标数据源A中的初始业务数据进行数据格式调整，得到的预设数据格式的业务数据以及目标数据源B中的初始业务数据进行数据格式调整，得到的预设数据格式的业务数据的组合业务数据，组合的方式可以是将目标数据源A中的业务数据与目标数据源B中的业务数据按照一定格式进行拼接，例如，通过向量组合的方式组合目标数据源A与目标数据源B中的业务数据。

在一实施例中，当所述目标数据源的数量为多个时，对于每个所述目标数据源中的初始业务数据，均存在对应的预设数据格式，所述预设数据格式可以相同，也可以不相同，在此不做限制。

在一实施例中，所述目标数据源与本申请实施例提供的异常响应装置(异常响应装置在下文已有描述，在此不做赘述)间通过标准的MQTT协议(Message QueuingTelemetry Transport,消息队列遥测传输协议)对接，当所述目标数据源为非MQTT格时，可以通过定开接口的方式进行MQTT格式转换，将其转化为MQTT格式。

S16，调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果。

在本申请的至少一实施例中，将所述目标业务数据输入至所述目标业务模型中，得到业务处理结果。所述目标业务数据中包含所述目标业务模型中多个数据项的业务子数据，所述数据项与所述业务子数据间存在映射关系，通过查询所述映射关系，能够得到所述数据项对应的业务子数据。

在一实施例中，所述目标业务模型中的每个所述数据项均携带数据处理相关的逻辑代码，通过调用所述逻辑代码处理所述数据项对应的业务子数据，得到所述数据项对应的数据结果，再根据数据流转信息将数据结果流转至下一数据项中，直至得到业务处理结果。

S17，当检测到所述业务处理结果满足异常报警条件时，输出异常报警提示。

在本申请的至少一实施例中，所述异常报警条件为预先设置的用于标识业务处理结果是否存在异常的条件。所述异常报警条件可通过解析所述业务需求得到，也即所述业务需求中还包含异常报警条件，通过解析所述业务需求，得到异常报警条件。当所述业务处理结果满足所述异常报警条件时，输出异常报警提示；当所述业务处理结果未满足所述异常报警条件时，无需输出异常报警提示。

在一实施例中，所述业务需求中还包含异常报警形式以及报警输出对象等信息，所述异常报警形式可以包括但不限于微信报警、邮箱报警以及电话报警。

本申请实施例提供的上述异常响应方法、异常响应装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，通过解析业务需求，得到数据项以及数据项间的逻辑关系，根据逻辑关系对数据项构建初始业务模型，通过自动化构建业务模型，能够避免人为搭建业务模型导致的模型搭建效率低且容易出错的问题，提高了业务模型搭建的效率与准确性；且本申请实施例在搭建业务模型时引入用户的模型偏好信息，根据模型偏好信息搭建目标业务模型，使得搭建的业务模型更加满足用户需求，提高模型搭建的准确性；此外，本申请实施例通过调用目标业务模型处理目标业务数据，对满足异常报警条件的业务处理结果进行报警，能够准确地实现异常响应。

在本申请的至少一实施例中，所述解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系，包括：

S110，获取所述业务需求对应的业务需求脚本。

在一实施例中，所述业务需求是指预先设置的对业务模型的设计需求，所述业务需求中包含至少一个数据项以及各个数据项间的逻辑关系。所述业务需求对应设有业务需求脚本，相应的，所述业务需求脚本中包含多个数据项以及各个数据项间的逻辑关系。

S111，确定所述业务需求脚本中预设数据项关键词所在的目标位置。

在一实施例中，所述预设数据项关键词为预先设置的用于标识所述数据项的关键词，通过确定所述业务需求脚本中的预设数据项关键词，能够得到所述预设数据项关键词唯一对应的数据项。

S112，根据预设脚本格式从所述目标位置处读取至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系。

在一实施例中，所述预设脚本格式为预先设置的所述数据项与所述数据项间的逻辑关系的格式，示例性地，所述数据项间的逻辑关系的格式可以为{数据项A，数据项B，逻辑关系1}，标识数据项A与数据项B间存在逻辑关系1。在一实施例中，所述逻辑关系1可以是指对所述数据项A单独进行一系列数据处理，得到数据结果，将该数据结果流向至所述数据项B中，使得该数据结果与所述数据项B进行一系列数据处理。根据所述预设脚本格式能够从所述业务需求脚本中读取所述数据项以及数据项间的逻辑关系。

结合图2说明本申请实施例提供的初始业务模型的构建流程，可选地，所述根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型，包括：

S120，根据所述逻辑关系确定所述数据项间的数据流转信息。

在一实施例中，所述逻辑关系用于标识各个数据项间的数据流转关系。

S121，根据所述数据流转信息连接所述数据项，得到初始业务模型。

在一实施例中，所述数据流转信息可以通过有向连接线的形式标识。通过将所述数据项按照所述逻辑关系进行连接，能够得到初始业务模型。示例性地，以所述数据项为上件口数据项与各个工站数据项为例，所述上件口数据项中的数据流向所述各个工站数据项中，在所述初始业务模型中，将所述上件口数据项设置在所述各个工站数据项的前端，并通过有向连接线连接所述上件口数据项与所述各个工站数据项，连接方向为所述上件口数据项指向所述各个工站数据项。

在本申请的至少一实施例中，所述确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息包括：

S130，确定目标用户信息。

所述目标用户信息是指使用本申请实施例提供的业务模型的用户信息，在一实施例中，所述目标用户信息可以包括用户登陆账号。通过检测登陆所述业务模型的账号信息得到用户登陆账号。

S131，遍历预先设置的用户信息与模型偏好信息的映射关系，得到所述目标用户信息对应的目标模型偏好信息。

在一实施例中，预先设置用户信息与模型偏好信息间的映射关系，通过遍历预先设置的用户信息与模型偏好信息的映射关系，得到所述目标用户信息对应的目标模型偏好信息。

在一实施例中，所述模型偏好信息可以通过采集并解析用户在历史开发看板时的开发偏好得到。示例性地，所述模型偏好信息的确定可以方法包括：

S132，确定目标用户对应的历史开发看板集。

在一实施例中，所述历史开发看板集是指目标用户历史开发的看板的集合，所述历史开发看板集中包含多个历史开发看板。

S133，确定所述历史开发看板集中每一历史开发看板对应的看板形式以及所述看板形式的使用频率。

在一实施例中，所述看板形式可以包括看板位置、看板尺寸、看板外观以及看板字体等信息，看板位置是指所述数据项对应的看板在看板页面中的位置信息，看板尺寸是指所述数据项对应的看板的长与宽信息，看板外观是指所述数据项对应的看板的线条颜色、线条类型等信息，看板字体是指所述数据项对应的看板的字体类型、字体大小以及字体颜色等信息。

S134，选取所述使用频率超过预设使用频率阈值的看板形式作为模型偏好信息。

在一实施例中，所述预设使用频率阈值为预先设置的用于评估看板形式使用频率的阈值，当所述看板形式的使用频率超过预设使用频率阈值时，确定所述看板形式为频繁使用的，属于模型偏好信息；当所述看板形式对应的使用频率未超过所述预设使用频率阈值时，确定所述看板形式为偶尔使用的，不属于模型偏好信息。

结合图3说明本申请实施例提供的目标业务模型的构建流程，所述根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型，包括：

S140，确定所述初始业务模型中所述数据项对应的初始看板形式。

S141，根据所述目标模型偏好信息确定所述数据项对应的目标看板形式。

S142，将所述初始业务模型中的所述初始看板形式调整为目标看板形式，得到目标业务模型。

其中，所述初始看板形式是指所述数据项对应的初始化的看板形式，将所述数据项对应的初始看板形式更新为目标看板形式，能够得到目标数据项。

在一实施例中，在得到目标业务模型之后，用户还可以根据实际需求通过拖拉拽的方式自行编辑所述目标业务模型，实现可视化开发。

在本申请的至少一实施例中，在所述接收目标业务数据之前，所述方法还包括：

S150，确定目标数据源以及所述目标数据源对应的预设数据格式。

在一实施例中，所述目标数据源与所述预设数据格式存在对应关系，通过查询该对应关系，能够得到所述目标数据源对应的预设数据格式。

S151，获取初始业务数据。

在一实施例中，所述初始业务数据是指所述目标数据源中未经过数据格式调整的业务数据。

S152，根据所述预设数据格式调整所述初始业务数据，得到目标业务数据。

在一实施例中，将所述初始业务数据调整为预设数据格式，得到预设数据格式的目标业务数据。

在本申请的至少一实施例中，将所述目标业务数据输入至所述目标业务模型中，得到业务处理结果。所述目标业务数据中包含多个数据项的业务子数据，所述数据项与所述业务子数据间存在映射关系，通过查询所述映射关系，能够得到所述数据项对应的业务子数据。每个所述数据项均携带数据处理相关的逻辑代码，通过调用所述逻辑代码处理所述数据项对应的业务子数据，得到所述数据项对应的数据结果，再根据数据流转信息将数据结果流转至下一数据项中，直至得到业务处理结果。

结合图4说明本申请实施例提供的业务处理的流程，可选地，所述调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果，包括：

S160，确定所述目标业务数据对应的多个数据项，得到数据项集。

在一实施例中，所述目标业务数据中包含所述目标业务模型中多个数据项的业务子数据，所述目标业务数据中包含多个数据项标识，通过确定所述目标业务数据中的数据项标识，能够得到数据项标识对应的数据项，将多个数据项组成数据项集。其中，所述数据项标识为预先设置的用于唯一标识数据项，所述数据项标识可以为数字标识、字母标识等，在此不做限制。

S161，按照所述数据项集中的每一数据项拆分所述目标业务数据，得到每一数据项对应的目标业务子数据。

在一实施例中，所述数据项与所述业务子数据间存在映射关系，通过查询所述映射关系，能够得到所述数据项对应的业务子数据。

S162，获取每一数据项对应的逻辑关系。

S163，按照所述逻辑关系处理所述目标业务子数据，得到业务处理结果。

在一实施例中，所述目标业务模型中的每个所述数据项均携带数据处理相关的逻辑代码，通过调用所述逻辑代码处理所述数据项对应的业务子数据，得到所述数据项对应的数据结果，再根据数据流转信息将数据结果流转至下一数据项中，直至得到业务处理结果。

结合图5说明本申请实施例提供的异常报警提示的流程，可选地，所述输出异常报警提示，包括：

S170，确定异常报警形式以及报警输出对象。

在一实施例中，所述业务需求中还包含异常报警形式以及报警输出对象等信息，所述异常报警形式可以包括但不限于微信报警、邮箱报警以及电话报警，所述报警输出对象可以是指用于处于异常报警的工作人员。

S171，根据所述异常报警形式得到异常报警提示。

S172，将所述异常报警提示输出至所述报警输出对象。

图6是本申请另一实施方式提供的异常响应装置的模块图。

在一些实施例中，所述异常响应装置20可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述异常响应装置20中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行(详见图1描述)异常响应的功能。

本实施例中，所述异常响应装置20根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：需求解析模块201、模型构建模块202、偏好确定模块203、模型调整模块204、数据接收模块205、模型调用模块206以及报警提示模块207。本申请所称的模块是指一种能够被至少一个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，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。

所述需求解析模块201可以用于解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系。

所述模型构建模块202可以用于根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型。

所述偏好确定模块203可以用于确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息。

所述模型调整模块204可以用于根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型。

所述数据接收模块205可以用于接收目标业务数据。

所述模型调用模块206可以用于调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果。

所述报警提示模块207可以用于当所述业务处理结果满足所述异常报警条件时，输出异常报警提示。

参阅图7所示，为本申请另一实施方式提供的计算机设备的结构示意图。在本申请较佳实施例中，所述计算机设备3包括存储器31、至少一个处理器32、至少一条通信总线33及收发器34。

本领域技术人员应该了解，图7示出的计算机设备的结构并不构成本申请实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机设备3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。

在一些实施例中，所述计算机设备3是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。所述计算机设备3还可包括客户设备，所述客户设备包括但不限于任何一种可与客户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、数码相机、智能穿戴设备等。

需要说明的是，所述计算机设备3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。

在一些实施例中，所述存储器31中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器32执行时实现如所述的异常响应方法中的全部或者部分步骤。所述存储器31包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据计算机设备3的使用所创建的数据等。

在一些实施例中，所述至少一个处理器32是所述计算机设备3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机设备3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行计算机设备3的各种功能和处理数据。例如，所述至少一个处理器32执行所述存储器中存储的计算机程序时实现本申请实施例中所述的异常响应方法的全部或者部分步骤；或者实现异常响应装置的全部或者部分功能。所述至少一个处理器32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。

在一些实施例中，所述至少一条通信总线33被设置为实现所述存储器31以及所述至少一个处理器32等之间的连接通信。

尽管未示出，所述计算机设备3还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、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。所述计算机设备3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。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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，计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，既可以位于一个地方，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，在本申请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，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请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申请。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，本申请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申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。说明书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申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种异常响应方法，其特征在于，所述异常响应方法包括：

解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系；

根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型；

确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息；

根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型；

接收目标业务数据；

调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果；

当检测到所述业务处理结果满足异常报警条件时，输出异常报警提示。

2.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，所述解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系，包括：

获取所述业务需求对应的业务需求脚本；

确定所述业务需求脚本中的预设数据项关键词所在的目标位置；

根据预设脚本格式从所述目标位置处读取至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系。

3.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，所述根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型，包括：

根据所述逻辑关系确定所述数据项间的数据流转信息；

根据所述数据流转信息连接所述数据项，得到初始业务模型。

4.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，所述根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型，包括：

确定所述初始业务模型中所述数据项对应的初始看板形式；

根据所述目标模型偏好信息确定所述数据项对应的目标看板形式；

将所述初始业务模型中的所述初始看板形式调整为目标看板形式，得到目标业务模型。

5.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，在所述接收目标业务数据之前，所述方法还包括：

确定目标数据源以及所述目标数据源对应的预设数据格式；

获取初始业务数据；

根据所述预设数据格式调整所述初始业务数据，得到目标业务数据。

6.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，所述调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果，包括：

确定所述目标业务数据对应的多个数据项，得到数据项集；

按照所述数据项集中的每一数据项拆分所述目标业务数据，得到每一数据项对应的目标业务子数据；

获取每一数据项对应的逻辑关系；

按照所述逻辑关系处理所述目标业务子数据，得到业务处理结果。

7.根据权利要求1所述的异常响应方法，其特征在于，所述输出异常报警提示，包括：

确定异常报警形式以及报警输出对象；

根据所述异常报警形式得到所述异常报警提示；

将所述异常报警提示输出至所述报警输出对象。

8.一种异常响应装置，其特征在于，所述异常响应装置包括：

需求解析模块，用于解析业务需求，得到至少一个数据项以及所述数据项间的逻辑关系；

模型构建模块，用于根据所述逻辑关系对所述数据项构建初始业务模型；

偏好确定模块，用于确定目标用户信息对应的目标模型偏好信息；

模型调整模块，用于根据所述目标模型偏好信息调整所述初始业务模型，得到目标业务模型；

数据接收模块，用于接收目标业务数据；

模型调用模块，用于调用所述目标业务模型处理所述目标业务数据，得到业务处理结果；

报警提示模块，用于当所述业务处理结果满足所述异常报警条件时，输出异常报警提示。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的异常响应方法。

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至7中任意一项所述的异常响应方法。

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