CN116151994B - 结构化数据的计算方法、计算引擎、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种结构化数据的计算方法、计算引擎、设备及可读存储介质。该方法包括：获取来自外部的参数数据，参数数据至少包括与待计算处理的结构化数据的层级属性相关的参数，以及获取来自外部的结构化数据；基于获取的参数数据，生成用于创建计算模板的第一配置文件；将基于第一配置文件创建的计算模板传入第一电子设备中的计算引擎；运行计算引擎采用计算模板对结构化数据进行计算处理，输出计算处理的结果。如此，能够实现可配置计算技术，对待计算处理的结构化数据执行用户指定的适配该结构化数据的层级特点的计算过程，能够适应大批量数据的处理，计算效率和准确率均较高。

Description

结构化数据的计算方法、计算引擎、设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种结构化数据的计算方法、计算引擎、设备及可读存储介质。

背景技术

结构化数据可以具有一个或者多个层级，其中相邻两个层级的数据中下一层数据可以是上一层级数据中某个信息的延展和细化。例如输入车险平台的车险保单数据可以是包括多个层级的结构化数据，例如该车险保单数据的第一层级数据可以是按投保人区别记录相关信息的数据，第二层级数据可以是按投保车辆区别记录相关信息的数据，而第三数据例如可以是按保险项目区别记录相关信息的数据。

基于结构化数据可以进行多种类型的计算，例如四则运算，聚合，分摊，决策表/决策树等，以得到用户所希望的计算结果。现有的对结构化数据的计算方案，通常是根据预先确定的计算逻辑，对结构化数据中各行或各部分的数据逐一编写计算程序，再逐个层级进行计算、汇总以及输出计算结果等过程。然而，当待计算处理的结构化数据的数据量较大时，这种逐一编写计算程序计算结构化数据的方式则不利于可配置计算的实现，可能会存在各计算程序的执行相互影响、以及各计算程序对相关计算资源的调用冲突等问题。其中，可配置计算技术是指在硬件资源科反复配置的系统中，可以调整系统的硬件架构，使系统的软件工程在合适的硬件平台上运行。如此，可能会导致部分计算程序异常或崩溃，进而导致计算速度缓慢甚至无法输出计算结果的问题。

因此，对于结构化数据的计算，目前尚缺乏一种应用可配置计算技术的计算实现方式，无法在数据量较大时实现对各结构化数据的快速计算处理，也无法结合结构化数据的层级特点实现对计算过程的合理设计、以及相关计算资源的合理调配。如此，提供计算服务的服务端也难以快速响应客户端输入的结构化数据处理请求，导致用户体验降低。

发明内容

本申请提供了一种结构化数据的计算方法、计算引擎、设备及可读存储介质，其中的方法能够实现可配置计算技术，用户可以根据待处理的结构化数据特点进行配置。并且，该方法在数据量较大时也能够适用，并且计算处理时可以结合结构化数据的多层级数据特点，合理设计计算过程，如此可以提高对结构化数据的计算效率及准确率。

第一方面，本申请提供了一种用于具有多层级数据的结构化数据的计算方法，应用于第一电子设备，第一电子设备上运行服务端，该方法包括：获取来自外部的参数数据，参数数据至少包括与待计算处理的结构化数据的层级属性相关的参数，以及获取来自外部的结构化数据；基于获取的参数数据，生成用于创建计算模板的第一配置文件；将基于第一配置文件创建的计算模板传入第一电子设备中的计算引擎，其中计算引擎为第一电子设备中执行计算的部分；运行计算引擎采用计算模板对结构化数据进行计算处理，输出计算处理的结果。

例如，上述第一电子设备可以是服务器或提供计算服务的云计算平台等。上述第一电子设备上运行的服务端，例如可以是保险业务服务系统的服务端等。在此不做限制。

上述第一方面提供的方案，即在需要对具有多层级数据的结构化数据进行计算处理时，电子设备(例如上述第一电子设备)可以获取外部输入的参数数据，例如一级用户通过管理端输入的参数等。该参数数据与待计算处理的结构化数据的层级属性相关，进而电子设备能根据该参数数据生成配置文件，例如上述第一配置文件，基于该配置文件创建的计算模板则可以用于对具有多层级数据的结构化数据进行计算处理。电子设备运行服务端所需进行的上述计算处理过程，可以对客户端等外部输入的结构化数据进行计算处理，例如对保险业务客户端输入的保单数据进行计算处理等。

在上述第一方面的一种可能的实现中，获取来自外部的参数数据，包括：

获取用户通过第二电子设备上运行的第一客户端定义的参数数据，其中第二电子设备与第一电子设备为不同设备；并且，其中对参数数据的定义包括：对计算名称、至少一个计算节点、以及计算节点中的计算步骤的定义，其中，定义的计算名称用于标记生成的第一配置文件，定义的计算节点用于确定创建的计算模板的计算过程。

例如，上述第二电子设备可以是一级用户使用的电子设备，上述第一客户端例如可以是一级用户登录使用的管理端。该管理端例如可以是保险业务服务系统提供给保险公司业务人员登录的客户端，该一级用户例如可以是保险公司业务人员或业务经理等。

上述第一方面的一种可能的实现提供的方案，即用户可以根据待计算处理的结构化数据的层级特点，来设置用于生成第一配置文件的各种参数数据。例如，用户可以在第一客户端提供的操作界面上定义计算名称、计算节点以及计算步骤等等，在此不做赘述。

在上述第一方面的一种可能的实现中，至少一个计算节点是经由以下步骤被定义，包括：根据待处理的结构化数据的层级结构，定义对结构化数据中的各个层级的数据进行处理的一个或多个计算节点；定义第一计算节点所对应的数据输入路径指向结构化数据中的第一层级数据，和/或，定义第二计算节点所对应的数据输出路径指向结构化数据中的第二层级数据，其中，第一层级数据与第二层级数据为不同层级的数据，第一计算节点与第二计算节点为相同或不同的计算节点。

即用户在定义计算节点时，可以指定某个计算节点从待计算处理的结构化数据的某一层级读取数据，例如从上述第一层级数据读取输入计算的数据。另外，用户在定义计算节点时，也可以指定某个计算节点的计算结果输出到结构化数据的某一层进行汇总，例如可以执行将计算结果输出到上述第二层级数据中汇总等。在此不做限制。

在上述第一方面的一种可能的实现中，计算节点包括一个或多个计算步骤，并且计算节点中的计算步骤是经由以下步骤被定义，包括：定义计算步骤对应采用的计算方法的类型，以及定义各计算方法的类型对应的扩展属性。

在上述第一方面的一种可能的实现中，计算方法的类型包括变量、决策树、表达式、连接以及列表项中的一项或多项。

在上述第一方面的一种可能的实现中，定义各计算方法的类型对应的扩展属性包括：

当计算方法的类型为变量时，扩展属性包括变量的名称、字面量以及结构化数据中被指定的第三层级数据的字段名称中的至少一项；

当计算方法的类型为决策树时，扩展属性包括决策树中的变量名称、决策树的名称、影响决策树的输出结果的条件名称、字段名称以及决策树输出的计算结果的名称中的至少一项；

当计算方法的类型为表达式时，扩展属性包括表达式中的变量名称以及组成表达式的函数名称中的至少一项；

当计算方法的类型为连接时，扩展属性包括连接的名称、实现连接采用的过滤表达式、连接对应联系的计算子节点名称或列表项以及连接的结果名称中的至少一项；

当计算方法的类型为列表项时，扩展属性包括列表项的名称、列表项对应的层级、对应于连接中的过滤表达式的过滤条件分支、以及与列表项已建立联系的计算子节点名称中的至少一项。

可以理解，上述被指定的第三层级数据，可以是待计算处理的结构化数据中的任一层数据，包括上述第一层级数据及第二层级数据。在此不做限制。

在上述第一方面的一种可能的实现中，将基于第一配置文件创建的计算模板传入计算引擎，包括：基于第一配置文件中对变量以及扩展属性定义的参数，创建第一变量；基于第一配置文件中对决策树以及扩展属性定义的参数，创建第一决策树；基于第一配置文件中对表达式以及扩展属性定义的参数，创建第一表达式；基于第一配置文件中对连接以及扩展属性定义的参数，创建第一连接；基于第一配置文件中对列表项以及扩展属性定义的参数，创建第一列表项；利用第一连接建立第一列表项与计算子节点之间的联系，并利用第一变量、第一决策树、第一表达式、第一连接和第一列表项中的一项或多项构建计算模板；将构建得到的计算模板对应的存取路径发送给计算引擎。

在上述第一方面的一种可能的实现中，获取来自外部的结构化数据，包括：获取用户通过第三电子设备上运行的第二客户端输入的结构化数据，其中第三电子设备与第一电子设备为不同设备，并且，该方法还包括：将输出的计算处理的结果发送给第二客户端。

在上述第一方面的一种可能的实现中，获取来自外部的结构化数据，包括：基于预先定义的调用路径，获取结构化数据中对应于调用路径的第四层级数据，其中调用路径的名称与第四层级数据的字段名称相适应。

即利用结构化数据的别名机制，可以预先定义待计算处理的结构化数据中指定层级数据的调用路径，以便于计算引擎利用创建的计算模板进行计算处理时快速调用该层级数据。

在上述第一方面的一种可能的实现中，第一配置文件为yaml格式的文件。

可以理解，yaml格式的配置文件相比于xml格式的文件更加简洁，有利于提高上述第一配置文件的生成效率以及基于该配置文件创建计算模板的效率。

第二方面，本申请提供了一种计算引擎，该计算引擎包括：计算模板加载模块，用于指示计算引擎运行的第一电子设备创建计算模板，并用于根据第一电子设备提供的计算模板的加载路径加载计算模板；其中第一电子设备基于对应于计算模板的第一配置文件创建计算模板，第一配置文件基于第一电子设备的获取的来自外部的参数数据生成，参数数据至少包括与待计算处理的结构化数据的层级属性相关的参数；以及，数据处理模块，用于获取来自外部的结构化数据，并用于采用计算模板加载模块加载的计算模板对结构化数据进行计算处理，输出计算处理的结果。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：上述第二方面提供的计算引擎，其中该计算引擎用于上述第一方面以及上述第一方面的各种可能的实现提供的用于具有多层级数据的结构化数据的计算方法。

第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；一个或多个存储器；一个或多个存储器存储有一个或多个程序，当一个或者多个程序被一个或多个处理器执行时，使得设备执行上述第一方面以及上述第一方面的各种可能的实现提供的用于具有多层级数据的结构化数据的计算方法。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有指令，指令在计算机上执行时，使计算机执行上述第一方面以及上述第一方面的各种可能的实现提供的用于具有多层级数据的结构化数据的计算方法。

附图说明

图1所示为本申请实施例提供的一种结构化数据的计算方法所应用的场景示意图。

图2所示为本申请实施例提供的一种结构化数据的计算方法的实施流程示意图。

图3所示为本申请实施例提供的一种定义模板配置文件的实施流程示意图。

图4所示为本申请实施例提供的一种结构化数据所具有的层级结构示意图。

图5所示为本申请实施例提供的一种服务端的结构示意图。

图6所示为本申请实施例提供的一种计算引擎的结构示意图。

图7所示为本申请实施例提供的一种服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对本申请实施例中的技术方案进行详细的说明。

如前所述，对于结构化数据的计算，目前尚缺乏一种应用可配置计算技术的计算实现方式，无法在数据量较大时仍能实现对结构化数据的快速计算，也无法结合结构化数据的层级特点实现对计算过程的合理设计、以及相关计算资源的合理调配。如此，提供计算服务的服务端也难以快速响应客户端输入的结构化数据处理请求，导致用户体验降低。

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种结构化数据的计算方法，应用于服务器等电子设备或提供云计算服务的云计算平台。该方法通过在服务端预设模板配置文件，以控制构建适用于多层级结构化数据的计算模板。其中，该模板配置文件中可以适应待处理的结构化数据的层级特点定义各计算节点的计算步骤类型及属性，并且还可以进一步定义计算子节点的计算步骤类型及属性。因此，基于该模板配置文件可以构建出适用于相应大批量结构化数据计算的通用的计算模板，传入服务端的计算引擎以用于对输入的结构化数据进行处理。

如此，基于本申请方案，可以对输入服务端的结构化数据中各层数据实现快速计算，并且各层的计算结果可以汇总至指定层级并生成最终的计算结果，即有利于提高计算效率。并且，当输入服务端需要进行计算处理的数据量较大时，服务端的计算引擎也可以采用上述构建的通用计算模板完成对各个结构化数据的快速计算，即可以适用于大批量结构化数据的计算。

其中，对各结构化数据的计算过程可以是并行执行，例如计算引擎可以对先后输入的各结构化数据分别完成各计算节点的计算、汇总各层级数据的计算结果至指定层级以及输出对各结构化数据的计算结果，即采用上述构建的计算模板处理输入的各结构化数据的处理过程可以是相互独立的。

另外，基于本申请方案，对各种结构化数据定制针对性的计算模板，也有利于提高计算结果的准确性。

可以理解，服务端对大批量结构化数据的计算结果，可以根据各结构化数据输入服务端的先后顺序实时反馈至客户端，以显示在客户端提供给用户的界面上，如此响应速度较快。在另一些实施例中，服务端也可以将用户在同一批输入的大批量结构化数据的计算结果，汇总后反馈给客户端，以向用户展示对该批结构化数据的全部计算结果。基于并行的计算处理，服务端反馈大批量结构化数据的计算结果所需的时间也较短，因此用户体验也较好。

可以理解，基于结构化数据的数据特点所设计的计算模板配置文件可以是yaml类型的配置文件。相比于xml类型的配置文件，yaml类型的配置文件更加简洁。服务器等电子设备的系统能够加载yaml类型的配置文件，并按照其中设计的模板格式构建计算模板，并在运行时传入计算引擎。进而计算引擎可以采用上述构建的计算模板对输入的结构化数据进行计算。在另一些实施例中，上述预设的模板配置文件也可以是其他文件类型，在此不做限制。

可以理解，上述在服务端预设模板配置文件的过程，可以通过管理端与相应的业务管理人员之间的人机交互来实现。其中，该管理端可以是与服务端交互的一种客户端，该管理端上例如可以登录在车险平台上开展保险业务的各保险公司管理人员账号，或者也可以登录车险平台的平台业务人员账号等。鉴于该管理端可以根据各保险公司提供的保险业务向服务端请求一些定制的计算服务或者设置一些后台控制参数等作用，因此可被称之为管理端。

图1根据本申请实施例示出了一种结构化数据的计算方法所应用的场景示意图。

如图1所示，该场景包括一级用户所使用的管理端100、提供计算服务的服务端200以及二级用户所使用的客户端300。其中，一级用户例如可以是与车险平台关联的各保险公司的业务管理人员、或者也可以是车险平台的业务人员等。一级用户可以根据业务需求通过管理端100设计用于对业务相关的结构化数据进行计算处理的模板配置文件。例如，一级用户可以根据车险保单模板来定义计算的模板，服务端200则可以根据管理端100检测到的设置请求，构建该模板对应的配置文件。进而，服务端200在对传输的车险保单数据进行计算处理时，可以基于该配置文件构建计算模板并传入计算引擎以用于计算。其中，服务端200可以部署在服务器或者云计算平台上，用于向管理端100和客户端300提供车险平台的计算服务、分析服务等数据服务。

相应地，二级用户可以是各保险公司的业务人员、或者也可以是选择各保险公司投保车险的车主等。二级用户可以通过客户端300打开相应结构化数据模板，填写完相关信息后提交相应的结构化数据至服务端200进行计算处理。此时，客户端300可以检测到二级用户操作，向服务端200发送结构化数据处理请求，以请求服务端200对例如车险保单数据等结构化数据进行计算处理。最终，服务端200中的计算引擎可以通过上述基于配置文件构建的计算模板，来计算处理客户端传入的结构化数据。具体计算过程将在下文结合相关附图详细介绍，在此不做赘述。

可以理解，在上述图1所示场景中，管理端100也可以称为第一客户端，可以安装在一级用户所使用的终端电子设备上。客户端300也可以称为第二客户端，可以安装在二级用户所使用的终端电子设备上。在一些实施例中，上述管理端100和客户端300所安装的终端电子设备可以是相同设备或者不同设备，在此不做限制。示例性地，上述终端电子设备可以包括但不限于手机、平板电脑、桌面型、膝上型、手持计算机、上网本，以及增强现实(Augmented Reality，AR)\虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、智能电视、智能手表等可穿戴设备、车机设备、便携式音乐播放器、阅读器设备、其中嵌入或耦接有一个或多个处理器的电视机、或能够访问网络的其他设备。

在上述图1所示的场景中，服务端200可以安装部署在服务器等能够提供计算服务的电子设备上，或者安装部署在能够提供计算服务的云计算平台上。其中，本申请实施例所提供的结构化数据的计算方法，所适用的电子设备可以包括但不限于服务器，以及手机、平板电脑、桌面型、膝上型、手持计算机、上网本，以及增强现实(Augmented Reality，AR)\虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、智能电视、智能手表等可穿戴设备、车机设备、便携式音乐播放器、阅读器设备、其中嵌入或耦接有一个或多个处理器的电视机、或能够访问网络的其他设备。

本申请实施例所提供的结构化数据的计算方法，所适用的上述云计算平台以及对应提供的云计算服务，例如可以包括但不限于亚马逊^TM提供的无服务器的计算(AWSLambda)服务、阿里云^TM函数计算(Aliyun^TMFunction Compute)服务等，在此不做限制。

基于上述图1所示的场景，图2根据本申请实施例示出了一种结构化数据的计算方法的实施流程示意图。

可以理解，图2所示流程各步骤的执行主体可以均为服务端200。如前所述，该服务端200可以部署在服务器或云计算平台上运行。并且，服务端200可以基于预设模板配置文件，构建对应于待计算的结构化数据的计算模板。该计算模板传入服务端200的计算引擎后，可以用于对输入的结构化数据进行计算处理。为简化描述，以下在介绍本申请实施例提供的结构化数据的计算方法的实施流程各步骤时，将不再重复描述各步骤的执行主体。

还需声明的是，本申请实施例中对方法、流程中的步骤进行编号是为了便于引用，而不是限定先后顺序，各步骤之间如有先后顺序，当以文字说明为准。

具体地，如图2所示，该流程可以包括以下步骤：

201：检测到对结构化数据的计算处理请求。

示例性地，服务端200可以接收客户端输入的待计算的结构化数据，该结构化数据例如可以是车险保单数据等。参考上述图1所示的场景，二级用户可以通过客户端300输入待计算的车险保单数据。客户端300则可以响应二级用户的输入操作以及对应于该结构化数据的计算目的，生成对输入的结构化数据的处理请求，并发送给服务端200进行计算处理。

可以理解，客户端300上对不同结构化数据的计算目的可以根据管理端100的预设、或者根据相应结构化数据的缺失项来确定。例如，二级用户通过客户端300输入的车险保单数据中未填写总保险额等，则客户端300可以识别到需要对该车险保单数据计算总保险额。又例如，客户端300上可以预设对二级用户输入的结构化数据需要计算各层级数据项是否可以在数据库中匹配到相应的数据库表，进而可以将相应数据项的值存入匹配到的数据库表中。

202：基于预设的模板配置文件，构建用于计算相应结构化数据的计算模板。

示例性地，服务端200可以基于预设的模板配置文件，生成符合该配置文件对计算过程、计算节点、计算步骤以及计算子节点等相关定义的计算模板。参考上述图1所示的场景，该配置文件可以是一级用户通过管理端100向服务端200设置定义，一级用户在设计该配置文件时可以结合将要计算处理的结构化数据的层级特点进行设计，进而可以向服务端200发送符合设计的相应定义请求。

作为示例，定义请求例如可以包括对计算名称的定义、对计算过程中各计算节点的定义、对计算节点中各计算步骤的定义以及对各计算节点下的计算子节点的定义等。其中，对计算节点中计算步骤的定义例如可以包括对变量、决策树、表达式、连接以及列表项等计算方法的类型、以及各项类型的计算方法对应的扩展属性进行定义。

相应地，上述基于模板配置文件构建相应计算模板的过程，例如可以是基于第一配置文件中对变量对应的扩展属性定义的参数创建变量；基于第一配置文件中对决策树对应的扩展属性定义的参数创建决策树；基于第一配置文件中对表达式对应的扩展属性定义的参数创建表达式；基于第一配置文件中对连接对应的扩展属性定义的参数创建连接；以及基于第一配置文件中对列表项对应的扩展属性定义的参数创建列表项，等等。进而，可以服务端200可以利用上述创建的变量、决策树、表达式、连接和列表项等中的一项或多项来构建上述计算模板。

具体定义上述模板配置文件的过程，可以参考下文相关描述，在此不做赘述。

203：利用构建的计算模板对输入的各结构化数据进行并行的计算处理。

示例性地，服务端200在构建计算模板后，可以将所构建的计算模板传入计算引擎。进而，服务端200上的计算引擎可以利用传入的计算模板，对输入的结构化数据进行计算处理。可以理解，鉴于上述计算模板基于预设的模板配置文件构建生成，而相应的模板配置文件在设计时会结合结构化数据的层级特点，因此计算引擎在采用该计算模板对结构化数据进行计算时，可以实现上述模板配置文件中对计算过程、计算节点、计算步骤以及计算子节点等方面的定义，先计算指定层级的数据或者计算指定字段的数据，再将计算结果汇总至指定层级，进而输出对相应结构化数据的计算结果等。

可以理解，在一些实施例中，上述创建的计算模板在对结构化数据进行计算处理时，也可以利用结构化数据的别名机制预先定义对该结构化数据的指定层级数据的调用路径。例如，预先定义的调用路径可以为：

“PremiumRate＝VehicleUsageRate$SeatNo:Vehicle.NumberOfSeats；VehicleUsage:Vehicle.VehicleUsage$Rate”

其中，“Vehicle.NumberOfSeats”可以对应于以下数据结构中的“Insured”层级数据：

如此，例如当需要调用结构化数据中“Root.Policy.Insured”下的一个字段“NumberOfSeats”时，则可以通过预先定义的调用路径“Vehicle.NumberOfSeats”来调用该字段进行计算处理。在此不做赘述。

可以理解，服务端200在执行完本步骤203之后，可以根据用户导入结构化数据的方式不同，分别执行下述步骤204或205。具体可以参考下述步骤204或205中相关描述，在此不做赘述。

204：根据客户端的单个数据导入请求，向客户端反馈对应于各结构化数据的计算结果。

示例性地，服务端200接收到客户端300导入的结构化数据，若是单个数据导入，则表明用户通过客户端300导入结构化数据的方式是单个数据导入。或者说，用户通过客户端300依次导入待计算的结构化数据。例如，用户可以依次导入填写完成的车险保单数据，请求计算处理等。此时，服务端200可以在完成对输入的结构化数据的计算后，即向客户端反馈计算结果。如此，服务端200可以更加地响应客户端300的计算处理请求，有利于提高用户的使用体验。

205：根据客户端的批量数据导入请求，汇总各结构化数据的计算结果，并向客户端反馈汇总后的计算结果。

示例性地，服务端200接收到客户端300导入的结构化数据，若是批量数据导入，即一次性导入多个结构化数据，则表明用户通过客户端300导入结构化数据的方式是批量数据导入。或者说，用户通过客户端300一次性导入一批待计算的结构化数据。例如，用户可以一次性导入一个月的车险保单数据，或者一次性导入某日下单的一批车险保单数据，请求计算处理等。此时，服务端200可以在完成对输入的结构化数据的计算后，汇总各计算结果形成统计数据，再向客户端反馈汇总统计后的计算结果。如此，服务端200可以响应客户端300的计算处理请求，向用户反馈更加全面系统的计算结果及分析，也有利于提高用户的使用体验。

基于上述步骤201至205的实施过程，本申请实施例提供的结构化数据的计算方法能够处理单个导入的具有一个或多个层级数据的结构化数据，也可以快速处理分批导入的大批量结构化数据。因此，本申请实施例提供的计算方法能够适应多层级的结构化数据，并且能够适应大批量数据的处理，具有较强的适应性。

另外，基于上述步骤201至205的实施过程，可以理解，本申请实施例构建对相应结构化数据进行计算的计算模板，所依据的模板配置文件可以在计算前根据待处理的结构化数据的层级特点进行定义。下面结合相关附图详细介绍该模板配置文件的具体定义方式及生成过程。

图3根据本申请实施例示出了一种定义模板配置文件的实施流程示意图。

可以理解，图3所示流程各步骤的执行主体可以为上述服务端200。在另一些实施例中，图3所示流程各步骤的执行主体也可以为上述管理端100，在此不做限制。参考上述图1所示的场景，一级用户可以通过管理端100定义计算的模板，管理端100响应于用户操作，可以将用户输入的定义参数导入给服务端200。进而，对该模板的定义可以对应在服务端200生成相应的配置文件。为了简化描述，以下在介绍各步骤的执行内容时，将不再重复介绍各步骤的执行主体。

还需声明的是，本申请实施例中对方法、流程中的步骤进行编号是为了便于引用，而不是限定先后顺序，各步骤之间如有先后顺序，当以文字说明为准。

具体地，如图3所示，该流程可以包括以下步骤：

301：接收对计算模板的计算名称的定义。

示例性地，计算名称通常是一个易于理解的字符串。例如对于车险团单中各保单数据的计算模板，可以定义该计算模板的名称为“motor fleet new businesspremiumcalculation”，表示车队新业务保费计算。可以理解，服务端200在根据用户的定义生成模板配置文件时，通常需要对生成的配置文件定义名称，此时所定义的计算模板的计算名称即可以作为所生成的配置文件的名称，以作为该配置文件的识别标识之一。

302：接收对至少一个计算节点的定义，该定义过程基于结构化数据的层级特点进行。

示例性地，用户可以在管理端基于分析出的结构化数据的层级特点，对组成计算模板的各计算节点进行定义。可以理解，一个计算节点可以由一组计算步骤组成。例如，对于保险产品的保费计算节点，可以定义其计算节点包括获取保费费率的计算步骤，以及基于保额乘以保费费率的相乘等。

参考图4所示，本申请提供的计算方法所适用的结构化数据包括一个或多个层级。例如，对于提交至车险平台的保单数据，记录不同的投保人信息、联系方式以及对应投保的标的、标的数量以及总保险额等信息的数据可以是第一层级数据。其中，第一层级数据所记录的投保人例如可以是图4所示的投保人101、投保人102、投保人103等。

继续参考图4所示，车辆投保的保单数据中每个投保人可以投保一个标的，也可以投保多个标的。因此记录各投保人的投保标的相关信息，例如图4所示的投保车辆信息、保险项目、投保金额以及赔付金额等信息的数据可以是第二层级数据。其中，第二层级数据所记录的投保车辆信息例如可以是图4所示的车辆1011、车辆1012、车辆1013，对应的投保人均为投保人101。

继续参考图4所示，对于某个投保人投保的多个标的，每个投保标的例如每个车辆信息，可以对应投保多个保险项目。因此，用于记录各投保车辆相关保险信息的数据，例如图4所示记录车辆1011对应的保险项目、各项目对应的投保金额以及赔付金额等这些信息的数据可以是第三层级数据。其中，第三层级数据所记录的保险项目信息例如可以是图4所示的第三者责任险、交强险、车损险等，对应的投保车辆均为车辆1011。

在另一些实施例中，结构化数据也可以包括其他数量的层级，不限于上述示例的三个层级，在此不做限制。

303：接收对组成各计算节点的计算步骤的类型及属性的定义。

可以理解，对各计算步骤定义的类型可以包括变量、决策树、表达式、连接以及列表项等多种，相应地，对各类型定义的属性也有所区别，其中，属性是指与计算步骤的类型相关的一些扩展属性。作为示例，以下a)至e)分别示例了一种计算步骤的类型及其属性的定义内容。

a)定义变量(var)，包括定义变量的名称、字面量或结构化数据中某一层级(以下简称层级)上的字段名称(以下简称字段名)。其中，对变量定义结构化数据中层级的字段名，可以指定在计算时从结构化数据中的哪一层获取输入数据、或者将计算结果输出或汇总至结构化数据中的哪一层。

b)定义决策表/决策树(decision tree)，包括定义变量名称、决策表/决策树名称、条件名称与字段名称的映射以及计算结果的名称等。

例如，对于利率(ratetable)的计算步骤可以定义决策树(decisiontree)类型的属性，具体对该类型的属性定义例如可以是：

“PremiumRate＝VehicleUsageRate$SeatNo:Vehicle.NumberOfSeats；VehicleUsage:Vehicle.VehicleUsage$Rate；”

该定义表示决定利率的第一个条件“SeatNo”来自于“Vehicle.NumberOfSeats”，第二个条件“VehicleUsage”来自于“Vehicle.VehicleUsage”，并将输出结果“Rate”赋值给保险费率“PremiumRate”。

c)定义表达式(expr)，包括定义变量名称以及表达式的组成。作为示例，表达式可以由字段名称、四则运算符号、括号、以及函数组成。其中，组成该表达式的函数可以包括但不限于abs、round、allocate、max、min、sum、if True、if Empty等函数。

例如，对于保险费(premium)的计算步骤可以定义表达式(expr)类型的属性，具体对该类型的属性定义例如可以是：“expr:Premium＝PremiumRate*ClaimRate”，其中PremiumRate表示保险费率，ClaimRate表示偿付率。

d)定义连接(link)。连接是定义计算子节点的一种方式，其定义包括结果名称、连接名称、过滤表达式、以及该连接所联系的计算子节点名称或列表项。过滤表达式由字段名称、括号、以及逻辑运算操作符组成。可以理解，定义的连接(link)例如可以将定义的列表项(item)的计算结果连接至下述步骤304中定义的计算子节点上，具体可以参考下文相关描述，在此不做赘述。

e)定义列表项(item)。列表项是定义计算子过程的另一种方式，其定义包括列表项名称、列表项对应的层级、过滤条件分支、以及计算子节点名称。

例如，对于保单承保范围(policysubcoverage)的计算步骤可以定义列表项(item)的属性，具体对该类型的属性定义例如可以是：

/>

其中，attr表示模型路径；name名称；type表示类型；filters表示过滤器；condition表示条件；graph表示计算节点。

304：接收对计算子节点的计算步骤的类型及属性的定义。

其中，该计算子节点可以理解为上述步骤302或303中的计算节点的组成步骤之一，计算子节点也可以是一组计算步骤。

示例性地，计算子节点的计算步骤的类型可以包括两种，一种类型与上述步骤303中对组成计算节点的计算步骤的类型及属性定义过程相似；另一种类型则可以包括但不限于以下扩展属性：结果名称(term)、计算过程跟踪所绑定的层级(track to)、累加指令(accumulation)、以及元数据(meta)等。其中，结果名称(term)例如可以是连接(link)类型对应定义的属性，例如上述步骤303所定义的连接(link)可以将item的计算结果连接到本步骤所定义的计算子节点。

例如，对于总投保额的计算，可以通过以下属性定义方式连接上述步骤303中定义的计算节点的计算步骤与本步骤304中定义的计算子节点的计算步骤：

其中，SumInsuredLocalCur表示总投保额；“trackto”表示该计算子节点的计算结果也可以汇总或者说输出到结构化数据的指定层级，该指定层级例如可以是“Policy”所表示的保单或者其他层级，在此不做限制。

如上所述，上述步骤303中定义的item类型的计算步骤可以连接到上述定义的这个计算子节点。该连接过程例如可以通过定义保额兑换(Sum Insured Exchange)来实现。

该定义的步骤(steps)例如可以参考以下示例：

-attr:PolicyRisk

name:SumInsured

type:item

graph:SumInsured

-attr:PolicyRisk

name:SumInsuredLocalCur

type:item

graph:SumInsuredLocalCur.

可以理解，在另一些实施例中，上述连接过程的实现方式也可以通过其他定义方式来实现，在此不做限制。

另外，上述定义的元数据可以适用于计算过程中的日志。该元数据例如可以是静态的字面量，也可以是从结构化数据实例中抽取出来的数据项。例如，对于保单中风险的类型，可以从相应的结构化数据中抽取到的数据例如是第三者责任险，那么在日志条目中就会展示出来，从而知道是这种风险的保费，而区别于其他的风险。

可以理解，计算子节点可以是上述步骤302中定义的计算节点的子节点。因此，在一些实施例中，对于一些层级较少的结构化数据，可以不执行上述步骤303对计算节点的计算步骤的定义过程，而可以直接执行上述步骤304中对计算子节点的计算步骤的定义过程。在此不做限制。

可以理解，基于上述步骤301至304的定义过程，服务端200上可以生成对结构化数据进行计算的模板所对应的配置文件。服务端200基于该配置文件可以构建对应的计算模板传入计算引擎，从而用于处理客户端输入的结构化数据。该结构化数据例如可以是上述一级用户通过客户端提交的保单数据等等，在此不做限制。

图5根据本申请实施例示出了一种服务端200的结构示意图。

如图5所示，服务端200可以包括计算引擎400以及基于上述图3所示步骤301至304的定义过程而生成的模板配置文件201。该模板配置文件201生成后可以存储在服务端200的数据库中。

如图5所示，其中模板配置文件201的生成，可以基于上述步骤301至304所执行的定义计算名称、定义计算节点、定义计算步骤、以及定义计算子节点的过程，具体可以参考上述各步骤中相关描述，在此不做赘述。

图6根据本申请实施例示出了一种计算引擎400的结构示意图。

如图6所示，计算引擎400可以包括计算模板加载模块410和数据处理模块420。

其中，计算模板加载模块410可以向服务端200发送获取计算模板的指令。服务端200则可以基于该指令，利用预设的模板配置文件构建符合该文件中各项参数定义的计算模板，并将构建的计算模板传入计算模板410加载模块。该传入过程，例如可以是想计算模板加载模块410反馈所构建的计算模板对应的存取路径。例如，构建的计算模板如果存入相应的堆栈中，则服务端200可以将相应堆栈的访问路径反馈给计算模板加载模块410；构建的计算模板如果存入数据库中，则服务端200可以将该计算模板在数据库中的存储路径反馈给计算模板加载模块410，在此不做限制。计算模板加载模块410则可以基于上述路径加载相应的计算模板。

可以理解，计算模板加载模块410在完成对相应计算模板的加载后，可以向数据处理模块420反馈加载的结果。

数据处理模块420，用于获取待计算处理的结构化数据，并采用计算模板加载模块410对应加载的计算模板，对获取的结构化数据进行计算处理。具体计算处理的过程可以参考上述步骤202中相关描述，在此不做赘述。可以理解，上述待计算处理的结构化数据，例如可以是上述图1所示场景中第二用户通过客户端300输入的保单等结构化数据。

图7根据本申请实施例示出了一种服务器700的硬件结构示意图。

可以理解，该服务器700可以是支持上述服务端200所运行的服务器，可以包括应用程序服务器、数据库服务器、内容管理服务器等等，在此不做限制。

如图7所示，在一些实施例中，服务器700可以包括一个或多个处理器704，与处理器704中的至少一个连接的系统控制逻辑708，与系统控制逻辑708连接的系统内存712，与系统控制逻辑708连接的非易失性存储器(NVM)716，以及与系统控制逻辑708连接的网络接口720。

在一些实施例中，处理器704可以包括一个或多个单核或多核处理器。在一些实施例中，处理器704可以包括通用处理器和专用处理器(例如，图形处理器，应用处理器，基带处理器等)的任意组合。在服务器700采用增强型基站(evolved node B，eNB)或无线接入网(radio access network，RAN)控制器的实施例中，处理器704可以被配置为执行各种符合的实施例，例如，如图1至图6所示的实施例。

在一些实施例中，系统控制逻辑708可以包括任意合适的接口控制器，以向处理器704中的至少一个和/或与系统控制逻辑708通信的任意合适的设备或组件提供任意合适的接口。

在一些实施例中，系统控制逻辑708可以包括一个或多个存储器控制器，以提供连接到系统内存712的接口。系统内存712可以用于加载以及存储数据和/或指令。在一些实施例中服务器700的内存712可以包括任意合适的易失性存储器，例如合适的动态随机存取存储器(DRAM)。

NVM/存储器716可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个有形的、非暂时性的计算机可读介质。在一些实施例中，NVM/存储器716可以包括闪存等任意合适的非易失性存储器和/或任意合适的非易失性存储设备，例如硬盘驱动器(hard disk drive，HDD)，光盘(compact disc，CD)驱动器，数字通用光盘(digital versatile disc，DVD)驱动器中的至少一个。

NVM/存储器716可以包括安装服务器700的装置上的一部分存储资源，或者它可以由设备访问，但不一定是设备的一部分。例如，可以经由网络接口720通过网络访问NVM/存储716。

特别地，系统内存712和NVM/存储器716可以分别包括：指令724的暂时副本和永久副本。指令724可以包括：由处理器704中的至少一个执行时导致服务器700实施如图2及图3所示的方法的指令。在一些实施例中，指令724、硬件、固件和/或其软件组件可另外地/替代地置于系统控制逻辑708，网络接口720和/或处理器704中。

网络接口720可以包括收发器，用于为服务器700提供无线电接口，进而通过一个或多个网络与任意其他合适的设备(如前端模块，天线等)进行通信。在一些实施例中，网络接口720可以集成于服务器700的其他组件。例如，网络接口720可以集成于处理器704的，系统内存712，NVM/存储器716，和具有指令的固件设备(未示出)中的至少一种，当处理器704中的至少一个执行所述指令时，服务器700实现上述图2及图3所示的方法。

网络接口720可以进一步包括任意合适的硬件和/或固件，以提供多输入多输出无线电接口。例如，网络接口720可以是网络适配器，无线网络适配器，电话调制解调器和/或无线调制解调器。

在一个实施例中，处理器704中的至少一个可以与用于系统控制逻辑708的一个或多个控制器的逻辑封装在一起，以形成系统封装(SiP)。在一个实施例中，处理器704中的至少一个可以与用于系统控制逻辑708的一个或多个控制器的逻辑集成在同一管芯上，以形成片上系统(SoC)。

服务器700可以进一步包括：输入/输出(I/O)设备732。I/O设备732可以包括用户界面，使得用户能够与服务器700进行交互；外围组件接口的设计使得外围组件也能够与服务器700交互。在一些实施例中，服务器700还包括传感器，用于确定与服务器700相关的环境条件和位置信息的至少一种。

在一些实施例中，用户界面可包括但不限于显示器(例如，液晶显示器，触摸屏显示器等)，扬声器，麦克风，一个或多个相机(例如，静止图像照相机和/或摄像机)，手电筒(例如，发光二极管闪光灯)和键盘。

在一些实施例中，外围组件接口可以包括但不限于非易失性存储器端口、音频插孔和电源接口。

在一些实施例中，传感器可包括但不限于陀螺仪传感器，加速度计，近程传感器，环境光线传感器和定位单元。定位单元还可以是网络接口720的一部分或与网络接口720交互，以与定位网络的组件(例如，全球定位系统(GPS)卫星)进行通信。

在说明书对“一个实施例”或“实施例”的引用意指结合实施例所描述的具体特征、结构或特性被包括在根据本申请实施例公开的至少一个范例实施方案或技术中。说明书中的各个地方的短语“在一个实施例中”的出现不一定全部指代同一个实施例。

本申请实施例的公开还涉及用于执行文本中的操作装置。该装置可以专门处于所要求的目的而构造或者其可以包括被存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或者重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可以被存储在计算机可读介质中，诸如，但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁或光卡、专用集成电路(ASIC)或者适于存储电子指令的任何类型的介质，并且每个可以被耦合到计算机系统总线。此外，说明书中所提到的计算机可以包括单个处理器或者可以是采用针对增加的计算能力的多个处理器涉及的架构。

另外，在本说明书所使用的语言已经主要被选择用于可读性和指导性的目的并且可能未被选择为描绘或限制所公开的主题。因此，本申请实施例公开旨在说明而非限制本文所讨论的概念的范围。

Claims (13)

1.一种用于具有多层级数据的结构化数据的计算方法，应用于第一电子设备，其特征在于，所述第一电子设备上运行服务端，所述方法包括：

第一电子设备获取用户通过第二电子设备上运行的第一客户端定义的参数数据，所述参数数据至少包括与待计算处理的结构化数据的层级属性相关的参数，以及获取来自外部的所述结构化数据；其中所述第二电子设备与所述第一电子设备为不同设备，并且对所述参数数据的定义包括经由以下步骤定义至少一个计算节点：

第二电子设备接收用户根据待处理的所述结构化数据的层级结构定义的、对应于所述结构化数据中的各个层级的数据进行处理的一个或多个计算节点；

第二电子设备接收用户定义的第一计算节点所对应的数据输入路径，所述数据输入路径指向所述结构化数据中的第一层级数据，和/或，

第二电子设备接收用户义的第二计算节点所对应的数据输出路径，所述数据输出路径指向所述结构化数据中的第二层级数据，其中，所述数据输入路径、所述数据输出路径基于对变量定义结构化数据中相应层级的字段名称确定；

所述第一层级数据与所述第二层级数据为不同层级的数据，所述第一计算节点与所述第二计算节点为相同或不同的计算节点，定义的所述计算节点用于确定创建的计算模板的计算过程；

第一电子设备基于获取的所述参数数据，生成用于创建计算模板的第一配置文件；

第一电子设备将基于所述第一配置文件创建的计算模板传入计算引擎，其中所述计算引擎为所述第一电子设备中执行计算的部分；

第一电子设备运行所述计算引擎采用所述计算模板对所述结构化数据进行计算处理，输出计算处理的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述参数数据的定义还包括：

对计算名称、以及所述计算节点中的计算步骤的定义，其中，定义的所述计算名称用于标记生成的所述第一配置文件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算节点包括一个或多个计算步骤，并且所述计算节点中的计算步骤是经由以下步骤被定义，包括：

定义所述计算步骤对应采用的计算方法的类型，以及定义各所述计算方法的类型对应的扩展属性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算方法的类型包括变量、决策树、表达式、连接以及列表项中的一项或多项。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述定义各所述计算方法的类型对应的扩展属性包括：

当所述计算方法的类型为变量时，所述扩展属性包括所述变量的名称、字面量以及所述结构化数据中被指定的第三层级数据的字段名称中的至少一项；

当所述计算方法的类型为决策树时，所述扩展属性包括所述决策树中的变量名称、所述决策树的名称、影响所述决策树的输出结果的条件名称、字段名称以及所述决策树输出的计算结果的名称中的至少一项；

当所述计算方法的类型为表达式时，所述扩展属性包括所述表达式中的变量名称以及组成所述表达式的函数名称中的至少一项；

当所述计算方法的类型为连接时，所述扩展属性包括所述连接的名称、实现所述连接采用的过滤表达式、所述连接对应联系的计算子节点名称或列表项以及所述连接的结果名称中的至少一项；

当所述计算方法的类型为列表项时，所述扩展属性包括所述列表项的名称、所述列表项对应的层级、对应于所述连接中的过滤表达式的过滤条件分支、以及与所述列表项已建立联系的计算子节点名称中的至少一项。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将基于所述第一配置文件创建的计算模板传入计算引擎，包括：

基于所述第一配置文件中对所述变量以及扩展属性定义的参数，创建第一变量；

基于所述第一配置文件中对所述决策树以及扩展属性定义的参数，创建第一决策树；

基于所述第一配置文件中对所述表达式以及扩展属性定义的参数，创建第一表达式；

基于所述第一配置文件中对所述连接以及扩展属性定义的参数，创建第一连接；

基于所述第一配置文件中对所述列表项以及扩展属性定义的参数，创建第一列表项；

利用所述第一连接建立所述第一列表项与所述计算子节点之间的联系，并利用所述第一变量、所述第一决策树、所述第一表达式、所述第一连接和所述第一列表项中的一项或多项构建所述计算模板；

将构建得到的所述计算模板对应的存取路径发送给所述计算引擎。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取来自外部的所述结构化数据，包括：

获取用户通过第三电子设备上运行的第二客户端输入的所述结构化数据，其中所述第三电子设备与所述第一电子设备为不同设备，并且，

所述方法还包括：

将输出的所述计算处理的结果发送给所述第二客户端。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取来自外部的所述结构化数据，包括：

基于预先定义的调用路径，获取所述结构化数据中对应于所述调用路径的第四层级数据，其中所述调用路径的名称与所述第四层级数据的字段名称相适应。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一配置文件为yaml格式的文件。

10.一种计算引擎，其特征在于，所述计算引擎包括：

计算模板加载模块，用于指示所述计算引擎运行的第一电子设备创建计算模板，并用于根据所述第一电子设备提供的所述计算模板的加载路径加载所述计算模板；其中所述第一电子设备基于对应于所述计算模板的第一配置文件创建所述计算模板，所述第一配置文件基于所述第一电子设备的获取的用户通过第二电子设备上运行的第一客户端定义的参数数据生成，所述参数数据至少包括与待计算处理的结构化数据的层级属性相关的参数，并且，对所述参数数据的定义包括经由以下步骤定义至少一个计算节点：

第二电子设备接收用户根据待处理的所述结构化数据的层级结构定义的、对应于所述结构化数据中的各个层级的数据进行处理的一个或多个计算节点；

第二电子设备接收用户定义的第一计算节点所对应的数据输入路径，所述数据输入路径指向所述结构化数据中的第一层级数据，和/或，

第二电子设备接收用户义的第二计算节点所对应的数据输出路径，所述数据输出路径指向所述结构化数据中的第二层级数据，其中，所述数据输入路径、所述数据输出路径基于对变量定义结构化数据中相应层级的字段名称确定；

所述第一层级数据与所述第二层级数据为不同层级的数据，所述第一计算节点与所述第二计算节点为相同或不同的计算节点，定义的所述计算节点用于确定创建的所述计算模板的计算过程；以及，

数据处理模块，用于获取来自外部的所述结构化数据，并用于采用所述计算模板加载模块加载的所述计算模板对所述结构化数据进行计算处理，输出计算处理的结果。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：权利要求10所述的计算引擎，其中所述计算引擎用于执行权利要求1至9中任一项所述的结构化数据的计算方法。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器以及一个或多个存储器；

所述一个或多个存储器存储有一个或多个程序，当一个或者多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行权利要求1至9中任一项所述的结构化数据的计算方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有指令，所述指令在计算机上执行时，使所述计算机执行权利要求1至9中任一项所述的结构化数据的计算方法。