CN116821479A - 审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质，可用于人工智能和大数据领域。该方法包括：获取用户输入的目标审计项目；在预先建立的知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序；将至少一个审计程序中，每个审计程序的控制目标，与目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定控制目标与目标审计项目的总体方案的语义相似度大于预设门限的审计程序。通过本申请提供的审计程序推荐方法，实现向用户推荐审计程序，提高用户的审计效率的效果。

Description

审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能和大数据领域，尤其涉及一种审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

审计是由国家授权或接受委托的专职机构和人员，依照国家法规、审计准则和会计理论，运用专门的方法，对被审计机构的财政、财务收支、经营管理活动及其相关资料的真实性、正确性、合规性、合法性、效益性进行审查和监督，评价经济责任，鉴证经济业务，用以维护财经法纪、改善经营管理、提高经济效益的一项独立性的经济监督活动。

近年来，审计工作的信息化建设发展较快。大数据时代下，审计的智能化显得尤为重要。银行开展内部审计工作，需要制定审计项目，而审计程序是审计项目的核心，它不仅是分配审计工作的具体依据，也是控制审计工作开展的有效工具。

在制定审计项目时，在确定了审计项目的总体方案以及业务分类参数之后，需要选择与该审计项目关联的审计程序。目前审计人员通过人工的方式选择审计程序，影响了审计人员的工作效率。

发明内容

本申请提供一种审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质，用以向用户推荐审计程序，提高用户的审计效率。

第一方面，本申请提供一种审计程序推荐方法，包括：获取用户输入的目标审计项目；在预先建立的知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，所述知识图谱中包括多个所述审计程序，所述审计程序是文本，所述审计程序中包括所述审计程序的控制目标，所述业务分类参数是所述审计项目的一种属性，以及所述审计程序的一种属性；将所述至少一个审计程序中，每个所述审计程序的控制目标，与所述目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定所述控制目标与所述目标审计项目的总体方案的所述语义相似度大于预设门限的所述审计程序。

第二方面，本申请提供一种审计程序推荐装置，包括：获取模块和处理模块；获取模块用于，获取用户输入的目标审计项目；处理模块用于，在预先建立的知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，所述知识图谱中包括多个所述审计程序，所述审计程序是文本，所述审计程序中包括所述审计程序的控制目标，所述业务分类参数是所述审计项目的一种属性，以及所述审计程序的一种属性；将所述至少一个审计程序中，每个所述审计程序的控制目标，与所述目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定所述控制目标与所述目标审计项目的总体方案的所述语义相似度大于预设门限的所述审计程序。

结合第二方面，在第二方面的某些可能的实现方式中，获取模块还用于，获取多个审计程序和多个历史审计项目；处理模块还用于，基于审计程序和历史审计项目获得三元组，三元组包括三个元素，三个元素分别作为主语、谓语和宾语，构成一组主谓宾关系，三元组包括，至少一个用于表现审计程序与审计程序的控制目标之间的关系的第一三元组，以及至少一个用于表现历史审计项目与业务分类参数之间的关系的第二三元组；构建包括至少一个第一三元组和至少一个第二三元组的知识图谱。

结合第二方面，在第二方面某些可能的实现方式中，处理模块用于，从审计程序和历史审计项目中的结构化数据中提取三元组，以及利用关键词提取算法从审计程序和历史审计项目中的非结构化数据中提取关键词，并基于关键词构建三元组。

结合第二方面，在第二方面某些可能的实现方式中，知识图谱中还包括第三三元组，该第三三元组从审计领域现有的专业知识中提取得到。

结合第二方面，在第二方面某些可能的实现方式中，处理模块用于，基于协同过滤推荐算法，在知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序。

第三方面，本申请提供一种审计程序推荐装置，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器用于存储计算机执行指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中所述的方法。

第四方面，本申请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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所述的方法。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所述的方法。

本申请提供的审计程序推荐方法、装置和计算机可读存储介质，通过在预先建立的知识图谱中筛选出至少一个审计程序，将筛选出的至少一个审计程序的控制目标与目标审计项目的总体方案进行语义相似度比较，进而确定语义相似度大于预设门限的审计程序为推荐的审计程序，实现向用户推荐审计程序，提高用户的审计效率的效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的审计程序推荐方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的知识图谱的示意图；

图3为本申请实施例提供的扩充信息量后的知识图谱的示意图；

图4为本申请实施例提供的审计程序推荐方法的另一流程示意图；

图5是本申请实施例提供的审计程序推荐装置的示意性框图；

图6是本申请实施例提供的审计程序推荐装置的另一示意性框图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

需要说明的是，本申请提供的审计程序推荐方法及装置可用于人工智能和大数据领域，也可用于除人工智能和大数据领域之外的任意领域，本申请对审计程序推荐方法及装置的应用领域不做限定。

本申请具体的应用场景为，银行开展内部审计工作的过程中，在制定审计项目时，需要填写该审计项目的总体方案，以及选择该审计项目的业务分类参数和对应的审计程序。目前制定审计项目，没有可以直接关联审计程序的方式。因此审计人员在选择审计程序时，往往需要花费很多时间在多个审计程序中选择对应的审计程序，影响了审计人员的工作效率。

鉴于此，本申请提供了一种审计程序推荐方法，本方法提出在预先建立的知识图谱中筛选出至少一个审计程序，将筛选出的至少一个审计程序的控制目标与目标审计项目的总体方案进行语义相似度比较，进而确定语义相似度大于预设门限的审计程序为推荐的审计程序。

下面以具体的实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图1为本申请实施例提供的审计程序推荐方法的流程示意图，该方法100可以由审计程序推荐装置执行，包括步骤110至步骤130，下面对方法100中各个步骤做详细说明。

在步骤110中，获取用户输入的目标审计项目。

具体实施时，在制定一个目标审计项目时，用户可以输入该目标审计项目的总体方案和业务分类参数。

总体方案是以文本形式对审计项目的总体介绍，其中包括审计项目的总体目标、审计重点和审计范围等信息。在审计过程中可能会关联多个业务条线，将审计过程中可能关联的业务条线进行细分，每一个细分的业务条线可以用一个参数来表示，这个参数可以称作业务分类参数。

业务分类参数可以认为是审计项目的一种属性，一个审计项目可以关联至少一个业务分类参数。

在步骤120中，在预先建立的知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序。

其中，审计程序是以文本形式记录的针对业务分类参数制定的控制目标、应对措施、测试要点和测试方法等信息，是进行审计的依据。

业务分类参数也可以认为是审计程序的一种属性，一个审计程序可以关联至少一个业务分类参数。

在预先建立的知识图谱中包括多个审计程序，其中每一个审计程序都可以关联至少一个业务分类参数，而目标审计项目也具有其关联的至少一个业务分类参数，因此在知识图谱中可以筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序。

在步骤130中，将至少一个审计程序中，每个审计程序的控制目标，与目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定控制目标与目标审计项目的总体方案的语义相似度大于预设门限的审计程序。

审计程序中的控制目标和目标审计项目的总体方案都是文本形式，所以可以计算二者文本的语义相似度。

用户可以预先设置一个语义相似度门限，即，预设门限。对每个审计程序中的控制目标和目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，并将计算得到的语义相似度与该预设门限进行比较，选择语义相似度大于预设门限的审计程序作为推荐的审计程序。

如果有多个审计程序都满足语义相似度大于预设门限的条件，则将该多个审计程序按照语义相似度从高到低进行排序，并将该多个审计程序按顺序推荐给用户；如果没有审计程序满足语义相似度大于预设门限的条件，则不向用户推荐审计程序。

以下介绍建立知识图谱的过程。

步骤1，获取多个审计程序以及多个历史审计项目。

审计程序是以文本形式记录的针对业务分类参数制定的控制目标、应对措施、测试要点和测试方法等信息；历史审计项目是在建立知识图谱以前制定的审计项目，其中包括历史审计项目的总体方案和业务分类参数。

步骤2，基于审计程序和历史审计项目获得三元组。

三元组是一种存储数据的结构，一个三元组中包括三个元素，这三个元素分别作为主语、谓语和宾语，构成一组主谓宾关系。三个元素中作为主语和宾语的两个元素为实体，作为位于的元素用于表示主语和宾语之间的关系。例如三个元素分别为A、B和C，其中A为主语，B为谓语，C为宾语，则A、B和C三个元素可以组成一个三元组(A，B，C)，可用于表示A与C之间的关系为B。

获得三元组的方式可以为，从审计程序和历史审计项目中的结构化数据中提取三元组。

由于结构化数据易于提取与使用的特性，可以直接从结构化数据中提取出三元组。

例如业务分类参数为结构化数据，可以直接从审计程序和历史审计项目中提取出与业务分类参数相关的三元组。

获取三元组的方式也可以为，利用关键词提取算法从审计程序和历史审计项目中的非结构化数据中提取关键词，并基于关键词构建三元组。

例如审计程序的控制目标和审计项目的总体方案为非结构化数据，可以利用关键词提取算法从审计程序和历史审计项目中提取出与控制目标或者总体方案相关的三元组。

基于审计程序获得的三元组中包括至少一个第一三元组，该第一三元组可用于表现审计程序和控制目标之间的关系。

一示例，审计程序1有两个控制目标，分别为“风险评估”和“提供财务报告”。所以第一三元组包括(审计程序1，控制目标，风险评估)和(审计程序1，控制目标，提供财务报告)。

应理解，由于业务分类参数也是审计程序的一种属性，所以基于审计程序也可以获得用于表现审计程序和业务分类参数之间的关系的三元组。

一示例，审计程序1关联有两个业务分类参数，分别为“业务分类参数1”和“业务分类参数3”。所以基于审计程序还可以获得的三元组包括(审计程序1，业务分类参数，业务分类参数1)和(审计程序1，业务分类参数，业务分类参数3)。

基于历史审计项目获得的三元组中包括至少一个第二三元组，该第二三元组可用于表现历史审计项目与业务分类参数之间的关系。

一示例，历史审计项目1有两个业务分类参数，其中关联贷款业务条线的是“业务分类参数1”；关联理财业务条线的是“业务分类参数2”。所以，第二三元组包括(历史审计项目1，贷款业务条线，业务分类参数1)和(历史审计项目1，理财业务条线，业务分类参数2)。

步骤3，构建包括至少一个第一三元组和至少一个第二三元组的知识图谱。

构建知识图谱的方式可以为，将相同的实体对齐。

一示例，在(审计程序1，控制目标，风险评估)和(审计程序1，控制目标，提供财务报告)这两个三元组中具有相同的实体“审计程序1”，因此可以将这两个三元组中的“审计程序1”对齐。

另一示例，在(审计程序1，业务分类参数，业务分类参数1)和(历史审计项目1，贷款业务条线，业务分类参数1)这两个三元组中具有相同的实体“业务分类参数1”，因此可以将这两个三元组中的“业务分类参数1”对齐。

因此，基于(审计程序1，控制目标，风险评估)、(审计程序1，控制目标，提供财务报告)、(审计程序1，业务分类参数，业务分类参数1)、(审计程序1，业务分类参数，业务分类参数3)、(历史审计项目1，贷款业务条线，业务分类参数1)和(历史审计项目1，理财业务条线，业务分类参数2)这6个三元组可以构建如图2所示的知识图谱。

可选地，由于历史审计项目相关的信息量和审计程序相关的信息量较为有限，为了扩充知识图谱中的信息量，知识图谱中还可以包括第三三元组，该第三三元组从审计领域现有的专业知识中提取得到。

这些专业知识例如可以为审计专业的书籍或者审计领域的专家在工作中总结的经验知识。本申请对专业知识的具体内容不作限定。

在知识图谱中引入有关审计领域专业知识的第三三元组后，可以扩充知识图谱中的信息量，扩充信息量后的知识图谱如图3所示。

建立知识图谱后，可以基于该知识图谱确定向用户推荐的审计程序。

一种可能的实现方式是，借助推荐算法确定向用户推荐的审计程序。

推荐算法包括协同过滤推荐算法和内容推荐算法等算法。基于协同过滤推荐算法，可以在知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序；基于内容推荐算法，可以对每个审计程序的控制目标与目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算。进而可以确定向用户推荐的审计程序。

图4为本申请实施例提供的审计程序推荐方法的另一流程示意图。

在图4中包括四个模块：知识抽取模块、专业知识模块、知识图谱构建模块和审计程序推荐模块。

其中，知识抽取模块可以从审计程序、历史审计项目以及二者的业务分类参数中抽取出关键的语义信息，并将关键的语义信息保存为三元组的形式。其中，抽取关键的语义信息可以借助关键词抽取模型，例如TextRank、EmbedRank等模型。

专业知识模块可以从审计专业的书籍和审计领域的专家在工作中总结的经验知识中抽取出专业知识。

知识图谱构建模块可以结合专业知识，将抽取出的三元组构建为知识图谱，并对知识图谱进行可持久化的存储。

审计程序推荐模块可以基于目标审计项目，使用协同过滤推荐算法在知识图谱中筛选出至少一个审计程序，以及使用内容推荐算法来计算语义相似度，进一步确定推荐的审计程序。

基于上述审计程序推荐方法，在预先建立的知识图谱中筛选出至少一个审计程序，将筛选出的至少一个审计程序的控制目标与目标审计项目的总体方案进行语义相似度比较，进而确定语义相似度大于预设门限的审计程序为推荐的审计程序，实现向用户推荐审计程序，提高用户的审计效率的效果。

图5是本申请实施例提供的审计程序推荐装置的示意性框图。如图5所示，该审计程序推荐装置500可以包括获取模块501和处理模块502。

其中，获取模块501用于获取用户输入的目标审计项目；处理模块502用于在预先建立的知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，知识图谱中包括多个审计程序，审计程序是文本，审计程序中包括审计程序的控制目标，业务分类参数是审计项目的一种属性，以及审计程序的一种属性；将至少一个审计程序中，每个审计程序的控制目标，与目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定控制目标与目标审计项目的总体方案的语义相似度大于预设门限的审计程序。

可选地，获取模块501还用于，获取多个审计程序和多个历史审计项目；处理模块502还用于，基于审计程序和历史审计项目获得三元组，该三元组包括三个元素，三个元素分别作为主语、谓语和宾语，构成一组主谓宾关系，该三元组包括，至少一个用于表现审计程序与审计程序的控制目标之间的关系的第一三元组，以及至少一个用于表现历史审计项目与业务分类参数之间的关系的第二三元组；构建包括至少一个第一三元组和至少一个第二三元组的知识图谱。

可选地，处理模块502用于，从审计程序和历史审计项目中的结构化数据中提取三元组，以及利用关键词提取算法从审计程序和历史审计项目中的非结构化数据中提取关键词，并基于关键词构建三元组。

可选地，处理模块502用于，基于协同过滤推荐算法，在知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序。

图6是本申请实施例提供的审计程序推荐装置的另一示意性框图。如图6所示，该审计程序推荐装置600可以包括至少一个处理器601，用于可用于实现本申请提供的方法中审计程序推荐装置的功能。具体参见方法示例中的详细描述，此处不做赘述。

该审计程序推荐装置600还可以包括一个存储器602，用于存储程序指令和/或数据。存储器602和处理器601耦合。本申请中的耦合是装置、单元或模块之间的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式，用于装置、单元或模块之间的信息交互。处理器601可能和存储器602协同操作。处理器601可能执行存储器602中存储的程序指令。所述至少一个存储器中的至少一个可以包括于处理器中。

该审计程序推荐装置600还可以包括接收器603和发送器604，用于通过传输介质和其它设备进行通信，从而使审计程序推荐装置600可以和其它设备进行通信。所述接收器603和发送器604例如可以是收发器、接口、总线、电路或者能够实现收发功能的装置。处理器601可利用接收器603和发送器604收发数据和/或信息，并用于实现图1对应的实施例中所述的审计程序推荐方法。

本申请中不限定上述处理器601、存储器602、接收器603和发送器604之间的具体连接介质。本申请在图6中以处理器601、存储器602、接收器603和发送器604之间通过总线连接。总线在图6中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

在本申请实施例中，处理器可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

根据本申请提供的方法，本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序代码，当该程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图1对应的实施例中所述的审计程序推荐方法。

根据本申请提供的方法，本申请还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码。当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图1对应的实施例中所述的审计程序推荐方法。

本申请提供的技术方案可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、网络设备、终端设备或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线，例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机可以存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质例如，数字视频光盘(digital video disc，DVD)、或者半导体介质等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (12)

1.一种审计程序推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的目标审计项目；

在预先建立的知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，所述知识图谱中包括多个所述审计程序，所述审计程序是文本，所述审计程序中包括所述审计程序的控制目标，所述业务分类参数是所述审计项目的一种属性，以及所述审计程序的一种属性；

将所述至少一个审计程序中，每个所述审计程序的控制目标，与所述目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定所述控制目标与所述目标审计项目的总体方案的所述语义相似度大于预设门限的所述审计程序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在预先建立的知识图谱中筛选出与目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序之前，所述方法还包括：

获取多个所述审计程序和多个历史审计项目；

基于所述审计程序和所述历史审计项目获得三元组，所述三元组包括三个元素，所述三个元素分别作为主语、谓语和宾语，构成一组主谓宾关系，所述三元组包括，至少一个用于表现所述审计程序与所述审计程序的所述控制目标之间的关系的第一三元组，以及至少一个用于表现所述历史审计项目与所述业务分类参数之间的关系的第二三元组；

构建包括至少一个所述第一三元组和至少一个所述第二三元组的所述知识图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述审计程序和历史审计项目获得三元组，包括：

从所述审计程序和所述历史审计项目中的结构化数据中提取所述三元组，

以及

利用关键词提取算法从所述审计程序和所述历史审计项目中的非结构化数据中提取关键词，并基于所述关键词构建所述三元组。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述知识图谱中还包括第三三元组，所述第三三元组从审计领域现有的专业知识中提取得到。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预先建立的知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，包括：

基于协同过滤推荐算法，在所述知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同所述业务分类参数的至少一个所述审计程序。

6.一种审计程序推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户输入的目标审计项目；

处理模块，用于在预先建立的知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同业务分类参数的至少一个审计程序，所述知识图谱中包括多个所述审计程序，所述审计程序是文本，所述审计程序中包括所述审计程序的控制目标，所述业务分类参数是所述审计项目的一种属性，以及所述审计程序的一种属性；将所述至少一个审计程序中，每个所述审计程序的控制目标，与所述目标审计项目的总体方案进行语义相似度计算，以确定所述控制目标与所述目标审计项目的总体方案的所述语义相似度大于预设门限的所述审计程序。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述获取模块还用于，获取多个所述审计程序和多个历史审计项目；

所述处理模块还用于，基于所述审计程序和所述历史审计项目获得三元组，所述三元组包括三个元素，所述三个元素分别作为主语、谓语和宾语，构成一组主谓宾关系，所述三元组包括，至少一个用于表现所述审计程序与所述审计程序的所述控制目标之间的关系的第一三元组，以及至少一个用于表现所述历史审计项目与所述业务分类参数之间的关系的第二三元组；构建包括至少一个所述第一三元组和至少一个所述第二三元组的所述知识图谱。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述处理模块用于，从所述审计程序和所述历史审计项目中的结构化数据中提取所述三元组，以及利用关键词提取算法从所述审计程序和所述历史审计项目中的非结构化数据中提取关键词，并基于所述关键词构建所述三元组。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述知识图谱中还包括第三三元组，所述第三三元组从审计领域现有的专业知识中提取得到。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述处理模块用于，基于协同过滤推荐算法，在所述知识图谱中筛选出与所述目标审计项目具有相同所述业务分类参数的至少一个所述审计程序。

11.一种审计程序推荐装置，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

12.一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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。