CN117726307B - 一种基于业务中台的数据治理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于业务中台的数据治理方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、将用户的身份信息输入至业务中台中，进行身份验证，并使身份验证通过的用户登录业务中台；S2、获取登录业务中台的各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单；S3、确定所有用户的审批顺序。本发明对用户登录采用双重验证，既对用户输入的登录密码进行核对，还对登录的用户进行人脸核对，保证登录用户的身份统一，提高数据治理的安全性；本发明对用户的审批顺序进行合理安排，保证整个业务中台的正常运行。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于业务中台的数据治理方法。
背景技术
随着数字化时代的到来，企业面临着日益增长的审批业务量和复杂的数据需求，为了更好地管理和利用企业的数据，数据业务中台应运而生。数据业务中台是一个统一的数据管理和服务平台，旨在集中管理企业内各类数据资源，提供数据治理和数据服务等功能，从而实现对业务的处理加速。然而，审批项目的数据存储量较大，数据治理流程缺乏标准化，无法对审批项目进行合理的顺序安排，导致数据治理效率较低。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种基于业务中台的数据治理方法。
本发明的技术方案是：一种基于业务中台的数据治理方法包括以下步骤：
S1、将用户的身份信息输入至业务中台中，进行身份验证，并使身份验证通过的用户登录业务中台；
S2、获取登录业务中台的各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单；
S3、根据各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单，确定所有用户的审批顺序。
进一步地，S1包括以下子步骤：
S11、获取用户的身份信息以及验证信息，其中，身份信息包括输入密码和实时登录图像，验证信息包括初始密码和标准人脸图像；
S12、判断输入密码和初始密码是否一致，若是则进入S13，否则身份验证不通过；
S13、利用裁剪框对实时登录图像进行裁剪处理，得到标准登录图像；
S14、分别提取标准登录图像的边缘轮廓和标准人脸图像的边缘轮廓；
S15、根据标准登录图像的边缘轮廓，计算标准登录图像的边缘约束系数；根据标准人脸图像的边缘轮廓，计算标准人脸图像的边缘约束系数；
S16、构建人脸图像匹配模型，将标准登录图像的边缘约束系数、标准登录图像的各个像素点、标准人脸图像的边缘约束系数以及标准人脸图像的各个像素点输入至人脸图像匹配模型中，得到人脸图像匹配率；
S17、获取人脸图像匹配阈值，若人脸图像匹配率大于或等于人脸图像匹配阈值，则身份验证通过，否则身份验证不通过。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，身份信息为用户登录业务中台时输入的实时信息，验证信息为用户登录业务中台前提前录入的用于身份验证的对比信息。身份验证包括两次验证，第一次验证是密码核对，若用户输入密码与提前设定的初始密码一致，则进入人脸验证，否则直接验证不通过，这样可以加快验证进度；第二次验证是人脸验证，将实时登录图像与提前录入的标准人脸图像进行像素分析对比，保证是用户本人登录，保证业务中台的安全性。
在进行人脸验证时，首先对用户的实时登录图像进行裁剪，尽可能消除实时登录图像的背景，便于与标准人脸图像进行对比。接着，本发明可以利用现有算法提取两张图像的边缘轮廓，图像中的边缘轮廓为人脸轮廓，根据边缘轮廓的像素点灰度值情况，为两张图像计算边缘约束系数。最后，本发明构建一个人脸图像匹配模型，并分为标准登录图像的周长大于等于以及小于标准人脸图像的周长两种情况进行匹配率计算，充分考虑图像的像素点灰度值情况。人脸图像匹配阈值可根据实际情况设定。
进一步地，S15中，标准登录图像的边缘约束系数e1的计算公式为：
；式中，xm表示标准登录图像的边缘轮廓上第m个像素点的灰度值，M表示标准登录图像的边缘轮廓的像素点个数，ln(·)表示对数函数；
S15中，标准人脸图像的边缘约束系数e2的计算公式为：
；式中，xn表示标准人脸图像的边缘轮廓上第n个像素点的灰度值，N表示标准人脸图像的边缘轮廓的像素点个数。
进一步地，S16中，人脸图像匹配模型W的表达式为：
；式中，e1表示标准登录图像的边缘约束系数，e2表示标准人脸图像的边缘约束系数，a1表示标准登录图像的长，b1表示标准登录图像的宽，a2表示标准人脸图像的长，b2表示标准人脸图像的宽，xp表示标准登录图像中第p个像素点的灰度值，xp+1表示标准登录图像中第p+1个像素点的灰度值，P表示标准登录图像的像素点个数，xq表示标准人脸图像中第q个像素点的灰度值，xq+1表示标准人脸图像中第q+1个像素点的灰度值，Q表示标准人脸图像的像素点个数。
进一步地，S2中，用户的登录类型包括管理员和普通访问用户。
进一步地，S3包括以下子步骤：
S31、提取用户的待审批项目清单中各个待审批项目的关键词，为用户的待审批项目清单构建审批矩阵；
S32、根据用户的审批矩阵以及用户的登录类型，生成用户的审批优先值；
S33、根据用户的审批优先值，确定所有用户的审批顺序。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，用户提交的待审批项目清单中包含若干个具体的待审批项目，而待审批项目的关键词个数越多，代表该项目的重要程度越高，因此本发明为各个用户的待审批项目清单的关键词构建审批矩阵，审批矩阵包含各个待审批项目的关键词词频，可以反映项目的优先级别。用户的审批优先值越高，表示用户的审批顺序越靠前，越优先被提交审批。
进一步地，S31中，构建审批矩阵的具体方法为：将待审批项目清单的待审批项目个数作为审批矩阵的行数，确定各个待审批项目的关键词个数，将所有待审批项目中最多关键词个数作为审批矩阵的列数，将各个待审批项目的关键词词频依次填入各行中，不足处用1补齐。
进一步地，S32中，用户的审批优先值ρ的计算公式为：
；式中，E表示用户的审批矩阵，/>表示矩阵的核范数运算，Tij表示用户的待审批项目清单中第j个待审批项目中第i个关键词的逆文本频率，I表示待审批项目的关键词个数，J表示用户的待审批项目清单中待审批项目的个数，c表示用户的登录类型权重，λ表示用户的审批矩阵的秩。
进一步地，S33中，确定所有用户的审批顺序的具体方法为：将各个用户的审批优先值从大到小排序，作为审批顺序。
本发明的有益效果是：本发明对用户登录采用双重验证，既对用户输入的登录密码进行核对，还对登录的用户进行人脸核对，保证登录用户的身份统一，提高数据治理的安全性；同时，本发明对用户提交的待审批项目清单进行关键词分析，确定用户提交的待审批项目清单在整个业务中台的重要程度，对用户的审批顺序进行合理安排，保证整个业务中台的正常运行。
附图说明
图1为基于业务中台的数据治理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于业务中台的数据治理方法，包括以下步骤：
S1、将用户的身份信息输入至业务中台中，进行身份验证，并使身份验证通过的用户登录业务中台；
S2、获取登录业务中台的各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单；
S3、根据各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单，确定所有用户的审批顺序。
在本发明实施例中，S1包括以下子步骤：
S11、获取用户的身份信息以及验证信息，其中，身份信息包括输入密码和实时登录图像，验证信息包括初始密码和标准人脸图像；
S12、判断输入密码和初始密码是否一致，若是则进入S13，否则身份验证不通过；
S13、利用裁剪框对实时登录图像进行裁剪处理，得到标准登录图像；
S14、分别提取标准登录图像的边缘轮廓和标准人脸图像的边缘轮廓；
S15、根据标准登录图像的边缘轮廓，计算标准登录图像的边缘约束系数；根据标准人脸图像的边缘轮廓，计算标准人脸图像的边缘约束系数；
S16、构建人脸图像匹配模型，将标准登录图像的边缘约束系数、标准登录图像的各个像素点、标准人脸图像的边缘约束系数以及标准人脸图像的各个像素点输入至人脸图像匹配模型中，得到人脸图像匹配率；
S17、获取人脸图像匹配阈值，若人脸图像匹配率大于或等于人脸图像匹配阈值，则身份验证通过，否则身份验证不通过。
在本发明中，身份信息为用户登录业务中台时输入的实时信息，验证信息为用户登录业务中台前提前录入的用于身份验证的对比信息。身份验证包括两次验证，第一次验证是密码核对，若用户输入密码与提前设定的初始密码一致，则进入人脸验证，否则直接验证不通过，这样可以加快验证进度；第二次验证是人脸验证，将实时登录图像与提前录入的标准人脸图像进行像素分析对比，保证是用户本人登录，保证业务中台的安全性。
在进行人脸验证时，首先对用户的实时登录图像进行裁剪，尽可能消除实时登录图像的背景，便于与标准人脸图像进行对比。接着，本发明可以利用现有算法提取两张图像的边缘轮廓，图像中的边缘轮廓为人脸轮廓，根据边缘轮廓的像素点灰度值情况，为两张图像计算边缘约束系数。最后，本发明构建一个人脸图像匹配模型，并分为标准登录图像的周长大于等于以及小于标准人脸图像的周长两种情况进行匹配率计算，充分考虑图像的像素点灰度值情况。人脸图像匹配阈值可根据实际情况设定。
在本发明实施例中，S15中，标准登录图像的边缘约束系数e1的计算公式为：
；式中，xm表示标准登录图像的边缘轮廓上第m个像素点的灰度值，M表示标准登录图像的边缘轮廓的像素点个数，ln(·)表示对数函数；
S15中，标准人脸图像的边缘约束系数e2的计算公式为：
；式中，xn表示标准人脸图像的边缘轮廓上第n个像素点的灰度值，N表示标准人脸图像的边缘轮廓的像素点个数。
在本发明实施例中，S16中，人脸图像匹配模型W的表达式为：
；式中，e1表示标准登录图像的边缘约束系数，e2表示标准人脸图像的边缘约束系数，a1表示标准登录图像的长，b1表示标准登录图像的宽，a2表示标准人脸图像的长，b2表示标准人脸图像的宽，xp表示标准登录图像中第p个像素点的灰度值，xp+1表示标准登录图像中第p+1个像素点的灰度值，P表示标准登录图像的像素点个数，xq表示标准人脸图像中第q个像素点的灰度值，xq+1表示标准人脸图像中第q+1个像素点的灰度值，Q表示标准人脸图像的像素点个数。
在本发明实施例中，S2中，用户的登录类型包括管理员和普通访问用户。
在本发明实施例中，S3包括以下子步骤：
S31、提取用户的待审批项目清单中各个待审批项目的关键词，为用户的待审批项目清单构建审批矩阵；
S32、根据用户的审批矩阵以及用户的登录类型，生成用户的审批优先值；
S33、根据用户的审批优先值，确定所有用户的审批顺序。
在本发明中，用户提交的待审批项目清单中包含若干个具体的待审批项目，而待审批项目的关键词个数越多，代表该项目的重要程度越高，因此本发明为各个用户的待审批项目清单的关键词构建审批矩阵，审批矩阵包含各个待审批项目的关键词词频，可以反映项目的优先级别。用户的审批优先值越高，表示用户的审批顺序越靠前，越优先被提交审批。
在本发明实施例中，S31中，构建审批矩阵的具体方法为：将待审批项目清单的待审批项目个数作为审批矩阵的行数，确定各个待审批项目的关键词个数，将所有待审批项目中最多关键词个数作为审批矩阵的列数，将各个待审批项目的关键词词频依次填入各行中，不足处用1补齐。
比如某用户的待审批项目清单中包含4个待审批项目，第一个待审批项目的关键词个数为5，第二个待审批项目的关键词个数为3，第三个待审批项目的关键词个数为1，第四个待审批项目的关键词个数为2。那么，该用户对应的审批矩阵Z的行数为4，列数为5，具体表达式为：
，其中，z1,1-z1,5表示第一个待审批项目中第一个关键词至第五个关键词的词频，z2,1-z2,3表示第二个待审批项目中第一个关键词至第三个关键词的词频，z3,1表示第二个待审批项目中第一个关键词的词频，z4,1-z4,2表示第四个待审批项目中第一个关键词至第二个关键词的词频。
在本发明实施例中，S32中，用户的审批优先值ρ的计算公式为：
；式中，E表示用户的审批矩阵，/>表示矩阵的核范数运算，Tij表示用户的待审批项目清单中第j个待审批项目中第i个关键词的逆文本频率，I表示待审批项目的关键词个数，J表示用户的待审批项目清单中待审批项目的个数，c表示用户的登录类型权重，λ表示用户的审批矩阵的秩。
c=1表示用户的登录类型为普通访问用户，c=2表示用户的登录类型为管理员。
在本发明实施例中，S33中，确定所有用户的审批顺序的具体方法为：将各个用户的审批优先值从大到小排序，作为审批顺序。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于业务中台的数据治理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将用户的身份信息输入至业务中台中，进行身份验证，并使身份验证通过的用户登录业务中台；
S2、获取登录业务中台的各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单；
S3、根据各个用户的登录类型以及各个用户的待审批项目清单，确定所有用户的审批顺序；
所述S1包括以下子步骤：
S11、获取用户的身份信息以及验证信息，其中，身份信息包括输入密码和实时登录图像，验证信息包括初始密码和标准人脸图像；
S12、判断输入密码和初始密码是否一致，若是则进入S13，否则身份验证不通过；
S13、利用裁剪框对实时登录图像进行裁剪处理，得到标准登录图像；
S14、分别提取标准登录图像的边缘轮廓和标准人脸图像的边缘轮廓；
S15、根据标准登录图像的边缘轮廓，计算标准登录图像的边缘约束系数；根据标准人脸图像的边缘轮廓，计算标准人脸图像的边缘约束系数；
S16、构建人脸图像匹配模型，将标准登录图像的边缘约束系数、标准登录图像的各个像素点、标准人脸图像的边缘约束系数以及标准人脸图像的各个像素点输入至人脸图像匹配模型中，得到人脸图像匹配率；
S17、获取人脸图像匹配阈值，若人脸图像匹配率大于或等于人脸图像匹配阈值，则身份验证通过，否则身份验证不通过；
所述S15中，标准登录图像的边缘约束系数e1的计算公式为：；式中，xm表示标准登录图像的边缘轮廓上第m个像素点的灰度值，M表示标准登录图像的边缘轮廓的像素点个数，ln(·)表示对数函数；
所述S15中，标准人脸图像的边缘约束系数e2的计算公式为：；式中，xn表示标准人脸图像的边缘轮廓上第n个像素点的灰度值，N表示标准人脸图像的边缘轮廓的像素点个数；
所述S3包括以下子步骤：
S31、提取用户的待审批项目清单中各个待审批项目的关键词，为用户的待审批项目清单构建审批矩阵；
S32、根据用户的审批矩阵以及用户的登录类型，生成用户的审批优先值；
S33、根据用户的审批优先值，确定所有用户的审批顺序；
所述S31中，构建审批矩阵的具体方法为：将待审批项目清单的待审批项目个数作为审批矩阵的行数，确定各个待审批项目的关键词个数，将所有待审批项目中最多关键词个数作为审批矩阵的列数，将各个待审批项目的关键词词频依次填入各行中，不足处用1补齐；
所述S32中，用户的审批优先值ρ的计算公式为：；式中，E表示用户的审批矩阵，/>表示矩阵的核范数运算，Tij表示用户的待审批项目清单中第j个待审批项目中第i个关键词的逆文本频率，I表示待审批项目的关键词个数，J表示用户的待审批项目清单中待审批项目的个数，c表示用户的登录类型权重，λ表示用户的审批矩阵的秩。
2.根据权利要求1所述的基于业务中台的数据治理方法，其特征在于，所述S16中，人脸图像匹配模型W的表达式为：；式中，e1表示标准登录图像的边缘约束系数，e2表示标准人脸图像的边缘约束系数，a1表示标准登录图像的长，b1表示标准登录图像的宽，a2表示标准人脸图像的长，b2表示标准人脸图像的宽，xp表示标准登录图像中第p个像素点的灰度值，xp+1表示标准登录图像中第p+1个像素点的灰度值，P表示标准登录图像的像素点个数，xq表示标准人脸图像中第q个像素点的灰度值，xq+1表示标准人脸图像中第q+1个像素点的灰度值，Q表示标准人脸图像的像素点个数。
3.根据权利要求1所述的基于业务中台的数据治理方法，其特征在于，所述S2中，用户的登录类型包括管理员和普通访问用户。
4.根据权利要求1所述的基于业务中台的数据治理方法，其特征在于，所述S33中，确定所有用户的审批顺序的具体方法为：将各个用户的审批优先值从大到小排序，作为审批顺序。
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