一种数据资源处理方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及计算机技术领域，公开了一种数据资源处理方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取在预设时间段内产生的关于多个目标数据资源的订单数据集；在订单数据集中查找目标订单数据组，并基于订单数据集和目标订单数据组确定第一数据资源组，以及第一数据资源组的关联数据资源；然后确定各个第一数据资源组及其关联数据资源的关联度；在多个关联度中选取目标关联度，并输出关联度信息。采用本申请实施例能够在确定数据资源之间的关联程度时考虑到交易过程中电子资源未转移的情况，并对关联性结果进行筛选，从而实现提高关联性结果的准确性和实用性。联性结果的准确性和实用性。联性结果的准确性和实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种数据资源处理方法、装置、电子设备及介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种数据资源处理方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]随着商业数字化的发展，越来越多的商品在存储、销售等过程中都通过电子数据的形式进行记录，形成了数据资源。在传统的商品销售领域，商家为了追求利润最大化，往往会采用如购物篮分析算法等去分析商品的数据资源，确定具有强关联性的商品，然后将具有强关联性的商品同时进行销售，以提高商品销售的成功率。现有的购物篮分析算法的应用场景大多数为大型卖场，大型卖场的订单数据通常是基于交易成功所产生的；但是在一些如保险之类的销售领域，在销售的过程中可以是先产生订单，然后再确认付款，导致产生的订单并不都是交易成功的订单，如果把交易失败的订单数据中的数据资源也用来分析数据资源与数据资源之间的关联性，容易导致分析结果出现较大的误差，不利于后续制定销售策略。此外，现有的购物篮分析算法经过计算后均是直接输出所有具有关联性的商品，导致难以在大量具有强关联性的商品中制定销售策略。因此，现有的方法在确定数据资源之间的关联程度时没有考虑到交易失败的情况，且同时输出大量关联性结果，导致关联性结果的准确性和实用性较差。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种数据资源处理方法、装置、电子设备及介质，可实现在确定数据资源之间的关联程度时考虑到交易失败的情况，并对关联性结果进行筛选，从而实现提高关联性结果的准确性和实用性。
[0004]一方面，本申请实施例提供一种数据资源处理方法，该方法包括：
[0005]获取在预设时间段内产生的关于多个目标数据资源的订单数据集；
[0006]在所述订单数据集中查找目标订单数据组，所述目标订单数据组包括一个或者多个订单数据，所述一个或者多个订单数据指的是：客户端未转移电子资源的订单数据；
[0007]基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定至少一个第一数据资源组，以及各个第一数据资源组的关联数据资源；
[0008]确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，以得到多个关联度；
[0009]在所述多个关联度中选取目标关联度，并输出关联度信息，所述关联度信息包括所述目标关联度，用于确定所述目标关联度的第二数据资源组，以及所述第二数据资源组的关联数据资源。
[0010]在一个实施例中，所述基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定至少一个第一数据资源组，以及各个第一数据资源组的关联数据资源，包括：基于所述订单数据集建立第一树模型，并对所述第一树模型进行遍历处理，得到所述订单数据集中的各个第三数
据资源组，以及所述各个第三数据资源组的关联数据资源；基于所述目标订单数据组建立第二树模型，并对所述第二树模型进行遍历处理，得到所述目标订单数据组中的各个第四数据资源组，以及所述各个第四数据资源组的关联数据资源；基于所述各个第三数据资源组，所述各个第三数据资源组的关联数据资源，所述各个第四数据资源组，以及所述各个第四数据资源组的关联数据资源，确定所述至少一个第一数据资源组，以及所述各个第一数据资源组的关联数据资源。
[0011]在一个实施例中，所述关联度包括置信度；所述确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，包括：确定所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组的订单数据的第一订单数量，以及所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的订单数据的第二订单数量；确定所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的第三订单数量；基于所述第一订单数量、第二订单数量和第三订单数量，确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的置信度。
[0012]在一个实施例中，所述关联度包括提升度；所述确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，包括：确定所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组的订单数据的第一订单数量，以及所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的订单数据的第二订单数量；确定所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的第三订单数量，以及所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资源组的关联数据资源的第四订单数量；基于所述第一订单数量、第二订单数量、第三订单数量和第四订单数量，确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的提升度。
[0013]在一个实施例中，还包括：确定所述目标订单数据组中的各个第三数据资源组与所述各个第三数据资源组的关联数据资源的对抗度，以得到多个对抗度；在所述多个对抗度中确定目标对抗度，并输出对抗度信息，所述对抗度信息包括所述目标对抗度，用于确定所述目标对抗度的第五数据资源组，以及所述第五数据资源组的关联数据资源；基于所述关联度信息和所述对抗度信息确定数据资源营销方案，所述数据资源营销方案用于描述所述第二数据资源组和所述第二数据资源组的关联数据资源的关联营销，以及所述第五数据资源组和所述第五数据资源组的关联数据资源的对抗营销。
[0014]在一个实施例中，所述在所述多个关联度中确定目标关联度，包括：将所述多个关联度中大于预设关联度阈值的关联度确定为所述目标关联度；或者，对所述多个关联度进行排序，得到排序后的关联度，并在所述排序后的关联度中确定目标关联度，目标关联度大于所述多个关联度中除所述目标关联度以外的关联度。
[0015]在一个实施例中，所述多个目标数据资源指的是M个目标数据资源，所述各个第一数据资源组包括x个目标数据资源，0＜x≤M，x为正整数；所述确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，包括：基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定所述x个目标数据资源的y个关联数据资源，以及所述x个目标数据资源与所述y个关联数据资源中的各个关联数据资源的关联度，以得到多个关联度，其中，0＜x＜M，0＜y≤M
‑
x，x、y均为整数。
[0016]另一方面，本申请实施例提供了一种数据资源处理装置，该数据资源处理装置包括：
[0017]获取单元，用于获取在预设时间段内产生的关于多个目标数据资源的订单数据集；
[0018]处理单元，用于在所述订单数据集中查找目标订单数据组，所述目标订单数据组包括一个或者多个订单数据，所述一个或者多个订单数据指的是：客户端未转移电子资源的订单数据；
[0019]所述处理单元，还用于基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定至少一个第一数据资源组，以及各个第一数据资源组的关联数据资源；
[0020]所述处理单元，还用于确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，以得到多个关联度；
[0021]输出单元，用于在所述多个关联度中选取目标关联度，并输出关联度信息，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据资源处理方法，其特征在于，包括：获取在预设时间段内产生的关于多个目标数据资源的订单数据集；在所述订单数据集中查找目标订单数据组，所述目标订单数据组包括一个或者多个订单数据，所述一个或者多个订单数据指的是：客户端未转移电子资源的订单数据；基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定至少一个第一数据资源组，以及各个第一数据资源组的关联数据资源；确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，以得到多个关联度；在所述多个关联度中选取目标关联度，并输出关联度信息，所述关联度信息包括所述目标关联度，用于确定所述目标关联度的第二数据资源组，以及所述第二数据资源组的关联数据资源。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述订单数据集和所述目标订单数据组确定至少一个第一数据资源组，以及各个第一数据资源组的关联数据资源，包括：基于所述订单数据集建立第一树模型，并对所述第一树模型进行遍历处理，得到所述订单数据集中的各个第三数据资源组，以及所述各个第三数据资源组的关联数据资源；基于所述目标订单数据组建立第二树模型，并对所述第二树模型进行遍历处理，得到所述目标订单数据组中的各个第四数据资源组，以及所述各个第四数据资源组的关联数据资源；基于所述各个第三数据资源组，所述各个第三数据资源组的关联数据资源，所述各个第四数据资源组，以及所述各个第四数据资源组的关联数据资源，确定所述至少一个第一数据资源组，以及所述各个第一数据资源组的关联数据资源。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联度包括置信度；所述确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，包括：确定所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组的订单数据的第一订单数量，以及所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的订单数据的第二订单数量；确定所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的第三订单数量；基于所述第一订单数量、第二订单数量和第三订单数量，确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的置信度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关联度包括提升度；所述确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的关联度，包括：确定所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组的订单数据的第一订单数量，以及所述订单数据集中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的订单数据的第二订单数量；确定所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资源组和所述各个第一数据资源组的关联数据资源的第三订单数量，以及所述目标订单数据组中包含所述各个第一数据资
源组的关联数据资源的第四订单数量；基于所述第一订单数量、第二订单数量、第三订单数量和第四订单数量，确定所述各个第一数据资源组与所述各个第一数据资源组的关联数据资源的提升度。5.根据权利要求2所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：严杨扬，万晓辉，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：