一种数据处理方法、装置、计算设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置、计算设备及存储介质，可应用于大数据领域或金融领域，包括：获取获处理的业务数据，并从多个类别的挖掘模型中确定出第一类别对应的第一挖掘模型，该第一挖掘模型为多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，该第一类别为多个类别中的一种类别，从而利用该第一挖掘模型对业务数据进行信息挖掘，得到第一挖掘模型输出的第一类别对应的业务信息。如此，不仅能够利用挖掘模型挖掘出业务数据中有价值的业务信息，而且，由于是利用特定类别的第一挖掘模型挖掘特定类别对应的业务信息，这可以使得信息挖掘的准确性能够达到较高水平。确性能够达到较高水平。确性能够达到较高水平。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、计算设备及存储介质


[0001]本申请涉及大数据领域，特别是涉及一种数据处理方法、装置、计算设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在银行业务或者其他类型业务场景中，随着系统松耦合、解耦合的发展，系统以及系统模块越来越多，各系统及系统模块之间的业务数据交互也越来越多，相应的，其产生的业务数据的数据量也越来越多。由于业务数据的数据量通常较为庞大，业务人员难以从海量的业务数据中挖掘出有价值的业务信息，从而导致业务数据的应用价值较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算设备及存储介质，实现从海量的业务数据中挖掘出有价值的信息，以此提高业务数据的应用价值。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
[0005]获取待处理的业务数据；
[0006]从多个类别的挖掘模型中确定出第一类别对应的第一挖掘模型，所述第一挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第一类别为所述多个类别中的一种类别；
[0007]利用所述第一挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第一挖掘模型输出的所述第一类别对应的业务信息。
[0008]在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0009]从所述多个类别的挖掘模型中确定出第二类别对应的第二挖掘模型，所述第二挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第二类别为所述多个类别中的一种类别；
[0010]利用所述第二挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第二挖掘模型输出的所述第二类别对应的业务信息。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述第一类别对应的业务信息包括所述业务数据中的第一数据、第二数据以及所述第一数据与所述第二数据之间的关联度评分，所述第一数据以及所述第二数据属于不同语义类型的数据。
[0012]在一种可能的实施方式中，所述获取待处理的业务数据，包括：
[0013]获取原始业务数据，所述原始业务数据包括多种格式的业务数据；
[0014]对所述原始业务数据进行标准化处理，得到统一格式的业务数据。
[0015]在一种可能的实施方式中，在获取待处理的业务数据之前，所述方法还包括：
[0016]获取所述第一类别对应的训练样本；
[0017]利用所述训练样本对所述第一挖掘模型进行训练。
[0018]在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0019]基于目标格式呈现所述第一类别对应的业务信息，所述目标格式包括图片格式、文本格式、网页格式、文件格式中的至少一种。
[0020]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
[0021]第一获取模块，用于获取待处理的业务数据；
[0022]第一确定模块，用于从多个类别的挖掘模型中确定出第一类别对应的第一挖掘模型，所述第一挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第一类别为所述多个类别中的一种类别；
[0023]第一挖掘模块，用于利用所述第一挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第一挖掘模型输出的所述第一类别对应的业务信息。
[0024]在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
[0025]第二确定模块，用于从所述多个类别的挖掘模型中确定出第二类别对应的第二挖掘模型，所述第二挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第二类别为所述多个类别中的一种类别；
[0026]第二挖掘模块，用于利用所述第二挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第二挖掘模型输出的所述第二类别对应的业务信息。
[0027]在一种可能的实施方式中，所述第一类别对应的业务信息包括所述业务数据中的第一数据、第二数据以及所述第一数据与所述第二数据之间的关联度评分，所述第一数据以及所述第二数据属于不同语义类型的数据。
[0028]在一种可能的实施方式中，所述第一获取模块，包括：
[0029]获取单元，用于获取原始业务数据，所述原始业务数据包括多种格式的业务数据；
[0030]标准化处理单元，用于对所述原始业务数据进行标准化处理，得到统一格式的业务数据。
[0031]在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
[0032]第二获取模块，用于在所述第一获取模块获取待处理的业务数据之前，获取所述第一类别对应的训练样本；
[0033]训练模块，用于利用所述训练样本对所述第一挖掘模型进行训练。
[0034]在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
[0035]呈现模块，用于基于目标格式呈现所述第一类别对应的业务信息，所述目标格式包括图片格式、文本格式、网页格式、文件格式中的至少一种。
[0036]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算设备，该设备可以包括处理器以及存储器：
[0037]所述存储器用于存储计算机程序；
[0038]所述处理器用于根据所述计算机程序执行上述第一方面以及第一方面中任一种实施方式所述的方法。
[0039]第四方面，本申请实施例还提供了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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面以及第一方面中任一种实施方式所述的方法。
[0040]在本申请实施例的上述实现方式中，获取获处理的业务数据，并从多个类别的挖掘模型中确定出第一类别对应的第一挖掘模型，该第一挖掘模型为多个类别的挖掘模型中
的一个挖掘模型，该第一类别为多个类别中的一种类别，从而利用该第一挖掘模型对业务数据进行信息挖掘，得到第一挖掘模型输出的第一类别对应的业务信息。如此，不仅能够利用挖掘模型挖掘出业务数据中有价值的业务信息，而且，由于是利用特定类别(即第一类别)的第一挖掘模型挖掘特定类别对应的业务信息，这可以使得信息挖掘的准确性能够达到较高水平。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本申请实施例中一种数据处理方法的流程示意图；
[0043]图2为本申请实施例中一种数据处理装置的结构示意图；
[0044]图3为本申请实施例中一种计算设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0045]目前，随着系统松耦合、解耦合的发展的，银行业务以及其他类型业务所产生的业务数据的数据量也越来越多。通常情况下，业务人员难以从海量的业务数据中挖掘出有价值的业务信息，从而导致该业务数据的应用价值较低。
[0046]基于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法，实现从海量的业务数据中，挖掘出有价值的业务信息，以便基于该业务信息指导业务人员执行相应的业务流程，从而可以有效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的业务数据；从多个类别的挖掘模型中确定出第一类别对应的第一挖掘模型，所述第一挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第一类别为所述多个类别中的一种类别；利用所述第一挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第一挖掘模型输出的所述第一类别对应的业务信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述多个类别的挖掘模型中确定出第二类别对应的第二挖掘模型，所述第二挖掘模型为所述多个类别的挖掘模型中的一个挖掘模型，所述第二类别为所述多个类别中的一种类别；利用所述第二挖掘模型对所述业务数据进行信息挖掘，得到所述第二挖掘模型输出的所述第二类别对应的业务信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类别对应的业务信息包括所述业务数据中的第一数据、第二数据以及所述第一数据与所述第二数据之间的关联度评分，所述第一数据以及所述第二数据属于不同语义类型的数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的业务数据，包括：获取原始业务数据，所述原始业务数据包括多种格式的业务数据；对所述原始业务数据进行标准化处理，得到统一格式的业务数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待处理的业务数据之前，所述方法还包括：获取所述第一类别对应的训练样本；利用所述训练样本对所述第一挖掘模型进行训练。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张珍，付昕，王冠华，伊纯，丁先，胡盼盼，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：