本申请提供了一种组件检索方法、组件检索装置、电子设备及存储介质，属于金融科技领域。该方法包括：获取组件检索请求，并从组件库获取原始组件；对原始组件进行解构处理，得到原始组件的关键构成数据；基于关键构成数据，构建组件多维特征模型，组件多维特征模型包括多个候选组件以及每个候选组件的组件特征；基于组件多维特征模型和组件资产数据，构建多维特征数据库；基于多维特征数据库和预设算法对组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵；基于组件检索请求和特征权重矩阵对候选组件进行检索评分，得到组件评分数据；基于组件评分数据对候选组件进行筛选，得到目标组件列表。本申请能够提高组件检索的准确性。申请能够提高组件检索的准确性。申请能够提高组件检索的准确性。
【技术实现步骤摘要】
组件检索方法、组件检索装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及金融科技领域，尤其涉及一种组件检索方法、组件检索装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术和人工智能的发展，以往线下传统的业务开始逐渐迁移至线上，而且已经形成一种不可逆转的趋势。例如线上购物、线上直播、线上交易等业务场景，有利于银行、网络商家等机构开展业务。
[0003]为了提高交易效率和交易安全性，银行、网络商家等机构常常会利用现有组件库中的组件来设计用于与网络用户进行交易、交流的金融交易软件。
[0004]在金融交易软件设计过程中，常常需要从组件库中提取所需的组件，相关技术中大多采用人工检索的方式对组件库里的组件进行查找和比对，这一方式较大程度地依赖于相关人员的检索经验和对组件库的熟悉程度，而人工检索往往会出现检索错误等情况，会导致组件检索的准确性不高，因此，如何提高组件检索的准确性，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的主要目的在于提出一种组件检索方法、组件检索装置、电子设备及存储介质，旨在提高组件检索的准确性。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种组件检索方法，所述方法包括：
[0007]获取组件检索请求，并从预设的组件库获取原始组件；
[0008]对所述原始组件进行解构处理，得到所述原始组件的关键构成数据；
[0009]基于所述关键构成数据，构建组件多维特征模型，其中，所述组件多维特征模型包括多个候选组件以及每个所述候选组件的组件特征；
[0010]基于所述组件多维特征模型和预先获取的组件资产数据，构建多维特征数据库；
[0011]基于所述多维特征数据库和预设算法对所述组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵；
[0012]基于所述组件检索请求和所述特征权重矩阵对所述候选组件进行检索评分，得到组件评分数据，其中，所述组件评分数据用于表示所述候选组件与所述组件检索请求之间的匹配程度；
[0013]基于所述组件评分数据对所述候选组件进行筛选，得到目标组件列表。在一些实施例，所述组件特征包括第一要素特征和第二要素特征，所述基于所述多维特征数据库和预设算法对所述组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵，包括：
[0014]基于所述预设算法对所述第一要素特征进行重要性评分，得到第一重要性矩阵；
[0015]基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到第一权重矩
阵；
[0016]基于所述预设算法对所述第二要素特征进行重要性评分，得到第二重要性矩阵；
[0017]基于所述第一权重矩阵和所述第二重要性矩阵，得到所述特征权重矩阵。
[0018]在一些实施例，所述基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到第一权重矩阵，包括：
[0019]基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到所述第一要素特征的初步评分向量；
[0020]对所述初步评分向量进行标准化处理，得到目标评分向量；
[0021]对所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵进行校验处理，得到校验数据，所述校验数据用于表示所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵是否存在逻辑错误；
[0022]若所述校验数据表示所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵未存在逻辑错误，则基于所述目标评分向量得到所述第一权重矩阵。
[0023]在一些实施例，所述基于所述组件检索请求和所述特征权重矩阵对所述候选组件进行检索评分，得到组件评分数据，包括：
[0024]从所述多维特征数据库中提取每一所述候选组件的组件特征文本，其中，所述组件特征文本包括所述候选组件的组件特征的文本内容信息；
[0025]对所述组件特征文本进行内容提取，得到所述组件特征文本对应的组件语义向量；
[0026]对所述组件检索请求进行内容提取，得到所述组件检索请求据对应的检索语义向量；
[0027]基于所述组件语义向量和所述检索语义向量构建向量相似矩阵，其中，所述向量相似矩阵用于表示所述组件特征与所述组件检索请求之间的语义相似程度；
[0028]基于所述特征权重矩阵和所述向量相似矩阵进行组件评分，得到所述组件评分数据。
[0029]在一些实施例，所述对所述原始组件进行解构处理，得到所述原始组件的关键构成数据，包括：
[0030]对所述原始组件进行第一解构，得到一级要素数据；
[0031]对所述一级要素数据进行第二解构，得到二级要素数据；
[0032]根据所述一级要素数据和所述二级要素数据，得到所述关键构成数据。
[0033]在一些实施例，所述基于所述组件多维特征模型和预先获取的组件资产数据，构建多维特征数据库，包括：
[0034]根据预设的编号规则对所述候选组件进行编号处理，得到所述候选组件的组件编号，其中，任意两个所述组件编号不相同；
[0035]基于所述组件编号得到行数据，基于所述候选组件的组件名称和组件特征得到列数据，并基于所述行数据和所述列数据构建特征数据表；
[0036]基于所述组件资产数据对所述特征数据表进行内容填充，得到所述多维特征数据库。
[0037]在一些实施例，所述基于所述组件评分数据对所述候选组件进行筛选，得到目标组件列表，包括：
[0038]比对所述组件评分数据和预设阈值；
[0039]选取所述组件评分数据大于或者等于所述预设阈值的候选组件作为中间组件；
[0040]基于所述组件评分数据对所述中间组件进行降序排列，得到所述目标组件列表。
[0041]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种组件检索装置，所述装置包括：
[0042]获取模块，用于获取组件检索请求，并从预设的组件库获取原始组件；
[0043]解构模块，用于对所述原始组件进行解构处理，得到所述原始组件的关键构成数据；
[0044]模型构建模块，用于基于所述关键构成数据，构建组件多维特征模型，其中，所述组件多维特征模型包括多个候选组件以及每个所述候选组件的组件特征；
[0045]数据库构建模块，用于基于所述组件多维特征模型和预先获取的组件资产数据，构建多维特征数据库；
[0046]权重评分模块，用于基于所述多维特征数据库和预设算法对所述组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵；
[0047]检索评分模块，用于基于所述组件检索请求和所述特征权重矩阵对所述候选组件进行检索评分，得到组件评分数据，其中，所述组件评分数据用于表示所述候选组件与所述组件检索请求之间的匹配程度；
[0048]组件筛选模块，用于基于所述组件评分数据对所述候选组件进行筛选，得到目标组件列表。
[0049]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种组件检索方法，其特征在于，所述方法包括：获取组件检索请求，并从预设的组件库获取原始组件；对所述原始组件进行解构处理，得到所述原始组件的关键构成数据；基于所述关键构成数据，构建组件多维特征模型，其中，所述组件多维特征模型包括多个候选组件以及每个所述候选组件的组件特征；基于所述组件多维特征模型和预先获取的组件资产数据，构建多维特征数据库；基于所述多维特征数据库和预设算法对所述组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵；基于所述组件检索请求和所述特征权重矩阵对所述候选组件进行检索评分，得到组件评分数据，其中，所述组件评分数据用于表示所述候选组件与所述组件检索请求之间的匹配程度；基于所述组件评分数据对所述候选组件进行筛选，得到目标组件列表。2.根据权利要求1所述的组件检索方法，其特征在于，所述组件特征包括第一要素特征和第二要素特征，所述基于所述多维特征数据库和预设算法对所述组件特征进行权重评分，得到特征权重矩阵，包括：基于所述预设算法对所述第一要素特征进行重要性评分，得到第一重要性矩阵；基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到第一权重矩阵；基于所述预设算法对所述第二要素特征进行重要性评分，得到第二重要性矩阵；基于所述第一权重矩阵和所述第二重要性矩阵，得到所述特征权重矩阵。3.根据权利要求2所述的组件检索方法，其特征在于，所述基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到第一权重矩阵，包括：基于所述第一重要性矩阵对所述第一要素特征进行特征评分，得到所述第一要素特征的初步评分向量；对所述初步评分向量进行标准化处理，得到目标评分向量；对所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵进行校验处理，得到校验数据，所述校验数据用于表示所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵是否存在逻辑错误；若所述校验数据表示所述目标评分向量和所述第一重要性矩阵未存在逻辑错误，则基于所述目标评分向量得到所述第一权重矩阵。4.根据权利要求1所述的组件检索方法，其特征在于，所述基于所述组件检索请求和所述特征权重矩阵对所述候选组件进行检索评分，得到组件评分数据，包括：从所述多维特征数据库中提取每一所述候选组件的组件特征文本，其中，所述组件特征文本包括所述候选组件的组件特征的文本内容信息；对所述组件特征文本进行内容提取，得到所述组件特征文本对应的组件语义向量；对所述组件检索请求进行内容提取，得到所述组件检索请求据对应的检索语义向量；基于所述组件语义向量和所述检索语义向量构建向量相似矩阵，其中，所述向量相似矩阵用于表示所述组件特征与所述组件检索请求之间的语义相似程度；基于所述特...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏政刚，史晓峰，成亚萌，朱建伟，夏菡，高宝军，李荣发，刘旭，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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