[發明專利]多平臺數據整合方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011307127.X
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112307174A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 馬明信;李靜帆;張松偉;王春媚;柯康;吳宇
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通創配科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F40/194;G06F40/279;G06K9/62
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

1.一種多平臺數據整合方法，其特征在于，包括：

獲取數據平臺中與預置的目標對象關聯的具體對象；其中，所述具體對象包括數據包和描述信息，所述數據包記載有所述具體對象的所有數據并用以加載于用戶界面上形成產品界面，所述描述信息是對所述數據包的內容進行描述的數據摘要；

通過所述具體對象對預置的初始決策樹模型進行訓練，得到能夠根據所述描述信息對所述數據包進行分類成熟決策樹模型，并提取所述成熟決策樹模型中的判斷條件；

根據所述判斷條件從數據平臺中提取判斷詞條并記錄所述數據平臺的平臺編號，將所述判斷詞條與所述平臺編號關聯，匯總含義一致的判斷詞條得到判斷集合；

構建所述判斷集合與所述判斷條件之間的映射關系，及所述判斷條件與所述目標對象之間的映射關系得到映射模型，以整合各數據平臺對同一具體對象的描述信息。

2.根據權利要求1所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述獲取數據平臺中與預置的目標對象關聯的具體對象之前，所述方法包括：

確定目標對象，所述目標對象是對數據包所屬類別的概括信息。

3.根據權利要求1所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述通過所述具體對象對預置的初始決策樹模型進行訓練，得到能夠根據所述描述信息對所述數據包進行分類成熟決策樹模型的步驟，包括：

提取所述描述信息中的關鍵字并匯總得到至少具有一個描述詞條的描述集合，在所述描述集合中設置概括所述描述詞條的元數據；

通過預置的初始決策樹模型以所述元數據為判斷條件對至少一個描述集合進行分類，獲得能夠通過所述描述詞條區分各所述描述信息的成熟決策樹模型；

識別所述成熟決策樹模型中的內部節點，并提取所述內部節點中的判斷條件。

4.根據權利要求3所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述初始決策樹模型在邏輯上以樹的形式存在，包含根節點、內部結點和葉節點；

所述通過預置的初始決策樹模型以所述元數據為判斷條件對至少一個描述集合進行分類，獲得能夠通過所述描述詞條區分各所述描述信息的成熟決策樹模型的步驟，包括：

調用所述初始決策樹模型的根節點獲取至少一個描述信息的描述集合；

調用所述初始決策樹模型的內部節點，以所述描述集合中的一個描述詞條對應的元數據作為判斷條件，對所述描述信息進行分類得到分類結果；

調用所述初始決策樹模型根據所述分類結果，將所述描述信息記載于所述葉節點中獲得成熟決策樹模型。

5.根據權利要求1所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述匯總含義一致的判斷詞條得到判斷集合之后，所述方法包括：

識別能夠概括所述判斷集合中所有判斷詞條的詞匯，并將其設為所述判斷集合的判斷名稱。

6.根據權利要求5所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述構建所述判斷集合與所述判斷條件之間的映射關系，及所述判斷條件與所述目標對象之間的映射關系得到映射模型之后，所述方法還包括：

將所述目標對象和判斷條件展示在用戶端的用戶界面上，并將與所述判斷條件關聯的判斷名稱展示在所述用戶界面上形成篩選界面。

7.根據權利要求6所述的多平臺數據整合方法，其特征在于，所述將與所述判斷條件關聯的判斷名稱展示在所述用戶界面上形成篩選界面之后，所述方法還包括：

接收所述用戶端在所述篩選界面上選定的判斷名稱，獲取判斷名稱對應的判斷集合中的判斷詞條，匯總具有同一平臺編號的判斷詞條形成檢索信息；訪問與平臺編號對應的數據平臺，獲取與所述平臺編號對應的檢索信息匹配的具體對象，將所述具體對象的數據包發送至所述用戶端；

所述將所述具體對象的數據包發送至所述用戶端之后，所述方法還包括：

將所述數據包上傳至區塊鏈中。