[發(fā)明專利]多平臺數(shù)據(jù)整合方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112307174A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬明信;李靜帆;張松偉;王春媚;柯康;吳宇
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳壹賬通創(chuàng)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(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多平臺數(shù)據(jù)整合方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，包括：獲取數(shù)據(jù)平臺中與目標(biāo)對象關(guān)聯(lián)的具體對象；通過具體對象對初始決策樹模型進行訓(xùn)練，得到能夠根據(jù)描述信息對數(shù)據(jù)包進行分類成熟決策樹模型，并提取成熟決策樹模型中的判斷條件；根據(jù)判斷條件從數(shù)據(jù)平臺中提取判斷詞條并記錄數(shù)據(jù)平臺的平臺編號，將判斷詞條與平臺編號關(guān)聯(lián)，匯總含義一致的判斷詞條得到判斷集合；構(gòu)建判斷集合與判斷條件之間的映射關(guān)系，及判斷條件與目標(biāo)對象之間的映射關(guān)系得到映射模型。本發(fā)明實現(xiàn)了對各數(shù)據(jù)平臺中具體對象的描述信息進行整合的技術(shù)效果，使用戶僅需調(diào)用該模型即可從各數(shù)據(jù)平臺快速全面的獲得所需的具體對象。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能的智能決策技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多平臺數(shù)據(jù)整合方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

數(shù)據(jù)平臺是一種為用戶提供數(shù)據(jù)查詢及反饋服務(wù)的計算機系統(tǒng)，其廣泛應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)中，然而，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)各數(shù)據(jù)平臺因其數(shù)據(jù)匯總及描述的方式不同，經(jīng)常出現(xiàn)適用于某一數(shù)據(jù)平臺的判斷詞條無法在其他數(shù)據(jù)平臺上識別相應(yīng)的具體對象的問題發(fā)生。

而如果要解決上述問題，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)用戶需要訪問多個數(shù)據(jù)平臺以獲取其需要的具體對象，導(dǎo)致用戶信息獲取效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種多平臺數(shù)據(jù)整合方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)存在的用戶需要訪問多個數(shù)據(jù)平臺以獲取其需要的具體對象，導(dǎo)致用戶信息獲取效率低下的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種多平臺數(shù)據(jù)整合方法，包括：

獲取數(shù)據(jù)平臺中與預(yù)置的目標(biāo)對象關(guān)聯(lián)的具體對象；其中，所述具體對象包括數(shù)據(jù)包和描述信息，所述數(shù)據(jù)包記載有所述具體對象的所有數(shù)據(jù)并用以加載于用戶界面上形成產(chǎn)品界面，所述描述信息是對所述數(shù)據(jù)包的內(nèi)容進行描述的數(shù)據(jù)摘要；

通過所述具體對象對預(yù)置的初始決策樹模型進行訓(xùn)練，得到能夠根據(jù)所述描述信息對所述數(shù)據(jù)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(jù)所述判斷條件從數(shù)據(jù)平臺中提取判斷詞條并記錄所述數(shù)據(jù)平臺的平臺編號，將所述判斷詞條與所述平臺編號關(guān)聯(lián)，匯總含義一致的判斷詞條得到判斷集合；

構(gòu)建所述判斷集合與所述判斷條件之間的映射關(guān)系，及所述判斷條件與所述目標(biāo)對象之間的映射關(guān)系得到映射模型，以整合各數(shù)據(jù)平臺對同一具體對象的描述信息。

上述方案中，所述獲取數(shù)據(jù)平臺中與預(yù)置的目標(biāo)對象關(guān)聯(lián)的具體對象之前，所述方法包括：

確定目標(biāo)對象，所述目標(biāo)對象是對數(shù)據(jù)包所屬類別的概括信息。

上述方案中，所述通過所述具體對象對預(yù)置的初始決策樹模型進行訓(xùn)練，得到能夠根據(jù)所述描述信息對所述數(shù)據(jù)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(guān)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(shè)置概括所述描述詞條的元數(shù)據(jù)；

通過預(yù)置的初始決策樹模型以所述元數(shù)據(jù)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(qū)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(nèi)部節(jié)點，并提取所述內(nèi)部節(jié)點中的判斷條件。

上述方案中，所述初始決策樹模型在邏輯上以樹的形式存在，包含根節(jié)點、內(nèi)部結(jié)點和葉節(jié)點；

所述通過預(yù)置的初始決策樹模型以所述元數(shù)據(jù)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(qū)分各所述描述信息的成熟決策樹模型的步驟，包括：

調(diào)用所述初始決策樹模型的根節(jié)點獲取至少一個描述信息的描述集合；