[發明專利]數據關系挖掘方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011493466.1
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112527865A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 王晶
• 申請（專利權）人: 平安養老保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458
• 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

1.一種數據關系挖掘方法，其特征在于，包括：

接收客戶端發送的挖掘請求；

識別所述挖掘請求的內容；

若所述挖掘請求的內容為全量信息，則將所述全量信息依次與預置的數據庫中的各數據信息進行全量比較，得到反映所述全量信息與所述數據信息之間關聯程度的關聯值；

將超過預置的關聯閾值的關聯值所對應的數據信息設為關聯信息，將所述關聯信息發送至所述客戶端。

2.根據權利要求1所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述接收客戶端發送的挖掘請求之前，所述方法還包括：

向客戶端發送請求模板，所述請求模板具有全量輸入欄和對比輸入欄；其中，所述全量輸入欄用于錄入全量信息，所述對比輸入欄用于錄入對比信息。

3.根據權利要求1所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述將所述全量信息依次與預置的數據庫中的各數據信息進行全量比較，得到反映所述全量信息與所述數據信息之間關聯程度的關聯值的步驟，包括：

將所述全量信息中的全量子信息與所述數據信息中的數據子信息進行計算，得到值相同的全量子信息和數據子信息的全量一致數量；

將所述全量一致數量與所述全量子信息的數量相除，得到反映所述挖掘請求與所述數據信息之間關聯程度關聯值。

4.根據權利要求1所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述識別所述挖掘請求的內容之后，所述方法還包括：

若所述挖掘請求的內容為對比信息，則提取所述對比信息中的源信息和目標信息，并通過關聯路徑算法識別所述源信息和所述目標信息之間是否具有關聯關系；

若所述源信息和所述目標信息之間不具有關聯關系，則向所述客戶端發送無關聯信息。

5.根據權利要求4所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述通過關聯路徑算法識別所述源信息和所述目標信息之間是否具有關聯關系之后，所述方法還包括：

若所述源信息和所述目標信息之間具有關聯關系，則識別所述源信息和所述目標信息分別在預置的知識圖譜中對應的源節點和目標節點，識別所述源節點與所述目標節點之間的路徑，并將所述路徑上的節點中的信息設為關聯信息；

所述將所述路徑上的節點中的信息設為關聯信息之后，所述方法還包括：

將所述關聯信息上傳至區塊鏈中。

6.根據權利要求5所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述識別所述源節點與所述目標節點之間的路徑，并將所述路徑上的節點中的信息設為關聯信息的步驟，包括：

通過正向推理規則識別從所述源節點到所述目標節點的正向路徑，將所述正向路徑上的節點設為正向關聯節點，將所述正向關聯節點中的信息設為關聯信息；

通過反向推理規則識別從所述目標節點到所述源節點的反向路徑，將所述反向路徑上的節點設為反向關聯節點，將所述反向關聯節點中的信息設為關聯信息。

7.根據權利要求1所述的數據關系挖掘方法，其特征在于，所述關聯閾值包括第一閾值和第二閾值；

所述將超過預置的關聯閾值的關聯值所對應的數據信息設為關聯信息之前，所述方法還包括：

判斷所述全量信息與所述數據信息的性質是否一致；所述性質是反映所述全量信息和所述數據信息的主體屬性的數據；

若一致，則將所述第一閾值作為所述關聯閾值；

若不一致，則將所述第二閾值作為所述關聯閾值。

8.一種數據關系挖掘裝置，其特征在于，包括：

輸入模塊，用于接收客戶端發送的挖掘請求；

識別模塊，用于識別所述挖掘請求的內容；

全量關聯模塊，用于在所述挖掘請求的內容為全量信息時，將所述全量信息依次與預置的數據庫中的各數據信息進行全量比較，得到反映所述全量信息與所述數據信息之間關聯程度的關聯值；

全量挖掘模塊，用于將超過預置的關聯閾值的關聯值所對應的數據信息設為關聯信息，將所述關聯信息發送至所述客戶端。