[發明專利]數據處理方法和裝置、處理器及電子設備

在審

• 申請號: 202211242580.6
• 申請日: 2022-10-11
• 公開（公告）號: CN115544177A
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 孔德耀
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 黃海英

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

確定待處理的目標數據集，其中，所述目標數據集由來自不同數據源的各類型的數據組成；

依據所述目標數據集中的數據和所述目標數據集中的數據之間的目標信息，構建三元結構數據模型，其中，所述目標信息至少包括數據之間關聯性信息和數據的屬性信息；

建立所述三元結構數據模型與所述目標數據集之間的映射關系，并依據所述映射關系和所述三元結構數據模型對所述目標數據集進行管理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在建立所述三元結構數據模型與所述目標數據集之間的映射關系之后，所述方法還包括：

檢測所述目標數據集中的數據的屬性信息和所述目標數據集中的數據的關聯性信息是否發生變化；

若所述屬性信息和/或所述關聯性信息發生變化，則獲取變化信息；

依據所述變化信息，對所述三元結構數據模型進行更新處理。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在依據所述變化信息，對所述三元結構數據模型進行更新處理之后，所述方法還包括：

將所述變化信息作為目標訓練集；

通過所述目標訓練集訓練神經網絡模型，得到目標神經網絡模型，其中，所述目標神經網絡模型用于預測所述目標數據集的變化趨勢。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在建立所述三元結構數據模型與所述目標數據集之間的映射關系之后，所述方法還包括：

若檢測到對所述目標數據集中的目標數據的查詢信息，則依據所述查詢信息遍歷所述三元結構數據模型，得到所述目標數據的關聯性信息和所述目標數據的屬性信息；

依據所述目標數據的關聯性信息和所述目標數據的屬性信息，從所述目標數據集中確定所述目標數據對應的數據集。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述三元結構數據模型中包括至少包括：

對象元，所述對象元用于描述所述目標數據集中的事物對象；

連接元，所述連接元用于描述所述關聯性信息；

屬性元，所述屬性元用于描述所述屬性信息。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，

所述對象元中包括所述對象元對應的第一連接元和所述對象元對應的第一屬性元，其中，所述第一連接元用于連接和所述對象元有關聯關系的對象元，所述第一屬性元用于記錄所述對象元的屬性信息；

所述連接元中包括所述連接元對應的第一對象元和所述連接元對應的第二屬性元，其中，所述第一對象元用于記錄通過所述連接元連接的對象元，所述第二屬性元用于記錄所述連接元的屬性信息；

所述屬性元中包括所述屬性元對應的第二對象元和所述屬性元對應的第二連接元，其中，所述第二對象元用于記錄所述屬性元描述的對象元，所述第二連接元用于連接和所述屬性元有關聯關系的屬性元。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對象元、所述連接元和所述屬性元中的數據信息是依據所述數據信息對應的預設的重要程度進行排序存儲的。

8.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：

第一確定單元，用于確定待處理的目標數據集，其中，所述目標數據集由來自不同數據源的各類型的數據組成；

構建單元，用于依據所述目標數據集中的數據和所述目標數據集中的數據之間的目標信息，構建三元結構數據模型，其中，所述目標信息至少包括數據之間關聯性信息和數據的屬性信息；

建立單元，用于建立所述三元結構數據模型與所述目標數據集之間的映射關系，并依據所述映射關系和所述三元結構數據模型對所述目標數據集進行管理。

9.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至7中任意一項所述的數據處理方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括一個或多個處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序，其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現權利要求1至7中任意一項所述的數據處理方法。