一种数据处理方法和设备技术

本申请公开了一种数据处理方法和设备，包括：获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。这样，在获取到待处理的业务数据时，分析该业务数据中包含的特征信息，并利用分析得到的特征信息，确定获取到的该业务数据与其他业务数据之间的关联关系，有效避免了现有技术中各个业务数据相对离散的特点，使得服务器能够根据不同业务数据之间的关联关系实现对业务数据的分析，有效提升了业务数据的分析效率，达到节省系统资源的目的。

Data processing method and apparatus

The invention discloses a data processing method and apparatus, including: the first business data acquisition to be processed and second business data to be processed; analyzes the first characteristic information of the first business data contains, and analysis the second business data contains second feature information; according to the characteristics of information and the first the second characteristic information, determine the relationship between the first and the second business data and business data. So, in the business of data acquisition to be treated, analysis of the characteristics of information contained in the service data, and the analysis of the feature information obtained, determine the relationship between the business data acquired with other business data, effectively avoid the various existing technology in business data is relatively discrete, so that the server can according to the analysis of business data the relationship between different business data, effectively improve the efficiency of analysis of business data, the system resource is saved.

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法和设备
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法和设备。
技术介绍
随着科学技术的发展，互联网技术与人们的生产生活越来越紧密。人们通过互联网平台执行各种各样的业务。例如：购买车票、缴纳水费、电话充值等等各种业务。每一个用户通过互联网平台执行业务时将产生相应的业务数据，这样互联网服务器可以采集到不同用户的各种业务数据。在大数据时代，可以通过对采集的各种业务数据进行分析，进一步确定不同用户之间的关联关系。但是，由于在不同的业务场景中互联网服务器采集到的不同用户的各种业务数据是相对离散的，这样，在对采集到的各种业务数据进行分析时，需要消耗大量的系统资源，导致数据分析效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法和设备，用于解决现有技术中存在的业务数据分析效率较低的问题。一种数据处理方法，包括：获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息，其中，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。一种数据处理设备，包括：获取单元，用于获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分析单元，用于分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息，其中，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种；处理单元，用于根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。本申请有益效果如下：本申请实施例获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。这样，在获取到待处理的业务数据时，分析该业务数据中包含的特征信息，并利用分析得到的特征信息，确定获取到的该业务数据与其他业务数据之间的关联关系，有效避免了现有技术中各个业务数据相对离散的特点，使得服务器能够根据不同业务数据之间的关联关系实现对业务数据的分析，有效提升了业务数据的分析效率，达到节省系统资源的目的。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；图2为关系网络图；图3为本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。具体实施方式为了实现本申请的目的，本申请实施例提供了一种数据处理方法和设备，在获取到待处理的业务数据时，分析该业务数据中包含的特征信息，并利用分析得到的特征信息，确定获取到的该业务数据与其他业务数据之间的关联关系，有效避免了现有技术中各个业务数据相对离散的特点，使得服务器能够根据不同业务数据之间的关联关系实现对业务数据的分析，有效提升了业务数据的分析效率，达到节省系统资源的目的。下面结合说明书附图对本申请各个实施例作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。所述方法可以如下所示。步骤101：获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据。在步骤101中，从服务器中读取多个业务数据(这里以第一业务数据和第二业务数据为例)，这里读取的第一业务数据和第二业务数据可以是属于同一业务类型的业务数据，也可以是属于不同业务类型的业务数据。需要说明的是，这里的第一业务数据和第二业务数据中“第一”和“第二”没有特殊含义，仅仅用来区分两个不同的业务数据。例如：获取的一条业务数据a为：张三、男、出生日期为1970-1-1、浙江杭州人、居住在杭州西湖区文新大厦2幢402；获取的一条业务数据b为：李四、男、出生日期为1973-2-1、山东济南人、居住在杭州西湖区文新大厦2幢402；获取的一条业务数据c为：王五、2014-1-1、从杭州到上海、乘坐D1234；获取的一条业务数据d为：张三、2014-1-1、从杭州到北京、乘坐D1234。从获取到的业务数据中，可以发现业务数据a与业务数据b属于同一个业务类型的业务数据；业务数据c与业务数据d属于同一个业务类型的业务数据；业务数据a、业务数据b与业务数据c、业务数据分别属于不同业务类型的业务数据。步骤102：分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息。其中，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种。在步骤102中，对于获取到的第一业务数据，首先提取该第一业务数据中包含的数据内容。例如：若第一业务数据为上述事例中的业务数据a，那么可以提取到的该业务数据a中包含的数据内容有“张三”、“男”、“出生日期为1970-1-1”、“浙江杭州人”、“居住在杭州西湖区文新大厦2幢402”。若第一业务数据为上述事例中的业务数据d，那么可以提取到的该业务数据d中的数据内容为“张三”、“2014-1-1”、“从杭州到北京”、“乘坐D1234”。其次，分析每一个数据内容对应的特征类型。在本申请实施例中特征类型包含对象类型、属性类型和关系类型。那么对象类型对应的特征称之为对象特征，属性类型对应的特征称之为属性特征，关系类型对应的特征称之为关系特征。这里的对象类型可以是指将客观事物进行抽象得到的类型，一般包含实体子类型和事件子类型。例如：业务数据a中“张三”表示一个人名，人可以看做一个实体，那么“张三”对应的类型可以看做是对象类型中的实体子类型；“杭州西湖区文新大厦2幢402”表示一个地名，地名也可以看做一个实体，那么“杭州西湖区文新大厦2幢402”对应的类型可以看做是对象类型中的实体子类型。再例如：业务数据d中“张三”表示一个人名，人可以看做一个实体，那么“张三”对应的类型可以看做是对象类型中的实体子类型；“乘坐D1234”表示一个事件，事件也可以看做一个实体，那么“乘坐D1234”对应的类型可以看做是对象类型中的事件子类型。这里的属性类型可以是指事物的属性，由于对象类型中包含实体子类型，那么对于实体子类型一般会对应一些属性，那么所对应的属性可以称之为属性类型。例如：业务数据a中包含的数据内容“男”、“出生日期为1970-1-1”、“浙江杭州人”，“男”标志一个人的性别，而性别可以看做一个属性，那么“男”对应的类型可以看做是属性类型；“出生日期为1970-1-1”标志一个人的出生日期，而出生日期也可以看做一个属性，那么“出生日期为1970-1-1”对应的类型可以看做是属性类型；“浙江杭州人”标志一个人的籍贯，而籍贯也可以看做一个属性，那么“浙江杭州人”本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息，其中，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的第一业务数据和待处理的第二业务数据；分别分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，以及分析所述第二业务数据包含的第二特征信息，其中，所述特征信息中包含对象特征、关系特征以及属性特征中的至少一种；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系。2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，分析所述第一业务数据包含的第一特征信息，包括：确定所述第一业务数据对应的业务类型；根据业务类型与数据分析模型之间的映射关系，确定所述第一业务数据对应的业务类型对应的数据分析模型，其中，所述数据分析模型用于抽取业务数据的特征信息；利用所述数据分析模型分析所述第一业务数据中包含的第一特征信息。3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，通过以下方式建立业务类型与数据分析模型之间的映射关系：针对一种业务类型，获取所述业务类型对应的至少两个业务数据；分别确定每一个所述业务数据中包含的对象特征、关系特征以及属性特征；利用每一个所述业务数据中包含的对象特征、关系特征以及属性特征，构建所述业务类型对应的数据分析模型。4.如权利要求1至3任一项所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系，包括：若所述第一特征信息和所述第二特征信息中包含至少一个对象特征，那么根据所包含的相同对象特征的个数，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联强度；若所述第一特征信息和所述第二特征信息中包含至少一个关系特征，那么根据所包含的相同关系特征的个数，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联强度；若所述第一特征信息和所述第二特征信息中包含至少一个属性特征，那么根据所包含的相同属性特征的个数，确定所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联强度，其中，所述个数的数值越大对应的关联强度越大。5.如权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：根据确定的所述第一业务数据与所述第二业务数据之间的关联关系，建立包含所述第一业务数据和所述第二业务数据的关系网络图。6.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在分析得到所述第一业务数据的第一特征信息时，所述方法还包括：按照特征信息的类型，分类存储所述第一业务数据，并建立特征信息的类型与所述第一业务数据之间的映射关系。7.一种数据处理设备，其特征在于，包括：获取单元，用于获取待处理的第一业务数据和待处理的...

【专利技术属性】
技术研发人员：章洵，杨志雄，张英，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY