本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种数据导入模板配置方法，包括：根据数据导入需求构建导入需求矩阵；计算导入需求矩阵与多个预设的导入规则之间的匹配度，选取匹配度大于预设匹配阈值的导入规则为待筛选规则；获取数据导入需求对应的业务数据，获取与业务类型相应的数据导入条件；根据数据导入条件构建规则筛选模型，利用规则筛选模型从待筛选规则中筛选得到目标导入规则；获取空白的数据导入模板，利用目标导入规则对数据导入模板进行渲染，得到标准数据导入模板。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，数据导入需求可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种数据导入模板配置装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高生成的数据导入模板的可用性。入模板的可用性。入模板的可用性。
【技术实现步骤摘要】
数据导入模板配置方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种数据导入模板配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着大数据时代的发展，海量的数据围绕着人们的日常生活与工作，但随着数据量的暴增，人们越来越需要对数据进行整理，但整理数据的前提是将数据有效地导入至数据表、数据分析系统等地方。
[0003]目前对数据进行导入的方式多为通过后端开发人员在代码里面写好sql，然后把列表里面所需要的查询条件数据结构化，再通过接口把数据返回给前端进行导入。但对于不同的数据，该方法需利用不同的代码对数据进行转换，以生成与数据对应的数据列表，将数据导入至该数据列表，该方法生成的数据列表过于死板，无法考虑到用户的个性化导入需求以及数据本身的导入规则的限制，导致在对每一个不同类型的数据进行导入时容易出现导入错误数据，甚至无法导入的情况。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种数据导入模板配置方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决生成的数据导入模板的可用性较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种数据导入模板配置方法，包括：
[0006]获取数据导入需求，根据所述数据导入需求构建导入需求矩阵；
[0007]分别计算所述导入需求矩阵与多个预设的导入规则之间的匹配度，选取所述匹配度大于预设匹配阈值的导入规则为待筛选规则；
[0008]获取所述数据导入需求对应的业务数据，识别所述业务数据的业务类型，获取与所述业务类型相应的数据导入条件；
[0009]根据所述数据导入条件构建规则筛选模型，并利用所述规则筛选模型对所述待筛选规则进行筛选，得到目标导入规则；
[0010]获取空白的数据导入模板，利用所述目标导入规则对所述数据导入模板进行渲染，得到标准数据导入模板。
[0011]可选地，所述根据所述数据导入需求构建导入需求矩阵，包括：
[0012]对所述数据导入需求进行分词处理，得到需求分词；
[0013]分别计算每一个所述需求分词与多个预设的操作需求词条的相似度，并选取所述相似度大于预设相似阈值的需求分词为导入意图分词；
[0014]利用所述导入意图分词构建所述导入需求矩阵。
[0015]可选地，所述利用所述导入意图分词构建所述导入需求矩阵，包括：
[0016]将所述导入意图分词转换为词向量；
[0017]将所述词向量写入预先构建的空白矩阵，得到所述导入需求矩阵。
[0018]可选地，所述识别所述业务数据的业务类型，包括：
[0019]提取所述业务数据中的业务类型字段；
[0020]计算所述业务类型字段与多种预设的类型标签之间的距离值；
[0021]确定所述距离值最小的类型标签为所述业务数据的业务类型。
[0022]可选地，所述根据所述数据导入条件构建规则筛选模型，包括：
[0023]从所述数据导入条件中逐个选取其中一个数据导入条件为目标条件；
[0024]将所述目标条件作为参数对预设的决策函数进行赋值，并利用赋值后的决策函数作为决策条件，生成决策树；
[0025]汇集所有数据导入条件生成的决策树为规则筛选模型。
[0026]可选地，所述利用所述规则筛选模型筛选出所述待筛选规则内所述用户角色的可操作数据，包括：
[0027]从所述待筛选规则中逐个选取其中一个待筛选规则为输入值；
[0028]从所述规则筛选模型中逐个选取一个决策树为目标决策树，将所述输入值输入至所述目标决策树，得到所述目标决策树输出的输出结果，其中，所述输出结果为所述输入值与所述目标决策树的参数相同，或者所述输入值与所述目标决策树的参数不同；
[0029]汇集所述输出结果为所述输入值与所述目标决策树的参数相同的待筛选规则，得到目标导入规则。
[0030]可选地，所述利用所述目标导入规则对所述数据导入模板进行渲染，得到标准数据导入模板，包括：
[0031]根据所述空白的数据导入模板确定渲染区域；
[0032]在所述渲染区域进行组件构建，得到标准数据导入模板。
[0033]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种数据导入模板配置装置，所述装置包括：
[0034]矩阵构建模块，用于获取数据导入需求，根据所述数据导入需求构建导入需求矩阵；
[0035]第一筛选模块，用于分别计算所述导入需求矩阵与多个预设的导入规则之间的匹配度，选取所述匹配度大于预设匹配阈值的导入规则为待筛选规则；
[0036]条件获取模块，用于获取所述数据导入需求对应的业务数据，识别所述业务数据的业务类型，获取与所述业务类型相应的数据导入条件；
[0037]第二筛选模块，用于根据所述数据导入条件构建规则筛选模型，并利用所述规则筛选模型对所述待筛选规则进行筛选，得到目标导入规则；
[0038]数据导入模块，用于获取空白的数据导入模板，利用所述目标导入规则对所述数据导入模板进行渲染，得到标准数据导入模板。
[0039]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0040]至少一个处理器；以及，
[0041]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0042]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的数据导入模板配置方法。
[0043]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存
储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的数据导入模板配置方法。
[0044]本专利技术实施例能够对用户的数据导入需求进行分析，以获取与该数据导入需求相应的数据导入规则，实现了针对用户的个性化导入需求的分析；同时，根据需要进行数据导入的业务数据的业务类型，对与数据导入需求相应的数据导入规则进行再次筛选，考虑到了不同业务类型的数据进行导入时的区别性，进而利用最终筛选出的数据导入规则生成数据导入的模板，以提升生成的数据导入模板的可用性。因此本专利技术提出的数据导入模板配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决生成的数据导入模板的可用性较低的问题。
附图说明
[0045]图1为本专利技术一实施例提供的数据导入模板配置方法的流程示意图；
[0046]图2为本专利技术一实施例提供的识别业务类型的流程示意图；
[0047]图3为本专利技术一实施例提供的构建规则筛选模型的流程示意图；
[0048]图4为本专利技术一实施例提供的数据导入模板配置装置的功能模块图；
[0049]图5为本专利技术一实施例提供的实现所述数据导入模板配置方法的电子设备的结构示意图。
[0050]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据导入模板配置方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据导入需求，根据所述数据导入需求构建导入需求矩阵；分别计算所述导入需求矩阵与多个预设的导入规则之间的匹配度，选取所述匹配度大于预设匹配阈值的导入规则为待筛选规则；获取所述数据导入需求对应的业务数据，识别所述业务数据的业务类型，获取与所述业务类型相应的数据导入条件；根据所述数据导入条件构建规则筛选模型，并利用所述规则筛选模型对所述待筛选规则进行筛选，得到目标导入规则；获取空白的数据导入模板，利用所述目标导入规则对所述数据导入模板进行渲染，得到标准数据导入模板。2.如权利要求1所述的数据导入模板配置方法，其特征在于，所述根据所述数据导入需求构建导入需求矩阵，包括：对所述数据导入需求进行分词处理，得到需求分词；分别计算每一个所述需求分词与多个预设的操作需求词条的相似度，并选取所述相似度大于预设相似阈值的需求分词为导入意图分词；利用所述导入意图分词构建所述导入需求矩阵。3.如权利要求2所述的数据导入模板配置方法，其特征在于，所述利用所述导入意图分词构建所述导入需求矩阵，包括：将所述导入意图分词转换为词向量；将所述词向量写入预先构建的空白矩阵，得到所述导入需求矩阵。4.如权利要求1所述的数据导入模板配置方法，其特征在于，所述识别所述业务数据的业务类型，包括：提取所述业务数据中的业务类型字段；计算所述业务类型字段与多种预设的类型标签之间的距离值；确定所述距离值最小的类型标签为所述业务数据的业务类型。5.如权利要求1所述的数据导入模板配置方法，其特征在于，所述根据所述数据导入条件构建规则筛选模型，包括：从所述数据导入条件中逐个选取其中一个数据导入条件为目标条件；将所述目标条件作为参数对预设的决策函数进行赋值，并利用赋值后的决策函数作为决策条件，生成决策树；汇集所有数据导入条件生成的决策树为规则筛选模型。6.如权利要求1所述的数据导入模板配置方法，其特征在于，所述利用所述规则筛选模型筛选出所述待筛选规则内所述用户角色的可...
【专利技术属性】
技术研发人员：李生波，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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