数据处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。该数据处理方法，应用于电子设备，包括：获取待评估对象的目标属性数据，所述电子设备预设有多种属性类型的属性数据；对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述目标属性数据的目标属性类型；根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法；根据所述目标属性数据和所述目标评估方法，确定所述待评估对象的属性评估结果。所述待评估对象的属性评估结果。所述待评估对象的属性评估结果。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及数据处理领域，具体地，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]针对某一对象进行属性评估是管理者为了达到某一目标而进行的数据采集、数据处理以及数据分析的持续循环过程，属性评估是企业管理的重点工作之一。
[0003]而相关技术中，由于评估对象以及评估方式的多样性，属性评估通常依赖于有经验的工作人员依据以往经验进行，此种属性评估的方式，一方面需要耗费大量的人力和时间，属性评估的效率不高。另一方面，人工评估的方式存在一定的主观性，会导致属性评估的标准不一，从而影响属性评估的准确性。

技术实现思路

[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，应用于电子设备，包括：
[0005]获取待评估对象的目标属性数据，所述电子设备预设有多种属性类型的属性数据；
[0006]对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述目标属性数据的目标属性类型；
[0007]根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法；
[0008]根据所述目标属性数据和所述目标评估方法，确定所述待评估对象的属性评估结果。
[0009]可选地，所述属性数据包括文本数据，所述对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述属性数据的目标属性类型，包括：
[0010]对所述属性数据中的每一文本数据进行特征词提取，得到第一特征词组；
[0011]对所述预设的每一类型的属性数据中的每一文本数据进行特征词提取，得到第二特征词组；
[0012]根据所述第一特征词组与所述第二特征词组中每一类型的特征词组进行特征词比对，得到特征词比对结果；
[0013]根据所述特征词比对结果确定所述目标属性类型。
[0014]可选地，所述属性数据包括图像数据，所述对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述属性数据的目标属性类型，包括：
[0015]对所述属性数据中的每一图像数据进行特征提取，得到第一图像特征集；并
[0016]对所述预设的每一类型的属性数据中的每一图像数据进行特征提取，得到第二图像特征集；
[0017]确定所述第一图像特征集与所述第二图像特征集中每一类型的图像特征间的特征相似度；
[0018]根据所述特征相似度和预设的相似度阈值确定所述目标属性类型。
[0019]可选地，所述根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法，包括：
[0020]根据所述目标属性数据的特征提取结果，确定所述目标属性数据包括的多个评估元素；
[0021]根据所述多个评估元素，对所述目标属性数据进行层次分析，以确定所述目标属性数据中每一评估元素对应的权重值；
[0022]根据预设的总分值和所述每一评估元素对应的权重值，确定所述目标属性数据中每一评估元素的基本分值；
[0023]根据所述目标属性数据和所述目标属性数据中每一评估元素的基本分值，确定所述目标评估方法。
[0024]可选地，所述根据所述多个评估元素，对所述目标属性数据进行层次分析，以确定所述目标属性数据中每一评估元素对应的权重值，包括：
[0025]将所述多个评估元素输入预先训练好的层次分析模型，得到所述层次分析模型输出的层次分析结果；
[0026]根据所述层次分析结果确定所述目标属性数据中每一评估元素对应的权重值。
[0027]可选地，还包括：
[0028]将所述属性评估结果与预设系统的目标权限对应的权限分配条件进行比对；
[0029]在确定所述属性评估结果满足所述目标权限的情况下，将所述目标权限分配给所述待评估对象。
[0030]可选地，所述获取待评估对象的目标属性数据，包括：
[0031]获取所述待评估对象的初始属性数据；
[0032]对所述初始属性数据进行标准化处理，得到所述目标属性数据。
[0033]根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据处理装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取待评估对象的目标属性数据，所述预设有多种属性类型的属性数据；
[0035]特征提取模块，用于对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述属性数据的目标属性类型；
[0036]第一确定模块，用于根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法；
[0037]第二确定模块，用于根据所述目标属性数据和所述目标评估方法，确定所述待评估对象的属性评估结果。
[0038]根据本公开实施例的第三方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0039]根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
[0040]存储器，其上存储有计算机程序；
[0041]处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0042]通过上述技术方案，通过对待评估对象的目标属性数据和电子设备预设的多种属
性类型的进行特征提取，以确定目标属性数据的目标属性类型，然后根据目标属性类型，确定目标属性类型对应的目标评估方法，再根据目标属性数据和目标评估方法，确定待评估对象的属性评估结果。如此，可以根据属性数据的类型确定其对应的评估方法，来对待评估对象进行针对性地评估，从而提高属性评估的准确性和针对性，进而为属性评估的下游任务提供准确的数据支撑。
[0043]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0044]附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
[0045]图1是根据一示例性实施例示出的一种数据处理方法的流程图。
[0046]图2是根据另一示例性实施例示出的一种数据处理方法的流程图。
[0047]图3是根据一示例性实施例示出的一种数据处理装置的框图。
[0048]图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0049]以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
[0050]图1是根据一示例性实施例示出的一种数据处理方法，应用于电子设备，包括以下步骤：
[0051]在步骤S101中，获取待评估对象的目标属性数据，电子设备预设有多种属性类型的属性数据；
[0052]在步骤S102中，对目标属性数据和预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定目标属性数据的目标属性类型；
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：获取待评估对象的目标属性数据，所述电子设备预设有多种属性类型的属性数据；对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述目标属性数据的目标属性类型；根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法；根据所述目标属性数据和所述目标评估方法，确定所述待评估对象的属性评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性数据包括文本数据，所述对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述属性数据的目标属性类型，包括：对所述属性数据中的每一文本数据进行特征词提取，得到第一特征词组；对所述预设的每一类型的属性数据中的每一文本数据进行特征词提取，得到第二特征词组；根据所述第一特征词组与所述第二特征词组中每一类型的特征词组进行特征词比对，得到特征词比对结果；根据所述特征词比对结果确定所述目标属性类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性数据包括图像数据，所述对所述目标属性数据和所述预设的多种属性类型的属性数据进行特征提取，以确定所述属性数据的目标属性类型，包括：对所述属性数据中的每一图像数据进行特征提取，得到第一图像特征集；并对所述预设的每一类型的属性数据中的每一图像数据进行特征提取，得到第二图像特征集；确定所述第一图像特征集与所述第二图像特征集中每一类型的图像特征间的特征相似度；根据所述特征相似度和预设的相似度阈值确定所述目标属性类型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标属性类型，确定所述目标属性类型对应的目标评估方法，包括：根据所述目标属性数据的特征提取结果，确定所述目标属性数据包括的多个评估元素；根据所述多个评估元素，对所述目标属性数据进行层次分析，以确定所述目标属性数据中每一评估元素对应的权重值；根据预设的总分值和所述每一评估元...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洪武，刘同干，顾炜，刁保圣，熊力霄，荆济，黄玉林，
申请(专利权)人：国能信控互联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：