本申请涉及大数据技术领域，提供了一种数据标准确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可具体应用于金融领域或其他相关领域。本申请能够实现提高确定出数据的目标数据标准的效率和准确性。该方法包括：获取待处理数据，待处理数据为数据标准待确定的数据，确定与待处理数据对应的特征数据，将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度，根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
【技术实现步骤摘要】
数据标准确定方法、装置、设备、介质和计算机程序产品
[0001]本申请涉及大数据
，特别是涉及一种数据标准确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展，在如项目立项、系统研发阶段的表结构新增和修改的情况时，需要对每个数据(数据项、字段)确定是否有对应的数据标准，对于需要关联数据标准的数据，则需要先从现有数据标准中确定最符合的目标数据标准。
[0003]传统技术通常是由专业的技术人员选择各数据的目标数据标准，但由于涉及到几千个数据标准和海量字段的匹配，需要耗费大量的人工工作量，导致确定出数据的目标数据标准的效率较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种数据标准确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种数据标准确定方法。方法包括：
[0006]获取待处理数据；待处理数据为数据标准待确定的数据；
[0007]确定与待处理数据对应的特征数据；
[0008]将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度；
[0009]根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
[0010]在其中一个实施例中，根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准，包括：
[0011]接收针对候选数据标准的确定指令；确定指令是基于匹配度所触发的指令；
[0012]根据确定指令，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
[0013]在其中一个实施例中，根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准，包括：
[0014]从候选数据标准中，确定出匹配度满足预设匹配度条件的候选数据标准，作为待选择的候选数据标准；
[0015]根据待选择的候选数据标准的匹配度，从待选择的候选数据标准中，确定出待处理数据的目标数据标准。
[0016]在其中一个实施例中，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准，包括：
[0017]在至少一个匹配度满足预设匹配度条件的情况下，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准；
[0018]方法还包括：
[0019]在匹配度均不满足预设匹配度条件的情况下，确定待处理数据没有对应的目标数据标准。
[0020]在其中一个实施例中，预先训练的数据标准识别模型通过下述方式训练得到：
[0021]获取样本数据和样本数据的真实数据标准；
[0022]对样本数据和样本数据的真实数据标准进行划分，得到训练样本集和验证样本集；
[0023]利用训练样本集对待训练的数据标准识别模型进行训练，得到训练后的数据标准识别模型；
[0024]利用验证样本集对训练后的数据标准识别模型进行验证，得到验证结果；
[0025]在验证结果为验证合格的情况下，将训练后的数据标准识别模型确定为预先训练的数据标准识别模型。
[0026]在其中一个实施例中，获取待处理数据，包括：
[0027]获取待预处理数据；
[0028]对待预处理数据进行数据清洗处理，得到数据清洗处理后的待预处理数据；
[0029]对数据清洗处理后的待预处理数据进行数据变换处理，得到待处理数据。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种数据标准确定装置。所述装置包括：
[0031]数据获取模块，用于获取待处理数据；所述待处理数据为数据标准待确定的数据；
[0032]数据确定模块，用于确定与所述待处理数据对应的特征数据；
[0033]匹配度确定模块，用于将所述特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过所述数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出所述待处理数据的候选数据标准和所述待处理数据与所述候选数据标准之间的匹配度；
[0034]标准确定模块，用于根据所述匹配度，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准。
[0035]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0036]获取待处理数据；待处理数据为数据标准待确定的数据；确定与待处理数据对应的特征数据；将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度；根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
[0037]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0038]获取待处理数据；待处理数据为数据标准待确定的数据；确定与待处理数据对应的特征数据；将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度；根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
[0039]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0040]获取待处理数据；待处理数据为数据标准待确定的数据；确定与待处理数据对应
的特征数据；将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度；根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。
[0041]上述数据标准确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取待处理数据，待处理数据为数据标准待确定的数据，确定与待处理数据对应的特征数据，将特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和待处理数据与候选数据标准之间的匹配度，根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准。该方案获取待处理数据，根据待处理数据，确定待处理数据对应的特征数据，将特征数据输入至数据标准识别模型，通过数据标准识别模型从预先存储的海量数据标准中确定出待处理数据的候选数据标准和各候选数据标准对应的匹配度，根据匹配度，从候选数据标准中确定出待处理数据的目标数据标准，从而实现提高确定出数据的目标数据标准的效率和准确性。
附图说明
[0042]图1为一个实施例中数据标准确定方法的流程示意图；
[0043]图2为另一个实施例中数据标准确定方法的流程示意图；
[0044]图3为一个实施例中终端的内部装置示意图；
[0045]图4为一个实施例中智能化贯标装本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据标准确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理数据；所述待处理数据为数据标准待确定的数据；确定与所述待处理数据对应的特征数据；将所述特征数据输入至预先训练的数据标准识别模型，通过所述数据标准识别模型从预存的数据标准中确定出所述待处理数据的候选数据标准和所述待处理数据与所述候选数据标准之间的匹配度；根据所述匹配度，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配度，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准，包括：接收针对所述候选数据标准的确定指令；所述确定指令是基于所述匹配度所触发的指令；根据所述确定指令，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配度，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准，包括：从所述候选数据标准中，确定出匹配度满足预设匹配度条件的候选数据标准，作为待选择的候选数据标准；根据所述待选择的候选数据标准的匹配度，从所述待选择的候选数据标准中，确定出所述待处理数据的目标数据标准。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准，包括：在至少一个所述匹配度满足预设匹配度条件的情况下，从所述候选数据标准中确定出所述待处理数据的目标数据标准；所述方法还包括：在所述匹配度均不满足所述预设匹配度条件的情况下，确定所述待处理数据没有对应的目标数据标准。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的数据标准识别模型通过下述方式训练得到：获取样本数据和所述样本数据的真实数据标准；对所述样本数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天奇，张海军，李甲长，陈石军，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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