基于属性面板的表单设计方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:38427840 阅读:11 留言:0更新日期:2023-08-07 11:25
本发明专利技术涉及人工智能技术,揭露了一种基于属性面板的表单设计方法,包括:获取单元表单的组件信息,将组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息;获取表单设计需求,根据表单设计需求确定对应的组件结构化信息,将所有确定的组件结构化信息整合成结构化框架;提取表单设计需求中的拓展属性模块,对所述拓展属性模块进行属性拓展;利用分类决策树模型根据所述结构化框架筛选出对应的渲染器,利用所述渲染器对所述结构化框架进行渲染配置,完成表单的设计流程。此外,本发明专利技术还涉及区块链技术,组件信息及组件结构化信息可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种基于属性面板的表单设计装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高表单设计效率。表单设计效率。表单设计效率。

【技术实现步骤摘要】
基于属性面板的表单设计方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
,尤其涉及一种基于属性面板的表单设计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网行业的不断发展,人们获取信息的渠道逐渐向网页过度。表单是网页中获取信息的重要途径,为了简化表单设计流程,减少代码编写量,需要将表单组件进行结构化处理,或得结构化框架进行表单设计。
[0003]现有的表单设计通常使用重复的组件搭配,根据组件选择对应的代码进行穿插。实际应用中,由于表单组件的抽象程度不够,一旦出现不同的组件属性就要去重新搭建新的组件,当新功能出现时,表单的代码改动极大,从而导致进行前端表单设计效率较低

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于属性面板的表单设计方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于解决进行前端表单设计效率较低的问题。
[0005]为实现上述目的,本专利技术提供的一种基于属性面板的表单设计方法,包括:
[0006]获取预设的单元表单的组件信息,将所述组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息;
[0007]获取预设的表单设计需求,根据所述表单设计需求确定对应的组件结构化信息,将所有确定的组件结构化信息整合成结构化框架;
[0008]提取所述表单设计需求中的拓展属性模块,利用预设的工厂函数对所述拓展属性模块进行属性拓展;
[0009]利用预设的分类决策树模型根据所述结构化框架筛选出对应的渲染器,利用所述渲染器对所述结构化框架进行渲染配置,完成表单的设计流程。
[0010]可选地,所述将所述组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息,包括:
[0011]逐一获取所述组件信息的代码信息;
[0012]利用预设的DIV元素将所述代码信息定义出来;
[0013]将定义好的代码信息组合在一起,得到所述组件信息的组件结构化信息。
[0014]可选地,所述根据所述表单设计需求确定对应的组件结构化信息,包括:
[0015]对所述表单设计需求进行分词,得到表单需求分词;
[0016]将所述表单需求分词进行编码,得到需求编码;
[0017]计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度;
[0018]选取大于预设匹配度的组件结构化信息为所述表单设计需求对应的组件结构化信息。
[0019]可选地,所述计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度,包括:
[0020]利用如下匹配度计算公式计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度:
[0021][0022]其中,P为所述匹配值,a为所述需求编码,b
i
为所述组件结构化信息对应的标签之间中第i个标签。
[0023]可选地,所述预设的组件结构化信息对应的标签,可以通过预设的神经网络模型确定所述组件结构化信息对应的标签,包括:
[0024]将所述结构化信息转化成字符串形式,得到字符编码;
[0025]将所述组件结构化信息转化成向量,得到结构化向量;
[0026]获取所述结构化向量的位置编码,将所述字符编码、结构化向量、位置编码进行累加作为所述神经网络模型的输入;
[0027]获取所述神经网络模型的输出作为所述组件结构化信息对应的标签。
[0028]可选地,所述获取所述结构化向量的位置编码,包括:
[0029]利用如下位置函数,获取所述结构化向量的位置编码:
[0030][0031][0032]其中,PE(pos,2)表示结构化向量中偶数字符位置,PE(pos,2+1)表示结构化向量中奇数字符位置,pos表示预设的结构化向量中字符的位置序列,i表示结构化向量的第i个维度,d
model
表示预设的字符编码函数。
[0033]可选地,所述利用预设的分类决策树模型根据所述结构化框架筛选出对应的渲染器,包括:
[0034]利用如下决策树函数对所述结构化框架进行分析:
[0035][0036]其中,g(x)为所述决策树函数的输出值,x为所述决策树函数的参数,f(y)为所述决策函数的输入值;将所述结构化框架作为决策树函数输入值,通过所述决策树函数计算输出所述结构化框架对应的渲染器;
[0037]当输出的标签为α,即当输入值小于决策树函数的参数时,所述结构化框架对应的渲染器为α;
[0038]当输出的标签为β,即当输入值大于决策树函数的参数时,所述结构化框架对应的
渲染器为β;
[0039]当输出的标签为γ,即当输入值等于于决策树函数的参数时,所述结构化框架对应的渲染器为γ。
[0040]为了解决上述问题,本专利技术还提供一种基于属性面板的表单设计装置,所述装置包括:
[0041]结构化模块:获取预设的单元表单的组件信息,将所述组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息;
[0042]整合框架模块:获取预设的表单设计需求,根据所述表单设计需求确定对应的组件结构化信息,将所有确定的组件结构化信息整合成结构化框架;属性拓展模块:提取所述表单设计需求中的拓展属性模块,利用预设的工厂函数对所述拓展属性模块进行属性拓展;
[0043]分类渲染模块:利用预设的分类决策树模型根据所述结构化框架筛选出对应的渲染器,利用所述渲染器对所述结构化框架进行渲染配置,完成表单的设计流程。
[0044]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:
[0045]至少一个处理器;
[0046]以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
[0047]其中,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基于属性面板的表单设计方法。
[0048]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基于属性面板的表单设计方法。
[0049]本专利技术实施例通过计算产品画像与每个所述用户画像之间的匹配值,进而根据该匹配值选取第一目标用户群体进行产品推荐,有利于提高产品与用户的适配度,进而提高产品推荐的精确度;获取用户对推荐的产品的反馈信息,以实现对用户画像的完善,得到目标用户画像,并根据完目标用户画像选取第二目标用户群体进行产品推荐,可实现对相关用户的挖掘,进而增大产品推荐的用户群体,便于在更大的用户群体中更实现精确的产品推荐。因此本专利技术提出的基于属性面板的表单设计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,可以解决进行产品推荐时的精确度较低的问题。
附图说明
[0050]图1为本专利技术一实施例提供的基于属性面板的表单设计方法的流程示意图;
[0051]图2为本专利技术一实施例提供的结构化处理本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,所述方法包括:获取预设的单元表单的组件信息,将所述组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息;获取预设的表单设计需求,根据所述表单设计需求确定对应的组件结构化信息,将所有确定的组件结构化信息整合成结构化框架;提取所述表单设计需求中的拓展属性模块,利用预设的工厂函数对所述拓展属性模块进行属性拓展;利用预设的分类决策树模型根据所述结构化框架筛选出对应的渲染器,利用所述渲染器对所述结构化框架进行渲染配置,完成表单的设计流程。2.如权利要求1所述的基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,本发明实施例中,所述将所述组件信息进行结构化处理,得到组件结构化信息,包括:逐一获取所述组件信息的代码信息;利用预设的DIV元素将所述代码信息定义出来;将定义好的代码信息组合在一起,得到所述组件信息的组件结构化信息。3.如权利要求1所述的基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,所述根据所述表单设计需求确定对应的组件结构化信息,包括:对所述表单设计需求进行分词,得到表单需求分词;将所述表单需求分词进行编码,得到需求编码;计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度;选取大于预设匹配度的组件结构化信息为所述表单设计需求对应的组件结构化信息。4.如权利要求3所述的基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,所述计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度,包括:利用如下匹配度计算公式计算所述需求编码与预设的组件结构化信息对应的标签之间的匹配度:其中,P为所述匹配值,a为所述需求编码,b
i
为所述组件结构化信息对应的标签之间中第i个标签。5.如权利要求3所述的基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,所述预设的组件结构化信息对应的标签,可以通过预设的神经网络模型确定所述组件结构化信息对应的标签,包括:将所述结构化信息转化成字符串形式,得到字符编码;将所述组件结构化信息转化成向量,得到结构化向量;获取所述结构化向量的位置编码,将所述字符编码、结构化向量、位置编码进行累加作为所述神经网络模型的输入;获取所述神经网络模型的输出作为所述组件结构化信息对应的标签。6.如权利要求5中所述的基于属性面板的表单设计方法,其特征在于,所述获取所述结
构化向量的位置编码,包括:利用如下位置函数,获...

【专利技术属性】
技术研发人员:方春
申请(专利权)人:康键信息技术深圳有限公司
类型:发明
国别省市:

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