【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种订单数据的业务规则挖掘方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、数据挖掘(data mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一种决策支持过程，通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律。数据挖掘算法就是从大量数据中进行频繁项集的挖掘，提炼出可信的频繁项集，并进行进一步的分析。
2、数据挖掘算法主要包括数据提取、数据清洗、数据挖掘、结果分析展示四个步骤。其中，数据提取是指提供大量待挖掘的数据；数据清洗是指将数据提取得到的原始数据转换为我们挖掘算法所需的数据格式；数据挖掘是指对清洗后的数据进行各种算法运算，可能包含聚类分析、关联分析等，从而得到我们想要的规律或规则；结果分析展示是指将数据挖掘结果进行可视化展示。
3、但是，现有的数据挖掘算法都是将所有数据视为相同数据，只是进行频繁项的聚类分析，最终输出结果都是频繁项集和频繁项集之间的关联关系。但是在订单业务中，不频繁项集的数据也是一个业务场景，在该场景下也应该有特定的规则。所以对于订单业务数据，使用现有的数据挖掘算法会导致数据挖掘结果不准确，无法获得订单数据各个业务场景下的业务规则。
技术实现思路
1、本申请提供一种订单数据的业务规则挖掘方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有数据挖掘方法，不能准确获取订单数据各个业务场景下业务规则的技术问题。
2、根据
3、获取多个json数据格式的样本数据；其中，所述样本数据中包括唯一标识、维度集和数据集，所述数据集包括多个键值对数据，所述维度集包括多个维度字段，每个维度字段分别与所述数据集中一个键值对数据的键名对应；
4、基于所述样本数据，获得维度结果集和数据结果集；其中，所述维度结果集包括各个样本数据的维度字段，所述数据结果集包括各个样本数据的数据集中各个键值对数据的键值的数据规则；
5、基于所述维度结果集和所述数据结果集进行规则挖掘，获取规则集；其中，所述规则集中包括多个业务规则。
6、在一种可行的实施方式中，基于所述维度结果集和所述数据结果集进行规则挖掘，获取规则集，包括：
7、基于所述维度结果集中各个维度字段的层级关系，生成维度多叉树；
8、从下至上层级遍历所述维度多叉树，获取多个场景维度；其中，相同的树节点划分为同一个场景维度；
9、针对各个场景维度，获取所述数据结果集中与所述场景维度对应的多个数据规则，并将数据规则中的相同规则划分为同一候选规则，若所述候选规则在所述场景维度对应的多个数据规则中的占比大于预设阈值，则确定所述候选规则为所述场景维度下的业务规则。
10、在一种可行的实施方式中，所述方法还包括：
11、针对各个第一目标节点，获取所述第一目标节点下层子节点的业务规则，若所述子节点的业务规则中存在重复规则，则将所述重复规则上移与所述第一目标节点的业务规则合并；其中，所述第一目标节点为所述维度多叉树其中一个树节点。
12、在一种可行的实施方式中，所述方法还包括：
13、从下至上层级遍历所述维度多叉树，针对遍历获得的各个第二目标节点，获取所述第二目标节点上层祖辈节点的业务规则，若所述第二目标节点与所述祖辈节点的业务规则中存在重复规则，则将所述第二目标节点的业务规则中的所述重复规则删除；其中，所述第二目标节点为所述维度多叉树其中一个树节点。
14、在一种可行的实施方式中，所述方法还包括：
15、获取目标值；其中，所述目标值是所述样本数据的数据集中其中一个键值对数据的键值；
16、基于所述目标值的数据类型，获取所述目标值的数据规则。
17、在一种可行的实施方式中，基于所述目标值的数据类型，获取所述目标值的数据规则，包括：
18、若所述目标值为数组，则所述目标值的数据规则包括数据类型为数组，以及数组中元素数量的最小值和数组包括的对象的键名；
19、若所述目标值为对象，则所述目标值的数据规则包括数据类型为对象，以及对象是否为空；
20、若所述目标值为字符串，则所述目标值的数据规则包括数据类型为字符串，以及字符串长度的最小值；
21、若所述目标值为数字，则所述目标值的数据规则包括数据类型为数字，以及数字数值的最小值；
22、若所述目标值为日期，则所述目标值的数据规则包括数据类型为日期，以及日期格式。
23、在一种可行的实施方式中，获取多个json数据格式的样本数据，包括：
24、获取原始数据集；其中，所述原始数据集中包括多个订单数据；
25、对各个订单数据进行json格式转换，获得多个json格式的采样数据；
26、基于预设的数据清洗规则对所述采样数据进行数据清洗，获得所述样本数据；其中，所述数据清洗规则包括标识定义规则、维度定义规则和数据形式定义规则。
27、根据本申请公开的第二方面，本申请了提供一种订单数据的业务规则挖掘装置，包括：
28、数据获取模块，用于获取多个json数据格式的样本数据；其中，所述样本数据中包括唯一标识、维度集和数据集，所述数据集包括多个键值对数据，所述维度集包括多个维度字段，每个维度字段分别与所述数据集中一个键值对数据的键名对应；
29、数据处理模块，用于基于所述样本数据，获得维度结果集和数据结果集；其中，所述维度结果集包括各个样本数据的维度字段，所述数据结果集包括各个样本数据的数据集中各个键值对数据的键值的数据规则；
30、规则挖掘模块，用于基于所述维度结果集和所述数据结果集进行规则挖掘，获取规则集；其中，所述规则集中包括多个业务规则。
31、根据本申请公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
32、所述存储器存储计算机执行指令；
33、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中任一项所述的方法。
34、根据本申请公开的第四方面，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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中任一项所述的方法。
35、根据本申请公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面中任一项所述的方法。
36、现有技术相比，本申请具有如下的有益效果：
37、本申请提供的一种订单数据的业务规则挖掘方法、装置、设备和存储介质，通过对json数据格式的业务订单数据进行分析，挖掘得到订单业务中每个场景维度下的业务规则，提高了订单业务中业务规则挖掘的准确性。
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1.一种订单数据的业务规则挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述维度结果集和所述数据结果集进行规则挖掘，获取规则集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述目标值的数据类型，获取所述目标值的数据规则，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个JSON数据格式的样本数据，包括：
8.一种订单数据的业务规则挖掘装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种订单数据的业务规则挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述维度结果集和所述数据结果集进行规则挖掘，获取规则集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述目标值的数据类...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟钦伟，谭伟，罗申良，彭友，蒋和平，潘思嘉，王洁，林督盛，郑卓铭，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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