CN110110001A - 服务成果数据处理方法、装置、存储介质及*** - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种服务成果数据处理方法、装置、存储介质及***，方法包括：获取成果案例数据；构建标准数据库；形成目标数据模板；基于所述目标数据模板呈现数据。实施本发明实施例，提供了标准数据库，从而提供了标准化的数据展示，精准地匹配了用户需求，实现了数据的精准推送。且，本实施例对标准数据库进行挖掘处理得到目标数据模板，可提供给不同类型的用户，从而解决了现有技术中展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据的技术问题。

Description

服务成果数据处理方法、装置、存储介质及***

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种服务成果数据处理方法、装置、存储介质及***。

背景技术

服务成果案例库汇集了各数据仓库和公开成果案例。但由于成果案例库的成果数据来源于多个途径，数据量大，质量参差不齐，没有同意的标准，不利于数据库管理和有效的数据挖掘。且，各行各业用户需求不易，无法提供标准化的数据展示，则无法精准匹配用户需求。此外，目前展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种服务成果数据处理方法、装置、存储介质及***，以提供标准数据库，从而提供标准化的数据展示，精准匹配用户需求，实现数据的精准推送。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种服务成果数据处理方法，包括：

获取成果案例数据；

构建标准数据库；

形成目标数据模板；

基于所述目标数据模板呈现数据。

其中，对所述成果案例数据进行预处理以构建标准数据库。

其中，对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板。

其中，所述目标数据模板用于向用户展示数据。

其中，所述方法还包括：

接收输入信息；

将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，并生成可视化数据结果。

其中，所述方法还包括：

将所述可视化结果推送至用户终端。

其中，对所述成果案例数据进行预处理，具体包括：

对所述成果案例数据进行标签处理、清理重复数据处理及分类处理。

其中，将所述可视化成果推送至用户终端之后，所述数据处理方法还包括：

收集用户对所述可视化数据成果的反馈信息；

对所述反馈信息进行分析处理以得到分析结果；

根据所述分析结果对所述目标数据模板进行调整优化。

其中，所述反馈信息包括用户对所述可视化数据成果的满意度信息、评级信息及用户行为信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种服务成果数据处理装置，包括：

预处理模块，用于获取成果案例数据，并对所述成果案例数据进行预处理以得到标准数据库；

挖掘模块，用于对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板，所述目标数据模板用于向用户展示数据；

匹配模块，用于接收用户输入信息，将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

可视化模块，用于将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，生成可视化数据结果，并将所述可视化结果推送至用户终端。

其中，所述预处理模块具体用于：

获取成果案例数据，对所述成果案例数据进行标签处理、清理重复数据处理及分类处理，以得到所述标准数据库。

其中，所述数据处理装置还包括优化模块，用于：

收集用户对所述可视化数据成果的反馈信息；

对所述反馈信息进行分析处理以得到分析结果；

根据所述分析结果对所述目标数据模板进行调整优化。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务成果数据处理装置，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。

第五方面，本发明实施例还提供了一种服务成果数据处理***，包括数据处理装置及用户终端。其中，该数据处理装置如上述第三方面所述。

实施本发明实施例，先对成果案例数据进行预处理以得到标准数据库，再对标准数据库进行挖掘处理以得到目标数据模板；接着，接收用户输入信息并将其与标准数据库进行匹配，以得到匹配信息，将该匹配信息填充至目标数据模板，从而生成可视化数据成果，最后将该可视化数据成果推送至用户终端；即，实施本发明实施例，提供了标准数据库，从而提供了标准化的数据展示，精准地匹配了用户需求，实现了数据的精准推送。且，本实施例对标准数据库进行挖掘处理得到目标数据模板，可提供给不同类型的用户，从而解决了现有技术中展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1是本发明某一实施例提供的服务成果数据处理方法的示意流程图；

图2是本发明另一实施例提供的服务成果数据处理方法的示意流程图；

图3是本发明某一实施例提供的服务成果数据处理方法的示意流程图；

图4是本发明某一实施例提供的服务成果数据处理***的结构示意图；

图5是图4所示的服务成果数据处理装置的结构示意图；

图6是本发明另一实施例提供的服务成果数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

请参考图1，是本发明某一实施例提供的服务成果数据处理方法，如图所示，该方法可以包括以下步骤：

获取成果案例数据；

构建标准数据库；

形成目标数据模板；

基于所述目标数据模板呈现数据。

其中，对所述成果案例数据进行预处理以构建标准数据库。

其中，对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板。

其中，所述目标数据模板用于向用户展示数据。

其中，所述方法还包括：

接收输入信息；

将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，并生成可视化数据结果。

其中，所述方法还包括：

将所述可视化结果推送至用户终端。

其中，对所述成果案例数据进行预处理，具体包括：

对所述成果案例数据进行标签处理、清理重复数据处理及分类处理。

其中，将所述可视化成果推送至用户终端之后，所述数据处理方法还包括：

收集用户对所述可视化数据成果的反馈信息；

对所述反馈信息进行分析处理以得到分析结果；

根据所述分析结果对所述目标数据模板进行调整优化。

其中，所述反馈信息包括用户对所述可视化数据成果的满意度信息、评级信息及用户行为信息。

请参考图2，是本发明另一实施例提供的服务成果数据处理方法，如图所示，该方法可以包括以下步骤：S101，获取成果案例数据，并对成果案例数据进行预处理以得到标准数据库。

具体地，从多个途径收集批量成果案例数据，对成果案例数据进行预处理，以得到标准数据库。该标准数据库中包括多个数据模板。其中，预处理包括但不仅限于数据建立标签、清理重复数据以及采用贝叶斯算法分类等。

S102，对标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板。

其中，所述目标数据模板用于向用户展示数据。

具体地，建立知识库，根据数据挖掘目的，采用相应的挖掘算法，通过关联预设用户画像、对比分析等方式对标准数据库进行挖掘处理，从而得到用户展示给用户数据的目标数据模板。

S103，接收用户输入信息，将输入信息与标准数据库进行匹配，以得到匹配信息。

S104，将匹配信息填充至目标数据模板中，并生成可视化数据结果。

S105，将可视化结果推送至用户终端。

步骤S103至S105具体指的是确定数据挖掘产生的目标数据模板的可用性，若该目标数据模板符合用户特征，则将成果数据符合要求的案例(即所得到的匹配信息)，填充至标准数据模板中，生成可视化数据成果，并将该可视化成果推送至用户终端。将上述数据成果可视化给用户时，可以但不仅限于图表、文档及图片等形式。

实施本发明实施例，先对成果案例数据进行预处理以得到标准数据库，再对标准数据库进行挖掘处理以得到目标数据模板；接着，接收用户输入信息并将其与标准数据库进行匹配，以得到匹配信息，将该匹配信息填充至目标数据模板，从而生成可视化数据成果，最后将该可视化数据成果推送至用户终端；即，实施本发明实施例，提供了标准数据库，从而提供了标准化的数据展示，精准地匹配了用户需求，实现了数据的精准推送。且，本实施例对标准数据库进行挖掘处理得到目标数据模板，可提供给不同类型的用户，从而解决了现有技术中展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据的技术问题。

请参考图3，是本发明第一实施例提供的服务成果数据处理方法，如图所示，该方法可以包括以下步骤：

S201，获取成果案例数据，并对成果案例数据进行预处理以得到标准数据库。

S202，对标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板。

S203，接收用户输入信息，将输入信息与标准数据库进行匹配，以得到匹配信息。

S204，将匹配信息填充至目标数据模板中，并生成可视化数据结果。

S205，将可视化结果推送至用户终端。

S206，根据用户对可视化成果的反馈信息对目标数据模板进行调整优化。

步骤S206具体指的是模型优化学习：根据提供给用户数据的模板，收集用户对可视化数据结果的满意度等，进行分析，根据用户画像调整数据模型，按用户类别得出各类用户获取数据的最优模型。

具体地，步骤S206包括：

S2061，收集用户对可视化成果的反馈信息，该反馈信息包括但不仅限于用户对所述可视化数据成果的满意度信息、评级信息及用户行为信息；该用户行为信息包括但不仅限于用户对可视化数据成果的任何操作行为。

S2062，对反馈信息进行分析处理以得到分析结果；根据该反馈信息分析推送的数据(即可视化数据成果)是否需要优化，若需要，则执行步骤S2063，反之，不会对目标数据模板进行任何处理。

S2063，根据分析结果对目标数据模板进行调整优化。

需要说明的是，本实施例步骤S201至S205的具体工作过程，请参考第一实施例中的步骤S101至S105，在此不再赘述。且，本实施例除了具体第一实施例的全部有益效果外，本实施例还可根据用户反馈信息，动态地更新数据模板。

相应地，在上述实施例所提供的服务成果数据处理方法的基础上，如图4所示，本发明实施例还提供了一种服务成果数据处理***，包括数据处理装置100及用户终端200。

其中，如图5所示，该数据处理装置可以包括：

预处理模块10，用于获取成果案例数据，并对所述成果案例数据进行预处理以得到标准数据库；

挖掘模块11，用于对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板，所述目标数据模板用于向用户展示数据；

匹配模块12，用于接收用户输入信息，将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

可视化模块13，用于将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，生成可视化数据结果，并将所述可视化结果推送至用户终端。

具体地，该预处理模块10具体用于：

获取成果案例数据，对所述成果案例数据进行标签处理、清理重复数据处理及分类处理，以得到所述标准数据库。

可选地，在本发明的另一优选实施例中，该数据处理装置还包括优化模块，用于：

收集用户对所述可视化数据成果的反馈信息；

对所述反馈信息进行分析处理以得到分析结果；

根据所述分析结果对所述目标数据模板进行调整优化。

需要说明的是，本实施例中服务成果数据处理装置的具体工作流程请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。

实施本发明实施例所提供的服务成果数据处理装置，提供了标准数据库，从而提供了标准化的数据展示，精准地匹配了用户需求，实现了数据的精准推送。且，本实施例对标准数据库进行挖掘处理得到目标数据模板，可提供给不同类型的用户，从而解决了现有技术中展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据的技术问题。

此外，该数据处理装置还可根据用户反馈信息，动态地更新数据模板。

进一步地，在上述实施例所提供的服务成果数据处理方法及装置的基础上，本发明另一实施例还提供了一种服务成果数据处理装置。如图6所示，该服务成果数据处理装置，可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述方法实施例部分的方法。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。

该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的服务成果数据处理方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。

实施本发明实施例所提供的服务成果数据处理***及装置，提供了标准数据库，从而提供了标准化的数据展示，精准地匹配了用户需求，实现了数据的精准推送。且，本实施例对标准数据库进行挖掘处理得到目标数据模板，可提供给不同类型的用户，从而解决了现有技术中展示数据模板固定，不能针对各类意向用户挖掘最合适的数据的技术问题。

此外，该数据处理装置还可根据用户反馈信息，动态地更新数据模板。

相应地，本发明实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述服务成果数据处理方法。

所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的***的内部存储单元，例如***的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述***的外部存储设备，例如所述***上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述***的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述***所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种服务成果数据处理方法，其特征在于，包括：

获取成果案例数据；

构建标准数据库；

形成目标数据模板；

基于所述目标数据模板呈现数据。

2.如权利要求1所述的服务成果数据处理方法，其特征在于，对所述成果案例数据进行预处理以构建标准数据库。

3.如权利要求1所述的服务成果数据处理方法，其特征在于，对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板。

4.如权利要求1所述的服务成果数据处理方法，其特征在于，所述目标数据模板用于向用户展示数据。

5.如权利要求1所述的服务成果数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收输入信息；

将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，并生成可视化数据结果。

6.如权利要求5所述的服务成果数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述可视化结果推送至用户终端。

7.一种服务成果数据处理装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取成果案例数据，并对所述成果案例数据进行预处理以得到标准数据库；

挖掘模块，用于对所述标准数据库进行挖掘处理，以得到目标数据模板，所述目标数据模板用于向用户展示数据；

匹配模块，用于接收用户输入信息，将所述输入信息与所述标准数据库进行匹配，以得到匹配信息；

可视化模块，用于将所述匹配信息填充至所述目标数据模板中，生成可视化数据结果，并将所述可视化结果推送至用户终端。

8.一种服务成果数据处理装置，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

9.一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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种服务成果数据处理***，包括数据处理装置及用户终端，其特征在于，所述数据处理装置如权利要求8所述处理装置。