CN112347054A - 人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：用户上传比对文件；基于预置比对模型对比对文件进行数据处理比对；若预置比对模型无法满足比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。本发明先是基于内置的比对模型DAG进行数据处理比对，若是内置的模型DAG不满足复杂的业务场景时，可使用自定义的方式使用定制化的模型，这满足了基本的数据比对的需求的同时也对复杂的业务场景有较好的支持。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
由于信息化的迅速发展，数据量大幅度增加，基于大量数据的挖掘分析的功能的需要要逐渐增多。若想基于多处汇聚的某一类批量业务数据与数据库中原始数据做业务核查，获取所需表数据，可以应用比对筛查技术来解决此需求。
比对筛查功能是实现实战中对信息进行比对的应用过程，通过可视化操作方式快速进行数据比对和分析，帮助分析人员快捷地从海量信息中比对碰撞出符合要求的信息，并分析出线索信息所涉及到的各种人物、时间、事件序列以及关联关系和可用的线索。
目前，在人员信息比对筛查时，一般为提前设置好一些常见的通用人员比对模型，在处理现有模型的时候使用。这种方式对于现有的使用场景可以适应，但其不具有较好的扩展性，对于出现新的业务数据类型和应用场景，现有的模型极可能满足不了所有的场景。
发明内容
本发明针对上述的现有的比对模型满足不了业务需求的技术问题，提出一种人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种人员信息比对方法，包括：
文件上传步骤：用户上传比对文件；
数据比对步骤：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对；
模型添加步骤：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；
批量查询步骤：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
上述人员信息比对方法，其中，所述模型添加步骤包括：
新建步骤：新建模型名称，添加模型业务介绍文案；
数据梳理步骤：基于通用模型节点算子生成扩展算子；
DAG构建步骤：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
上述人员信息比对方法，其中，所述数据梳理步骤包括：
算子扩展步骤：扩展通用模型中的节点算子；
通用算子生成步骤：生成新的通用模型算子；
信息配置步骤：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
扩展算子生成步骤：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
上述人员信息比对方法，其中，所述DAG构建步骤包括：
数据表添加步骤：在DAG中拖入所述数据表；
过滤步骤：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
输出步骤：输出过滤后的数据表；
模型选择步骤：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
第二方面，本申请实施例提供了一种人员信息比对***，包括：
文件上传模块：用户上传比对文件；
数据比对模块：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对；
模型添加模块：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；
批量查询模块：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
上述人员信息比对***，其中，所述模型添加模块包括：
新建单元：新建模型名称，添加模型业务介绍文案；
数据梳理单元：基于通用模型节点算子生成扩展算子；
DAG构建单元：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
上述人员信息比对***，其中，所述数据梳理单元包括：
算子扩展单元：扩展通用模型中的节点算子；
通用算子生成单元：生成新的通用模型算子；
信息配置单元：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
扩展算子生成单元：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
上述人员信息比对***，其中，所述DAG构建单元包括：
数据表添加单元：在DAG中拖入所述数据表；
过滤单元：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
输出单元：输出过滤后的数据表；
模型选择单元：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的人员信息比对方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种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如上述第一方面所述的人员信息比对方法。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
1.在上传文件与比对模型进行数据比对的过程中，先是基于内置的比对模型DAG进行数据处理比对，若是内置的模型DAG不满足复杂的业务场景时，可基于当前业务场景手动添加相匹配的模型来扩充模型类型，使用自定义的方式应用定制化的比对模型。
2.在海量数据比对过程中，在满足已有比对模型的基础同时，还能满足复杂业务场景的情况，这样可以做到除了满足基本的数据比对需求，而且对于多复杂的应用场景都可以做到很好的支持，帮助分析人员快捷地从海量信息中比对碰撞出符合要求的信息。
附图说明
图1为本发明提供的人员信息比对方法的步骤示意图；
图2为本发明提供的基于图1中步骤S3的模型添加流程图；
图3为本发明提供的基于图2中步骤S32的数据梳理流程图；
图4为本发明提供的基于图2中步骤S33的DAG构建流程图；
图5为自定义上传的比对文件上传至多个比对模型的示意图；
图6为人员信息表上传至比对模型的示意图；
图7本发明提供的人员信息比对***的框架图；
图8为根据本申请实施例的计算机设备的框架图。
其中，附图标记为：
100、文件上传模块；200、数据比对模块；300、模型添加模块；310、新建单元；320、数据梳理单元；321、算子扩展单元；322、通用算子生成单元；323、信息配置单元；324、扩展算子生成单元；330、DAG构建单元；331、数据表添加单元；332、过滤单元；333、输出单元；334、模型选择单元；400、批量查询模块；81、处理器；82、存储器；83、通信接口；80、总线。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
在详细阐述本发明各个实施例之前，对本发明的核心发明思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。
本发明在数据比对过程中现有的模型不能很好的应用于当前场景的时候，手动添加新的能够适用于当前应用场景的时候对比模型，以满足各种复杂的应用场景。
实施例一：
参照图1至图6所示，本实例揭示了一种人员信息比对方法(以下简称“方法”)的具体实施方式。
具体而言，如图1所示，本实施例所揭示的方法主要包括以下步骤：
步骤S1：用户上传比对文件。
具体而言，如图5所示，N表示自定义上传的比对文件，M表示一个预置比对模型，DAG表示该模型的血缘图。
本质上来说，DAG(Database Availability Group)是数据库可用性组，是内置在Microsoft Exchange Server中的邮箱服务器高可用性和站点恢复框架的基本组件。另一方面，DAG是一组邮箱服务器(最多可包含16个邮箱服务器)，其中承载了一组数据库，可提供从影响单个服务器或数据库的故障中自动执行数据库级恢复的功能。
DAG是邮箱数据库复制、数据库和服务器切换和故障转移以及名为“活动管理器”的内部组件的边界。运行于每个邮箱服务器上的活动管理器，在DAG中管理切换和故障转移。DAG中的任何服务器可以承载来自DAG中任何其他服务器的邮箱数据库副本。将服务器添加到DAG后，此服务器与DAG中的其他服务器协同工作，提供从影响邮箱数据库的故障(如磁盘、服务器或网络故障)中自动执行恢复的功能。CCR与SCR合并，并已发展成为一个更加统一的高可用性架构，这其中，DAG成为基本的组成部分。也就是说，不论是部署本地级还是站点级的高可用性和灾难可恢复解决方案，都要用到DAG。
然后执行步骤S2：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对。
具体而言，在上传比对文件与模型比对的过程中，处理N表采用模型M中的构建比对数据，一般为提前设置好的一些常见的通用人员比对模型，若是内置的比对模型能够满足当前业务场景需求，则可直接从当前数据中筛选出所需信息。
然后参照图2，执行步骤S3：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型。
其中，步骤S3包括以下内容：
步骤S31：新建模型名称，添加模型业务介绍文案；
具体而言，首先进行添加模型名称和与模型的适用场景相匹配的介绍文案，有利于对新建模型有直观的了解，有助于后续更好的对模型进行应用。
步骤S32：基于通用模型节点算子生成扩展算子；
具体而言，在流处理、交互式查询中有个常用的概念是“算子”，在英文中被称为“Operation”，在数学上可以解释为一个函数空间到函数空间上的映射O：X->X，其实就是一个处理单元，往往是指一个函数，在使用算子时往往会有输入和输出，算子则完成相应数据的转化，比如：Group、Sort等都是算子。
现有比对模型支持的算子运算包括：交集算子、差集算子、并集算子、过滤算子、清空算子、补集算子等，针对所需算子运算不在现有算子运算之内的模型，可以对算子和运算进行扩展。
步骤S33：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
参照图3所示，其中，步骤S32包括以下内容：
步骤S321：扩展通用模型中的节点算子；
步骤S322：生成新的通用模型算子；
步骤S323：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
步骤S324：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
参照图4所示，其中，步骤S33包括以下内容：
步骤S331：在DAG中拖入所述数据表；
步骤S332：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
步骤S333：输出过滤后的数据表；
步骤S334：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
例如，如图6所示，R表示人员信息表，在DAG中拖入人员信息表R与对应过滤算子或者比对逻辑算子，使用上述算子对人员信息表进行过滤操作，最后根据实际业务需求选择合适的模型。
然后执行步骤S4：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
具体而言，自定义上传的比对文件的数据与上述添加的比对模型的数据通过一定条件的设置，通过可视化操作方式快速进行数据比对和分析，帮助分析人员快捷地从海量信息中比对碰撞出符合要求的信息，并分析出线索信息所涉及到的各种人物、时间、事件序列以及关联关系和可用的线索。
实施例二：
结合实施例一所揭示的一种人员信息比对方法，本实施例揭示了一种人员信息比对***(以下简称“***”)的具体实施示例。
参照图7所示，所述***包括：
文件上传模块100：用户上传比对文件；
数据比对模块200：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对；
模型添加模块300：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；
批量查询模块400：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
具体而言，在数据比对模块200中，在上传比对文件与模型比对的过程里，处理N表采用模型M中的构建比对数据，若是内置的比对模型能够满足当前业务场景需求，则可直接从当前数据中筛选出所需信息。
具体而言，所述模型添加模块300包括：
新建单元310：新建模型名称，添加模型业务介绍文案。
具体而言，在新建单元310中进行添加模型名称和与模型的适用场景相匹配的介绍文案，有利于对新建模型有直观的了解，有助于后续更好的对模型进行应用。
数据梳理单元320：基于通用模型节点算子生成扩展算子。
DAG构建单元330：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
具体而言，所述数据梳理单元320包括：
算子扩展单元321：扩展通用模型中的节点算子；
通用算子生成单元322：生成新的通用模型算子；
信息配置单元323：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
扩展算子生成单元324：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
具体而言，在流处理、交互式查询中有个常用的概念是“算子”，在英文中被称为“Operation”，在数学上可以解释为一个函数空间到函数空间上的映射O：X->X，其实就是一个处理单元，往往是指一个函数，在使用算子时往往会有输入和输出，算子则完成相应数据的转化，比如：Group、Sort等都是算子。
在数据梳理单元320中现有模型支持的算子运算包括：交集算子、差集算子、并集算子、过滤算子、清空算子、补集算子等，针对所需算子运算不在现有算子运算之内的模型，可以对算子和运算进行扩展。
具体而言，所述DAG构建单元330包括：
数据表添加单元331：在DAG中拖入所述数据表；
过滤单元332：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
输出单元333：输出过滤后的数据表；
模型选择单元334：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
具体而言，在DAG构建单元330中，在DAG中拖入人员信息表R与对应过滤算子或者比对逻辑算子，使用上述算子对人员信息表进行过滤操作，最后根据实际业务需求选择合适的模型。
具体而言，在批量查询模块400中，自定义上传的比对文件的数据与上述添加的比对模型的数据通过一定条件的设置，通过可视化操作方式快速进行数据比对和分析，帮助分析人员快捷地从海量信息中比对碰撞出符合要求的信息，并分析出线索信息所涉及到的各种人物、时间、事件序列以及关联关系和可用的线索。
本实施例所揭示的一种人员信息比对***与实施例一所揭示的一种人员信息比对方法中其余相同部分的技术方案，请参实施例一所述，在此不再赘述。
实施例三：
结合图8所示，本实施例揭示了一种计算机设备的一种具体实施方式。计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种人员信息比对方法。
在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图8所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、***组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的人员信息比对方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种人员信息比对方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
综上所述，基于本发明的有益效果在于，在上传文件与比对模型进行数据比对的过程中，先是基于内置的比对模型DAG进行数据处理比对，若是内置的模型DAG不满足复杂的业务场景时，可手动添加模型来扩充模型类型，使用自定义的方式使用定制化的模型。在海量数据比对过程中，在满足已有比对模型的基础同时，还能满足复杂业务场景的情况，这样可以做到对于多复杂的应用场景都可以做到很好的支持。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种人员信息比对方法，其特征在于，包括：
文件上传步骤：用户上传比对文件；
数据比对步骤：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对；
模型添加步骤：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；
批量查询步骤：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
2.根据权利要求1所述的人员信息比对方法，其特征在于，所述模型添加步骤包括：
新建步骤：新建模型名称，添加模型业务介绍文案；
数据梳理步骤：基于通用模型节点算子生成扩展算子；
DAG构建步骤：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
3.根据权利要求2所述的人员信息比对方法，其特征在于，所述数据梳理步骤包括：
算子扩展步骤：扩展通用模型中的节点算子；
通用算子生成步骤：生成新的通用模型算子；
信息配置步骤：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
扩展算子生成步骤：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
4.根据权利要求2所述的人员信息比对方法，其特征在于，所述DAG构建步骤包括：
数据表添加步骤：在DAG中拖入所述数据表；
过滤步骤：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
输出步骤：输出过滤后的数据表；
模型选择步骤：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
5.一种人员信息比对***，其特征在于，包括：
文件上传模块：用户上传比对文件；
数据比对模块：基于预置比对模型对所述比对文件进行数据处理比对；
模型添加模块：若所述预置比对模型无法满足所述比对文件的应用场景，则手动添加比对模型；
批量查询模块：所述比对文件中的数据与所述比对模型中的数据比对碰撞出符合要求的信息。
6.根据权利要求5所述的人员信息比对***，其特征在于，所述模型添加模块包括：
新建单元：新建模型名称，添加模型业务介绍文案；
数据梳理单元：基于通用模型节点算子生成扩展算子；
DAG构建单元：基于数据表与对应算子生成所述比对模型。
7.根据权利要求6所述的人员信息比对***，其特征在于，所述数据梳理单元包括：
算子扩展单元：扩展通用模型中的节点算子；
通用算子生成单元：生成新的通用模型算子；
信息配置单元：在所述通用模型算子中内置算子概要信息与算子配置条件；
扩展算子生成单元：基于配置好的通用模型算子生成扩展算子。
8.根据权利要求6所述的人员信息比对***，其特征在于，所述DAG构建单元包括：
数据表添加单元：在DAG中拖入所述数据表；
过滤单元：在所述DAG中拖入对应过滤算子或比对逻辑算子对所述数据表进行过滤；
输出单元：输出过滤后的数据表；
模型选择单元：选择对应场景的模型完成所述DAG的构建。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的人员信息比对方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的人员信息比对方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011245186.9A CN112347054A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011245186.9A CN112347054A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112347054A true CN112347054A (zh) | 2021-02-09 |
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ID=74362596
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011245186.9A Pending CN112347054A (zh) | 2020-11-10 | 2020-11-10 | 人员信息比对方法、***、电子设备及计算机可读存储介质 |
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Citations (4)
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2020
- 2020-11-10 CN CN202011245186.9A patent/CN112347054A/zh active Pending
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