[发明专利]一种数据定位方法、装置及存储介质、程序产品

权利要求书

1.一种数据定位的方法，其特征在于，将待分类数据项输入数据分类模型，得到所述待分类数据项的数据类别；根据所述待分类数据项的数据类别确定所述待分类数据项所属字段的字段类别；将任一数据表中所包括字段的字段类别作为该数据表包括的数据类别信息；所述方法包括：

获取输入的查询信息，所述查询信息包括至少一个所述数据类别信息；

检索包括所述查询信息的数据表；

所述将待分类数据项输入数据分类模型，得到所述待分类数据项的数据类别，包括：

提取待分类数据项的特征向量；所述待分类数据项的特征向量包括n维特征量，其中，所述n维特征量中第k维特征量由第k维特征对应的规则信息确定，n为正整数，k为取值为1至n的整数；所述第k维特征对应的规则信息包括：第k维特征对应的类别特征候选词集合、第k维特征对应的正则表达式或第k维特征对应的类别匹配模型；

将所述待分类数据项的特征向量输入数据分类模型，得到所述待分类数据项的数据类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分类模型的建立过程包括：

获取分类训练数据，所述分类训练数据包括原始数据项的特征向量以及所述原始数据项的分类标签；所述原始数据项的特征向量包括n维特征量，其中，所述n维特征量中第k维特征量由第k维特征对应的规则信息确定，n为正整数，k为取值为1至n的整数；

根据所述分类训练数据对初始分类模型进行训练，生成数据分类模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第k维特征对应的规则信息为第k维特征对应的类别特征候选词集合时，所述n维特征量中第k维特征量的确定方式包括：

由公式确定，其中，f_k为所述n维特征量中第k维特征量，e为自然常数，w_i为待分析数据项与第k维特征对应的类别特征候选词集合中第i个类别特征候选词之间的模糊匹配值，r_k为第k维特征对应的模糊增量，i为正整数，所述待分析数据项为原始数据项或者所述待分类数据项。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分类数据项的数据类别确定所述待分类数据项所属字段的字段类别，包括：

获取所属同一字段的多个待分类数据项的数据类别；

根据多个待分类数据项的数据类别中最多的数据类别确定为该字段的字段类别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询信息还包括至少一个数据项信息。

6.一种数据定位装置，其特征在于，所述装置包括：

确定单元，用于根据数据分类模型确定各个数据表包括的数据类别信息；

获取单元，用于获取输入的查询信息，所述查询信息包括至少一个所述数据类别信息；

检索单元，用于检索包括所述查询信息的数据表；

所述确定单元具体包括：

获得子单元，用于将待分类数据项输入数据分类模型，得到所述待分类数据项的数据类别；

第一确定子单元；用于根据所述待分类数据项的数据类别确定所述待分类数据项所属字段的字段类别；

第二确定子单元，用于将任一数据表中所包括字段的字段类别作为该数据表包括的数据类别信息；

所述获得子单元具体包括：

提取子单元，用于提取待分类数据项的特征向量；所述待分类数据项的特征向量包括n维特征量，其中，所述n维特征量中第k维特征量由第k维特征对应的规则信息确定，n为正整数，k为取值为1至n的整数；所述第k维特征对应的规则信息包括：第k维特征对应的类别特征候选词集合、第k维特征对应的正则表达式或第k维特征对应的类别匹配模型；

输入子单元，用于将所述待分类数据项的特征向量输入数据分类模型，得到所述待分类数据项的数据类别。

7.一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指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-5任一项所述的数据定位方法。