[发明专利]基于字符匹配的数据分类方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种基于字符匹配的数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类的业务数据；

将所述业务数据与预设的数据模型中的每个数据进行字符匹配，得到所述数据模型中与所述业务数据相匹配的匹配数据，其中，所述数据模型中预设有多个数据分类，且所述数据模型中的每个数据均已被预先划分至各个数据分类中；

根据所述匹配数据在所述数据模型中对应的目标数据分类，将所述业务数据分类至所述数据模型中的所述目标数据分类中；

其中，所述匹配数据为相同数据或者近似数据，所述相同数据指所述数据模型中与所述业务数据的字符完全一致的数据，所述近似数据指所述数据模型中与所述业务数据的字符未完全一致，且包含所述业务数据中所有字符的数据。

2.根据权利要求1所述的基于字符匹配的数据分类方法，其特征在于，所述根据所述匹配数据在所述数据模型中对应的目标数据分类，将所述业务数据分类至所述数据模型中的所述目标数据分类中，包括：

当所述匹配数据为所述相同数据时，将所述相同数据在所述数据模型的数据分类确定为所述目标数据分类，并将所述业务数据分类至所述目标数据分类中；

当所述匹配数据为所述近似数据时，按照预设的查找方式在所述数据模型中查找与所述业务数据对应的相似数据，基于所述相似数据在所述数据模型的数据分类确定所述目标数据分类，并将所述业务数据分类至所述目标数据分类中。

3.根据权利要求2所述的基于字符匹配的数据分类方法，其特征在于，所述按照预设的查找方式在所述数据模型中查找与所述业务数据对应的相似数据，包括：

将所述业务数据和所述数据模型中的数据分别映射为数据向量空间中的数据向量；

基于所述业务数据和所述数据模型中的数据分别对应的数据向量，从所述数据模型的数据中筛选出与所述业务数据对应的相似数据。

4.根据权利要求3所述的基于字符匹配的数据分类方法，其特征在于，所述基于所述业务数据和所述数据模型中的数据分别对应的数据向量，从所述数据模型的数据中筛选出与所述业务数据对应的相似数据，包括：

根据历史半径确定出当前半径，其中，所述历史半径是上一次筛选相似数据的过程中所确定出的半径，所述当前半径大于所述历史半径；

根据业务数据向量和所述当前半径确定出数据向量范围，其中，所述业务数据向量是所述业务数据在所述数据向量空间中所对应的向量，所述数据向量范围是在所述数据向量空间中，以所述业务数据向量为中心，以所述当前半径为半径的圆形范围；

判断所述数据向量范围内的数据向量的数量是否大于历史数据向量范围内的数据向量的数量，其中，所述历史数据向量范围是在所述数据向量空间中，以所述业务数据向量为中心，以所述历史半径为半径的圆形范围；

当所述数据向量范围内的数据向量的数量未大于所述历史数据向量范围内的数据向量的数量时，将所述数据向量范围内的数据向量在所述数据模型中所对应的数据确定为与所述业务数据对应的相似数据。

5.根据权利要求4所述的基于字符匹配的数据分类方法，其特征在于，所述根据历史半径确定出当前半径，包括：

通过以下公式以指数增长的方式，根据历史半径计算出当前半径：

y＝log_a x；

z＝a^y+1；

其中，y为所述历史半径对应的指数值，a为预设的底数，x为所述历史半径，z为所述当前半径。