[发明专利]数据标签的计算方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据标签的计算方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于数据标签计算请求，根据企业画像模型获取目标数据标签与数据源信息；

基于所述目标数据标签与所述数据源信息确定数据源评分指标，所述数据源评分指标包括内容匹配度、数据源成本、数据源可靠性和数据源准确性；

根据所述数据源评分指标在不同的数据源方案中选择目标数据源方案；各所述数据源方案是由不同所述数据源信息所组成的集合；

对所述目标数据源方案中所述数据源信息对应的企业数据进行分析，得到目标数据标签结果；

对所述目标数据标签结果进行结构化处理，得到处理后的所述目标数据标签结果；处理后的所述目标数据标签结果用于生成企业画像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据标签计算请求是经过加密的请求；所述根据企业画像模型获取目标数据标签与数据源信息之前，所述方法还包括：

对数据标签计算请求中的签名进行验证，验证通过后，对所述数据标签计算请求进行解密；

判断解密后的所述数据标签计算请求中是否存在企业画像模型编码；

若存在所述企业画像模型编码，则判断是否具有访问所述企业画像模型的权限；

若具有访问所述企业画像模型的权限，则对解密后的数据标签计算请求中的业务参数进行合法性验证；

当合法性验证通过时，执行所述根据企业画像模型获取目标数据标签与数据源信息的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据企业画像模型获取目标数据标签与数据源信息包括：

基于企业画像模型获取企业画像编码；

根据所述企业画像编码查询目标数据标签和数据源编码；

根据所述数据源编码获取数据源信息；所述数据源信息是指数据源的基本信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数据标签与所述数据源信息确定数据源评分指标，所述数据源评分指标包括内容匹配度、数据源成本、数据源可靠性和数据源准确性包括：

基于所述数据源信息获取数据源的所有数据标签；

对所有所述数据标签进行筛选，得到所述目标数据标签以及所述目标数据标签的标签数量；

基于所述标签数量确定内容匹配度；

基于数据服务方的API接口的调用成本确定数据源成本；

基于调用所述API接口的可靠比率确定数据源可靠性；

基于调用所述API接口的数据准确比率确定数据源准确性；

其中，所述内容匹配度、所述数据源成本、所述数据源可靠性和所述数据源准确性组成数据源评分指标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据源评分指标在不同的数据源方案中选择目标数据源方案包括：

基于所述目标数据标签对所述数据源信息筛选，得到目标数据源信息；

对所得的各目标数据源信息进行组合，得到不同的数据源方案；

计算不同所述数据源方案对应的数据源评分指标值；所述数据源评分指标值包括内容匹配度值、数据源成本值、数据源可靠值和数据源准确值；

对不同所述数据源方案的各数据源评分指标值进行加权计算，得到不同所述数据源方案的评分；

选择最高所述评分对应的数据源方案为目标数据源方案。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据源方案中所述数据源信息对应的企业数据进行分析，得到目标数据标签结果包括：

基于所述目标数据源方案中的数据源信息，获取企业数据；

计算所述企业数据对应的数据标签结果；

将所述数据标签结果进行筛选，得到目标数据标签结果。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据标签结果进行结构化处理，得到处理后的目标数据标签结果包括：

响应于标签名称调整操作，对所述标签名称调整操作指定的且为所述目标数据标签结果中的标签的名称进行调整；

将所述目标数据标签结果进行归类和分级处理，得到处理后的目标数据标签结果。