决策引擎的报文比对方法及装置与流程

1.本技术涉及大数据领域，尤其涉及一种决策引擎的报文比对方法及装置。


背景技术：

2.在大数据的时代里，系统仅能实现单一功能是不够的，还需要实现风险控制、风险筛查等功能。但是，这些功能无时无刻不在使用数据，实现这些功能不可能再依靠人工收集数据，需要依靠大数据。
3.在决策引擎系统(例如，blaze决策引擎系统)中，通过大数据筛查和运行模型等，可以达到上述目的。然而上送决策引擎系统的报文往往有几千个字段，在测试人员依据物料清单(bom，bill of material)文档和测试策略组装上送报文时，存在漏上送、多上送、错上送字段的问题。但是，通过人工比对报文不仅费时费力，还可能出错。


技术实现要素：

4.为了解决上述问题中的至少一个，本技术实施例提供一种决策引擎的报文比对方法及装置，用以进行自动报文比对，提高报文比对的准确率。
5.根据本技术的实施例，提供一种决策引擎的报文比对方法，所述方法包括：
6.根据场景生成策略文档；
7.根据物料清单文档、所述策略文档和决策引擎返回日志文件获得所述决策引擎的预期报文和实际报文；
8.对所述预期报文与所述实际报文进行比对；
9.显示比对结果。
10.在一个或多个实施例中，所述策略文档至少包括场景标签，以及与所述场景标签对应的报文的字段名、字段值。
11.在一个或多个实施例中，根据物料清单文档、所述策略文档和决策引擎返回日志文件获得所述决策引擎的预期报文和实际报文包括：
12.校验所述物料清单文档和所述策略文档；
13.根据校验合格的所述物料清单文档和校验合格的所述策略文档生成所述预期报文；
14.根据校验合格的所述策略文档在所述决策引擎返回日志文件中筛选实际上送所述决策引擎的所述实际报文。
15.在一个或多个实施例中，所述根据校验合格的所述策略文档在所述决策引擎返回日志文件中筛选实际上送所述决策引擎的所述实际报文包括：
16.根据校验合格的所述策略文档中的所述字段值筛选所述实际报文。
17.在一个或多个实施例中，所述对所述预期报文与所述实际报文进行比对包括：
18.选择所述预期报文中的部分字段，在所述实际报文的入库的表中搜索与选择的所述部分字段对应的目录层级的字段，并进行比对。
19.在一个或多个实施例中，所述对所述预期报文与所述实际报文进行比对包括：
20.将所述预期报文的每个目录层级的报文字段与所述实际报文进行比对。
21.在一个或多个实施例中，所述方法还包括：
22.使用人工神经网络学习与所述场景标签对应的策略；
23.根据所述人工神经网络的学习结果推荐与所述场景标签对应的策略，并生成所述策略文档。
24.根据本技术的实施例，提供一种决策引擎的报文比对装置，所述装置包括：
25.策略生成模块，用于根据场景生成策略文档；
26.解析模块，用于根据物料清单文档、所述策略文档和决策引擎返回日志文件生成所述决策引擎的预期报文和实际报文；
27.报文比对模块，用于对所述预期报文与所述实际报文进行比对；
28.结果显示模块，用于显示比对结果。
29.根据本技术的实施例，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述决策引擎的报文比对方法。
30.根据本技术的实施例，提供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执行上述决策引擎的报文比对方法的计算机程序。
31.本技术实施例的有益效果之一在于，本技术能够自动比对决策引擎上送的报文，由此不仅能够减少测试时间，提升测试效率，而且能够提高上送报文的正确性，减少报文的出错率。
32.参照后文的说明和附图，详细公开了本技术的实施方式。应该理解，本技术的实施方式在范围上并不因此而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。
33.针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其他实施方式中使用，与其他实施方式中的特征相组合，或替代其他实施方式中的特征。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1为本技术实施例的决策引擎的报文比对装置的一个示意图；
36.图2是本技术实施例的解析模块的一个示意图；
37.图3为本技术实施例的决策引擎的报文比对装置的另一个示意图；
38.图4为本技术实施例的决策引擎的报文比对方法的一个流程图；
39.图5为本技术实施例的根据物料清单文档、策略文档和决策引擎返回日志文件获得决策引擎的预期报文和实际报文的一个流程图；
40.图6为本技术实施例的决策引擎的报文比对方法的另一个流程图；
41.图7是本技术的计算机设备的一个示意图。
具体实施方式
42.参照附图，通过下面的说明书，本技术的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本技术的特定实施方式，其表明了其中可以采用本技术的原则的部分实施方式，应了解的是，本技术不限于所描述的实施方式，相反，本技术包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
43.在本技术实施例中，术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
44.在本技术实施例中，单数形式“一”、“该”等可以包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据
……”
，术语“基于”应理解为“至少部分基于
……”
，除非上下文另外明确指出。
45.需要说明的是，本技术公开的决策引擎的报文比对方法及装置可用于大数据技术领域，也可用于除大数据技术领域之外的任意领域，本技术对此不做限定。
46.本技术实施例提供一种决策引擎的报文比对装置。图1是本技术实施例的决策引擎的报文比对装置的示意图。如图1所示，本技术实施例提供的决策引擎的报文比对装置1包括策略生成模块10、解析模块20、报文比对模块30和结果显示模块40。
47.在一些实施例中，策略生成模块10用于根据场景生成策略文档。例如，策略生成模块10接收人工配置的策略文档。
48.策略文档至少包括场景标签，以及与场景标签对应的报文的字段名、字段值。字段值包括但不限于流水号。例如，策略文档为{场景标签：欺诈风险，字段名：风险交易，字段值：123245}。策略文档还可以包括阶段值，例如，在一笔流水号分不同阶段上送的情况下，策略文档还包括阶段值。
49.在一些实施例中，解析模块20用于根据物料清单(bom，bill of material)文档、策略文档和决策引擎返回日志文件获得决策引擎的预期报文和实际报文。
50.图2是本技术实施例的解析模块20的示意图。如图2所示，解析模块20包括校验单元201、生成单元202和筛选单元203。
51.校验单元201用于校验bom文档和策略文档，对于不符合规范的文档进行提示，并不进行入库操作。
52.生成单元202根据校验合格的bom文档和校验合格的策略文档生成预期报文，并将其存入数据库。
53.筛选单元203根据校验合格的策略文档在决策引擎返回日志文件中筛选实际上送决策引擎的报文，并将实际报文存入数据库。例如，筛选单元203根据校验合格的策略文档中的字段值进行筛选。
54.在一些实施例中，报文比对模块30对预期报文与实际报文进行比对。具体地，报文比对模块30将预期报文以树状结构的方式显示，并进行比对。报文比对模块30可以选择预期报文中的部分字段进行比对，或者，也可以选择预期报文中的全部字段进行比对。
55.在一些实施例中，报文比对模块30选择预期报文中的部分字段，在实际报文的入库的表中搜索与选择的部分字段对应的目录层级的字段，并对二者进行比对。
56.在一些实施例中，报文比对模块30将预期报文的每个目录层级的报文字段与实际报文进行比对。
57.在一些实施例中，结果显示模块40用于显示比对结果。具体地，结果显示模块40将预期报文以树状结构的方式显示，并对错上送、漏上送、多上送的字段进行标注与提示。
58.由上述实施例可知，本技术能够自动比对决策引擎上送的报文，由此不仅能够减少测试时间，提升测试效率，而且能够提高上送报文的正确性，减少报文的出错率。
59.本技术实施例还提供一种决策引擎的报文比对装置。图3是本技术实施例的决策引擎的报文比对装置的另一示意图。决策引擎的报文比对装置的实施可以参见前述决策引擎的报文比对装置的实施，重复之处不再赘述。
60.如图3所示，本技术实施例提供的决策引擎的报文比对装置1还包括策略学习模块50。
61.在一些实施例中，策略学习模块50使用人工神经网络学习与场景标签对应的策略。例如，人工神经网络的输入参数为策略数据，输出参数为场景标签。
62.策略学习模块50使用的人工神经网络包括但不限于卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)、全连接神经网络(fcn)、残差网络(resnet)等。
63.在一些实施例中，策略生成模块10用于根据场景生成策略文档。例如，当策略命中场景标签后，策略生成模块10根据策略学习模块50的学习结果推荐与场景标签对应的策略，并生成策略文档。
64.由上述实施例可知，本技术能够自动比对决策引擎上送的报文，由此不仅能够减少测试时间，提升测试效率，而且能够提高上送报文的正确性，减少报文的出错率。
65.本技术实施例还提供一种决策引擎的报文比对方法，由于决策引擎的报文比对方法所解决问题的原理与决策引擎的报文比对装置相似，因此决策引擎的报文比对方法的实施可以参见决策引擎的报文比对装置的实施，重复之处不再赘述。
66.图4是本技术实施例的决策引擎的报文比对方法的流程图，如图4所示，决策引擎的报文比对方法的步骤如下：
67.步骤41、根据场景生成策略文档。例如，接收人工配置的策略文档。
68.策略文档至少包括场景标签，以及与场景标签对应的报文的字段名、字段值。字段值包括但不限于流水号。例如，策略文档为{场景标签：欺诈风险，字段名：风险交易，字段值：123245}。策略文档还可以包括阶段值，例如，在一笔流水号分不同阶段上送的情况下，策略文档还包括阶段值。
69.步骤42、根据物料清单(bom，bill of material)文档、策略文档和决策引擎返回日志文件获得决策引擎的预期报文和实际报文。
70.图5是本技术实施例的根据bom文档、策略文档和决策引擎返回日志文件获得决策引擎的预期报文和实际报文的流程图。如图5所示，步骤42包括如下步骤：
71.步骤421、校验bom文档和策略文档，对于不符合规范的文档进行提示，并不进行入库操作。
72.步骤422、根据校验合格的bom文档和校验合格的策略文档生成预期报文，并将其存入数据库。
73.步骤423、根据校验合格的策略文档在决策引擎返回日志文件中筛选实际上送决
策引擎的报文，并将实际报文存入数据库。例如，根据校验合格的策略文档中的字段值进行筛选。
74.步骤43、对预期报文与实际报文进行比对。
75.具体地，将预期报文以树状结构的方式显示，并进行比对。可以选择预期报文中的部分字段进行比对，或者，也可以选择预期报文中的全部字段进行比对。
76.在一些实施例中，选择预期报文中的部分字段，在实际报文的入库的表中搜索与选择的部分字段对应的目录层级的字段，并对二者进行比对。
77.在一些实施例中，将预期报文的每个目录层级的报文字段与实际报文进行比对。
78.步骤44、显示比对结果。具体地，将预期报文以树状结构的方式显示，并对错上送、漏上送、多上送的字段进行标注与提示。
79.由上述实施例可知，本技术能够自动比对决策引擎上送的报文，由此不仅能够减少测试时间，提升测试效率，而且能够提高上送报文的正确性，减少报文的出错率。
80.本技术实施例还提供一种决策引擎的报文比对方法。图6是本技术实施例的决策引擎的报文比对方法的另一流程图。决策引擎的报文比对方法的实施可以参见前述决策引擎的报文比对方法的实施，重复之处不再赘述。
81.如图6所示，本技术实施例提供的决策引擎的报文比对方法还包括：
82.步骤40、使用人工神经网络学习与场景标签对应的策略。例如，人工神经网络的输入参数为策略数据，输出参数为场景标签。
83.步骤41、根据场景生成策略文档。例如，当策略命中场景标签后，根据人工神经网络的学习结果推荐与场景标签对应的策略，并生成策略文档。
84.由上述实施例可知，本技术能够自动比对决策引擎上送的报文，由此不仅能够减少测试时间，提升测试效率，而且能够提高上送报文的正确性，减少报文的出错率。
85.本技术实施例还提供一种计算机设备。图7是本技术实施例的计算机设备的示意图。计算机设备7包括存储器71、处理器72及存储在存储器上并可在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上述决策引擎的报文比对方法。
86.本技术实施例还提供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执行上述决策引擎的报文比对方法的计算机程序。
87.需要说明的是，本技术中技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
88.本技术实施例中的用户信息均是通过合法合规途径获得，并且对用户信息的获取、存储、使用、处理等经过客户授权同意的。
89.虽然本技术提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
90.本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、装置(系统)或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代
码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
91.本技术是参照根据本技术实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
92.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
93.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
94.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本技术并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本技术的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
95.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术
方案的范围，其均应涵盖在本技术的权利要求和说明书的范围当中。