数据更新方法及装置与流程

本发明涉及计算机应用技术领域，更为具体而言，涉及数据更新方法及装置。

背景技术：

o2o即onlinetooffline(线上到线下)，是指将线下的商务机会与互联网相结合，让互联网成为线下交易的平台。在o2o平台中，商品数据库扮演着重要的角色，其包含的信息非常丰富，例如包括商品名称、图片、重量、分类、以及体积等信息。若要良好地运营o2o平台，首先要维护好商品数据库。

然而，在现有技术中，一般通过人工的方式维护商品数据库，例如，在将商品的属性信息录入商品数据库的过程中，通常需要o2o平台的商户手动将商品的各项属性信息依次录入到商品数据库中，此外，对于已录入到商品数据库中的数据记录，通常需要通过人工核查的方式进行纠错。

由于商品的数量以及每个商品所包含的属性信息非常多，因此，需要花费大量的时间和人力成本来维护商品数据库且容易出错。

技术实现要素：

本发明实施方式提供了数据更新方法及装置，用以解决现有技术中所存在的上述技术问题。

第一方面，本发明实施方式提供了一种数据更新方法。

具体地，所述方法包括：

从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象；

根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值；

通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

由于在本发明中，根据参照对象的数据记录，更新目标对象的数据记录，因此，无需手动录入或者人工核查目标对象的属性信息，从而实现自动化更新数据，节约了时间和人力成本且不易出错。

结合第一方面，在本发明的一些实现方式中，从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象包括：

从所述对象数据库中确定备选对象；

计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度；

筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述参照对象。

由于在本发明中根据量化的标准筛选参照对象，因此，能够更加准确地筛选出参照对象。

结合第一方面，在本发明的一些实现方式中，计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度包括：

对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列；

对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列；

计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度；

根据所述重合度确定所述匹配度。

结合第一方面，在本发明的一些实现方式中，所述方法还包括：

对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

在某些情形下，需要通过用户针对该目标对象所提供的对象描述信息(用于描述对象的信息)得到的该目标对象的对象表征信息(用于表征对象的信息，例如对象名称)。然而，对象描述信息通常会包含有一些无意义的限定性信息，例如数量、单位、产地等信息。由此会降低参照对象筛选的准确度。对此，在本发明中，对所述对象描述信息进行清洗处理，以过滤掉前述无意义的限定性信息，从而提高参照对象筛选的准确度。

结合第一方面，在本发明的一些实现方式中，对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理包括：

获取所述对象描述信息与清洗词库的交集；

从所述对象描述信息中过滤掉所述交集中的元素。

第二方面，本发明实施方式提供了一种数据更新装置。

具体地，所述装置包括：

筛选模块，用于从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象；

确定模块，用于根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值；

更新模块，用于通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

由于在本发明中，根据参照对象的数据记录，更新目标对象的数据记录，因此，无需手动录入或者人工核查目标对象的属性信息，从而实现自动化更新数据，节约了时间和人力成本且不易出错。

结合第二方面，在本发明的一些实现方式中，所述筛选模块包括：

确定单元，用于从所述对象数据库中确定备选对象；

计算单元，用于计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度；

筛选单元，用于筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述参照对象。

由于在本发明中根据量化的标准筛选参照对象，因此，能够更加准确地筛选出参照对象。

结合第二方面，在本发明的一些实现方式中，所述计算单元包括：

第一分词组件，用于对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列；

第二分词组件，用于对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列；

计算组件，用于计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度；

确定组件，用于根据所述重合度确定所述匹配度。

结合第二方面，在本发明的一些实现方式中，所述装置还包括：

清洗模块，用于对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

在某些情形下，需要通过用户针对该目标对象所提供的对象描述信息得到的该目标对象的对象表征信息。然而，对象描述信息通常会包含有一些无意义的限定性信息，例如数量、单位、产地等信息。由此会降低参照对象筛选的准确度。对此，在本发明中，对所述对象描述信息进行清洗处理，以过滤掉前述无意义的限定性信息，从而提高参照对象筛选的准确度。

结合第二方面，在本发明的一些实现方式中，所述清洗模块包括：

获取单元，用于获取所述对象描述信息与清洗词库的交集；

过滤单元，用于从所述对象描述信息中过滤掉所述交集中的元素。

本发明的这些方面或其他方面在以下具体实施方式的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。

图1是根据本发明方法实施方式1的数据更新方法的流程图；

图2是根据本发明方法实施方式2的数据更新方法的流程图；

图3是根据本发明方法实施方式3的数据更新方法的流程图；

图4是根据本发明方法实施方式4的数据更新方法的流程图；

图5是根据本发明方法实施方式5的数据更新方法的流程图；

图6是根据本发明产品实施方式1的数据更新装置的结构示意图；

图7示出了图6所示的筛选模块10的一种实施方式；

图8示出了图7所示的计算单元101的一种实施方式。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明的各个方面进行详细阐述。其中，在本发明的各个具体实施方式中，众所周知的操作过程、程序模块、单元及其相互之间的连接、链接、通信或操作没有示出或未作详细说明。

并且，所描述的特征、架构或功能可在一个或一个以上实施例中以任何方式组合。

此外，本领域技术人员应当理解，下述的各种实施方式只用于举例说明，而非用于限制本发明的保护范围。本领域的技术人员还可以容易理解，本文所述和附图所示的各实施方式中的程序模块、单元或步骤可以按多种不同配置进行组合和设计。

对于未在本说明书中进行具体说明的技术术语，除非另有特定说明，都应以本领域最宽泛的意思进行解释。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的标号如s10、s11等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

【方法实施方式1】

图1是根据本发明方法实施方式1的数据更新方法的流程图。参见图1，在本实施方式中，所述方法包括：

s10：从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象。

s11：根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

s12：通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

可选地，根据所述对象数据库中所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值，通过所述属性替换值更新所述对象数据库中所述目标对象的数据记录。当然，也可以根据所述对象数据库中所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值，通过所述属性替换值更新不同于所述对象数据库的其他数据库中所述目标对象的数据记录。

其中，对象(又称实体)是指客观存在并可相互区别的事物，可以是人、事、物，也可以是抽象的概念和联系。

属性是指对象所具有的某一特性，对象可以由若干个属性来刻画。以商品对象为例，其属性例如包括但不限于：商品名称、图片、重量、分类、以及体积。

目标对象的属性替换值用于替换指定数据库中目标对象在某一属性上的取值(包括null(空)值)。

更新是指以新数据替换与之相对应的旧数据的过程，其中，待替换的旧数据包括null值。

由于在本发明中，根据参照对象的数据记录，更新目标对象的数据记录，因此，无需手动录入或者人工核查目标对象的属性信息，从而实现自动化更新数据，节约了时间和人力成本且不易出错。

【方法实施方式2】

图2是根据本发明方法实施方式2的数据更新方法的流程图。参见图2，在本实施方式中，所述方法包括：

s20：从对象数据库中确定备选对象。

s21：计算所述备选对象与目标对象之间的匹配度。

s22：筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述目标对象的参照对象。

例如，筛选匹配度落入设定范围的备选对象作为所述参照对象，或者，筛选匹配度较高的备选对象作为参照对象，例如筛选匹配度最高的n个备选对象作为所述参照对象。

s23：根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

s24：通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

由于在本发明中根据量化的标准筛选参照对象，因此，能够更加准确地筛选出参照对象。

【方法实施方式3】

图3是根据本发明方法实施方式3的数据更新方法的流程图。参见图3，在本实施方式中，所述方法包括：

s30：从对象数据库中确定备选对象。

s31：对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列。

s32：对目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列。

s33：计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度。

s34：根据所述重合度确定所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度。

s35：筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述目标对象的参照对象。

s36：根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

s37：通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

其中，对象表征信息是指用于表征对象的信息，例如对象名称。

分词处理是指将一个字符序列(例如汉字序列、字母序列等)切分成一个一个单独的词，即将连续的字符序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。

【方法实施方式4】

图4是根据本发明方法实施方式4的数据更新方法的流程图。参见图4，在本实施方式中，所述方法包括：

s40：从对象数据库中确定备选对象。

s41：对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列。

s42：对目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

s43：对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列。

s44：计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度。

s45：根据所述重合度确定所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度。

s46：筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述目标对象的参照对象。

s47：根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

s48：通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

在某些情形(例如，向指定数据库中添加目标对象的情形)下，需要通过用户针对该目标对象所提供的对象描述信息得到的该目标对象的对象表征信息。然而，所述对象描述信息通常会包含有一些无意义的限定性信息，例如数量、单位、产地等信息。由此会降低参照对象筛选的准确度。对此，在本发明中，对所述对象描述信息进行清洗处理以过滤掉前述无意义的限定性信息，从而提高参照对象筛选的准确度。

【方法实施方式5】

图5是根据本发明方法实施方式5的数据更新方法的流程图。参见图5，在本实施方式中，所述方法包括：

s50：从对象数据库中确定备选对象。

s51：对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列。

s52：获取目标对象的对象描述信息与清洗词库的交集。

s53：从所述对象描述信息中过滤掉所述交集中的元素，以得到所述目标对象的对象表征信息。

s54：对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列。

s55：计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度。

s56：根据所述重合度确定所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度。

s57：筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述目标对象的参照对象。

s58：根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

s59：通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

其中，该清洗词库中存储有用于表征数量、单位、以及地域等限定性内容的词语。在本实施方式中，可以根据经验初始化该清洗词库，并不断扩充或优化该清洗词库。

【方法实施方式6】

下面以商品对象为例，对本实施方式提供的数据更新方法进行具体描述。在本实施方式中，所述方法包括：

步骤1.0：从商品数据库中筛选出目标商品的参照商品。

具体地，在本实施方式中，可以通过下述方式实现步骤1.0：

步骤1.1：从所述商品数据库中确定备选商品。

例如，将该商品数据库中目标商品以外的商品作为备选商品。

步骤1.2：对备选商品的商品名称进行分词处理以得到第一词序列。

例如，可以从该商品数据库中直接提取备选商品的商品名称。

步骤1.3：对目标商品的商品名称进行分词处理以得到第二词序列。

在向商品数据库添加目标商品的情形下，可以通过用户针对该目标商品提供的商品描述信息得到该目标商品的商品名称。由于商品描述信息通常包含有一些无意义的限定性信息，例如数量、单位、产地等信息，由此会降低参照商品筛选的准确度，对此，在本实施方式中，对所述商品描述信息进行清洗处理以过滤掉前述无意义的限定性信息，以提高参照商品筛选的准确度。例如，用户提供的商品描述信息为烟台红富士苹果，将产地信息过滤掉以得到商品名称“红富士苹果”。

在目标商品已存在于商品数据库的情形下，可以从商品数据库中直接提取目标商品的商品名称。

步骤1.4：计算第一词序列和第二词序列之间的重合度。

以备选商品的商品名称为可口可乐，目标商品的商品名称为百事可乐为例，将可口可乐进行分词处理以得到词序列a{可口，可乐}，将百事可乐进行分词处理以得到词序列b{百事，可乐}。其中，“可乐”一词重合，因此，词序列a和词序列b之间的重合度为1/3。

步骤1.5：根据所述重合度确定备选商品与目标商品之间的匹配度。

在本实施方式中，所述重合度与所述匹配度之间正相关，例如可以直接将所述重合度作为所述匹配度，也可以将所述重合度乘以一定的系数以得到所述匹配度。

步骤1.6：筛选匹配度满足设定条件的备选商品作为所述参照商品。

例如，筛选匹配度落入设定范围的备选商品作为所述参照商品，或者，筛选匹配度最高的n个备选商品作为所述参照商品。

步骤2.0：根据所述商品数据库中所述参照商品的数据记录，确定所述目标商品的属性替换值。

步骤3.0：通过所述属性替换值更新所述商品数据库中所述目标商品的数据记录。

【产品实施方式1】

图6是根据本发明产品实施方式1的数据更新装置的结构示意图。参见图6，在本实施方式中，数据更新装置1包括：筛选模块10、确定模块11和更新模块12，具体地：

筛选模块10用于从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象。

确定模块11用于根据经筛选模块10筛选出的参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值。

更新模块12用于通过确定模块11确定出的属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

其中，对象(又称实体)是指客观存在并可相互区别的事物，可以是人、事、物，也可以是抽象的概念和联系。

属性是指对象所具有的某一特性，对象可以由若干个属性来刻画。以商品对象为例，其属性例如包括但不限于：商品名称、图片、重量、分类、以及体积。

目标对象的属性替换值用于替换指定数据库中目标对象在某一属性上的取值(包括null值)。

更新是指以新数据替换与之相对应的旧数据的过程，其中，待替换的旧数据包括null值。

由于在本发明中，根据参照对象的数据记录，更新目标对象的数据记录，因此，无需手动录入或者人工核查目标对象的属性信息，从而实现自动化更新数据，节约了时间和人力成本且不易出错。

【产品实施方式2】

本实施方式所提供的数据更新装置包括产品实施方式1中的全部内容，在此不再赘述。如图7所示，在本实施方式中，筛选模块10包括：确定单元100、计算单元101、以及筛选单元102，具体地：

确定单元100用于从所述对象数据库中确定备选对象。

计算单元101用于计算确定单元100确定出的备选对象与所述目标对象之间的匹配度。

筛选单元102用于筛选经计算单元101计算出的匹配度满足设定条件的备选对象作为所述参照对象。

例如，筛选匹配度落入设定范围的备选对象作为所述参照对象，或者，筛选匹配度较高的备选对象作为参照对象，例如筛选匹配度最高的n个备选对象作为所述参照对象。

由于在本发明中根据量化的标准筛选参照对象，因此，能够更加准确地筛选出参照对象。

【产品实施方式3】

本实施方式所提供的数据更新装置包括产品实施方式2中的全部内容，在此不再赘述。如图8所示，在本实施方式中，计算单元101包括：第一分词组件1010、第二分词组件1011、计算组件1012、以及确定组件1013，具体地：

第一分词组件1010用于对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列。

第二分词组件1011用于对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列。

计算组件1012用于计算第一分词组件1010得到的第一词序列和第二分词组件1011得到的第二词序列之间的重合度。

确定组件1013用于根据计算组件1012计算出的重合度确定所述匹配度。

其中，对象表征信息是指用于表征对象的信息，例如对象名称。

分词处理是指将一个字符(例如汉字序列、字母序列等)序列切分成一个一个单独的词，即将连续的字符序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。

【产品实施方式4】

本实施方式所提供的数据更新装置包括产品实施方式3中的全部内容，在此不再赘述。在本实施方式中，数据更新装置1还包括清洗模块，具体地：

该清洗模块用于对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

在某些情形(例如，向指定数据库中添加目标对象的情形)下，需要通过用户针对该目标对象所提供的对象描述信息得到的该目标对象的对象表征信息。然而，所述对象描述信息通常会包含有一些无意义的限定性信息，例如数量、单位、产地等信息。由此会降低参照对象筛选的准确度。对此，在本发明中，对所述对象描述信息进行清洗处理以过滤掉前述无意义的限定性信息，从而提高参照对象筛选的准确度。

【产品实施方式5】

本实施方式所提供的数据更新装置包括产品实施方式4中的全部内容，在此不再赘述。在本实施方式中，所述清洗模块包括：获取单元和过滤单元，具体地：

获取单元用于获取所述对象描述信息与清洗词库的交集。

过滤单元用于从所述对象描述信息中过滤掉该获取单元获取的交集中的元素。

其中，该清洗词库中存储有用于表征数量、单位、以及地域等限定性内容的词语。在本实施方式中，可以根据经验初始化该清洗词库，并不断扩充或优化该清洗词库。

本发明的实施方式还提供了一种终端设备，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时能够实现如方法实施方式1至方法实施方式6中任意一项所述的方法。

此外，本发明的实施方式还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储一条或多条计算机指令，其中，当所述一条或多条计算机指令被执行时能够实现如方法实施方式1至方法实施方式6中任意一项所述的方法。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可全部通过软件实现，也可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，智能手机或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。

本文中所使用的“软件”等词均指一般意义上的任意类型的计算机编码或者计算机可执行指令集，可以运行所述编码或者指令集来使计算机或其他处理器程序化以执行如上所述的本发明的技术方案的各个方面。此外，需要说明的是，根据实施方式的一个方面，在执行时实施本发明的技术方案的方法的一个或多个计算机程序不必须要在一台计算机或处理器上，而是可以分布于多个计算机或者处理器中的模块中，以执行本发明的技术方案的各个方面。

计算机可执行指令可以有许多形式，如程序模块，可以由一台或多台计算机或是其他设备执行。一般地，程序模块包括例程、程序、对象、组件以及数据结构等等，执行特定的任务或是实施特定的抽象数据类型。特别地，在各种实施方式中，程序模块进行的操作可以根据各个不同实施方式的需要进行结合或者拆分。

并且，本发明的技术方案可以体现为一种方法，并且已经提供了所述方法的至少一个示例。可以通过任何一种合适的顺序执行动作，所述动作表现为所述方法中的一部分。因此，实施方式可以构造成可以按照与所示出的执行顺序不同的顺序执行动作，其中，可以包括同时地执行一些动作(尽管在示出的实施方式中，这些动作是连续的)。

本文所给出的和使用的定义，应当对照字典、通过引用而并入的文档中的定义、和/或其通常意思进行理解。

在权利要求书中以及上述的说明书中，所有的过度短语，例如“包括”、“具有”、“包含”、“承载”、“具有”、“涉及”、“主要由…组成”以及类似词语是应理解为是开放式的，即，包含但不限于。

本发明说明书中使用的术语和措辞仅仅为了举例说明，并不意味构成限定。本领域技术人员应当理解，在不脱离所公开的实施方式的基本原理的前提下，对上述实施方式中的各细节可进行各种变化。因此，本发明的范围只由权利要求确定，在权利要求中，除非另有说明，所有的术语应按最宽泛合理的意思进行理解。

以上具体描述了本发明的各种不同的实施方式，下面以另一种形式描述本发明各实施方式的技术方案的各个方面或特征，并且其不限于下述一系列段落，为了清楚起见，可给这些段落中的一些或所有段落指定字母数字。这些段落中的每一段可以以任何合适的方式与一个或多个其他段落的内容组合。在不限定合适的组合中的一些的实例的条件下，下文中的一些段落特别引用其他段落并且进一步限定其他段落。

a1、一种数据更新方法，所述方法包括：

从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象；

根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值；

通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

a2、如a1所述的方法中，从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象包括：

从所述对象数据库中确定备选对象；

计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度；

筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述参照对象。

a3、如a2所述的方法中，计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度包括：

对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列；

对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列；

计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度；

根据所述重合度确定所述匹配度。

a4、如a3所述的方法中，所述方法还包括：

对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

a5、如a4所述的方法中，对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理包括：

获取所述对象描述信息与清洗词库的交集；

从所述对象描述信息中过滤掉所述交集中的元素。

b6、一种数据更新装置，所述装置包括：

筛选模块，用于从对象数据库中筛选出目标对象的参照对象；

确定模块，用于根据所述参照对象的数据记录，确定所述目标对象的属性替换值；

更新模块，用于通过所述属性替换值更新所述目标对象的数据记录。

b7、如b6所述的装置中，所述筛选模块包括：

确定单元，用于从所述对象数据库中确定备选对象；

计算单元，用于计算所述备选对象与所述目标对象之间的匹配度；

筛选单元，用于筛选所述匹配度满足设定条件的备选对象作为所述参照对象。

b8、如b7所述的装置中，所述计算单元包括：

第一分词组件，用于对所述备选对象的对象表征信息进行分词处理以得到第一词序列；

第二分词组件，用于对所述目标对象的对象表征信息进行分词处理以得到第二词序列；

计算组件，用于计算所述第一词序列和所述第二词序列之间的重合度；

确定组件，用于根据所述重合度确定所述匹配度。

b9、如b8所述的装置中，所述装置还包括：

清洗模块，用于对所述目标对象的对象描述信息进行清洗处理，以得到所述目标对象的对象表征信息。

b10、如b9所述的装置中，所述清洗模块包括：

获取单元，用于获取所述对象描述信息与清洗词库的交集；

过滤单元，用于从所述对象描述信息中过滤掉所述交集中的元素。

c11、一种终端设备，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时能够实现如a1至a5中任一项所述的方法。

d12、一种计算机存储介质，用于存储一条或多条计算机指令，其中，当所述一条或多条计算机指令被执行时能够实现如a1至a5中任一项所述的方法。