一种数据处理方法、服务器及计算机可读介质与流程

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、服务器及计算机可读介质。

背景技术：

随着人工智能(artificialintelligence，ai)的发展，人工智能服务平台或者人工智能机器人已经逐渐出现在各个应用场景。人工智能服务平台或者人工智能机器人能以人类智能相似的方式做出反应，其做出的反应依赖于人工智能服务平台或者人工智能机器人中运行的知识库，知识库的容量决定了人工智能服务平台或者人工智能机器人的智能程度。因此，如何有效提高知识库的容量是当前亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种据处理方法、服务器及计算机可读介质，可有效扩充终端的知识库容量。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：

对知识库中的人工智能ai服务数据进行分类，得到多个单元数据；

接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识；

将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

进一步地，所述对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，包括：

根据所述ai服务数据所属的行业，对所述ai服务数据进行划分，得到多个行业类别数据库，不同行业类别数据库包括从属于不同行业的ai服务数据；

根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据，不同单元数据的应用场景各不相同。

进一步地，所述根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据之后，还包括：

获取各个所述单元数据的热度指数；

根据所述热度指数的高低顺序对各个所述单元数据进行排序；

在各个所述行业类别数据库中显示排序后的单元数据。

进一步地，所述对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据之后，还包括：

针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息；

获取每两个所述描述信息之间的第一相似度；

对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理。

进一步地，所述对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理，包括：

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并；或者

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息中热度指数较低的描述信息删除。

进一步地，所述获取每两个所述描述信息之间的第一相似度，包括：

将每两个所述描述信息中相同字符的数量除以每两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和，得到每两个所述描述信息之间的所述第一相似度。

进一步地，所述将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端之前，还包括：

接收所述终端发送的目标数据，所述目标数据存储在所述终端的本地存储器中；

获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度；

将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端基于所述第二相似度确定是否接收所述数据标识对应的单元数据。

第二方面，本发明实施例提供了一种服务器，该服务器包括用于执行上述第一方面的方法的单元。

第三方面，本发明实施例提供了另一种服务器，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持服务器执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。

本发明实施例，通过对知识库中的人工智能ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，并接收终端发送的携带数据标识的数据获取请求，以及将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端，有效实现了对终端知识库容量的扩充。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1是本发明实施例提供的一种数据处理方法的示意流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种数据处理方法的示意流程图；

图3是本发明实施例提供的又一种数据处理方法的示意流程图；

图4是本发明实施例提供的一种服务器的示意框图；

图5是本发明实施例提供的另一种服务器示意框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

本发明实施例提供的数据处理方法可以由一种服务器执行，在某些实施例中，所述服务器可以和人工智能服务平台或人工智能机器人建立通信连接，以进行双向通信。在某些实施例中，所述服务器可以安装在所述人工智能机器人上，在某些实施例中，所述服务器可以在空间上独立于所述人工智能机器人。在某些实施例中，所述服务器可以包括存储大量知识的知识库，所述知识库中包括大量的ai服务数据，以供终端用户从所述知识库中获取自身所需的知识。下面对本发明实施例提供的数据处理方法进行示意性说明。

本发明实施例中，所述服务器可以对该知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，终端可以根据自身需求向所述服务器发送携带数据标识的数据获取请求，所述服务器在接收到终端发送的该数据获取请求后，可以根据所述数据获取请求中携带的数据标识，从所述知识库中选取与所述数据标识对应的单元数据，并将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，本发明实施例可有效扩充终端的知识库容量。

下面结合附图对本发明实施例提出的数据处理方法进行示意性说明。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种数据处理方法的示意流程图，如图1所示，该方法可以由服务器执行，所述服务器的具体解释如前所述，此处不再赘述。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。

s101：对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据。其中，所述知识库中可以包括大量的各个行业的ai服务数据，在某些实施例中，所述ai服务数据可以包括与各个行业相关的知识或问答信息等数据，该问答信息可以包括问题信息和该问题信息的答复内容。

在一个实施例中，所述服务器可以根据所述ai服务数据所属的行业，对所述ai服务数据进行划分，得到多个行业类别数据库，其中，所述不同行业类别数据库包括从属于不同行业的ai服务数据。具体实施过程中，所述服务器可以首先对行业进行分类，然后判断知识库中的ai服务数据所属的行业，根据所述ai服务数据所属的行业，对所述ai服务数据进行划分，得到多个行业类别数据库。在某些实施例中，所述服务器可以根据行业分类国家标准对行业类别进行划分，也可以根据自定义标准对行业类别进行划分，本发明实施例对行业类别的划分方式不做具体限定。

具体可举例说明，假设所述服务器按照行业分类国家标准将行业划分为n个不同的行业类别，如果所述知识库中的ai服务数据有m个，则所述服务器可以检测所述知识库中的m个ai服务数据所属的行业类别，并根据检测到的所述知识库中各个ai服务数据所述的行业类别，对所述m个ai服务数据进行划分，得到n个行业类别数据库。

示例性的，如果知识库中包括的ai服务数据属于医学行业，则服务器可以将ai服务数据划分到该医学行业类别中，在某些实施例中，如果知识库中包括的ai服务数据属于航天行业，则服务器可以将ai服务数据划分到该航天行业类别中，本发明实施例对行业类别不做具体限定。

在一个实施例中，所述服务器可以根据各个行业类别中的所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据，不同单元数据的应用场景各不相同，如电商行业对应的不同的应用场景可以包括：售前、售后、物流、发票、订单、质量、活动等任意一种或多种应用场景。

在一个实施例中，所述服务器在根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据之后，可以获取各个所述单元数据的热度指数，并根据所述热度指数的高低顺序对各个所述单元数据进行排序，从而在各个所述行业类别数据库中显示排序后的单元数据。

在某些实施例中，所述描述信息的热度指数可以指所述描述信息被所搜索的频率，在某些实施例中，所述描述信息的热度指数可以指所述描述信息的显示频率，在某些实施例中，所述描述信息的热度指数可以指所述描述信息被终端获取的频率，本发明实施例对所述描述信息的热度指数的确定方式不做具体限定。

在一个实施例中，所述各个单元数据是所述知识库中供终端获取数据的最小单位，在某些实施例中，所述知识库可以通过对各行业类别中的各个单元数据进行标价的方式，将所述标价后的各个单元数据显示在所述知识库的各个行业类别数据库中，从而形成一个终端用户可以根据自己所属行业自由购买所述知识库中各行业类别数据库中的单元数据。

具体实现中，终端可以显示多个单元数据以及各个单元数据的电子资源，终端用户需要购买上述多个单元数据中的目标单元数据时，可以向终端发送目标单元数据获取请求，其中，目标单元数据为上述多个单元数据中的任一单元数据。终端可以响应该目标单元数据获取请求，向服务器发送数据获取请求，数据获取请求携带数据标识。服务器可以响应该数据获取请求生成订单信息，订单信息可以包括数据标识和电子资源的总额度，服务器将订单信息发送给终端，进而终端可以显示该订单信息。终端用户在终端中输入账户标识之后，终端可以将账户标识发送给服务器，服务器将该账户标识对应的账户中额度为上述总额度的电子资源转移至服务器的关联账户中。

在一个实施例中，服务器可以针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息，并获取每两个所述描述信息之间的第一相似度，以及对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并或删除处理。

s102：接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识。

本发明实施例中，服务器可以接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识。在一个实施例中，所述数据标识用于指示某一个行业类别数据库中对应的某个单元数据。具体实施过程中，用户可以根据自己的需求，向服务器的知识库发送携带数据标识的数据获取请求，因此，所述服务器可以接收到所述终端发送的数据获取请求。

s103：将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

本发明实施例中，服务器可以将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

在一个实施例中，终端侧的用户可以根据自己所属行业的需求，通过终端向服务器的知识库发送携带数据标识的数据获取请求，当所述服务器接收到所述数据获取请求时，所述服务器可以根据所述数据获取请求中携带的数据标识，从所述知识库中查询与所述数据获取请求对应的行业类别数据库，以及根据所述数据标识，从与所述数据获取请求对应的行业类别数据库中查询与所述数据获取请求对应的单元数据。

在一个实施例中，终端侧的用户可以通过终端向服务器的知识库发送携带数据标识和目标数据的数据获取请求，服务器在接收到携带数据标识和目标数据的数据获取请求之后，可以根据所述数据标识从所述知识库中查询出与所述数据标识对应的单元数据，并将查询得到的与该数据标识对应的单元数据与目标数据进行对比，计算两者之间的第二相似度，并将第二相似度发送给终端，以使终端或终端的用户确认是否继续获取与该数据标识对应的数据信息。

在一个实施例中，终端侧的用户可以通过终端向服务器的知识库发送携带数据标识的数据获取请求，服务器在接收到携带数据标识的数据获取请求之后，可以根据所述数据标识从所述知识库中查询出与所述数据标识对应的单元数据，并将查询得到的与该数据标识对应的单元数据发送给所述终端。终端在获取到与该数据标识对应的单元数据之后，可以将该单元数据与存储在终端的数据库中的目标数据进行对比，计算两者之间的第二相似度，并根据第二相似度确认是否合并或删除获取到的与该数据获取请求对应的单元数据信息。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，并接收终端发送的携带数据标识的数据获取请求，以及将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，可有效地实现对终端知识库容量的扩充。

参见图2，图2是本发明实施例提供的另一种数据处理方法的示意流程图，如图2所示，该方法可以由服务器执行，该服务器的具体解释如前所述，此处不再赘述。本发明实施例与上述图1所述实施例的区别在于，本发明实施例是对知识库中的ai服务数据进行分类的实施过程的详细的示意性说明。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。

s201：对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，具体实施过程及举例说明如前所述，此处不再赘述。

s202：针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息。

本发明实施例中，服务器可以针对所述知识库中各个行业类别数据中的各个单元数据，获取各个所述单元数据所包含的多个描述信息。在一个实施例中，所述描述信息可以是用于描述所述单元数据的问答信息，在某些实施例中，所述描述信息也可以是用于描述所述单元数据的文本信息。本发明实施例对所述描述信息不做具体限定。

s203：获取每两个所述描述信息之间的第一相似度。

本发明实施例中，服务器可以根据获取到的各个单元数据所包含的多个描述信息，计算每两个所述描述信息之间的第一相似度。

在一个实施例中，所述服务器可以获取每两个所述描述信息中相同字符的数量，以及获取每两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和，并将每两个所述描述信息中相同字符的数量除以每两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和，得到每两个所述描述信息之间的所述第一相似度。

具体可举例说明，假设所述服务器获取到两个所述描述信息中相同字符的数量为a，以及获取所述两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和b，且a<b，则所述服务器可以将这两个所述描述信息中相同字符的数量a除以这两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和b，得到每两个所述描述信息之间的所述第一相似度为a/b。

在一个实施例中，所述服务器可以采用其他预设的相似度算法，计算每两个所述描述信息之间的所述第一相似度，本发明实施例对所述第一相似度的计算方式不做具体限定。

s204：对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理。

本发明实施例中，服务器可以对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理。具体实施过程中，所述服务器可以根据获取到的每两个描述信息的所述第一相似度，检测所述描述信息中是否存在所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息，如果检测结果中存在所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息，则对所述第一相似度大于所述预设比例阈值的描述信息进行处理。

在一个实施例中，所述服务器在对所述第一相似度大于所述预设比例阈值的描述信息进行处理时，可以将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并；或者将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息中热度指数较低的描述信息删除。其中，所述热度指数的解释如前所述，此处不再赘述。

在一个实施例中，如果检测到所述描述信息中存在所述第一相似度小于或等于所述预设比例阈值的描述信息，则将所述第一相似度小于或等于所述预设比例阈值的描述信息新建到对应的行业类别数据库中。

s205：接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识。

本发明实施例中，服务器可以接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识。具体实施过程如前所述，此处不再赘述。

s206：将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

本发明实施例中，服务器根据获取到的所述数据标识从所述知识库中查询对应的行业类别数据中对应的单元数据，并将查询到到的与所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。具体实施过程如前所述，此处不再赘述。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，并针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息。所述服务器可以获取每两个所述描述信息之间的第一相似度，并对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并或删除处理。当所述服务器接收到终端发送的携带数据标识的数据获取请求时，所述服务器可以将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，可有效地实现对终端知识库容量的扩充，降低了知识库中数据信息的冗余。

参见图3，图3是本发明实施例提供的又一种数据处理方法的示意流程图，如图3所示，该方法可以由服务器执行，该服务器的具体解释如前所述，此处不再赘述。本发明实施例与上述图2所述实施例的区别在于，本发明实施例是对接收终端发送的目标数据进行处理的实施过程进行详细说明。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。

s301：对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据。具体实施过程及举例说明如前所述，此处不再赘述。

s302：接收终端发送的携带数据标识和目标数据的数据获取请求，所述目标数据存储在所述终端的本地存储器中。

本发明实施例中，服务器可以接收终端发送的携带数据标识和目标数据的数据获取请求，所述目标数据存储在所述终端的本地存储器中。在一些实施例中，所述目标数据可以是所述终端的本地存储器中存储的与所述数据标识相关的数据信息；在某些实施例中，所述目标数据可以是所述终端的本地存储器中存储的所有数据信息，本发明实施例对所述目标数据不做具体限定。

s303：获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度。

本发明实施例中，服务器可以获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度。

在一个实施例中，所述服务器可以根据获取的数据获取请求中携带的数据标识，从所述知识库中查询与所述数据标识对应的单元数据，并计算获取到的所述终端发送的所述目标数据与查询到与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度。

在一个实施例中，所述服务器可以获取所述目标数据和查询到的与所述数据标识对应的单元数据中相同字符的数量，以及获取所述目标数据和查询到的与所述数据标识对应的单元数据中任一描述信息的字符数量总和，并将所述目标数据和查询到的与所述数据标识对应的单元数据中相同字符的数量除以所述目标数据和查询到与所述数据标识对应的单元数据中任一描述信息的字符数量总和，得到所述目标数据和查询到的与所述数据标识对应的单元数据之间的所述第二相似度。具体举例说明与前述类似，此处不再赘述。

在一个实施例中，所述服务器可以采用其他预设的相似度算法，计算所述目标数据和查询到的与所述数据标识对应的单元数据之间的所述第二相似度，本发明实施例对所述第二相似度的计算方式不做具体限定。

s304：将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端基于所述第二相似度确定是否接收所述数据标识对应的单元数据。

本发明实施例中，服务器可以将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端基于所述第二相似度确定是否接收所述数据标识对应的单元数据。

在一个实施例中，服务器可以将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端在接收到所述第二相似度之后，将所述第二相似度显示在所述终端的用户界面上，以便用户查看所述第二相似度，并根据所述第二相似选择是否继续从所述服务器的知识库中获取所请求的数据。

在一个实施例中，所述服务器可以将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端在接收到所述第二相似度之后，自动将所述第二相似度与终端预设的相似度阈值进行比较，判断所述第二相似度是否大于所述预设的相似度阈值，如果所述终端判断出所述第二相似度大于所述预设的相似度阈值，则可以自动反馈给所述服务器否定指令，以通知服务器放弃获取所请求的数据信息。如果所述终端判断出所述第二相似度小于或等于所述预设的相似度阈值，则可以自动反馈给所述服务器确认指令，以通知服务器确认获取所请求的数据信息。

s305：如果获取到终端针对所述第二相似度发送的确认指令，则将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

本发明实施例中，服务器在将所述第二相似度发送给所述终端之后，如果获取到终端针对所述第二相似度发送的确认指令，则可以将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，当所述服务器接收到终端发送的携带数据标识和目标数据的数据获取请求时，可以获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度，并将所述第二相似度发送给所述终端，如果获取到终端针对所述第二相似度发送的确认指令，则将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，可有效地实现对终端知识库容量的扩充，避免了终端获取重复的数据信息，提高了终端获取数据信息的有效性，提升了用户体验。

本发明实施例还提供了一种服务器，该服务器用于执行前述任一项所述的方法的单元。具体地，参见图4，图4是本发明实施例提供的一种服务器的示意框图。本实施例的服务器包括：分类单元401、接收单元402、发送单元403。

分类单元401，用于对知识库中的人工智能ai服务数据进行分类，得到多个单元数据；

接收单元402，用于接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识；

发送单元403，用于将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

进一步地，所述分类单元401对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据时，具体用于：

根据所述ai服务数据所属的行业，对所述ai服务数据进行划分，得到多个行业类别数据库，不同行业类别数据库包括从属于不同行业的ai服务数据；

根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据，不同单元数据的应用场景各不相同。

进一步地，所述分类单元401根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据之后，还用于：

获取各个所述单元数据的热度指数；

根据所述热度指数的高低顺序对各个所述单元数据进行排序；

在各个所述行业类别数据库中显示排序后的单元数据。

进一步地，所述分类单元401对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据之后，还用于：

针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息；

获取每两个所述描述信息之间的第一相似度；

对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理。

进一步地，所述分类单元401对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理时，具体用于：

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并；或者

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息中热度指数较低的描述信息删除。

进一步地，所述分类单元401获取每两个所述描述信息之间的第一相似度时，具体用于：

将每两个所述描述信息中相同字符的数量除以每两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和，得到每两个所述描述信息之间的所述第一相似度。

进一步地，所述发送单元403将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端之前，还用于：

接收所述终端发送的目标数据，所述目标数据存储在所述终端的本地存储器中；

获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度；

将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端基于所述第二相似度确定是否接收所述数据标识对应的单元数据。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，并接收终端发送的携带数据标识的数据获取请求，以及将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，实现了对知识库容量的扩充，提高了扩充知识库容量的有效性。

参见图5，图5是本发明实施例提供的另一种服务器示意框图。如图所示的本实施例中的服务器可以包括：一个或多个处理器501；一个或多个输入设备502，一个或多个输出设备503和存储器504。上述处理器501、输入设备502、输出设备503和存储器504通过总线505连接。存储器504用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，处理器501用于执行存储器504存储的程序指令。其中，处理器501被配置用于调用所述程序指令执行：

对知识库中的人工智能ai服务数据进行分类，得到多个单元数据；

接收终端发送的数据获取请求，所述数据获取请求携带数据标识；

将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。

进一步地，所述处理器501对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据时，具体用于：

根据所述ai服务数据所属的行业，对所述ai服务数据进行划分，得到多个行业类别数据库，不同行业类别数据库包括从属于不同行业的ai服务数据；

根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据，不同单元数据的应用场景各不相同。

进一步地，所述处理器501根据所述ai服务数据的应用场景，对各个所述行业类别数据库中的ai服务数据进行划分，得到多个单元数据之后，还用于：

获取各个所述单元数据的热度指数；

根据所述热度指数的高低顺序对各个所述单元数据进行排序；

在各个所述行业类别数据库中显示排序后的单元数据。

进一步地，所述处理器501对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据之后，还用于：

针对各个所述单元数据，获取所述单元数据所包含的多个描述信息；

获取每两个所述描述信息之间的第一相似度；

对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理。

进一步地，所述处理器501对所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行处理时，具体用于：

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息进行合并；或者

将所述第一相似度大于预设比例阈值的描述信息中热度指数较低的描述信息删除。

进一步地，所述处理器501获取每两个所述描述信息之间的第一相似度时，具体用于：

将每两个所述描述信息中相同字符的数量除以每两个所述描述信息中任一描述信息的字符数量总和，得到每两个所述描述信息之间的所述第一相似度。

进一步地，所述处理器501将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端之前，还用于：

接收所述终端发送的目标数据，所述目标数据存储在所述终端的本地存储器中；

获取所述目标数据与所述数据标识对应的单元数据之间的第二相似度；

将所述第二相似度发送给所述终端，以使所述终端基于所述第二相似度确定是否接收所述数据标识对应的单元数据。

本发明实施例中，服务器可以对知识库中的ai服务数据进行分类，得到多个单元数据，并接收终端发送的携带数据标识的数据获取请求，以及将所述数据标识对应的单元数据发送给所述终端。通过这种方式，实现了对知识库容量的扩充，提高了扩充知识库容量的有效性。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器501可以是中央处理单元(censralprocessingunis，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digisalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicasionspecificinsegrasedcircuis，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegasearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备502可以包括触控板、麦克风等，输出设备503可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。

该存储器504可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器501提供指令和数据。存储器504的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器504还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器501、输入设备502、输出设备503可执行本发明实施例提供的数据处理方法的图1、图2或图3所述的方法实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例图4或图5所描述的服务器的实现方式，在此不再赘述。

本发明实施例中还提供了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现图1、图2或图3所对应实施例中描述的控制方法，也可实现本发明图4或图5所对应实施例的服务器，在此不再赘述。

所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的服务器的内部存储单元，例如服务器的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述服务器的外部存储设备，例如所述服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smarsmediacard,smc)，安全数字(securedigisal,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述服务器的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述服务器所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的部分实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。