流式办公信息记录的处理方法及计算机设备与流程

本发明实施例涉及在线办公和信息分析技术领域，具体而言，涉及一种流式办公信息记录的处理方法及计算机设备。

背景技术：

在线办公是指个人和组织所使用的办公类应用的计算和储存两个部分功能，不通过安装在客户端本地的软件提供，而是由位于网络上的应用服务予以交付，用户只通过本地设备实现与应用的交互功能。

对与企业方而言，在线办公能够降低企业办公环境的成本，还能帮助企业远程聘用异地优秀人才。对于员工方而言，在线办公不受地域限制，节省了来往公司的通勤时间，提高了工作效率。

现如今，为了提高对办公日志信息的存储效率，需要对流式办公信息记录进行信息提取之后再进行存储，然而通过这种方式进行办公日志信息存储时往往会出现混乱。比如，如何对信息进行有序、准确的存储是其中一个需要解决的技术问题。

技术实现要素：

为解决或者部分解决上述技术问题，本发明提供了一种流式办公信息记录的处理方法及计算机设备。

本发明实施例提供了一种流式办公信息记录的处理方法，所述方法包括：将流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件；获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性；对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性；基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息；基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括信息处理装置，所述装置包括：

信息转换模块，用于将流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件；

信息确定模块，用于获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性；对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性；基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息；

信息存储模块，用于基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以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的流式办公信息记录的处理方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在计算机设备执行上述的流式办公信息记录的处理方法。

本发明提供的流式办公信息记录的处理方法及计算机设备，首先对流式办公信息记录转换得到的办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件，然后根据办公节点事件的事件类别属性解析得到事件行为属性并基于事件行为属性和对应的事件关联信息确定办公信息清单的事件触发轨迹信息和事件执行耗时信息，最后基于事件触发轨迹信息和事件执行耗时信息确定流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，并依据节点信息分布结果以及时序信息配对结果将流式办公信息记录进行存储。

在上述方案中，由于对流式办公信息记录进行存储是基于节点信息分布结果以及时序信息配对结果进行的，而节点信息分布结果以及时序信息配对结果的确定是基于对流式办公信息记录的办公事件分析得到的，因此可以在无需刻意修改信息提取模型的模型参数的前提下确定出与节点信息分布结果相匹配的时序信息配对结果，这样以来，在存储流式办公信息记录时，可以依据节点信息分布结果对流式办公信息记录进行节点化信息提取，并按照时序信息配对结果确定存储的时序顺序，这样在对流式办公信息记录对应的待处理节点信息进行存储时，能够避免待处理节点信息之间的时序信息的混乱而带来的存储错误。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种流式办公信息记录的处理方法的流程图。

图2为本发明实施例所提供的一种信息处理装置的模块框图。

图3为本发明实施例所提供的一种流式办公信息记录的处理系统的架构示意图。

图4为本发明实施例所提供的一种计算机设备的方框示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

发明人对常见的办公日志信息的存储方式进行分析后发现，对流式办公信息记录进行节点信息提取的时候，可能会由于信息提取模型的调参适配性而遗漏掉节点信息对应的时序信息，这样可能导致节点信息之间出现时序混乱，进而在存储节点信息时出现错误。

以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种流式办公信息记录的处理方法，所述信息处理方法可以应用于与远程办公终端设备通信连接的计算机设备，示例性地可以包括如图1所示的步骤s110-步骤s130所描述的内容。

步骤s110，将流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件。

在本实施例中，流式办公信息记录可以是在线办公设备在办公过程中所存储的，由于在线办公设备在办公过程中可能存在交互，而交互过程可能是一来一回的场景，因此将办公信息记录按照流式进行存储能够在不存储时序信息的前提下提现办公信息记录的时序顺序。

在本实施例中，办公信息清单可以理解为以清单列表的形式展现的流式办公信息记录，办公节点事件则可以理解为办公信息清单中的需要进行身份验证、密钥检验或者进行信息权限访问设置的一些重要节点对应的办公事件。

步骤s120，获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性；对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性；基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息。

在本实施例中，事件类别属性可以理解为办公节点事件对应的不同事件类别下的事件描述信息，属性可以用表征事件对应的不同状态或者评价指标，事件类别属性是从在线办公设备的角度来分析办公节点事件之间的差异性。

在本实施例中，事件行为属性则是从用户的操作行为的角度来分析办公节点之间的差异性。

在本实施例中，事件关联信息用于表征事件行为属性之间的行为关联性和连续性，用于分析一连串的用户行为。

在本实施例中，事件触发轨迹信息用于表征在线办公设备在进行不同的办公节点事件的事件触发时的状态运行信息，事件执行耗时信息用于表征在线办公设备在执行不同的办公节点事件时的耗时信息。

步骤s130，基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储。

在具体实施上述步骤s110-步骤s130所描述的内容时，首先对流式办公信息记录转换得到的办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件，然后根据办公节点事件的事件类别属性解析得到事件行为属性并基于事件行为属性和对应的事件关联信息确定办公信息清单的事件触发轨迹信息和事件执行耗时信息，最后基于事件触发轨迹信息和事件执行耗时信息确定流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，并依据节点信息分布结果以及时序信息配对结果将流式办公信息记录进行存储。

在上述方案中，由于对流式办公信息记录进行存储是基于节点信息分布结果以及时序信息配对结果进行的，而节点信息分布结果以及时序信息配对结果的确定是基于对流式办公信息记录的办公事件分析得到的，因此可以在无需刻意修改信息提取模型的模型参数的前提下确定出与节点信息分布结果相匹配的时序信息配对结果，这样以来，在存储流式办公信息记录时，可以依据节点信息分布结果对流式办公信息记录进行节点化信息提取，并按照时序信息配对结果确定存储的时序顺序，这样在对流式办公信息记录对应的待处理节点信息进行存储时，能够避免待处理节点信息之间的时序信息的混乱而带来的存储错误。

在实际应用过程中，所述节点信息分布结果中包括多个节点信息标识，所述时序信息配对结果中包括多个时序信息标识，且所述节点信息标识与所述时序信息标识一一对应。在这一基础上，步骤s130中所描述的依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储，可以包括以下子步骤：确定每个时序信息标识的时序优先级，根据所述时序优先级由高到低的顺序将所述时序信息标识进行排序得到排序队列；按照所述排序队列依次将每个时序信息标识对应的节点信息标识所指示的待处理节点信息依次进行存储。如此设计，能够根据时序优先级将不同的待处理节点信息依次进行存储，这样能够避免忽略时序优先级而产生的存储混乱，也方便了后期直接根据时序优先级进行待处理节点信息的灵活调用。

在实际应用时发明人发现，为了确保对待处理节点信息的有序、准确存储，需要确保节点信息分布结果与时序信息配对结果之间的一致性，为达到这一技术效果，步骤s130所描述的基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，示例性地可以通过以下步骤s131-和步骤s133所描述的内容实现。

步骤s131，获取每个所述办公节点事件的事件触发轨迹信息与所有办公节点事件的事件执行耗时信息之间的第一信息匹配列表，并根据所述第一信息匹配列表确定每个所述办公节点事件对应的当前事件触发轨迹信息。

步骤s132，获取每个所述办公节点事件的事件执行耗时信息与所有办公节点事件的事件触发轨迹信息之间的第二信息匹配列表，并根据所述第二信息匹配列表确定每个所述办公节点事件对应的当前事件执行耗时信息。

步骤s133，基于所述当前事件触发轨迹信息和所述当前事件执行耗时信息得到所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果。

可以理解，通过执行上述步骤s131-步骤s133所描述的内容，在确定每个所述办公节点事件对应的当前事件触发轨迹信息以及每个所述办公节点事件对应的当前事件执行耗时信息时是基于第一信息匹配列表和第二信息匹配列表进行的，这样，能够通过不同的信息匹配列表之间存在的相似的列表配置数据确保当前事件触发轨迹信息和当前事件执行耗时信息的准确的对应关系。如此，在基于当前事件触发轨迹信息和当前事件执行耗时信息进行分析时，能够确保节点信息分布结果与时序信息配对结果之间的一致性，使得能够对待处理节点信息进行有序且准确的存储。

在一个可能的实施例中，步骤s131所描述的获取每个所述办公节点事件的事件触发轨迹信息与所有办公节点事件的事件执行耗时信息之间的第一信息匹配列表，并根据所述第一信息匹配列表确定每个所述办公节点事件对应的当前事件触发轨迹信息，进一步可以包括以下步骤s1311-步骤s1313所描述的内容。

步骤s1311，获取每个所述办公节点事件的所述事件触发轨迹信息分别与每个办公节点事件的所述事件执行耗时信息的第一匹配系数集，作为所述第一信息匹配列表。

步骤s1312，将所述第一信息匹配列表作为第一信息聚类特征，对所有办公节点事件的事件执行耗时信息进行多维特征聚类，得到每个所述办公节点事件对应的办公业务耗时信息。

步骤s1313，将每个所述办公节点事件的所述事件触发轨迹信息与各自对应的所述办公业务耗时信息进行办公需求信息匹配，得到每个所述办公节点事件对应的当前事件触发轨迹信息。

在一个可能的实施例中，步骤s132所描述的获取每个所述办公节点事件的事件执行耗时信息与所有办公节点事件的事件触发轨迹信息之间的第二信息匹配列表，并根据所述第二信息匹配列表确定每个所述办公节点事件对应的当前事件执行耗时信息，进一步可以包括以下步骤s1321-步骤s1323所描述的内容。

步骤s1321，获取每个所述办公节点事件的所述事件执行耗时信息分别与每个办公节点事件的事件触发轨迹信息的第二匹配系数集，作为所述第二信息匹配列表。

步骤s1322，将所述第二信息匹配列表作为第二信息聚类特征，与所有办公节点事件的事件触发轨迹信息进行多维特征聚类，得到每个所述办公节点事件对应的业务流程触发信息。

步骤s1323，将每个所述办公节点事件的所述事件执行耗时信息与各自对应的所述业务流程触发信息进行办公流程耗时校正，得到每个所述办公节点事件对应的当前事件执行耗时信息。

基于上述对步骤s131和步骤s132的进一步说明，能够在确保每个所述办公节点事件对应的当前事件触发轨迹信息以及每个所述办公节点事件对应的当前事件执行耗时信息的准确性和实时性的前提下，充分挖掘当前事件触发轨迹信息和当前事件执行耗时信息之间的对应关系（例如通过多维特征聚类将当前事件触发轨迹信息和当前事件执行耗时信息进行比较和匹配）。

在实际实施时，发明人发现，为了确保节点信息分布结果以及时序信息配对结果之间的时序匹配的一致性，需要考虑信息的动态特性和静态特性。为此，在步骤s133中，基于所述当前事件触发轨迹信息和所述当前事件执行耗时信息得到所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，进一步可以包括以下步骤s1331-步骤s1334所描述的内容。

步骤s1331，在根据所述当前事件触发轨迹信息生成连续事件集的过程中，实时检测所述连续事件集是否生成完成；在检测到所述连续事件集未生成完成时，通过当前的事件传递权重以及所述连续事件集的事件数量计算所述连续事件集的预估生成耗时；判断计算出的所述预估生成耗时是否达到基于接收到的信息存储指令而生成的设定耗时；当计算出的所述预估生成耗时达到基于接收到的信息存储指令而生成的设定耗时时，启动针对所述连续事件集的并行生成线程；当所述并行生成线程启动时，基于所述信息存储指令确定所述连续事件集对应的事件类别分布的分布特征，并通过所述分布特征以及所述信息存储指令在所述连续事件集中确定目标办公事件；优先生成确定出的所述目标办公事件直至所述连续事件集生成完成。

步骤s1332，在生成所述连续事件集之后，对所述连续事件集对应的事件节点分布进行节点关联性计算，获取与所述事件节点分布相匹配的节点关联性矩阵；确定根据所述节点关联性矩阵对所述连续事件集进行节点划分的划分结果，基于所述划分结果对所述连续事件集进行包含节点关联系数分配的事件分组得到多个事件组，按照每个事件组对应的节点关联系数生成所述流式办公信息记录的节点信息分布结果；其中，所述节点信息分布结果用于指示将所述流式办公信息记录进行节点信息化处理。

步骤s1333，基于确定出的所述连续事件集的时序间隔信息，在所述当前事件执行耗时信息中提取对应的执行耗时变化信息；获取基于所述节点信息分布结果确定的至少二组节点信息；将所述执行耗时变化信息以离散数组的形式与所述至少二组节点信息进行匹配；以使每个节点信息在匹配所述离散数组后，在根据每个节点信息与所述离散数组的匹配描述信息确定与所述节点信息分布结果相同的信息传递路径后根据所述信息传递路提取所述当前事件执行耗时信息对应的关联耗时列表，并基于所述连续事件集的时序间隔信息以及所述关联耗时列表确定所述节点信息分布结果对应的时序轨迹信息；其中，所述时序轨迹信息为时序轨迹曲线。

步骤s1334，按照所述时序轨迹信息对应的轨迹特征确定所述节点信息分布结果的静态节点集和动态节点集；在确定出所述静态节点集与所述动态节点集之后，获取所述静态节点集的静态配置参数和所述动态节点集的动态配置参数，其中，所述静态节点集中包括第一节点描述值，所述动态节点集中包括第二节点描述值；获取所述静态配置参数中的每一个参数段与所述动态配置参数中的每一个参数段，得到配置参数矩阵；确定所述配置参数矩阵中的任意两个参数段之间的参数校验权重，得到校验权重清单；将所述校验权重清单中的小于预设权重的参数校验权重调整为预设权重，得到目标权重清单；对所述目标权重清单进行识别得到权重识别结果；其中，所述权重识别结果用于指示所述第一节点描述值与所述第二节点描述值为相同节点描述值或者为不同节点描述值；在所述权重识别结果指示所述第一节点描述值与所述第二节点描述值为相同节点描述值时，根据所述时序轨迹曲线在设定时长间隔下的曲线斜率变化信息确定所述时序信息配对结果。

可以理解，通过执行上述步骤s1331-步骤s1334所描述的内容，在先后确定节点信息分布结果和时序信息配对结果时，能够以连续事件集为桥梁分析出节点信息分布结果和时序信息配对结果之间的关联性，例如按照所述时序轨迹信息对应的轨迹特征确定所述节点信息分布结果的静态节点集和动态节点集，这样一来，能够将信息的动态特性和静态特性考虑在内，从而在先后确定节点信息分布结果和时序信息配对结果时能够确保节点信息分布结果以及时序信息配对结果之间的时序匹配的一致性。

在一个示例中，步骤s120所描述的基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，具体可以包括以下步骤a和步骤b所描述的内容。

步骤a，获取所述事件行为属性的关联拓扑图和关联状态更新列表；对所述事件行为属性进行行为标签提取，以确定行为标签队列；根据所述关联状态更新列表和所述行为标签队列，确定所述办公信息清单的多重标签画像、所述办公信息清单的单一标签画像、所述办公信息清单的多重标签画像和单一标签画像之间的过渡标签画像、以及画像特征因子。

步骤b，根据所述办公信息清单的多重标签画像、所述办公信息清单的单一标签画像、所述办公信息清单的多重标签画像和单一标签画像之间的过渡标签画像、以及所述画像特征因子，对所述关联拓扑图进行修正，得到目标拓扑图；结合所述目标拓扑图、所述关联状态更新列表以及所述行为标签队列，按照预设信息提取模型对所述事件行为属性在所述办公信息清单中所属的清单区域进行信息转换，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息。

进一步地，步骤b中按照预设信息提取模型对所述事件行为属性在所述办公信息清单中所属的清单区域进行信息转换，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息的步骤，具体可以包括以下子步骤：按照预设信息提取模型对所述清单区域中的区域信息进行信息转换，得到所述办公信息清单对应的互动事件列表以及各事件日志本文；在基于所述互动事件列表确定出所述办公信息清单中包含有可修改本文类别的情况下，根据所述办公信息清单在所述可修改本文类别下的事件日志本文及其本文识别率计算所述办公信息清单在固定本文类别下的各事件日志本文与所述办公信息清单在可修改本文类别下的各事件日志本文之间的文本重复度，并将所述办公信息清单在所述固定本文类别下的与在所述可修改本文类别下的事件日志本文的文本重复度达到设定重复度的事件日志本文调整到所述可修改本文类别下；在所述固定本文类别下包含有多个存在隐藏文本字段的事件日志本文的情况下，根据所述办公信息清单在所述可修改本文类别下的事件日志本文及其本文识别率确定所述办公信息清单在所述固定本文类别下的各存在隐藏文本字段的事件日志本文之间的文本重复度，并根据所述各存在隐藏文本字段的事件日志本文之间的文本重复度对所述固定本文类别下的各存在隐藏文本字段的事件日志本文进行筛选；根据所述办公信息清单在可修改本文类别下的事件日志本文及其本文识别率为上述筛选出的目标事件日志本文设置调整权重，并按照所述调整权重将至少部分所述目标事件日志本文调整到所述可修改本文类别下；基于所述可修改本文类别下的事件日志文本生成所述事件触发轨迹信息以及基于所述固定文本类别下的事件日志文本生成所述事件执行耗时信息。

如此，通过执行上述步骤a和步骤b所描述的内容，能够对事件行为属性的关联拓扑图和关联状态更新列表进行分析，然后对事件行为属性的行为标签队列进行提取，如此，能够基于预设信息提取模型确定出办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，从而确保事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息之间的用户画像是互相匹配的。

在一个可替换的实施方式中，步骤s110所描述的将流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件，示例性地可以通过以下步骤s111-步骤s114所描述的内容实现。

步骤s111，获取流式办公信息记录在第一格式文本下的第一文本信息，其中，所述第一格式本文为所述计算机设备所包括的多个格式文本下所述流式办公信息记录所匹配的格式本文。

步骤s112，获取所述第一文本信息与所述计算机设备内的格式脚本信息之间的文本缺损权重；根据预设缺损列表获取与所述文本缺损权重对应的文本恢复脚本，其中，所述预设缺损列表用于指示所述流式办公信息记录在格式文本下的本文记录相对于所述格式脚本信息的脚本调用率与文本恢复脚本之间的缺损路径。

步骤s113，按照与所述文本缺损权重对应的文本恢复脚本对所述流式办公信息记录的信息流特征进行提取，得到所述流式办公信息记录的目标信息流，其中，所述目标信息流的流量间隔分布相关于所述第一文本信息与所述格式脚本信息之间的余弦距离。

步骤s114，将所述目标信息流添加到所述格式脚本信息中，得到目标脚本信息，并将所述目标脚本信息作为业务办公信息，其中，所述业务办公信息的流量间隔分布相关于所述第一文本信息与所述格式脚本信息之间的余弦距离，所述业务办公信息的流量间隔分布不同于所述信息流特征添加到所述格式脚本信息中所得到的格式差异分布；整合所述业务办公信息得到存在所述多个办公节点事件的办公信息清单；其中，所述办公信息清单中的所述多个办公节点事件通过计算机设备所包括的多个格式文本对应的文本识别逻辑得到。

通过应用上述步骤s111-步骤s114，能够在对流式办公信息记录进行转换时考虑文本信息的缺损情况，这样可以确保办公信息清单的完整性。进一步地，通过文本识别逻辑识别得到办公节点事件，能够确保办公节点事件在从信息层面转移到文本层面的准确性。

在一个可替换的实施方式中，步骤s120所描述的获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性，具体可以包括以下步骤s1211和步骤s1212所描述的内容。

步骤s1211，在预设标签集合中确定与每个办公节点事件对应的用户行为标签，将所述用户行为标签映射到所述办公节点事件对应的节点容器中，得到所述用户行为标签对应的事件类别标签。

步骤s1212，对所述事件类别标签进行标签特征提取，并根据提取得到的多维标签特征确定每个办公节点事件对应的事件类别属性。

如此，可以基于用户行为标签确定事件类别标签，从而确定出事件类别属性，这样能够确保事件类别属性与用户行为之间的关联性，从而确保事件类别属性不脱离实际的办公业务需求。

在一个可替换的实施方式中，步骤s120所描述的对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性，具体可以通过以下步骤s1221-步骤s1224所描述的内容实现。

步骤s1221，从所述事件类别属性中获取属性分布矩阵以及所述属性分布矩阵所对应的矩阵结构化描述，其中，所述属性分布矩阵包括属性矩阵元素。

步骤s1222，根据所述属性分布矩阵所包括的所述属性矩阵元素生成元素相关性队列；根据所述元素相关性队列从所述属性矩阵元素中获取存在动态行为标识的目标矩阵元素。

步骤s1223，根据所述矩阵结构化描述从所述事件类别属性对应的类别分布矩阵中确定事件行为分布矩阵。

步骤s1224，将所述存在动态行为标识的目标矩阵元素与所述事件行为分布矩阵进行匹配，并根据匹配结果对所述事件类别属性对应的类别分布矩阵进行更新，得到目标类别分布矩阵；基于所述目标类别分布矩阵生成每个办公节点事件分别对应的事件行为属性。

可以理解，通过上述步骤s1221-步骤s1224所描述的内容，能够对事件类别属性对应的属性分布矩阵和类别分布矩阵进行分析，从而获得属性分布矩阵和类别分布矩阵之间的匹配结果，这样可以确保更新得到的目标类别分布矩阵的实时性，进而确保生成的每个办公节点事件分别对应的事件行为属性的时序一致性。

在一个可替换的实施方式中，步骤s120所描述的基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，具体可以包括以下步骤s1231-步骤s1234所描述的内容。

步骤s1231，获取所述事件行为属性迭代过程中的第一事件关联路径和第二事件关联路径，所述第一事件关联路径和所述第二事件关联路径为所述事件行为属性在迭代过程中属性追溯信息对应的事件关联路径。

步骤s1232，获取所述第一事件关联路径和所述第二事件关联路径的路径区分系数，所述路径区分系数表征所述第一事件关联路径和所述第二事件关联路径之间对应路径节点之间的传递系数差别；

步骤s1233，将所述路径区分系数转换为路径差异描述信息，所述路径差异描述信息包括若干可更新信息。

步骤s1234，根据所述路径差异描述信息中所述可更新信息的更新评价指标，确定在所述第一事件关联路径至所述第二事件关联路径之间的路径整合过程中所述办公信息清单的第一事件特征信息和第二事件特征信息，基于所述第一事件特征信息确定所述办公信息清单的事件触发轨迹信息，基于所述第二事件特征信息确定所述办公信息清单的事件执行耗时信息。

可以理解，通过执行上述步骤s1231-步骤s1234，能够确保办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息之间的事件匹配的一致性。

基于上述相同或相似的发明构思，还提供了如图2所示的一种计算机设备10，包括信息处理装置20，所述装置包括：

信息转换模块21，用于将流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件；

信息确定模块22，用于获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性；对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性；基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息；

信息存储模块23，用于基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储。

基于上述相同或相似的发明构思，如图3所示，还提供了一种流式办公信息记录的处理系统30，包括互相之间通信的计算机设备10和在线办公设备40；其中，所述计算机设备10用于：

将所述在线办公设备40中存储的流式办公信息记录转换为对应的办公信息清单，对所述办公信息清单进行办公事件识别得到多个办公节点事件；

获取所述多个办公节点事件分别对应的事件类别属性；对所述事件类别属性进行属性信息解析得到所述多个办公节点事件分别对应的事件行为属性；基于所述事件行为属性以及对应的事件关联信息，得到所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息；

基于所述办公信息清单的事件触发轨迹信息以及事件执行耗时信息，确定所述流式办公信息记录的节点信息分布结果以及时序信息配对结果，依据所述节点信息分布结果以及时序信息配对结果将所述流式办公信息记录进行存储。

关于上述装置和系统的描述请参阅对图2所示的方法的描述，在此不作更多说明。

图4示出了本发明实施例所提供的一种计算机设备10的方框示意图。本发明实施例中的计算机设备10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图4所示，计算机设备10包括：存储器11、处理器12、网络模块13和信息处理装置20。

存储器11、处理器12和网络模块13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有信息处理装置20，所述信息处理装置20包括至少一个可以软件或固件（firmware）的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本发明实施例中的信息处理装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的流式办公信息记录的处理方法。

其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器（randomaccessmemory，ram），只读存储器（readonlymemory，rom），可编程只读存储器（programmableread-onlymemory，prom），可擦除只读存储器（erasableprogrammableread-onlymemory，eprom），电可擦除只读存储器（electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom）等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。

所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。

网络模块13用于通过网络建立计算机设备10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

可以理解，图4所示的结构仅为示意，计算机设备10还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序。所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在计算机设备10执行下面的流式办公信息记录的处理方法。

综上，本发明实施例所提供的流式办公信息记录的处理方法及计算机设备，由于对流式办公信息记录进行存储是基于节点信息分布结果以及时序信息配对结果进行的，而节点信息分布结果以及时序信息配对结果的确定是基于对流式办公信息记录的办公事件分析得到的，因此可以在无需刻意修改信息提取模型的模型参数的前提下确定出与节点信息分布结果相匹配的时序信息配对结果，这样以来，在存储流式办公信息记录时，可以依据节点信息分布结果对流式办公信息记录进行节点化信息提取，并按照时序信息配对结果确定存储的时序顺序，这样在对流式办公信息记录对应的待处理节点信息进行存储时，能够避免待处理节点信息之间的时序信息的混乱而带来的存储错误。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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，计算机设备10，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。需要说明的是，在本文中，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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。