一种基于规则引擎优化的业务数据处理方法及相关设备与流程

本技术涉及业务过程优化以及金融科技领域，尤其涉及一种基于规则引擎优化的业务数据处理方法及相关设备。

背景技术：

1、规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，它可以将业务规则从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策，规则引擎可以接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则作出业务决策。使用规则引擎可以大大简化业务流程，并提高业务效率与稳定性。

2、但由于业务场景种类繁多，尤其在金融领域，比如，车险涉及到的业务场景包括报案场景、查勘场景等，随着每个业务场景涉及到的规则数量的增加，规则引擎的复杂性也会增加，这会导致规则引擎难以管理和维护。规则之间往往还存在重复、包含等现象，这可能会导致规则引擎的性能下降，规则更新的难度上升，从而影响整个系统的性能。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提出一种基于规则引擎优化的业务数据处理方法及相关设备，以解决现有技术中规则引擎的复杂性随着规则数量的增加而增加，导致规则引擎难以管理和维护，同时，规则之间的重复和包含还会导致规则引擎难以进行更新优化的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本技术实施例提供一种基于规则引擎优化的业务数据处理方法，采用了如下所述的技术方案：

3、获取规则引擎的全量规则，其中，每条所述规则包含多个规则因子和每个所述规则因子对应的因子语句，所述因子语句之间具有逻辑运算关系；

4、基于业务场景对所述全量规则进行划分，获得不同所述业务场景的规则集合；

5、根据所述规则集合中的规则对规则因子的引用关系，建立因子索引表；

6、接收配置的新规则，基于所述新规则的规则因子，从所述因子索引表中得到所述新规则的相似规则集合；

7、计算所述新规则与所述相似规则集合中每条相似规则之间的包含关系；

8、根据所述包含关系得到规则优化动作，基于所述规则优化动作优化所述规则集合，得到更新的规则集合；

9、根据接收到的业务请求获取业务数据，基于所述业务数据匹配到所述规则引擎中对应的业务场景；

10、根据所述业务场景，调用所述业务场景对应的更新的规则集合作为目标执行规则，并按照所述目标执行规则处理所述业务数据。

11、进一步的，所述基于所述新规则的规则因子，从所述因子索引表中得到所述新规则的相似规则集合的步骤包括：

12、确定所述新规则所在的业务场景，得到目标规则集合；

13、获取所述目标规则集合的目标因子索引表，提取所述新规则的目标规则因子；

14、根据每个所述目标规则因子，在所述目标因子索引表中查找对应的目标规则作为相似规则；

15、将所有所述相似规则进行合并，得到相似规则集合。

16、进一步的，所述计算所述新规则与所述相似规则集合中每条相似规则之间的包含关系的步骤包括：

17、计算所述新规则与所述相似规则之间的包含度和被包含度；

18、根据所述包含度和所述被包含度得到所述新规则与所述相似规则之间的包含关系。

19、进一步的，所述根据所述包含关系得到规则优化动作的步骤包括：

20、在所述包含关系满足第一预设条件时，确定所述规则优化动作为将所述新规则正常上线；

21、在所述包含关系满足第二预设条件时，确定所述规则优化动作为将所述相似规则合并至所述新规则；

22、在所述包含关系满足第三预设条件时，确定所述规则优化动作为将所述新规则合并至所述相似规则；

23、在所述包含关系满足第四预设条件时，确定所述规则优化动作为将所述新规则代替所述相似规则；

24、在所述包含关系满足第五预设条件时，确定所述规则优化动作为对所述新规则不予上线。

25、进一步的，在所述根据所述规则集合中的规则对规则因子的引用关系，建立因子索引表的步骤之后还包括：

26、遍历每个所述规则集合中的全部规则，将当前遍历的所述规则记为当前优化规则；

27、基于所述当前优化规则的规则因子，从所述因子索引表中得到所述当前优化规则的当前相似规则集合；

28、计算所述当前优化规则与所述当前相似规则集合中每条当前相似规则之间的包含度和被包含度；

29、根据所述包含度和所述被包含度优化所述规则集合。

30、进一步的，所述根据所述包含度和所述被包含度优化所述规则集合的步骤包括：

31、在所述包含度在第一预设范围，或所述被包含度在第一预设范围时，保持所述当前优化规则和所述当前相似规则不变；

32、在所述包含度在第二预设范围且所述被包含度在第二预设范围时，将所述当前优化规则与所述当前相似规则进行合并；

33、在所述包含度为预设阈值时，将所述当前优化规则进行删除；

34、在所述被包含度为预设阈值时，将所述当前相似规则进行删除。

35、进一步的，所述基于业务场景对所述全量规则进行划分，获得不同所述业务场景的规则集合的步骤包括：

36、获取所述业务场景对应的规则配置文件；

37、解析所述规则配置文件，获得所述业务场景的业务规则，将所述业务规则进行组合得到规则集合。

38、为了解决上述技术问题，本技术实施例还提供一种基于规则引擎优化的业务数据处理装置，采用了如下所述的技术方案：

39、获取模块，用于获取规则引擎的全量规则，其中，每条所述规则包含多个规则因子和每个所述规则因子对应的因子语句，所述因子语句之间具有逻辑运算关系；

40、划分模块，用于基于业务场景对所述全量规则进行划分，获得不同所述业务场景的规则集合；

41、建立模块，用于根据所述规则集合中的规则对规则因子的引用关系，建立因子索引表；

42、查找模块，用于接收配置的新规则，基于所述新规则的规则因子，从所述因子索引表中得到所述新规则的相似规则集合；

43、计算模块，用于计算所述新规则与所述相似规则集合中每条相似规则之间的包含关系；

44、优化模块，用于根据所述包含关系得到规则优化动作，基于所述规则优化动作优化所述规则集合，得到更新的规则集合；

45、匹配模块，用于根据接收到的业务请求获取业务数据，基于所述业务数据匹配到所述规则引擎中对应的业务场景；

46、业务执行模块，用于根据所述业务场景，调用所述业务场景对应的更新的规则集合作为目标执行规则，并按照所述目标执行规则处理所述业务数据。

47、为了解决上述技术问题，本技术实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

48、该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的基于规则引擎优化的业务数据处理方法的步骤。

49、为了解决上述技术问题，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

50、所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的基于规则引擎优化的业务数据处理方法的步骤。

51、与现有技术相比，本技术主要有以下有益效果：

52、本技术通过根据业务场景对获取的规则引擎的全量规则进行划分，得到每个业务场景对应的规则集合，并建立规则集合对应的因子索引表，根据因子索引表得到新规则的相似规则，计算得到新规则和相似规则之间的包含关系，根据包含关系优化规则集合，可以减少规则引擎的规则库的复杂度，使规则库更加清晰和易于维护，提高规则引擎的可维护性；同时，可以减少规则引擎的计算负担，提高规则引擎的性能和效率，还可以提高规则匹配的准确性和精度，有利于规则引擎的规则更新，提升更新效率，使新规则一上线即可使用，实现了新规则的热部署，进而提高了规则引擎提供规则解析服务的能力，也提高了应用系统提供服务的能力。