数据规则生成方法及装置

技术领域

本文件涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种数据规则生成方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，互联网中产生的数据可能蕴含着大量的价值，许多业务场景下，如何有效的对业务系统产生的业务数据进行挖掘，成为当下业务处理的重点。数据挖掘是指从业务系统产生的大量业务数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，而业务处理过程中数据挖掘的重点，则是挖掘业务数据中有价值的业务规则，以对业务系统后续运行过程中产生的业务数据的处理提供帮助。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种数据规则生成方法。所述数据规则生成方法包括：对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系。根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件。以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

本说明书一个或多个实施例提供了一种数据规则生成装置，包括：数据预处理模块，被配置为对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。参数关系构建模块，被配置为基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系。属性条件确定模块，被配置为根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件。目标数据规则生成模块，被配置为以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

本说明书一个或多个实施例提供了一种数据规则生成设备，包括：对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系。根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件。以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现以下流程：对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系。根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件。以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种数据规则生成方法处理流程图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种应用于业务平台场景的数据规则生成方法处理流程图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种数据规则生成装置示意图；

图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种数据规则生成设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，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，都应当属于本文件的保护范围。

本说明书提供的一种数据规则生成方法实施例：

参见图1，本实施例提供的数据规则生成方法，包括步骤S102至步骤S108。

步骤S102，对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。

本实施例提供的所述数据规则生成方法，通过对业务数据进行预处理，获得业务数据的属性字段的属性数据以及业务字段的业务数据，通过深入解析业务字段的业务数据之间的关系，以此来构建多元参数关系，进一步求解构建的多元参数关系，获得业务关系表达式，并从业务关系表达式出发反推出使业务关系表达式成立的属性条件，从而以获得的属性条件为前置条件、业务关系表达式为断言来构建相应的数据规则，实现了数据规则生成的流程化、自动化，并且从业务数据出发推导数据规则，使得生成的数据规则更加高效、准确和全面。

本实施例所述待处理数据，是指业务平台或者业务系统运行过程中产生的业务数据，一般而言，业务数据中往往包含有与业务属性相关的数据，比如交易平台中生成的交易数据中包含有订单来源、订单类型、账户类型等交易属性相关数据，同时，业务数据中还包含有与业务数据相关的数据，比如交易平台中生成的交易数据中包含有交易金额、账号、流水号、交易发生时间、交易状态等交易业务相关数据。

本实施例定义数据规则由前置条件和断言两部分组成，其中，前置条件表征该数据规则所属的数据处理场景，断言表征该数据处理场景下，数据所遵循的规律或者规则；数据规则的语义为：当前置条件成立时，断言也一定成立，具体分为下述三种情况：

第一种：当某一数据针对数据规则的前置条件的执行结果为否，则表明该数据不属于当前数据规则所表征的业务场景，跳过该数据；

第二种：当某一数据针对数据规则的前置条件的执行结果为是，则表明该数据属于当前数据规则所表征的业务场景，执行断言，如果断言的执行结果也为是，则表示该数据的校验通过，相应的，该数据规则的支持度加1；

第三种：当某一数据针对数据规则的前置条件的执行结果为是，则表明该数据属于当前数据规则所表征的业务场景，执行断言，如果断言的执行结果也为否，则表示该数据的校验未通过。

在数据规则的生成过程中，属性数据往往与数据规则的前置条件相关，业务数据往往与数据规则的断言相关，基于此，本实施例分别从属性数据出发确定数据规则的前置条件，以及从业务数据出发确定数据规则的断言。具体实施时，对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据的过程中，本实施例提供的一种可选实施方式中，通过对所述待处理数据进行字段标记，以此获得所述属性字段的属性数据和所述业务字段的业务数据。

例如，针对交易平台在一段时间内产生的交易数据，分别对各个交易数据进行字段标记，获得各个交易数据的属性字段的属性数据，具体为订单来源字段的订单来源数据、订单类型字段的订单类型数据以及账户类型字段的账户类型属性数据；同时，还获得各个交易数据的交易数据字段的交易数据，具体为金额字段的金额数值、账号字段的账号信息、流水号字段的交易流水号、交易发生时间字段的交易发生时间信息以及交易状态字段的交易状态。

此外，对待处理数据进行预处理的过程中，除上述提供的字段标记的实现方式之外，还可以采用将待处理数据解析为属性域的属性标识与业务域的参数值的方式实现预处理，并将属性域的属性标识与业务域的参数值写入数据表中，具体是将属性域的属性标识写入数据表中的属性字段，作为属性字段的属性数据，以及将业务域的参数值写入数据表中的业务字段，作为业务字段的业务数据。

步骤S104，基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系。

本实施例中，在数据规则由前置条件和断言组成的基础上，通过定义所述业务字段的业务数据之间的多元参数关系，并对定义的多元参数关系进行求解，通过求解来确定数据规则的断言。

实际应用中，交易平台在进行交易处理过程中的各个环节可能会涉及或者产生不同的数据，并且涉及或者产生的这些数据之间存在一定的关系，比如无优惠券的交易处理场景下，不同交易阶段产生的订单金额、交易金额、记账金额三者数额相等，再比如有优惠券的交易处理场景下，订单金额等于优惠金额与交易金额二者之和，交易金额与记账金额二者数额相等。为提升数据规则的有效性，本实施例提供的一种可选实施方式中，从交易数据进行字段标记的业务数据出发，统计分析业务数据之间内在的数据关系，以此为基础生成更加贴合业务场景的数据规则，基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系的过程具体如下：

对所述业务字段的业务数据进行解析，获得所述业务字段的字段数据关系；

基于所述字段数据关系构建对应的多元参数关系；其中，所述多元参数关系中包含的字段参数与所述业务字段对应。

需要说明的是，所述多元参数关系，由所述业务字段的字段参数与所述字段参数对应的字段系数构建，所述字段系数存在取值空间；并且，所述业务字段存在字段空间，所述字段空间根据所述业务字段的业务数据确定。

沿用上例，对于交易平台的交易数据进行字段标记后获得的交易数据字段的交易数据中包含的订单金额、交易金额、优惠金额、记账金额，通过对订单金额、交易金额、优惠金额、记账金额进行统计分析，得出在无优惠券交易场景中，订单金额、交易金额、记账金额三者具有一定的数额关系，有优惠券交易场景中，订单金额、优惠金额、交易金额三者之间具有一定的数额关系，并且交易金额与记账金额也存在一定的数额关系；

基于统计分析得出的订单金额、交易金额、记账金额三者具有一定的数额关系，订单金额、优惠金额、交易金额三者之间具有一定的数额关系，以及交易金额与记账金额也存在一定的数额关系，抽象出多元参数关系表达式：k1*X1+k2*X2+···+knXn＝0；

其中，k1、k2···kn为系数，X1、X2···Xn这几个参数与订单金额、交易金额、优惠金额、记账金额这几者，但具体X1对应哪个金额，X21对应哪个金额，还需在下述求解后才能确定；对于系数k1、k2···kn，存在相应的取值范围，该取值范围即为系数k1、k2···kn的有限取值空间；而对于参数X1、X2···Xn，只能在订单金额、交易金额、优惠金额、记账金额这几者当中取值，可见，参数X1、X2···Xn的取值被限定在订单金额、交易金额、优惠金额、记账金额这几者组成的有限字段空间中。

在上述基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系的基础上，为进一步提升数据规则的有效性，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式求解所述多元参数关系：利用求解算法求解所述字段空间和所述取值空间中使所述多元参数关系成立的业务字段与字段系数组合；根据所述业务字段与字段系数组合和所述多元参数关系组建所述业务数据关系。

例如，根据参数X1、X2···Xn的有限字段空间以及系数k1、k2···kn的有限取值空间，利用遗传算法求解有限字段空间和有限取值空间中能够使多元参数关系表达式成立的系数取值和参数字段的组合；最后根据求解获得的系数取值和参数字段的组合和多元参数关系表达式，确定交易数据关系表达式。

步骤S106，根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件。

上述步骤S104通过求解所述构建多元参数关系确定数据规则的断言之后，本步骤中，以数据规则的断言为基础反推数据规则的前置条件，具体是以待处理数据进行字段标记处理获得的属性字段的属性数据为基础，确定能够使所述业务关系表达式成立的属性条件，从而作为数据规则的前置条件。

本实施例提供的一种可选实施方式中，根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件，包括：

利用所述待处理数据对所述业务数据关系进行校验；

根据校验结果筛选出校验通过的目标数据；

在所述目标数据的属性数据中，抽取所述目标数据满足的候选属性条件；

在所述候选属性条件中筛选出使所述业务数据关系确定成立的候选属性条件，作为所述属性条件。

例如，利用交易数据对交易数据关系进行校验，并从交易数据中筛选出满足交易数据关系表达式的部分交易数据，然后在交易数据进行字段标记处理后获得的属性字段的属性数据中，确定筛选出的这部分交易数据的属性数据，然后利用数据挖掘算法(FPMAX，最大频繁项集挖掘算法)从这部分属性数据中挖掘出具有共性的属性特征组成属性条件。

步骤S108，以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

上述确定作为数据规则的断言的业务关系表达式和作为数据规则的前置条件的属性条件之后，本步骤中，以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务数据关系为数据规则的断言，生成目标数据规则。本实施提供的一种可选实施方式中，通过对数据规则进行校验的方式来提升数据规则的有效性，具体采用如下方式实现：

利用所述待处理数据对所述属性条件进行校验；

在所述属性条件校验通过的情况下，利用所述待处理数据对所述属性条件对应的业务关系表达式进行校验；

根据校验结果，确定使所有待处理数据的校验通过的属性条件和业务关系表达式为前置条件和断言，并根据前置条件和断言组建所述目标数据规则。

例如，利用交易数据对交易数据关系表达式进行校验，根据每一条交易数据的校验结果，确定能够使交易数据关系表达式100％成立的属性条件作为前置条件，与100％成立的交易数据关系表达式作为断言，共同构建交易平台的交易规则。

本实施例从待处理数据出发生成数据规则，所述待处理数据可以是业务平台生成的业务数据，实际应用中业务平台生成的业务数据的数据规模往往比较大，而要从规模较大的业务数据中挖掘出数据规则，所需的时间比较长，因此，本实施例中从待处理数据出发生成数据规则的过程采用离线处理，比如采用spark-odps、spark-yarn、hadoop等离线批处理方式从交易数据中挖掘交易规则。

在数据规则生成之后，通过将生成的数据规则部署至相应的业务平台，对业务平台运行过程中产生的业务执行数据进行相应的数据校验，考虑到业务平台的数据规则数目比较多，因此，如果在对业务执行数据进行数据校验的过程中，针对每个业务执行数据，利用全量的数据规则对该业务执行数据进行校验，不仅耗时较长，数据校验的效率也比较低，为了提升数据校验的效率，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用规则树的形式进行数据校验，所述规则树的构建过程具体如下：根据数据规则包含的属性字段和/或业务字段，确定所述数据规则之间的规则依赖关系；基于所述规则依赖关系，建立由所述数据规则组建的规则树；其中，所述规则树中同一规则分支的后一层级的数据规则的数据校验，依赖于前一层级的数据规则的数据校验，并且在前一层级的数据规则进行数据校验的校验结果为是的情况下进行。

具体实施时，在进行数据校验的过程中，首先获取用户提交的业务请求进行业务执行后产生的业务执行数据，然后利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果。为提升数据校验的效率，实际校验过程中可采用流式处理架构进行数据校验，比如采用Spark-streaming、Flink、Storm等流处理框架实现数据校验。

本实施例提供的一种可选实施方式中，具体采用如下方式利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验：

基于所述业务执行数据执行所述数据规则的前置条件；

若所述前置条件的执行结果为是，基于所述业务执行数据执行所述数据规则的断言；若断言执行结果为是，确定业务执行数据的业务校验结果为校验通过；若断言执行结果为否，确定业务执行数据的业务校验结果为校验未通过；

若所述前置条件的执行结果为否，则跳过所述业务执行数据。

此外，在实际应用中，在进行数据规则生成的过程中，还可以采用模型的实现方式，具体而言，将数据规则的生成过程看作是模型训练过程，训练获得的数据规则模型即为生成的数据规则，模型训练过程为离线处理过程，而在模型训练完毕之后，通过将数据规则模型部署到相应的业务平台，将业务平台运行过程中生成的业务数据输入数据规则模型来进行数据校验。

具体的，采用模型实现的场景下，在对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据的过程中，可选的，对所述属性数据和所述业务数据进行向量化处理，获得属性向量数据和业务向量数据，以属性向量数据和业务向量数据为模型训练的输入。相应的，在以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则的过程中，以所述属性条件为模型的前置条件、所述业务关系表达式为断言构建数据规则模型；其中，所述数据规则模型在训练阶段的输入为所述待处理数据，所述数据规则模型在应用阶段的输入为业务执行数据，输出为所述业务执行数据进行数据校验之后获得的校验结果。

下述以本实施例提供的一种数据规则生成方法在业务平台场景的应用为例，对本实施例提供的数据规则生成方法进行进一步说明，参见图2，应用于业务平台场景的数据规则生成方法，具体包括步骤S202至步骤S212。

步骤S202，对待处理数据进行字段标记，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据。

步骤S204，对属性数据和业务数据进行向量化处理，获得属性向量数据和业务向量数据。

步骤S206，基于业务向量数据构建多元参数关系模型。

步骤S208，根据业务字段的字段空间和模型参数的取值空间，求解多元参数关系模型。

步骤S210，根据属性向量数据，确定使求解获得的数据规则模型成立的属性条件。

步骤S212，以属性条件为数据规则的前置条件、数据规则模型为数据规则的断言，生成目标数据规则。

具体的，首先利用待处理数据对属性条件进行校验，在属性条件校验通过的情况下，将该待处理数据输入数据规则模型进行校验，根据校验结果，确定使所有待处理数据的校验通过的属性条件和数据规则模型为前置条件和断言，并根据前置条件和数据规则模型组建相应的数据规则。

综上所述，所述数据规则生成方法，首先对待处理数据进行预处理，获得属性数据和业务数据，以所述业务数据为基础构建多元参数关系并求解该多元参数关系，获得业务关系表达式，然后利用根据所述属性数据确定使所述业务关系表达式成立的属性条件，最后以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则，实现了数据规则生成的流程化、自动化，并且从数据出发推导数据规则，使得生成的数据规则更加高效、准确和全面。

本说明书提供的一种数据规则生成装置实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种数据规则生成方法，与之相对应的，还提供了一种数据规则生成装置，下面结合附图进行说明。

参照图3，其示出了本实施例提供的一种数据规则生成装置示意图。

由于装置实施例对应于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例提供一种数据规则生成装置，包括：

数据预处理模块302，被配置为对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据；

参数关系构建模块304，被配置为基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系；

属性条件确定模块306，被配置为根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件；

目标数据规则生成模块308，被配置为以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

可选的，所述数据预处理模块302，具体被配置为对所述待处理数据进行字段标记，获得所述属性字段的属性数据和所述业务字段的业务数据。

可选的，所述参数关系构建模块304，包括：

业务数据解析子模块，被配置为对所述业务字段的业务数据进行解析，获得所述业务字段的字段数据关系；

多元参数关系构建子模块，被配置为基于所述字段数据关系构建对应的多元参数关系；其中，所述多元参数关系中包含的字段参数与所述业务字段对应。

可选的，所述多元参数关系，由所述业务字段的字段参数与所述字段参数对应的字段系数构建，所述字段系数存在取值空间；并且，所述业务字段存在字段空间，所述字段空间根据所述业务字段的业务数据确定。

可选的，所述参数关系构建模块304，包括：

多元参数关系求解子模块，被配置为利用求解算法求解所述字段空间和所述取值空间中使所述多元参数关系成立的业务字段与字段系数组合；

业务数据关系组建子模块，被配置为根据所述业务字段与字段系数组合和所述多元参数关系组建所述业务数据关系。

可选的，所述属性条件确定模块306，具体被配置为利用所述待处理数据对所述业务数据关系进行校验；根据校验结果筛选出校验通过的目标数据；在所述目标数据的属性数据中，抽取所述目标数据满足的候选属性条件；在所述候选属性条件中筛选出使所述业务数据关系确定成立的候选属性条件，作为所述属性条件。

可选的，所述目标数据规则生成模块308，具体被配置为利用所述待处理数据对所述属性条件进行校验；在所述属性条件校验通过的情况下，利用所述待处理数据对所述属性条件对应的业务关系表达式进行校验；根据校验结果，确定使所有待处理数据的校验通过的属性条件和业务关系表达式为前置条件和断言，并根据前置条件和断言组建所述目标数据规则。

可选的，所述数据规则生成装置，还包括：

规则依赖关系确定模块，被配置为根据数据规则包含的属性字段和/或业务字段，确定所述数据规则之间的规则依赖关系；

规则树建立模块，被配置为基于所述规则依赖关系，建立由所述数据规则组建的规则树；其中，所述规则树中同一规则分支的后一层级的数据规则的数据校验，依赖于前一层级的数据规则的数据校验，并且在前一层级的数据规则进行数据校验的校验结果为是的情况下进行。

可选的，所述数据规则生成装置，还包括：

业务执行数据获取模块，被配置为获取用户提交的业务请求进行业务执行后产生的业务执行数据；

数据校验模块，被配置为利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果。

可选的，所述数据校验模块，具体被配置为基于所述业务执行数据执行所述数据规则的前置条件；

若所述前置条件的执行结果为是，基于所述业务执行数据执行所述数据规则的断言；若断言执行结果为是，确定业务执行数据的业务校验结果为校验通过；若断言执行结果为否，确定业务执行数据的业务校验结果为校验未通过；

若所述前置条件的执行结果为否，则跳过所述业务执行数据。

本说明书提供的一种数据规则生成设备实施例如下：

对应上述描述的一种数据规则生成方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种数据规则生成设备，该数据规则生成设备用于执行上述提供的数据规则生成方法，图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种数据规则生成设备的结构示意图。

本实施例提供的一种数据规则生成设备，包括：

如图4所示，数据规则生成设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器401和存储器402，存储器402中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器402可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器402的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括数据规则生成设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器401可以设置为与存储器402通信，在数据规则生成设备上执行存储器402中的一系列计算机可执行指令。数据规则生成设备还可以包括一个或一个以上电源403，一个或一个以上有线或无线网络接口404，一个或一个以上输入输出接口405，一个或一个以上键盘406等。

在一个具体的实施例中，数据规则生成设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对数据规则生成设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据；

基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系；

根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件；

以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

可选的，所述基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，包括：

对所述业务字段的业务数据进行解析，获得所述业务字段的字段数据关系；

基于所述字段数据关系构建对应的多元参数关系；其中，所述多元参数关系中包含的字段参数与所述业务字段对应。

可选的，所述多元参数关系，由所述业务字段的字段参数与所述字段参数对应的字段系数构建，所述字段系数存在取值空间；并且，所述业务字段存在字段空间，所述字段空间根据所述业务字段的业务数据确定。

可选的，所述求解所述多元参数关系，包括：

利用求解算法求解所述字段空间和所述取值空间中使所述多元参数关系成立的业务字段与字段系数组合；

根据所述业务字段与字段系数组合和所述多元参数关系组建所述业务数据关系。

可选的，所述根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件，包括：

利用所述待处理数据对所述业务数据关系进行校验；

根据校验结果筛选出校验通过的目标数据；

在所述目标数据的属性数据中，抽取所述目标数据满足的候选属性条件；

在所述候选属性条件中筛选出使所述业务数据关系确定成立的候选属性条件，作为所述属性条件。

可选的，所述以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务数据关系为数据规则的断言，生成目标数据规则，包括：

利用所述待处理数据对所述属性条件进行校验；

在所述属性条件校验通过的情况下，利用所述待处理数据对所述属性条件对应的业务关系表达式进行校验；

根据校验结果，确定使所有待处理数据的校验通过的属性条件和业务关系表达式为前置条件和断言，并根据前置条件和断言组建所述目标数据规则。

可选的，计算机可执行指令被执行时，还包括：

获取用户提交的业务请求进行业务执行后产生的业务执行数据；

利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果。

可选的，所述利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果，包括：

基于所述业务执行数据执行所述数据规则的前置条件；若所述前置条件的执行结果为是，基于所述业务执行数据执行所述数据规则的断言；若断言执行结果为是，确定业务执行数据的业务校验结果为校验通过；若断言执行结果为否，确定业务执行数据的业务校验结果为校验未通过；

若所述前置条件的执行结果为否，则跳过所述业务执行数据。

本说明书提供的一种存储介质实施例如下：

对应上述描述的一种数据规则生成方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种存储介质。

本实施例提供的存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现以下流程：

对待处理数据进行预处理，获得属性字段的属性数据和业务字段的业务数据；

基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，并求解所述多元参数关系；

根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件；

以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务关系表达式为数据规则的断言，生成目标数据规则。

可选的，所述基于所述业务字段的业务数据构建多元参数关系，包括：

对所述业务字段的业务数据进行解析，获得所述业务字段的字段数据关系；

基于所述字段数据关系构建对应的多元参数关系；其中，所述多元参数关系中包含的字段参数与所述业务字段对应。

可选的，所述多元参数关系，由所述业务字段的字段参数与所述字段参数对应的字段系数构建，所述字段系数存在取值空间；并且，所述业务字段存在字段空间，所述字段空间根据所述业务字段的业务数据确定。

可选的，所述求解所述多元参数关系，包括：

利用求解算法求解所述字段空间和所述取值空间中使所述多元参数关系成立的业务字段与字段系数组合；

根据所述业务字段与字段系数组合和所述多元参数关系组建所述业务数据关系。

可选的，所述根据所述属性数据，确定使求解获得的业务关系表达式成立的属性条件，包括：

利用所述待处理数据对所述业务数据关系进行校验；

根据校验结果筛选出校验通过的目标数据；

在所述目标数据的属性数据中，抽取所述目标数据满足的候选属性条件；

在所述候选属性条件中筛选出使所述业务数据关系确定成立的候选属性条件，作为所述属性条件。

可选的，所述以所述属性条件为数据规则的前置条件、所述业务数据关系为数据规则的断言，生成目标数据规则，包括：

利用所述待处理数据对所述属性条件进行校验；

在所述属性条件校验通过的情况下，利用所述待处理数据对所述属性条件对应的业务关系表达式进行校验；

根据校验结果，确定使所有待处理数据的校验通过的属性条件和业务关系表达式为前置条件和断言，并根据前置条件和断言组建所述目标数据规则。

可选的，计算机可执行指令被执行时，还包括：

获取用户提交的业务请求进行业务执行后产生的业务执行数据；

利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果。

可选的，所述利用所述数据规则对所述业务执行数据进行数据校验，获得校验结果，包括：

基于所述业务执行数据执行所述数据规则的前置条件；若所述前置条件的执行结果为是，基于所述业务执行数据执行所述数据规则的断言；若断言执行结果为是，确定业务执行数据的业务校验结果为校验通过；若断言执行结果为否，确定业务执行数据的业务校验结果为校验未通过；

若所述前置条件的执行结果为否，则跳过所述业务执行数据。

需要说明的是，本说明书中关于存储介质的实施例与本说明书中关于数据规则生成方法的实施例基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述对应方法的实施，重复之处不再赘述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在20世纪30年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个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，本说明书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。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(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。

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。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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。

以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。