基于规则树递归匹配的多条件审批流引擎方法及系统与流程

本发明涉及企业审批，尤其涉及基于规则树递归匹配的多条件审批流引擎方法及系统。

背景技术：

1、在企业多条件审批业务场景中，现有审批流引擎多采用线性规则逐条遍历匹配模式处理业务传入的条件参数，未对重复条件参数做统一标识与缓存复用处理。批量并发业务请求下，大量相同条件参数会重复触发完整规则树遍历、审批节点提取与路径计算流程，重复计算带来高额cpu运算开销，使得审批路径解析响应延迟显著提升，高并发场景下引擎整体吞吐能力受限。同时现有方案缺少标准化路径冗余剔除机制，规则树遍历生成的原始审批路径存在大量重复审批人节点，冗余节点持续参与后续路径比对运算，进一步放大单次请求的处理耗时。

2、现有审批流引擎对多条候选审批路径仅依靠简单序列长度匹配完成筛选，单一维度比对方式无法精准量化不同路径间的结构差异，易输出偏离业务规则的非最优审批路径。且路径匹配结果无持久化缓存关联逻辑，每次业务请求均需从头完成全流程规则解析，无法依托历史匹配结果降低运算负载；缺少融合序列相似度、编辑偏移量、长度差值的多维度差异度量模型，路径判别准确度不足，频繁出现路径匹配错误、重复重试计算的问题，难以稳定支撑大规模多条件审批业务的高效运转。

技术实现思路

1、本发明提供基于规则树递归匹配的多条件审批流引擎方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的基于规则树递归匹配的多条件审批流引擎方法，包括：

3、s1、对业务端传入的条件参数对象进行排重分组，得到所述业务端的条件分组，排重标识字符串和业务数据标识；

4、s2、基于所述排重标识字符串和预设的规则树，对业务端内置的缓存区进行匹配检索，并在匹配未命中时提取所述业务端的规则树节点数据；

5、s3、基于所述规则树节点数据，对所述规则树进行递归遍历，得到所述业务端的规则树节点链，并对所述规则树节点链进行审批人节点信息提取，得到所述业务端的审批路径；

6、s4、对所述审批路径进行路径冗余消除，得到所述业务端的去重审批路径；

7、s5、基于预设的路径差异度，对所述去重审批路径进行路径差异度判别，得到所述业务端的候选差异路径，并对所述候选差异路径进行匹配路径提取，以得到所述业务端的最终审批路径；

8、s6、基于所述最终审批路径，将所述条件分组的审批人和所述排重标识字符串进行关联缓存，得到所述业务端的已缓存匹配结果。

9、在一个优选的实施方式中，对业务端传入的条件参数对象进行排重分组，得到所述业务端的条件分组，排重标识字符串和业务数据标识，包括：

10、对业务端传入的条件参数对象进行键值解析构建，得到所述业务端的条件键值对；

11、对所述条件键值对进行特征归并，得到所述业务端的条件特征序列；

12、将所述条件特征序列进行哈希映射，得到所述业务端的排重标识字符串；

13、对所述条件参数对象进行业务数据解析，得到所述业务端的业务数据标识；

14、基于所述排重标识字符串，对所述条件参数对象进行分组归并，得到所述业务端的条件分组。

15、在一个优选的实施方式中，基于所述排重标识字符串和预设的规则树，对业务端内置的缓存区进行匹配检索，并在匹配未命中时提取所述业务端的规则树节点数据，包括：

16、对所述排重标识字符串进行缓存键转换，得到所述业务端的缓存检索键；

17、基于所述缓存检索键，对所述业务端内置的缓存区进行主键匹配检索，得到所述业务端的主键缓存检索结果；

18、当所述主键缓存检索结果指示未命中时，基于所述缓存检索键，生成所述业务端的节点提取指令；

19、基于所述节点提取指令，对预设的规则树进行节点数据读取，得到所述业务端的规则树节点数据。

20、在一个优选的实施方式中，基于所述规则树节点数据，对所述规则树进行递归遍历，得到所述业务端的规则树节点链，并对所述规则树节点链进行审批人节点信息提取，得到所述业务端的审批路径，包括：

21、基于所述规则树节点数据中的根节点标识，对所述规则树进行深度优先递归遍历，得到所述业务端的规则树节点链；

22、基于预设的审批人节点类型，对所述规则树节点链进行类型标签比对，得到所述业务端的审批人候选节点记录；

23、对所述审批人候选节点记录进行冗余剔除，得到所述业务端的去重审批人节点记录；

24、对所述去重审批人节点记录进行属性解析，得到所述业务端的审批人身份标识序列；

25、将所述审批人身份标识序列进行路径节点整合，得到所述业务端的审批路径。

26、在一个优选的实施方式中，基于预设的审批人节点类型，对所述规则树节点链进行类型标签比对，得到所述业务端的审批人候选节点记录，包括：

27、对所述规则树节点链进行节点类型标签读取，得到所述业务端的节点类型标签序列；

28、对所述节点类型标签序列与预设的审批人节点类型进行字符串匹配，得到所述业务端的标签匹配结果；

29、将所述标签匹配结果标记为审批人候选节点，得到所述业务端的匹配节点标记集；

30、对所述匹配节点标记集进行审批人整合提取，得到所述业务端的审批人候选节点记录。

31、在一个优选的实施方式中，对所述审批路径进行路径冗余消除，得到所述业务端的去重审批路径，包括：

32、对所述审批路径中的审批人身份标识进行序列解析，得到所述业务端的路径节点序列；

33、将所述路径节点序列进行重复节点标记，得到所述业务端的标记审批节点序列；

34、对所述标记审批节点序列进行去重路径构建，得到所述业务端的去重审批路径。

35、在一个优选的实施方式中，基于预设的路径差异度，对所述去重审批路径进行路径差异度判别，得到所述业务端的候选差异路径，并对所述候选差异路径进行匹配路径提取，以得到所述业务端的最终审批路径，包括：

36、对所述去重审批路径进行结构特征获取，得到所述业务端的路径标识序列；

37、将所述规则树节点数据进行路径构建，得到所述业务端的参考审批路径；

38、对所述参考审批路径进行节点标识解析，得到所述参考审批路径的参考标识序列；

39、将所述路径标识序列与所述参考标识序列进行路径差异度计算，得到所述业务端的差异度计数；

40、对所述差异度计数与预设的路径差异度进行差异度比较，得到所述业务端的候选差异路径；

41、将所述候选差异路径进行路径相似度排序，得到所述业务端的排序候选路径列表；

42、对所述排序候选路径列表进行最优路径选取，得到所述业务端的最终审批路径。

43、在一个优选的实施方式中，所述差异度计数的计算公式为：

44、；

45、其中，为所述差异度计数；为所述路径标识序列的长度；为所述参考标识序列的长度；为所述路径标识序列长度与所述参考标识序列长度的绝对差值；为所述路径标识序列和所述参考标识序列长度的较大值；为所述路径标识序列和所述参考标识序列的最长公共子序列长度；为所述路径标识序列和所述参考标识序列的编辑距离；为度量全局顺序匹配的缺失程度；为绝对差值相对于总规模的比值的对数；为所述编辑距离与所述较大值的比值的双曲正切值。

46、在一个优选的实施方式中，基于所述最终审批路径，将所述条件分组的审批人和所述排重标识字符串进行关联缓存，得到所述业务端的已缓存匹配结果，包括：

47、对所述最终审批路径进行审批人标识序列解析，得到所述业务端的审批人标识序列；

48、对所述排重标识字符串和所述条件分组进行归并构建，得到所述业务端的复合缓存键；

49、将所述审批人标识序列与所述复合缓存键进行键值映射，得到所述业务端的关联缓存数据；

50、将所述关联缓存数据写入所述业务端的缓存区，得到所述业务端的已缓存匹配结果。

51、为了解决上述问题，本发明还提供基于规则树递归匹配的多条件审批流引擎系统，所述系统包括：

52、排重分组模块，用于对业务端传入的条件参数对象进行排重分组，得到所述业务端的条件分组，排重标识字符串和业务数据标识；

53、缓存匹配模块，用于基于所述排重标识字符串和预设的规则树，对业务端内置的缓存区进行匹配检索，并在匹配未命中时提取所述业务端的规则树节点数据；

54、递归遍历模块，用于基于所述规则树节点数据，对所述规则树进行递归遍历，得到所述业务端的规则树节点链，并对所述规则树节点链进行审批人节点信息提取，得到所述业务端的审批路径；

55、路径去重模块，用于对所述审批路径进行路径冗余消除，得到所述业务端的去重审批路径；

56、多径解析模块，用于基于预设的路径差异度，对所述去重审批路径进行路径差异度判别，得到所述业务端的候选差异路径，并对所述候选差异路径进行匹配路径提取，以得到所述业务端的最终审批路径；

57、结果缓存模块，用于基于所述最终审批路径，将所述条件分组的审批人和所述排重标识字符串进行关联缓存，得到所述业务端的已缓存匹配结果。

58、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

59、1.本发明通过对业务传入条件参数完成排重分组并生成统一哈希排重标识，依托该标识构建缓存检索键完成前置缓存匹配，命中场景可直接复用历史匹配结果，无需重复执行规则树全量遍历逻辑，大幅削减重复条件下规则解析与路径计算的计算开销，有效提升多条件审批路径的匹配响应速度。同时采用深度优先递归遍历规则树提取审批节点，同步完成路径冗余节点剔除，减少无效节点参与后续路径运算，进一步压缩单次审批路径生成的运算耗时。

60、2.本发明通过融合最长公共子序列、编辑距离构建多维度路径差异度计算公式，对多条候选审批路径完成量化判别与最优筛选，输出逻辑合规且贴合业务规则的最终审批路径；并将最终审批路径与条件分组、排重标识绑定写入缓存持久化匹配结果，持续降低批量业务请求的重复计算负载，稳定提升审批流引擎整体吞吐能力，保障多并发业务场景下审批路径解析输出的稳定性与运算效率