数据存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

1.本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.目前，在各个药厂完成各个药品的制作时，常常会将药品的数据进行打包，以供使用者使用或者相关检测机构检测药品的各个属性信息。对于药品数据是否达标，通常采用的方式为：常常通过人工手动的方式来对药品数据进行审核，以此来确定药品数据是否达标。然而，药品数据通过人工审核，需要大量的专业人力成本。而且，人工审核需要对全量的药品数据进行查阅，容易造成部分信息的遗漏。总之，人工审核数据在规模、灵活性、数据量和响应时间都存在限制。


技术实现要素：

3.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
4.本公开的一些实施例提出了数据存储方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
5.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据存储方法，该方法包括：获取目标药品数据，其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息；根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集，其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度；根据上述概率集和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据；响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据；将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
6.可选的，上述方法还包括：将上述药品数据库中的上述处理后的药品数据作为上述知识图谱的训练样本，对上述与药品相关联的知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱。
7.可选的，上述方法还包括：响应于上述目标药品数据为不达标的数据，将上述药品数据加入至药品数据集，其中，上述药品数据集中的药品数据为不达标的药品数据。
8.可选的，上述根据上述概率集和上述每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据，包括：将上述概率集中上述每个属性的概率和对应权重进行相乘以生成相乘数值，得到相乘数值集；根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。
9.可选的，上述根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据，包括：获取上述每个属性对应的、预先确定的第一阈值；响应于上述每个属性对应的相乘数值
大于或等于对应的第一阈值，将上述相乘数值集中的各个相乘数值进行相加，得到相加后的数值；响应于上述相加后的数值大于或等于第二阈值，确定上述目标药品数据为达标的数据。
10.可选的，上述响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据，包括：响应于上述目标药品数据为达标的数据以及上述目标药品数据的各个属性中存在属性的信息为空，利用上述药品数据库中存储的药品数据，对上述目标药品数据进行属性信息补充，得到补充属性信息后的目标药品数据作为上述处理后的药品数据。
11.可选的，上述方法还包括：响应于上述各个属性中存在属性对应的相乘数值小于对应的第一阈值，将上述目标药品数据确定为不达标的数据。
12.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据存储装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标药品数据，其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息；第一确定单元，被配置成根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集，其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度；第二确定单元，被配置成将上述结构化文本数据融入上述匹配后的图模型，得到融合后的图模型；处理单元，被配置成响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据；存储单元，被配置成将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
13.可选的，上述装置还包括：将上述药品数据库中的上述处理后的药品数据作为上述知识图谱的训练样本，对上述与药品相关联的知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱。
14.可选的，上述装置还包括：响应于上述目标药品数据为不达标的数据，将上述药品数据加入至药品数据集，其中，上述药品数据集中的药品数据为不达标的药品数据。
15.可选的，第二确定单元进一步配置成：将上述概率集中上述每个属性的概率和对应权重进行相乘以生成相乘数值，得到相乘数值集；根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。
16.可选的，第二确定单元进一步配置成：获取上述每个属性对应的、预先确定的第一阈值；响应于上述每个属性对应的相乘数值大于或等于对应的第一阈值，将上述相乘数值集中的各个相乘数值进行相加，得到相加后的数值；响应于上述相加后的数值大于或等于第二阈值，确定上述目标药品数据为达标的数据。
17.可选的，处理单元进一步配置成：响应于上述目标药品数据为达标的数据以及上述目标药品数据的各个属性中存在属性的信息为空，利用上述药品数据库中存储的药品数据，对上述目标药品数据进行属性信息补充，得到补充属性信息后的目标药品数据作为上述处理后的药品数据。
18.可选的，第二确定单元进一步配置成：响应于上述各个属性中存在属性对应的相乘数值小于对应的第一阈值，将上述目标药品数据确定为不达标的数据。
19.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。
20.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。
21.本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据存储方法可以通过目标药品与该各个属性之间的概率集和每个属性对应的权重，准确、有效的确定目标药品数据是否达标。具体来说，药品数据通过人工审核，需要大量的专业人力成本。而且，人工审核需要对全量的药品数据进行查阅，容易造成部分信息的遗漏。总之，人工审核数据在规模、灵活性、数据量和响应时间都存在限制。基于此，本公开的一些实施例的数据存储方法可以首先获取目标药品数据。其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息。在这里，通过，目标药品的各个属性的信息可以作为后续目标药品数据是否达标的数据依据。然后，根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集。其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度。然后，根据上述概率集和每个属性对应的权重，可以准确、有效的确定上述目标药品数据是否为达标的数据。接着，响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。可选的，可以对上述目标药品数据进行微调，使得调整后的目标药品数据更为标准、合理。最后，将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。由此可以得到，数据存储方法可以通过目标药品与该各个属性之间的概率集和每个属性对应的权重，准确、有效的确定目标药品数据是否达标。
附图说明
22.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
23.图1是本公开的一些实施例的数据存储方法的一个应用场景图的示意图；
24.图2是根据本公开的数据存储方法一些实施例的流程图；
25.图3是根据本公开的一些实施例的数据存储方法中的药品数据授权的示意图；
26.图4是根据本公开的数据存储方法的另一些实施例的流程图；
27.图5是根据本公开的数据存储装置的一些实施例的结构示意图；
28.图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
29.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
30.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
31.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
32.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域
技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
33.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
34.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
35.图1是本公开的一些实施例的数据存储方法的一个应用场景图的示意图。
36.如图1所示，电子设备101可以首先获取目标药品数据102。其中，上述目标药品数据102包括目标药品的各个属性的信息103。在本应用场景中，上述目标药品数据102可以是：“***药品数据”。目标药品的各个属性的信息103可以包括：目标药品的治疗疾病1031、目标药品的用法用量1032、目标药品的用药限制1033、目标药品的注意事项1034、目标药品的不良反应1035、目标药品的适用人群1036。其中，上述治疗疾病1031可以是：“治疗疾病：感冒引起的一系列症状”。上述用法用量1032可以是：“开水冲服，一日3次”。上述用药限制1033可以是：“无”。上述目标药品的注意事项1034可以是：“不能同时服用其他含解热镇痛药”。上述不良反应1035可以是：“容易发生瞌睡”。上述适用人群1036可以是：“所有人群”。然后，根据与药品相关联的知识图谱106，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集105。其中，上述概率集105中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度。在本应用场景中，上述概率集105包括：概率1051、概率1052、概率1053、概率1054、概率1055、概率1056。上述概率1051可以是“0.3”。上述概率1052可以是“0.15”。上述概率1053可以是“0.1”。上述概率1054可以是“0.2”。上述概率1055可以是“0.15”。上述概率1056可以是“0.1”。进而，根据上述概率集105和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据102是否为达标的数据。在本应用场景中，上述概率集104包括：概率1041、概率1042、概率1043、概率1044、概率1045、概率1046。上述概率1041可以是“0.2”。上述概率1042可以是“0.25”。上述概率1043可以是“0.1”。上述概率1044可以是“0.2”。上述概率1045可以是“0.15”。上述概率1046可以是“0.1”。接着，响应于上述目标药品数据102为达标的数据，对上述目标药品数据102进行处理，得到处理后的药品数据107。将上述处理后的药品数据107存储于药品数据库108。
37.需要说明的是，上述电子设备101可以是硬件，也可以是软件。当电子设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当电子设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
38.应该理解，图1中的电子设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的电子设备。
39.继续参考图2，示出了根据本公开的数据存储方法的一些实施例的流程200。该数据存储方法，包括以下步骤：
40.步骤201，获取目标药品数据。
41.在一些实施例中，数据存储方法的执行主体(例如图1所示的电子设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标药品数据。其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息。作为示例，上述目标药品的各个属性的信息可以包括但不限于以下至少一项：目标药品的治疗疾病，目标药品的用法用量，目标药品的用药限制，目标药品
的注意事项，目标药品的不良反应，目标药品的适用人群。上述目标药品数据为待确定是否达标的数据。上述目标数据为授权过的数据。
42.在一些实施例中，上述执行主体可以响应于接收到目标授权信号，获取上述药品数据。其中，上述目标授权信号可以是上述药品数据对应的药品，对目标控件执行目标操作产生的信号。上述目标控件可以包含于授权提示框中。上述授权提示框可以在目标终端设备显示。上述目标终端设备可以是登录有上述药品对应账号的终端设备。上述终端设备可以是“手机”，也可以是“电脑”。上述目标操作可以是“点击操作”，也可以是“滑动操作”。上述目标控件可以是“确认按钮”。
43.作为示例，上述授权提示框可以如图3所示。上述授权提示框可以包括：提示信息显示部分301和控件302。其中，上述提示信息显示部分301可以用于显示提示信息。上述提示信息可以是“是否允许获取药品数据”。上述控件302可以是“确认按钮”，也可以是“取消按钮”。
44.需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3g/4g/5g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
45.步骤202，根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集。
46.在一些实施例中，上述执行主体可以根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集。作为示例，可以通过结巴分词来对上述序列化文本数据进行分词，得到词集。上述知识图谱可以是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中药品的相关概念及其相互关系。上述知识图谱通过对错综复杂的药品数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“药品，药品之间关系，药品”的三元组，最后聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。知识图谱中的节点可以是药品实体。作为示例，知识图谱中的边还可以包括药品与药品可治疗疾病之间的关系。
47.作为示例，上述执行主体可以通过以下公式确定目标药品与上述各个属性之间的概率集：
[0048][0049][0050]
其中，h可以是目标药品。r可以是目标属性。p可以是目标药品对应的目标属性值在第一数目个药品数据对应的目标属性值集中的直方图。其中，第一数目个药品数据为目标药品在可治疗疾病方向的数据。q可以通过以下步骤获取：首先，确定药品数据库中每个药品对应的目标属性值在第二数目个药品数据对应的目标属性值集中的直方图分布。然后，根据所得到的药品数据库中各个药品对应的直方图集，确定各个药品对应的直方图集中的平均直方图。其中，上述第一数目小于或等于第二数目。第二数目个药品数据与各可治疗疾病方向方面药品的数据。
[0051]
步骤203，根据上述概率集和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为
达标的数据。
[0052]
在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述概率集和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。其中，上述每个属性的权重可以是表征上述属性影响目标药品数据为达标数据的程度信息。上述每个属性的权重是相关从事药品行业的人员预先设定的。
[0053]
作为示例，上述执行主体可以首先将概率集中各个概率与对应的权重相乘，得到相乘结果集。然后，将相乘结果集中的各个相乘结果进行相加，得到相加数值。最后，响应于上述相加数值大于或等于预先设定的阈值，则确定上述目标药品数据为达标的数据。
[0054]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述根据上述概率集和上述每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据，可以包括以下步骤：
[0055]
第一步，将上述概率集中上述每个属性的概率和对应权重进行相乘以生成相乘数值，得到相乘数值集。
[0056]
第二步，根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。作为示例，上述执行主体可以将上述相乘数值集中各个相乘数值进行相加，得到相加数值。响应于上述相加数值大于或等于预先设定的阈值，确定上述目标药品数据为达标的数据。
[0057]
可选的，上述根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据，可以包括以下步骤：
[0058]
第一步，上述执行主体可以获取上述每个属性对应的、预先确定的第一阈值。其中，上述每个属性的第一阈值可以是预先设定的。
[0059]
第二步，响应于上述每个属性对应的相乘数值大于或等于对应的第一阈值，上述执行主体可以将上述相乘数值集中的各个相乘数值进行相加，得到相加后的数值。其中，相对于目标药品来说，上述每个属性对应的相乘数值大于或等于对应的第一阈值可以表征每个属性对应的信息是达标的。
[0060]
第三步，响应于上述相加后的数值大于或等于第二阈值，上述执行主体可以确定上述目标药品数据为达标的数据。其中，上述第二阈值是预先设定的。
[0061]
可选的，响应于上述各个属性中存在属性对应的相乘数值小于对应的第一阈值，上述执行主体可以将上述目标药品数据确定为不达标的数据。其中，相对于目标药品来说，上述每个属性对应的相乘数值小于对应的第一阈值可以表征每个属性对应的信息是不达标的。
[0062]
步骤204，响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。
[0063]
在一些实施例中，上述执行主体可以响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。
[0064]
作为示例，响应于上述目标药品数据为达标的数据，上述执行主体可以接收相关从事药品工作的人员发送的表征上述目标药品数据中疑似错误的属性信息进行微调处理的信息，以此对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。
[0065]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，响应于上述目标药品数据为达标的数据以及上述目标药品数据的各个属性中存在属性的信息为空，利用上述药品数据库中存储的药品数据，对上述目标药品数据进行属性信息补充，得到补充属性信息后的目标药品数据
作为上述处理后的药品数据。其中，上述目标药品数据的各个属性中存在属性的信息为空可以是目标药品数据的各个属性中某个属性的属性信息未填写。
[0066]
步骤205，将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
[0067]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
[0068]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，响应于上述目标药品数据为不达标的数据，将上述药品数据加入至药品数据集。其中，上述药品数据集中的药品数据为不达标的药品数据。上述药品数据集可以用于后续确定包括的各个药品数据的不达标缘由。
[0069]
本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据存储方法可以通过目标药品与该各个属性之间的概率集和每个属性对应的权重，准确、有效的确定目标药品数据是否达标。具体来说，药品数据通过人工审核，需要大量的专业人力成本。而且，人工审核需要对全量的药品数据进行查阅，容易造成部分信息的遗漏。总之，人工审核数据在规模、灵活性、数据量和响应时间都存在限制。基于此，本公开的一些实施例的数据存储方法可以首先获取目标药品数据。其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息。在这里，通过，目标药品的各个属性的信息可以作为后续目标药品数据是否达标的数据依据。然后，根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集。其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度。然后，根据上述概率集和每个属性对应的权重，可以准确、有效的确定上述目标药品数据是否为达标的数据。接着，响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。可选的，可以对上述目标药品数据进行微调，使得调整后的目标药品数据更为标准、合理。最后，将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。由此可以得到，数据存储方法可以通过目标药品与该各个属性之间的概率集和每个属性对应的权重，准确、有效的确定目标药品数据是否达标。
[0070]
继续参考图4，示出了根据本公开的数据存储方法的另一些实施例的流程400。该数据存储方法，包括以下步骤：
[0071]
步骤401，获取目标药品数据。
[0072]
步骤402，根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集。
[0073]
步骤403，根据上述概率集和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。
[0074]
步骤404，响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。
[0075]
步骤405，将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
[0076]
在一些实施例中，步骤201
‑
205的具体实现及所带来的技术效果可以参考图4对应的那些实施例中的步骤401
‑
405，在此不再赘述。
[0077]
步骤406，将上述药品数据库中的上述处理后的药品数据作为上述知识图谱的训练样本，对上述与药品相关联的知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱。
[0078]
在一些实施例中，执行主体(例如图1所示的电子设备101)可以将上述药品数据库中的上述处理后的药品数据作为上述知识图谱的训练样本，对上述与药品相关联的知识图
谱进行更新，得到更新后的知识图谱。需要说明的是，对上述知识图谱进行更新，利用更新后的知识图谱可以更为精准、高效的确定后续药品数据是否为达标数据。
[0079]
从图4中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图4对应的一些实施例中的数据存储方法的流程400体现了对与药品相关联的知识图谱更新的步骤。由此，这些实施例描述的方案可以更全面、精准的确定后续药品数据是否达标。
[0080]
继续参考图5，作为对上述各图上述方法的实现，本公开提供了一种数据存储装置的一些实施例，这些装置实施例与图4上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0081]
如图5所示，一些实施例的数据存储装置500包括：获取单元501、第一确定单元502、第二确定单元503、处理单元504和存储单元505。其中，获取单元501，被配置成获取目标药品数据，其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息。第一确定单元502，被配置成根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集，其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度。第二确定单元503，被配置成将上述结构化文本数据融入上述匹配后的图模型，得到融合后的图模型。处理单元504，被配置成响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据。存储单元505，被配置成将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
[0082]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述数据存储装置500还包括：训练单元(图中未展示)。上述训练单元被配置成：将上述药品数据库中的上述处理后的药品数据作为上述知识图谱的训练样本，对上述与药品相关联的知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱。
[0083]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述数据存储装置500还包括：加入单元(图中未展示)。上述加入单元被配置成：响应于上述目标药品数据为不达标的数据，将上述药品数据加入至药品数据集，其中，上述药品数据集中的药品数据为不达标的药品数据。
[0084]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述数据存储装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：将上述概率集中上述每个属性的概率和对应权重进行相乘以生成相乘数值，得到相乘数值集；根据上述相乘数值集，确定上述目标药品数据是否为达标的数据。
[0085]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，数据存储装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：获取上述每个属性对应的、预先确定的第一阈值；响应于上述每个属性对应的相乘数值大于或等于对应的第一阈值，将上述相乘数值集中的各个相乘数值进行相加，得到相加后的数值；响应于上述相加后的数值大于或等于第二阈值，确定上述目标药品数据为达标的数据。
[0086]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，数据存储装置500的处理单元504可以进一步被配置成：响应于上述目标药品数据为达标的数据以及上述目标药品数据的各个属性中存在属性的信息为空，利用上述药品数据库中存储的药品数据，对上述目标药品数据进行属性信息补充，得到补充属性信息后的目标药品数据作为上述处理后的药品数据。
[0087]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，数据存储装置500的第二确定单元503可以进一步被配置成：响应于上述各个属性中存在属性对应的相乘数值小于对应的第一阈
值，将上述目标药品数据确定为不达标的数据。
[0088]
可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图4描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。
[0089]
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0090]
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0091]
通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
[0092]
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
[0093]
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：
电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0094]
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
[0095]
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标药品数据，其中，上述目标药品数据包括目标药品的各个属性的信息；根据与药品相关联的知识图谱，确定上述目标药品与上述各个属性之间的概率集，其中，上述概率集中的概率表征上述目标药品与上述属性之间的关联程度；根据上述概率集和每个属性对应的权重，确定上述目标药品数据是否为达标的数据；响应于上述目标药品数据为达标的数据，对上述目标药品数据进行处理，得到处理后的药品数据；将上述处理后的药品数据存储于药品数据库。
[0096]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0097]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，两个接连地表示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操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。
[0098]
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括：获取单元、第一确定单元、第二确定单元、处理单元和存储单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，存储单元还可以被描述为“将上述处理后的药品数据存储于药品数据库的单元”。
[0099]
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等
等。
[0100]
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。