用于保险服务的医疗数据处理方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用于保险服务的医疗数据处理方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.在用户获取业务服务之前，业务机构需要对与用户相关的个人信息或诊疗信息等进行统计核实，以为用户提供相应的业务服务。
3.目前，通常是通过在多个医疗机构采集就诊者的诊疗信息，基于采集的诊疗信息中的关键字进行精准匹配或字段相似度计算，根据计算结果确定与用户匹配度较高的诊疗信息。但是由于客观因素，医疗机构中的诊疗信息中可能存在关键字缺失、诊疗数据格式不匹配，或者相似度计算结果不够准确，导致诊疗信息与用户的匹配度不高，无法获取用户可靠的诊疗信息的问题。
4.为了解决上述问题，可以对用户信息进行核实，以实现降低业务经营风险，并为用户提供相应的业务服务的效果。


技术实现要素：

5.本发明提供一种用于保险服务的医疗数据处理方法、装置、设备及介质，以实现根据用户的实际信息为用户提供合适的业务服务，降低业务经营风险的效果。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种用于保险服务的医疗数据处理方法，其特征在于，包括：
7.获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；其中，所述目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项对应的待验证数据；所述各目标关联数据中的至少一个识别项全部相同或部分相同；
8.针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组；其中，所述待处理关联数据组中包括两条目标关联数据；
9.针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据；
10.基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果执行相应的业务。
11.第二方面，本发明实施例还提供了一种用于保险服务的医疗数据处理装置，其特征在于，包括：
12.目标关联数据获取模块，用于获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；其中，所述目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项对应的待验证数据；所述各目标关联数据中的至少一个识别项全部相同或部分相同；
13.待处理关联数据组确定模块，用于针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组；其中，所述待处理关联
数据组中包括两条目标关联数据；
14.目标验证数据确定模块，用于针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据；
15.目标验证结果确定模块，用于基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果执行相应的业务。
16.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
17.一个或多个处理器；
18.存储装置，用于存储一个或多个程序，
19.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的用于保险服务的医疗数据处理方法。
20.第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的用于保险服务的医疗数据处理方法。
21.本实施例的技术方案，获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；根据获取的目标关联数据进行预处理，得到格式统一的目标关联数据，然后将各目标关联数据进行两两匹配，得到待处理关联数据组。针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组，基于待处理关联数据组中的识别项以及对应的原始配置权重值，得到待处理关联数据组中共有识别项，并重新确定与共有识别项相对应的使用权重值，基于此确定待处理关联数据组的相似度值。针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据，将待验证用户的预上报数据与目标验证数据进行比较，判断待验证用户是否符合业务服务标准，相应的，将得到的比较结果作为目标验证结果。基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果为待验证用户提供相应的业务服务。解决了在为用户获取业务服务时可能存在数据遗漏或瞒报的情况，导致各业务机构为用户提供的业务服务可能出现业务经营风险的问题，实现了根据用户在各第三方平台的数据信息确定相应的业务服务，降低业务经营风险的效果。
附图说明
22.为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。
23.图1为本发明实施例一所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理方法的流程示意图；
24.图2为本发明实施例二所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理方法的流程示意图；
25.图3为本发明实施例三所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理方法的流程示
意图；
26.图4为本发明实施例四所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理装置的结构示意图。
27.图5为本发明实施例五所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
28.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
29.随着商业业务和医疗业务的种类越来越多，覆盖面积越来越广，为了降低业务经营的风险，在对用户提供业务服务之前，需要对用户信息进行核实。为了避免用户在获取相应的业务服务时，存在信息错漏或者误报信息等情况，可以通过将业务机构与医疗机构之间建立数据信息连接，以便在对用户信息进行核实时，可以从各医疗机构获取与用户相关的信息，例如个人身份信息以及诊疗记录等。通过从各医疗机构中获取的相关信息，根据信息匹配结果，确定用户是否符合医疗业务或商业业务的业务服务标准。
30.实施例一
31.图1为本发明实施例一所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理方法的流程示意图，本实施例可适用于用户在获取商业业务或医疗业务时，业务机构对用户信息进行核实，并根据用户信息提供与用户相对应的业务服务的情况，该方法可以由用于保险服务的医疗数据处理装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，硬件可以是电子设备，如，移动终端或pc端等。
32.如图1所示，该方法包括：
33.s110、获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；其中，所述目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项对应的待验证数据；所述各目标关联数据中的至少一个识别项全部相同或部分相同。
34.其中，待验证用户可以理解为在为用户提供业务服务前，需要进行身份信息验证的用户，业务机构可以为商业业务机构，也可以为医疗业务机构，业务服务可以包括商业业务，也可以包括医疗业务等。目标关联数据可以理解为从各医疗机构获取的与待验证用户相匹配的数据信息，目标待处理数据可以是来自不同的医疗机构的记录信息，也可以是同一用户在同一医疗机构的多次记录信息，目标关联数据的获取方式可以为从各医疗机构的信息库中查找与待验证用户具有相同标识属性的信息。目标关联数据的数量可以为一个，也可以为多个，数量越多，对用户信息的统计越全面，以为用户提供最佳的业务服务，同时降低业务机构为用户提供业务服务时的风险。识别项可以理解为与用户相关联的信息类别，可以包括用户的姓名、性别、身份证号、手机号、家庭地址以及就诊记录等信息类别。待验证数据可以理解为与各识别项相对应的信息数据。
35.具体的，在业务机构为用户提供业务服务之前，需要对用户的相关信息进行核实，将需要核实信息的用户作为待验证用户。为了获取待验证用户的目标关联数据，可以从各医疗机构的信息库中查找与待验证用户相关联的信息，并将与待验证用户信息相关联的信息作为目标关联数据。在目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项相对应的待
验证数据，可以理解的是，目标关联数据是从各医疗机构的信息库中获取的，不同的医疗机构在记录用户的关联信息时可能存在相重合的信息，例如通常情况下，会记录用户的姓名、性别和身份证号等信息，但各医疗机构在记录用户的关联信息时，也存在不重合的信息，例如家庭住址、出生地址或者生活作息等。不同的信息对应不同的识别项，相应的，从各医疗机构获取的与待验证用户相关的目标关联数据中的至少一个识别项可以全部相同，也可以部分相同。
36.可选的，所述获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据，包括：从至少两个第三方平台中获取存储的多条待使用关联数据；确定同一用户标识所对应的待使用关联数据，并将所述待使用关联数据按照相应识别项的数据格式对其处理，得到与用户标识相匹配的待验证用户的目标关联数据。
37.其中，第三方平台可以理解为各医疗机构，用户在医疗机构中就诊时，医疗机构可以采集用户的相关信息，然后将信息存储在信息库中，因此，业务机构若想获得与待验证用户相关目标关联数据，可以通过第三方平台获取。待使用关联数据可以理解为从第三方平台获取的用户信息，可能与待验证用户相匹配，也可能不匹配。用户标识可以理解为用户的标识信息，具有唯一性，用户标识可以包括多种，例如可以为用户的身份证号信息、手机号信息或者是用户所对应的编号信息，还可以为基于加密算法为每个用户生成的标识信息，例如加密算法可以为哈希加密算法等。
38.具体的，用户在第三方平台就诊时，第三方平台会记录与用户相关的信息，并将采集的信息存储在信息库中，当需要获取各待验证用户的目标关联数据时，可以通过在第三方平台的信息库中进行查询并获取。在第三方平台的信息库中记录了该平台所有用户的相关信息，为了确定用户的相关信息的对应关系，可以建立用户标识，以通过用户标识确定用户的相关信息，并将与用户标识信息相对应的数据作为待使用关联数据，然后对待使用关联数据进行处理，将待使用关联数据分为不同的识别项，同时将各识别项所对应的数据格式进行统一处理，保证数据格式的统一。例如可以对数据进行审查和校验，删除信息中的重复数据或者数据前后的无效空格等，针对出生日期、身份证号、手机号码等字段进行格式校验，将不符合格式要求的数据认定为无效数据并进行置空操作。以身份证号为例，身份证号存在15位和18位，为了保证数据格式的统一，可以按照转换规则将15位身份证号转换为18位，其中转换规则可以是根据出生日期进行转换。数据处理完毕后，即可以得到与用户标识相匹配的待验证用户的目标关联数据。
39.s120、针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组；其中，所述待处理关联数据组中包括两条目标关联数据。
40.其中，当前待验证用户可以理解为正在进行或即将进行信息核实的待验证用户。待处理关联数据组可以理解为对各第三方平台中获取的目标关联数据进行组合得到的关联数据组，例如，组合的方式可以为两两组合，也就是说在待处理关联数据组中可以包含各第三方平台中与用户相关的至少两条目标关联数据。
41.具体的，从各第三方平台可以获取各待验证用户的至少两条目标关联数据，将当前需要进行核实信息的待验证用户作为当前待验证用户，并获取与当前待验证用户的至少两条目标关联数据。将所得到的至少两条目标关联数据进行组合，可以确定至少一个待处
理关联数据组。
42.可选的，在所述通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组之前，还包括：确定各待处理关联数据中识别项所对应的原始配置权重值，以根据所述原始配置权重值确定待验证数据。
43.其中，预先设置多个识别项，识别项的数量和类别可以根据实际需求确定，各第三方平台可以设置的识别项的数量和类别可以相同，也可以不相同。例如可以设置为姓名、性别、身份证号、手机号、家庭住址、工作单位、工作性质以及作息习惯等共10个识别项。原始配置权重值可以理解为对预先设置的多个识别项设置的初始权重值，每个识别项所对应的原始配置权重值可以为平均分配，也可以根据识别项的重要程度进行设定，将重要程度高的识别项的权重值设置的高一点，将重要程度低的识别项的权重值设置的低一点，所有识别项的原始配置权重值之和为1。
44.具体的，考虑到各第三方平台所设置的识别项不完全相同，为了确定每个识别项所对应的权重值，在通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组之前，可以预先设置多个识别项，并为每个识别项设置原始配置权重值，以便在不同第三方平台所设置的识别项的数量和类别不完全相同时，对各识别项进行权重值的重新分配。确定各识别项所对应的原始配置权重值后，根据各识别项以及所对应的原始配置权重值可以确定该识别项所对应的待验证数据。
45.示例性地，将各识别项分为两个类别，一类是信息唯一的明确信息数据识别项，记为ci1，ci2，
…
，cin；另一类是模糊数据识别项，记为fi1，fi2，
…
，fim，对每个识别项设置相应的原始配置权重值，且原始配置权重值之和为1。其中明确信息数据识别项ci1，ci2，
…
，cin所对应的原始配置权重值分别为cw1，cw2，
…
，cwn；模糊数据识别项fi1，fi2，
…
，fim的原始配置权重值分别为fw1，fw2，
…
，fwm，则各识别项所对应的原始配置权重值之和为cw1 cw2
…
cwn fw1 fw2
…
fwm＝1。
46.可选的，所述通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组，包括：将所述至少两条目标关联数据两两组合处理，得到多组待使用关联数据组；针对各组待使用关联数据组，确定当前待使用关联数据组中的共有识别项，并基于所述共有识别项和相应的待验证数据，确定与所述待使用关联数据相对应的待处理关联数据组。
47.其中，待使用关联数据组可以理解为将各目标关联数据进行两两组合后得到的关联数据组，共有识别项可以理解为在待使用关联数据组中包含的相同的识别项，例如在待使用关联数据组中包含目标关联数据1和目标关联数据2，在目标关联数据1和目标关联数据2中同时包含待验证用户的姓名和身份证号，则共有识别项为姓名和身份证号。
48.具体的，在确定待处理关联数据组时，可以将至少两条目标关联数据组进行两两组合，即在对待验证用户的目标关联数据组进行识别时，可以将从各第三方平台获取的目标关联数据组进行两两匹配，得到多个待使用关联数据组。可以理解的是，每个目标关联数据组中可以包含多个识别项，其中，识别项的类别可以完全相同，也可以不完全相同，将由目标关联数据组两两匹配得到的待使用关联数据组中相同的识别项作为共有识别项。然后根据共有识别项以及与共有识别项相对应的待验证数据，可以得到与待使用关联数据相对应的待处理关联数据组。
49.s130、针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据。
50.其中，相似度值可以用于表征待处理关联数据组中所包含的目标关联数据组之间的相似性，根据相似度可以确定待处理关联数据组之间的数据的关联程度，相似度值越高，表示待处理关联数据组之间的关联性越强。目标验证数据可以理解为与待验证用户的共有识别项相对应的信息数据，目标验证数据的数量可以有多个，与共有识别项的数量相匹配。
51.具体的，从各第三方平台获取各待验证用户的目标关联数据，基于各目标关联数据可以得到至少一个待处理关联数据组，为了确定与当前待验证用户相对应的目标验证数据，可以通过对各待处理关联数据组进行相似度计算，根据相似度计算结果，确定各待验证数据是否为当前待验证用户的目标验证数据。可以理解的是，在各目标关联数据组中包括多个识别项，通过对各识别项所对应的待验证数据进行相似度匹配，可以确定待验证数据是否属于同一待验证用户，进而可以确定各识别项所对应的待验证数据是否为目标验证数据。
52.s140、基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果执行相应的业务。
53.其中，预上报数据可以理解为在第三方平台为各待验证用户进行业务服务时，需要在系统中上传的与各待验证用户相关联的数据。目标验证结果可以理解为通过对目标验证数据和预上报数据进行比较后的结果，即，对各待验证用户进行信息核实后得到的验证结果，确定各目标验证数据与预上报数据是否一致，目标验证结果可以包括两种，一种结果是各目标验证数据属于同一待验证用户，另一种结果是各目标验证数据不属于同一待验证用户。
54.具体的，各待验证用户在各第三方平台获取业务服务时，需要业务机构提供相应的个人信息等数据，然后将待验证用户提供的数据信息作为预上报数据，通过将当前待验证用户的目标验证数据与相应的预上报数据进行比较，确定与当前待验证用户相对应的目标验证结果，然后基于目标验证结果为当前待验证用户提供相对应的目标业务。
55.可选的，所述基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，包括：从各目标验证数据中调取与预上报数据相对应的目标待比较验证数据，并通过对所述目标待比较验证数据和预上报数据比对处理，确定目标验证结果。
56.其中，目标待比较验证数据可以理解为各目标验证数据中需要与预上报数据进行比较的数据。
57.具体的，在对各待验证用户提供相应的业务服务之前，需要对各待验证用户的相关信息进行核实，以确定是否可以为当前待验证用户提供业务服务，以及为当前待验证用户的提供更加合适的业务服务。为了保证各待验证用户的信息的真实性，根据各业务服务相对应的预上报数据，从各目标验证数据中调取与预上报数据相对应的目标待比较验证数据进行比较。若得到的比较结果为信息一致，则可以任务当前待验证用户的目标验证数据符合该项业务服务的业务标准，为该用户提供相应的业务服务。若得到的比较结果中，存在不一致的数据，则表示当前用户不符合该项业务的业务标准，无法为该用户提供此项业务服务。相应的，可以根据当前待验证用户提供的信息，为该用户提供合适的业务服务。
58.本实施例的技术方案，获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；根
据获取的目标关联数据进行预处理，得到格式统一的目标关联数据，然后将各目标关联数据进行两两匹配，得到待处理关联数据组。针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组，基于待处理关联数据组中的识别项以及对应的原始配置权重值，得到待处理关联数据组中共有识别项，并重新确定与共有识别项相对应的使用权重值，基于此确定待处理关联数据组的相似度值。针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据，将待验证用户的预上报数据与目标验证数据进行比较，判断待验证用户是否符合业务服务标准，相应的，将得到的比较结果作为目标验证结果。基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果为待验证用户提供相应的业务服务。解决了在为用户获取业务服务时可能存在数据遗漏或瞒报的情况，导致各业务机构为用户提供的业务服务可能出现业务经营风险的问题，实现了根据用户在各第三方平台的数据信息确定相应的业务服务，降低业务经营风险的效果。
59.实施例二
60.作为上述实施例的一可选实施例，图2为本发明实施例二所提供的一种用于保险服务的医疗数据处理方法的流程示意图，可选的，对所述针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据进行细化。
61.如图2所示，该方法包括：
62.s210、获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；其中，所述目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项对应的待验证数据；所述各目标关联数据中的至少一个识别项全部相同或部分相同。
63.s220、针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组；其中，所述待处理关联数据组中包括两条目标关联数据。
64.s230、针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中当前共有识别项的原始配置权重值，以及所述当前待处理关联数据组中所有共有识别项的原始配置权重值的权重总和，确定所述当前共有识别项的使用权重值。
65.其中，各待处理关联数据组由目标关联数据构成，在各目标关联数据中包含多个识别项，但每个目标关联数据中所包含的识别项的数量和类别不完全相同，在预先设置各识别项时，为各识别项设置了相应的原始配置权重值，但在对目标关联数据进行两两匹配得到待处理关联数据组后，在待处理关联数据组中包含共有识别项和非共有识别项，为了得到各待处理关联数据组的更加客观可靠的相似度值，需要对共有识别项的权重值进行重新确定。使用权重值可以理解为各待处理关联数据组中重新给各共有识别确定的实际的权重值。当前共有识别项可以理解为当前待处理关联数据组中的目标关联数据中所共有的识别项。
66.具体的，将当前待验证用户的目标关联数据进行两两匹配，可以得到至少一个待处理关联数据组，一般来说，基于待处理关联数据组中的识别项以及相对应的原始配置权重值，可以确定各待处理关联数据组的相似度值。但考虑到在各目标关联数据进行统计记
录时，可能存在关键字段缺失或遗漏等情况，需要确定各待处理关联数据组中的共有识别项，并重新确定各共有识别项所对应的实际权重值，即当前共有识别项的使用权重值。
67.示例性地，若预先设置的识别项为10个，为每个识别项设置原始配置权重值，各识别项所对应的权重值可以相等，也可以不相等，各识别项的原始配置权重值之和为1。在待处理关联数据组里包括两个目标关联数据，其中第一个目标关联数据中的识别项包括：ci1、ci2、ci3、ci4、fi1和fi2，所对应的原始配置权重值分别为：cw1，cw2，cw3,cw4，fw1,fw2；第二个目标关联数据中的识别项包括：ci1、ci2、ci4和fi1，所对应的原始配置权重值分别为：cw1，cw2，cw4，fw1，可以确定该待处理关联数据组中的共有识别项为：ci1、ci2、ci4和fi1，各共有识别项所对应的使用权重值分别为：cw1_new、cw2_new、cw4_new和fw1_new。在对待处理关联数据组进行相似度计算时，基于共有识别项以及共有识别项所对应的使用权重值进行计算，即需要重新确定各共有识别项所对应的权重值。以共有项ci1所对应的使用权重值cw1_new为例，则cw1_new可以由以下公式确定：
[0068][0069]
同样的，各使用权重值cw2_new、cw4_new和fw1_new的确定方法与cw1_new的确定方法相同。在计算当前待处理关联数据组的相似度值时，只需对共有识别项进行计算，因此，需要重新确定各共有识别项所对应的权重值，即确定当前共有识别项的使用权重值，且各使用权重值之和仍为1，即：
[0070]
cw1_new cw2_new cw4_new fw1_new＝1
[0071]
s240、针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中同一共有识别项的待验证数据的第一相似度值。
[0072]
其中，第一相似度值可以理解为同一共有识别项所对应的相似度值，第一相似度值的数量可以有多个，与各待处理关联数据组中的共有识别项的数量相对应，第一相似度值可以基于共有识别项以及所对应的使用权重值进行计算。
[0073]
具体的，在各待处理关联数据组中包含多个共有识别项，在多个共有识别项中包括两类识别项，明确信息所对应的识别项和模糊信息所对应的识别项，将姓名、性别、手机号以及身份证号等数据唯一的数据作为明确信息，将家庭住址、工作单位、居住地址以及出生地址等数据作为模糊信息。也就是说，明确信息可以理解为具有唯一性的明确的数据，模糊信息可以理解为受个人习惯等因素较大的数据，通常需要进行语义识别。通过对各共有识别项的待验证数据进行相似度值计算，可以得到与各共有识别项相对应的第一相似度值。
[0074]
需要说明的是，明确信息识别项的相似度值计算方法与模糊信息识别项的相似度值计算方法不同。明确信息识别项采用非0即1的相似度值确定方法，而模糊信息识别项的相似度值由多个相似度值计算方法共同计算。
[0075]
示例性地，对于不同类型数据所对应的识别项需要采用不同的相似度值计算方法，对于明确信息识别项可以采用严格相等的相似度值计算方法，例如，以两个目标关联数据为例，若共有识别项中的待验证数据相同，该共有识别项所对应的第一相似度值为1，若共有识别项中的待验证数据不同，该共有识别项所对应的第一相似度值为0。而对于模糊数据所对应的识别项可以多种相似度值共同计算的方法，例如可以采用余弦相似度算法、
jaccard相似度算法、基于欧式距离的相似度算法等，对各相似度算法设定相对应的权重值，以基于模糊数据所对应的识别项以及相对应的权重值确定模糊数据中共有识别项的第一相似度值。
[0076]
例如，共有识别项中的明确信息识别项ci1、ci2和ci4所对应的第一相似度值分别为：sim_ci1，sim_ci2和sim_ci4。共有识别项中的模糊信息识别项为fi1，fi1的相似度值计算方法可以为simmethod1、simmethod2和simmethod3这3种相似度值计算方法，对各相似度值计算方法设置相应的权重值，各权重值分别为：fw_method1、fw_method2和fw_method3，则fi1所对应的第一相似度值计算结果为：
[0077]
sim_fi1＝fw_method1
×
res_fi1_method1 fw_method2
×
res_fi1_method2
[0078]
fw_method3
×
res_fi1_method3
[0079]
s250、针对各待处理关联数据组，根据当前待处理关联数据组中各共有识别项的第一相似度值和相应的使用权重值，确定所述当前待处理关联数据组的相似度值。
[0080]
其中，当前待处理关联数据组的相似度值可以理解为基于各第一相似度值以及相应的使用权重值确定的相似度值。
[0081]
具体的，接上述步骤中的各使用权重值的确定方法继续进行介绍，基于各共有识别项所对应的第一相似度值和相应的使用权重值可以确定当前待处理关联数据组的相似度值。
[0082]
基于各共有识别项以及相对应的使用权重值可以确定各共有识别项对应的第一相似度值，得到的相似度值计算结果分别为：sim_ci1，sim_ci2，sim_ci4和sim_fi1。
[0083]
则待处理关联数据组的相似度值sim可以根据以下公式进行计算：
[0084]
sim＝sim_ci1
×
cw1_new sim_ci2
×
cw2_new sim_ci4
×
cw4_new
[0085]
sim_fi1
×
fw1_new
[0086]
可选的，所述确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据，包括：针对各待处理关联数据组，若当前待处理关联数据组的相似度值大于第一预设相似度阈值，且所述当前待处理关联数据组中共有识别项的识别项数量大于预设识别项数量阈值，则确定所述当前待处理关联数据组对应于同一待验证用户，得到第一验证数据；根据各待处理关联数据组的第一验证数据，确定所述目标验证数据。
[0087]
其中，第一预设相似度阈值可以理解为针对各待处理关联数据组预先设置的相似度阈值的上限值，例如可以设置为0.8。预设识别项数量阈值可以理解为预先设置的共有识别项的数量，例如可以设置为3个。第一验证数据可以理解为待满足第一预设相似度阈值和预设识别项数量阈值的处理关联数据组中的共有识别项所对应的信息数据。
[0088]
具体的，为了能够确定当前待处理关联数据组中的识别项所对应的信息数据是否为同一待验证用户的信息数据，可以预先设置第一预设相似度阈值和识别项数量阈值，将得到的当前待处理关联数据组的相似度值与第一预设相似度阈值进行比较，若当前待处理关联数据组的相似度值大于第一预设相似度阈值，且当前待处理关联数据组中所包含的识别项的数量大于预设识别项数量阈值，则可以确定当前待处理关联数据组中的共有识别项所对应的信息数据为同一待验证用户的数据，进而可以将得到的第一验证数据作为目标验证数据。
[0089]
可选的，若所述当前待处理关联数据组的相似度值小于第二预设相似度阈值，则确定所述当前待处理关联数据组不属于同一待验证用户，并反馈第一预警信息。
[0090]
其中，第二预设相似度阈值可以理解为针对各待处理关联数据组预先设置的相似度阈值的下限值，例如可以设置为0.6。第一预警信息可以理解为若当前待处理关联数据组不属于同一待验证用户时发出的提示信息，例如第一预警信息可以为“该用户的信息记录相似度低，具有较高风险”。
[0091]
具体的，预先设置第二预设相似度阈值，若当前待处理关联数据组的相似度值小于第一预设相似度值阈值，则将当前待处理关联数据组的相似度值与第二预设相似度值进行比较，若相似度值小于第二预设相似度阈值，则表明当前待处理关联数据组中的识别项所对应的信息数据的相似度低，不属于同一待验证用户，在为该待验证用户进行业务服务时具有较高风险，因此，根据对比结果反馈第一预警信息。
[0092]
可选的，若所述当前待处理关联数据组的相似度值在所述第二预设相似度阈值和第一预设相似度阈值之间，则确定所述当前待处理关联数据组为模糊数据，并反馈第二预警信息。
[0093]
其中，模糊数据可以理解为无法确定当前待处理关联数据组中的信息数据是否为同一待验证用户的信息数据。第二预警信息可以理解为针对模糊数据向相关人员反馈的提示信息，用以提示进行人工干预确认。
[0094]
具体的，若当前待处理关联数据组的相似度值在第二预设相似度阈值和第一预设相似度阈值之间时，无法确定当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户，此时可以根据对比结果反馈第二预警信息，由工作人员确认当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户。
[0095]
可选的，若所述当前待处理关联数据组的相似度值大于预设相似度阈值，且所述共有识别项的数量小于预设识别项数量阈值，则确定所述当前待处理关联数据组为模糊数据，并反馈第二预警信息。
[0096]
具体的，还可能出现当前待处理关联数据组的相似度值大于预设相似度阈值，但共有识别项的数量小于预设识别项数量阈值的情况，在出现此类情况时，无法明确的确认当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户，可以将当前待处理关联数据组作为模糊数据，并反馈第二预警信息，然后由工作人员进行人工确认，确定当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户。
[0097]
s260、根据各待处理关联数据组的第一验证数据，确定所述目标验证数据。
[0098]
本实施例的技术方案，针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中当前共有识别项的原始配置权重值，以及所述当前待处理关联数据组中所有共有识别项的原始配置权重值的权重总和，确定所述当前共有识别项的使用权重值，通过对共有识别项重新设置相应的权重值，调节各共有识别项在相似度值计算过程中的比重，得到的相似度值更加可靠。针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中同一共有识别项的待验证数据的第一相似度值，进一步的，基于共有识别项以及相对应的使用权重值计算待处理关联数据组的相似度值。针对各待处理关联数据组，根据当前待处理关联数据组中各共有识别项的第一相似度值和相应的使用权重值，确定所述当前待处理关联数据组的相似度值，对明确信息的识别项采用严格相等的相似度值计算方法，对模糊信息采用多种相似
度值计算方法，并对模糊信息的各相似度值计算方法蛇队对应的权重值，通过对不同的识别项采用不同的相似度计算方法，可以得到更加客观可靠的相似度值，然后将当前待处理关联数据组的相似度值与预设的相似度阈值进行比较，根据待处理关联数据是否属于模糊数据，发送相应的预警信息。解决了根据单一的相似度值计算方法得到的相似度值不够准确的问题，实现了提高计算待处理关联数据组相似度值的准确度的效果。
[0099]
实施例三
[0100]
在一个具体的例子中，如图3所示，从各第三方平台采集各待验证用户的相关数据(即，各待验证用户的目标关联数据)，包括用户名称、身份信息数据、手机号、个人信息数据、诊断数据、治疗数据以及费用数据等，将从各第三方平台采集的数据进行汇聚。然后对采集得到的目标关联数据进行数据预处理，对各目标关联数据进行审查、校验、转换等操作，目的在于删除重复信息并纠正数据中的错误。例如删除字符串前后无效的空格，针对出生日期、身份证号、手机号码等字段进行格式校验，对于不符合格式要求的数据认定为无效数据并进行置空操作，15位身份证号按规则转换为18位，统一出生日期格式等。同时，根据各医疗机构采集用户的常用信息类别或者专家经验等预先设置多个身份识别项(即，识别项)，例如可以包括各待验证用户的身份证号、姓名、性别、手机号以及出生地址等，并对每个身份识别项设置相应的初始权重值(即，原始配置权重值)，其中，身份识别项可以是根据指定的字段进行设置。
[0101]
可以理解的是，采集的各待验证用户的目标关联数据可以包含多个识别项，在计算待验证用户信息之间的相似度值时，对于不同类别的识别类需要采用不同的相似度值计算方法。将所有的识别项分为两类，一类为明确信息识别项类，可以包括姓名、性别、手机号、身份证号等内容明确的身份识别项，记作ci1，ci2，
…
，cin；另一类为模糊数据识别项类，包括出生地址、居住地址、工作单位等需要语义理解的身份识别项,记作fi1，fi2，
…
，fim，此类信息受个人习惯等因素影响较大。对于明确信息需要采用严格相等的方法计算相似度，即相似度非0即1，若两条目标关联数据中的待验证数据完全相同，则相似度值为1，反之，若待验证数据不完全相同，则相似度值为0。对于模糊数据识别项类，各识别项需要采用两种或两种以上的相似度值计算方法，对各相似度值计算方法设置相应的权重值，并多种相似度计算结果进行加权求和后作为该识别项的最终相似度，模糊数据类的识别项的相似度值计算方法可以选择余弦相似度算法、jaccard算法、基于欧式距离的相似度算法等。其中，明确信息类识别项对应的权重值记作cw1，cw2，
…
，cwn；模糊类识别项对应的权重值记作fw1，fw2，
…
，fwm，需满足所有权重值的和为1，即cw1 cw2
…
cwn fw1 fw2
…
fwm＝1。
[0102]
需要说明的是，从各第三方平台中获取的目标关联数据中在进行两两匹配时，可能会出现字段缺失的情况，需要确定两条记录共有的识别项为新的识别项，重新进行权重分配。例如，在一条目标关联数据中包含识别项ci1、ci2、ci3、ci4、fi1、fi2，另一条一条目标关联数据中包含识别项ci1、ci2、ci4、fi1，则在对各识别项的相似度值进行计算时，只需基于ci1、ci2、ci4、fi1进行计算(即，只需要对共有识别项进行计算)。针对各共有识别项，重新设置相应的权重值(即，使用权重值)，其中，使用权重值的数量与共有识别项的数量相匹配。以ci1所对应的使用权重值为例，ci1对应的使用权重值cw1为：
[0103]
[0104]
同样的，ci2、ci4和fi1所对应的使用权重值分别为cw2_new、cw4_new和fw1_new的，各使用权重值的确定方法与cw1的确定方法相同。
[0105]
基于各共有识别项、各共有识别项所对应的使用权重值，以及各共有识别项的相似度值计算方法，可以确定待处理关联数据组之间的相似度值。示例性地，若共有识别项的个数为4个，分别为ci1、ci2、ci4和fi1，各共有识别项所对应的权重分别为cw1_new、cw2_new、cw4_new和fw1_new，根据明确信息识别项的相似度计算方法规则，ci1、ci2、ci4识别项对应的相似度计算方法为严格相等，即非0即1，两条目标关联数据中的识别项所对应的待验证数据相同，则相似度值为1，若不完全相同，则相似度值为0。明确信息识别项的相似度值得计算结果分别记为sim_ci1，sim_ci2，sim_ci4和fi1。其中，fi1为模糊数据类的识别项，对应的相似度值计算方法为多种相似度值方法共同计算，以3种相似度值计算方法为例，各相似度值计算方法分别为simmethod1、simmethod2和simmethod3，将各相似度值方法所对应的权重值分别设置为fw_method1、fw_method2和fw_method3，则模糊数据中的识别项相似度值计算结果分别为res_fi1_method1、res_fi1_method2和res_fi1_method3，基于此，可以确定fi1所对应的相似度值为：
[0106]
sim_fi1＝fw_method1
×
res_fi1_method1 fw_method2
×
res_fi1_method2
[0107]
fw_method3
×
res_fi1_method3
[0108]
根据明确信息的识别项的相似度值与模糊数据的识别项的相似度值确定最终的相似度值(即，待处理关联数据组的相似度值)为：
[0109]
sim＝sim_ci1
×
cw1_new sim_ci2
×
cw2_new sim_ci4
×
cw4_new
[0110]
sim_fi1
×
fw1_new
[0111]
预先设置第一预设相似度阈值、第二预设相似度阈值和识别项数量阈值，例如，分别设置为第一预设相似度阈值为0.8，第二预设相似度阈值为0.6以及预设识别项数量阈值为3。
[0112]
得到当前待处理关联数据组的相似度值后，将相似度值与预先设置的第一预设相似度阈值0.8进行比较，若当前待处理关联数据组的相似度值大于预设第一预设相似度阈值0.8，则表示当前待处理关联数据组属于同一待验证用户。
[0113]
若当前待处理关联数据组的相似度值小于预设第一预设相似度阈值0.8，将当前待处理关联数据组的相似度值与第二预设相似度阈值0.6进行比较，若当前待处理关联数据组的相似度值小于预设第二预设相似度阈值0.6，则表示当前待处理关联数据组不属于同一待验证用户，并基于比较结果反馈第一预警信息。
[0114]
若当前待处理关联数据组的相似度值在第二预设相似度阈值和第一预设相似度阈值之间时，无法确定当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户，此时可以根据对比结果反馈第二预警信息，由工作人员确认当前待处理关联数据组是否属于同一待验证用户。
[0115]
在确定各待处理关联数据组是否属于同一待验证用户之后，得到目标验证结果，基于目标验证结果生成业务数据库。当检测到当前待验证用户的需要进行业务服务时，通过在业务数据库中对当前待验证用户进行患者匹配(即，确定待处理关联数据组是否为同一待验证用户)，并根据匹配结果确定是否为当前待验证用户提供相应的业务服务。若没有检测到当前待验证用户，则不需要提供相应的业务服务。
[0116]
本实施例的技术方案，获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；根据获取的目标关联数据进行预处理，得到格式统一的目标关联数据，然后将各目标关联数据进行两两匹配，得到待处理关联数据组。针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组，基于待处理关联数据组中的识别项以及对应的原始配置权重值，得到待处理关联数据组中共有识别项，并重新确定与共有识别项相对应的使用权重值，基于此确定待处理关联数据组的相似度值。针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据，将待验证用户的预上报数据与目标验证数据进行比较，判断待验证用户是否符合业务服务标准，相应的，将得到的比较结果作为目标验证结果。基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果为待验证用户提供相应的业务服务。解决了在为用户获取业务服务时可能存在数据遗漏或瞒报的情况，导致各业务机构为用户提供的业务服务可能出现业务经营风险的问题，实现了根据用户在各第三方平台的数据信息确定相应的业务服务，降低业务经营风险的效果。
[0117]
实施例四
[0118]
图4为本发明实施例四提供的一种用于保险服务的医疗数据处理装置，该装置包括：目标关联数据获取模块410、待处理关联数据组确定模块420、目标验证数据确定模块430和目标验证结果确定模块440。
[0119]
其中，目标关联数据获取模块410，用于获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；其中，所述目标关联数据中包括至少一个识别项以及与各识别项对应的待验证数据；所述各目标关联数据中的至少一个识别项全部相同或部分相同；
[0120]
待处理关联数据组确定模块420，用于针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组；其中，所述待处理关联数据组中包括两条目标关联数据；
[0121]
目标验证数据确定模块430，用于针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据；
[0122]
目标验证结果确定模块440，用于基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基于所述目标验证结果执行相应的业务。
[0123]
本实施例的技术方案，获取与各待验证用户相关联的至少两条目标关联数据；根据获取的目标关联数据进行预处理，得到格式统一的目标关联数据，然后将各目标关联数据进行两两匹配，得到待处理关联数据组。针对各待验证用户，通过对当前待验证用户的至少两条目标关联数据组合处理，确定至少一个待处理关联数据组，基于待处理关联数据组中的识别项以及对应的原始配置权重值，得到待处理关联数据组中共有识别项，并重新确定与共有识别项相对应的使用权重值，基于此确定待处理关联数据组的相似度值。针对各待验证用户，确定当前待验证用户的至少一个待处理关联数据组的相似度值，并根据所述相似度值和相应的待处理关联数据组，确定目标验证数据，将待验证用户的预上报数据与目标验证数据进行比较，判断待验证用户是否符合业务服务标准，相应的，将得到的比较结果作为目标验证结果。基于各目标验证数据和相应的预上报数据，确定目标验证结果，以基
于所述目标验证结果为待验证用户提供相应的业务服务。解决了在为用户获取业务服务时可能存在数据遗漏或瞒报的情况，导致各业务机构为用户提供的业务服务可能出现业务经营风险的问题，实现了根据用户在各第三方平台的数据信息确定相应的业务服务，降低业务经营风险的效果。
[0124]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述目标关联数据获取模块，包括：
[0125]
待使用关联数据获取子模块，用于从至少两个第三方平台中获取存储的多条待使用关联数据；
[0126]
目标关联数据确定子模块，用于确定同一用户标识所对应的待使用关联数据，并将所述待使用关联数据按照相应识别项的数据格式对其处理，得到与用户标识相匹配的待验证用户的目标关联数据。
[0127]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述数据处理装置，还用于：
[0128]
确定各待处理关联数据中识别项所对应的原始配置权重值，以根据所述原始配置权重值确定待验证数据。
[0129]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述待处理关联数据组确定模块，包括：
[0130]
待使用关联数据组确定子模块，用于将所述至少两条目标关联数据两两组合处理，得到多组待使用关联数据组；
[0131]
待处理关联数据组确定子模块，用于针对各组待使用关联数据组，确定当前待使用关联数据组中的共有识别项，并基于所述共有识别项和相应的待验证数据，确定与所述待使用关联数据相对应的待处理关联数据组。
[0132]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述目标验证数据确定模块，包括：
[0133]
权重值确定子模块，用于针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中当前共有识别项的原始配置权重值，以及所述当前待处理关联数据组中所有共有识别项的原始配置权重值的权重总和，确定所述当前共有识别项的使用权重值；
[0134]
第一相似度值确定子模块，用于针对各待处理关联数据组，确定当前待处理关联数据组中同一共有识别项的待验证数据的第一相似度值；
[0135]
相似度值确定子模块，用于针对各待处理关联数据组，根据当前待处理关联数据组中各共有识别项的第一相似度值和相应的使用权重值，确定所述当前待处理关联数据组的相似度值。
[0136]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述相似度值确定子模块，包括：
[0137]
第一验证数据确定子模块，用于针对各待处理关联数据组，若当前待处理关联数据组的相似度值大于第一预设相似度阈值，且所述当前待处理关联数据组中共有识别项的识别项数量大于预设识别项数量阈值，则确定所述当前待处理关联数据组对应于同一待验证用户，得到第一验证数据；
[0138]
目标验证数据确定子模块，用于根据各待处理关联数据组的第一验证数据，确定
所述目标验证数据。
[0139]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述相似度值确定子模块，包括：
[0140]
待验证用户确定单元，用于若所述当前待处理关联数据组的相似度值小于第二预设相似度阈值，则确定所述当前待处理关联数据组不属于同一待验证用户，并反馈第一预警信息；或，
[0141]
第一模糊数据确定单元，用于若所述当前待处理关联数据组的相似度值在所述第二预设相似度阈值和第一预设相似度阈值之间，则确定所述当前待处理关联数据组为模糊数据，并反馈第二预警信息；或，
[0142]
第二模糊信息确定单元，用于若所述当前待处理关联数据组的相似度值大于预设相似度阈值，且所述共有识别项的数量小于预设识别项数量阈值，则确定所述当前待处理关联数据组为模糊数据，并反馈第二预警信息。
[0143]
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上，可选地，所述目标验证结果确定模块，用于：
[0144]
从各目标验证数据中调取与预上报数据相对应的目标待比较验证数据，并通过对所述目标待比较验证数据和预上报数据比对处理，确定目标验证结果。
[0145]
本发明实施例所提供的用于保险服务的医疗数据处理装置可执行本发明任意实施例所提供的用于保险服务的医疗数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0146]
值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
[0147]
实施例五
[0148]
图5为本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性电子设备40的框图。图5显示的电子设备40仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0149]
如图5所示，电子设备40以通用计算设备的形式表现。电子设备40的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元401，系统存储器402，连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
[0150]
总线403表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
[0151]
电子设备40典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备40访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
[0152]
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)404和/或高速缓存存储器405。电子设备40可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统406可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，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。
[0163]
计算机可读的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。计算机可读的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。
[0164]
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——但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0165]
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发明实施例操作的计算机程序代码，所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)。
[0166]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。