一种目标对象多维图谱的生成方法、装置和存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种目标对象多维图谱的生成方法、装置、存储介质、电子设备和计算机程序产品。


背景技术：

2.在实际企业业务场景中，关系图谱中针对目标对象(如自然人等)的数据往往为企业相关数据，企业相关数据中包括目标对象的投资信息，或者是目标对象的任职信息。基于上述目标对象的企业相关数据，生成的目标对象关系图谱的维度往往是单一的维度，从而导致现有的目标对象关系图谱的展示内容不够丰富，无法全面且多维度地展示目标对象的相关信息。
3.如何丰富目标对象关系图谱的展示维度和展示内容，全面且多维度地展示目标对象的相关信息，是待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对基于现有目标对象图谱的展示维度单一，无法全面且多维度地展示目标对象的相关信息的问题，提供一种目标对象多维图谱的生成方法、装置、存储介质、电子设备和计算机程序产品。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种目标对象多维图谱的生成方法，所述方法包括：
6.响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与所述目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，所述非企业相关数据包括与所述目标对象具有亲属关系、好友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，所述企业相关数据包括与所述目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据；以及
7.基于所述非企业相关数据和所述企业相关数据，生成以所述目标对象、所述至少一个第一关联对象和所述至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。
8.第二方面，本公开实施例提供了一种目标对象多维图谱的生成装置，所述装置包括：
9.获取单元，用于响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与所述目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，所述非企业相关数据包括与所述目标对象具有亲属关系、好友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，所述企业相关数据包括与所述目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据；以及
10.生成单元，用于基于所述非企业相关数据和所述企业相关数据，生成以所述目标对象、所述至少一个第一关联对象和所述至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。
11.第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：
12.处理器；
13.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
14.所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述可执行指令以实现上述的方法步骤。
15.第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述的方法步骤。
16.第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的方法步骤。
17.在本公开实施例中，响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，非企业相关数据包括与目标对象具有亲属关系、好友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，企业相关数据包括与目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据；以及基于非企业相关数据和企业相关数据，生成以目标对象、至少一个第一关联对象和至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。本公开实施例提供的目标对象多维图谱的生成方法，由于生成图谱的数据不仅包括与目标对象对应的企业相关数据，还包括与目标对象对应的非企业相关数据，这样，基于上述多个维度的数据，能够生成目标对象的多维图谱，以通过该多维图谱能够多维度且更加丰富地展示目标对象多个维度的相关联信息。
附图说明
18.通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
19.图1示出了本公开的一些实施方式所提供的一种应用场景的示意图；
20.图2为根据本公开一示例性实施例提供的目标对象多维图谱的生成方法的流程图；
21.图3为根据本公开一示例性实施例提供的目标对象多维图谱的生成装置300的结构示意图；
22.图4示出了本公开一示例性实施例提供的一种电子设备的示意图；
23.图5示出了本公开一示例性实施例提供的一种计算机可读介质的示意图。
具体实施方式
24.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
25.需要注意的是，除非另有说明，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公
开所属领域技术人员所理解的通常意义。
26.另外，术语“第一”和“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
27.请参考图1，其示出了本公开的一些实施方式所提供的一种应用场景示意图，
28.请参考图1，其示出了本公开的一些实施方式所提供的一种应用场景示意图。如图1所示，可以直观地从图1中看到：与目标对象a具有亲属关系、好友关系和配偶关系的多个第一关联对象，其中，多个第一关联对象包括与目标对象a具有亲属关系的哥哥——对象b，与目标对象a具有好友关系的闺蜜——对象c，以及与目标对象具有配偶关系的妻子——对象d。
29.此外，从图1中还可以看到：与目标对象a具有投资关系的多个第二关联对象，第二关联对象包括目标对象投资的公司e和目标对象任职的公司f。
30.需要说明的是，如图1所示，若图中有小图标，响应于针对目标对象a的查看详情信息的触控操作，就可以查看目标对象的多个第一关联对象的详情信息，或者查看目标对象的多个第二关联对象的详情信息。
31.通过上述如图1所示的目标对象的多维图谱，就能够多维度且更加丰富地展示目标对象多个维度的相关联信息。
32.基于上述应用场景的介绍，本技术实施例提供一种目标对象多维图谱的生成方法及装置、一种电子设备以及计算机可读介质，下面结合附图进行说明。
33.请参考图2，其示出了本技术的一些实施方式所提供的一种目标对象多维图谱的生成方法的流程图，如图2所示，目标对象多维图谱的生成方法可以包括以下步骤：
34.步骤s201：响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据。
35.在本公开实施例提供的生成方法中，非企业相关数据包括与目标对象具有亲属关系、好友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，企业相关数据包括与目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据。
36.在一种可能的实现方式中，获取与目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，包括以下步骤：
37.从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据；和/或
38.从企业信息库中获取与目标对象对应的企业相关数据。
39.在实际应用场景中，可以从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据。示例性的，分别从百度百科、明星关系网站和招股书三个数据源获取与目标对象a对应的非企业相关数据。上述仅仅是示例，还可以从其它不同的数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据，在此不再赘述。
40.在一种可能的实现方式中，从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据，包括以下步骤：
41.从多个数据源获取目标对象的第一基本数据和关于目标对象的第一关系数据；
42.根据第一基本数据和第一关系数据，确定与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/配偶关系的至少一个第一相关对象；
43.获取每个第一相关对象分别对应的第二基本数据和第二关系数据。
44.在实际应用场景中，上述多个数据源可以为百度百科和明星关系网站。除了上述数据源之外，还可以从其它不同的数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据，在此不再赘述。
45.在一种可能的实现方式中，在获取每个第一相关对象分别对应的第二基本数据和第二关系数据之后，还包括以下步骤：
46.针对至少一个第一相关对象中的每个，获取并根据获取的当前相关对象对应的第二基本数据和第二关系数据，确定与当前相关对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的至少一个第二相关对象；
47.获取每个第二相关对象分别对应的第三基本数据和第三关系数据。
48.在本公开实施例提供的生成方法中，当数据源为上述百度百科和明星关系网站，或者与上述网站类似的数据源时，通过上述广度优先遍历方法从百度百科上爬取目标对象的基本信息和关系信息。
49.在某一具体应用场景中，若数据源为百度百科时，通过上述广度优先遍历方法从百度百科上爬取目标对象的基本信息和关系信息。具体地，先从百度百科爬取目标对象a的基本信息和关系信息；再将与目标对象a相关的所有人的信息逐一遍历爬取完成，之后再对上述爬取到的每一个相关人员依次采用上述的方式逐一进行信息爬取，在此不再赘述。
50.在另一具体应用场景中，当数据源为明星关系网站时，同样采用上述广度优先遍历方法从明星关系网站上爬取目标对象的基本信息和关系信息。具体参见前述相同或相似部分的内容，在此不再赘述。
51.需要说明的是，当数据源为百度百科、明星关系网站，以及类似的网站数据源时，通过上述广度优先遍历方法从上述数据源或类似数据源上爬取目标对象的基本信息和关系信息。
52.在一种可能的实现方式中，从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据，包括以下步骤：当数据源包括第一数据源时，从第一数据源获取与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据。
53.在本公开实施例中，第一数据源可以为招股书数据源，也可以为其它数据源，在此不再赘述。
54.在一种可能的实现方式中，在获取与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据之后，还包括以下步骤：
55.针对目标对象，通过预设正则表达式和预设抽取组合模型，对与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据进行关系抽取，生成对应的关系三元组，其中，关系三元组用于表征目标对象与相关对象之间的亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系。
56.在本公开实施例提供的生成方法中，对预设正则表达式不做具体限制，可以根据不同应用场景进行调整。
57.在某一具体应用场景中，预设抽取组合模型可以采用如下组合模型：bert crf
lstm组合模型。
58.在上述bert crf lstm组合模型中，bert模型是一个预训练的语言表征模型，其能够生成深度的双向语言表征。crf模型是自然语言处理中的基础模型，广泛应用于分词、实体识别和词性标注等应用场景中。lstm(long short term memory network，长短期记忆网络)是一种改进之后的循环神经网络，可以解决rnn循环神经网络无法处理长距离的依赖的问题。
59.基于上述bert crf lstm组合模型为常规的组合模型，在此不再赘述。
60.需要说明的是，当第一数据源为招股书以及类似的数据源时，通过上述方式(通过预设正则表达式和预设抽取组合模型，对与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据进行关系抽取)从上述数据源或类似数据源上爬取目标对象的基本信息和关系信息。
61.在一种可能的实现方式中，从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据之后，还包括以下步骤：
62.对非企业相关数据进行数据处理，得到处理后的非企业相关数据；这样，通过上述处理步骤，能够对最初获取到的非企业相关数据进行优化，不仅丢弃掉无关数据，提高了数据处理的处理效率；还能够对数据源中的不同数据进行数据格式统一处理，这样，便于快速地生成目标对象的多维图谱。
63.在一种可能的实现方式中，对非企业相关数据进行数据处理，得到处理后的非企业相关数据，包括以下步骤：
64.对非企业相关数据进行脏数据过滤和脏数据清洗，得到处理后的非企业相关数据；这样，能够丢弃掉无关数据，提高了数据处理的处理效率。
65.在本公开实施例提供的生成方法中，非企业相关数据中的脏数据包括以下至少一项：爬取非企业相关数据时获取的超文本标记语言标签、非企业相关数据中包含的无法识别的乱码和冗余的标点符号。
66.在实际应用场景中，除了上述脏数据之外，还可以根据不同应用场景的需要，引入其它类型的脏数据，在此不再赘述。
67.在一种可能的实现方式中，对非企业相关数据进行数据处理，得到处理后的非企业相关数据，包括以下步骤：
68.若非企业相关数据均来源于同一数据源，获取与该数据源匹配的第一基本模块；判断非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段格式是否符合第一基本模块中的字段格式，若否，则基于与该数据源匹配的第一基本模块中的字段格式，对非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段进行格式转换处理，得到处理后的非企业相关数据，其中，处理后的非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的任一字段均为符合第一基本模块中的字段格式的字段。
69.在某一具体应用场景中，可以通过如下方式，对来源于非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段进行字段格式转换处理，得到处理后的非企业相关数据，具体如下所述：
70.步骤a1：配置基本信息的基本模块，基本模块可以为【姓名、性别、职业、国籍、人员简介、相关人员名称、与相关人员关系】的形式，上述基本模块的形式可以根据不同应用场
景进行调整，在此不再赘述。
71.步骤a2：从爬取的html文件中定位到目标对象相关信息的字段；
72.步骤a3：基于基本模块中的字段格式，对定位到的目标对象相关信息的字段进行字段格式转换处理，并将得到的处理后的非企业相关数据结构化存储至数据库中；其中，处理后的非企业相关数据中的目标对象相关信息的任一字段均为符合基本模块中的字段格式的字段。
73.在一种可能的实现方式中，对非企业相关数据进行处理，得到处理后的非企业相关数据，包括以下步骤：
74.若非企业相关数据来源于不同的数据源，则基于每个非企业相关数据分别所属的数据源，对每个非企业相关数据执行以下数据格式转换操作：
75.确定当前非企业相关数据所属的数据源以及当前非企业相关数据中的的当前目标对象相关信息的字段；
76.获取与该数据源匹配的预设字段格式；
77.判断当前非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段格式是否符合预设字段格式，若否，则基于预设字段格式，对当前非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段进行格式转换处理，得到处理后的非企业相关数据。
78.基于每个非企业相关数据分别所属的数据源，对每个非企业相关数据执行以下数据格式转换操作的具体步骤参见前述步骤a1-步骤a3，在此不再赘述。
79.步骤s202：基于非企业相关数据和企业相关数据，生成以目标对象、至少一个第一关联对象和至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。
80.在本公开实施例提供的生成方法中，关联关系包括与目标对象具有的投资关系和与目标对象具有的任职关系以及与目标对象具有以下关系中的至少一项的：亲属关系、好友关系、配偶关系。
81.在一种可能的实现方式中，搜索请求中携带有对象基本信息和对象详情信息，企业相关数据存储于预设数据库中：本公开实施例提供的生成方法还包括以下步骤：
82.基于对象基本信息和对象详情信息，从多个待选对象中确定出目标对象，并从预设数据库中读取与目标对象对应的投资信息和/或任职信息；这样，就能够基于对象基本信息和对象详情信息，从多个待选对象中快速且精准地确定出目标对象，提高了数据处理的处理效率和处理结果的精准度。
83.在一种可能的实现方式中，基于对象基本信息和对象详情信息，从多个待选对象中确定出目标对象，包括以下步骤：
84.基于对象基本信息从多个待选对象中确定至少一个候选对象；
85.基于对象详情信息和预设文本之间的相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象。
86.在实际应用场景中，往往优先从至少一个候选对象中选取对象详情信息和预设文本之间的相似度最高的候选对象作为目标对象。
87.在本公开实施例中，响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，非企业相关数据包括与目标对象具有亲属关系、好
友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，企业相关数据包括与目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据；以及基于非企业相关数据和企业相关数据，生成以目标对象、至少一个第一关联对象和至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。本公开实施例提供的目标对象多维图谱的生成方法，由于生成图谱的数据不仅包括与目标对象对应的企业相关数据，还包括与目标对象对应的非企业相关数据，这样，基于上述多个维度的数据，能够生成目标对象的多维图谱，以通过该多维图谱能够多维度且更加丰富地展示目标对象多个维度的相关联信息。
88.请参考图3，其示出了本公开的一些实施方式所提供的一种目标对象多维图谱的生成装置的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
89.如图3所示，目标对象多维图谱的生成装置300，包括：
90.获取单元301，用于响应于接收到针对目标对象的搜索请求，获取与目标对象对应的非企业相关数据和企业相关数据，非企业相关数据包括与目标对象具有亲属关系、好友关系和配偶关系中的至少之一的至少一个第一关联对象的相关数据，企业相关数据包括与目标对象具有投资关系和/或任职关系的至少一个第二关联对象的相关数据；以及
91.生成单元302，用于基于非企业相关数据和企业相关数据，生成以目标对象、至少一个第一关联对象和至少一个第二关联对象为节点、以及对应的关联关系为边的目标对象多维图谱。
92.在本公开实施例的一些实施方式中，关联关系包括与目标对象具有的投资关系和与目标对象具有的任职关系以及与目标对象具有以下关系中的至少一项的：亲属关系、好友关系、配偶关系。
93.在本公开实施例的一些实施方式中，获取单元301用于：
94.从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据；和/或
95.从企业信息库中获取与目标对象对应的企业相关数据。
96.在本公开实施例的一些实施方式中，获取单元301具体用于：
97.从多个数据源获取目标对象的第一基本数据和关于目标对象的第一关系数据；
98.根据第一基本数据和第一关系数据，确定与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/配偶关系的至少一个第一相关对象；
99.获取每个第一相关对象分别对应的第二基本数据和第二关系数据。
100.在本公开实施例的一些实施方式中，获取单元301还用于：在获取每个第一相关对象分别对应的第二基本数据和第二关系数据之后，针对至少一个第一相关对象中的每个，获取并根据获取的当前相关对象对应的第二基本数据和第二关系数据，确定与当前相关对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的至少一个第二相关对象；以及获取每个第二相关对象分别对应的第三基本数据和第三关系数据。
101.在本公开实施例的一些实施方式中，获取单元301具体用于：
102.当数据源包括第一数据源时，从第一数据源获取与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据。
103.在本公开实施例的一些实施方式中，获取单元301还用于：在获取与目标对象具有
亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据之后，针对目标对象，通过预设正则表达式和预设抽取组合模型，对与目标对象具有亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系的非企业相关数据进行关系抽取，生成对应的关系三元组，其中，关系三元组用于表征目标对象与相关对象之间的亲属关系和/或好友关系和/或配偶关系。
104.在本公开实施例的一些实施方式中，所述装置300还包括：
105.数据处理单元(在图3中未示出)，用于从多个数据源获取与目标对象对应的非企业相关数据之后，对非企业相关数据进行数据处理，得到处理后的非企业相关数据。
106.在本公开实施例的一些实施方式中，数据处理单元用于：
107.对非企业相关数据进行脏数据过滤和脏数据清洗，得到处理后的非企业相关数据。
108.在本公开实施例的一些实施方式中，非企业相关数据中的脏数据包括以下至少一项：爬取非企业相关数据时获取的超文本标记语言标签、非企业相关数据中包含的无法识别的乱码和冗余的标点符号。
109.在本公开实施例的一些实施方式中，数据处理单元用于：
110.若非企业相关数据均来源于同一数据源，获取与该数据源匹配的第一基本模块；判断非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段格式是否符合第一基本模块中的字段格式，若否，则基于与该数据源匹配的第一基本模块中的字段格式，对非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段进行格式转换处理，得到处理后的非企业相关数据。
111.在本公开实施例的一些实施方式中，数据处理单元用于：
112.若非企业相关数据来源于不同的数据源，则基于每个非企业相关数据分别所属的数据源，对每个非企业相关数据执行以下数据格式转换操作：
113.确定当前非企业相关数据所属的数据源以及当前非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段；
114.获取与该数据源匹配的预设字段格式；
115.判断当前非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段格式是否符合预设字段格式，若否，则基于预设字段格式，对当前非企业相关数据中的当前目标对象相关信息的字段进行格式转换处理，得到处理后的非企业相关数据。
116.在本公开实施例的一些实施方式中，搜索请求中携带有对象基本信息和对象详情信息，企业相关数据存储于预设数据库中：所述装置300还包括：
117.确定单元(在图3中未示出)，用于基于对象基本信息和对象详情信息，从多个待选对象中确定出目标对象；
118.读取单元(在图3中未示出)，用于从预设数据库中读取与目标对象对应的投资信息和/或任职信息。
119.在本公开实施例的一些实施方式中，确定单元具体用于：
120.基于对象基本信息从多个待选对象中确定至少一个候选对象；
121.基于对象详情信息和预设文本之间的相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象。
122.在本公开实施例的一些实施方式中本公开实施例提供的目标对象多维图谱的生成装置300，与本公开前述实施例提供的目标对象多维图谱的生成方法出于相同的发明构
思，具有相同的有益效果。
123.本公开实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的目标对象多维图谱方法对应的电子设备，所述电子设备可以是用于服务端的电子设备，例如服务器，包括独立的服务器和分布式服务器集群等，以执行上述目标对象多维图谱方法；所述电子设备也可以是用于客户端的电子设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行上述目标对象多维图谱方法。
124.请参考图4，其示出了本公开的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，所述电子设备40包括：处理器400，存储器401，总线402和通信接口403，所述处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；所述存储器401中存储有可在所述处理器400上运行的计算机程序，所述处理器400运行所述计算机程序时执行本公开前述目标对象多维图谱方法。
125.其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(ram：random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
126.总线402可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器401用于存储程序，所述处理器400在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本公开实施例任一实施方式揭示的目标对象多维图谱方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。
127.处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本公开实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本公开实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器400读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
128.本公开实施例提供的电子设备与本公开实施例提供的目标对象多维图谱方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
129.本公开实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的目标对象多维图谱方法对应的计算机可读介质，请参考图5，其示出的计算机可读存储介质为光盘50，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述目标对象多维图谱方法。
130.需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，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)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
131.本公开的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本公开实施例提供的目标对象多维图谱方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
132.需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、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，所述模块、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，两个连续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动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。
133.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
134.在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
135.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
136.另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
137.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
138.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术
方案的范围，其均应涵盖在本公开的权利要求和说明书的范围当中。