一种隐患治理率计算方法及系统与流程

1.本技术涉及数据处理术领域，具体而言，涉及一种隐患治理率计算方法及系统。


背景技术：

2.在常规计算隐患排查治理率是以当前时间或者检查时间，统计当前企业隐患整改率，但这样无法全面表现出隐患是否超期整改的情况，这样一来难以保障数据的准备性和可靠性，因此亟需一种技术方案以改善上述技术问题。


技术实现要素：

3.为改善相关技术中存在的技术问题，本技术提供了一种隐患治理率计算方法及系统。
4.第一方面，提供一种隐患治理率计算方法，所述方法包括：获得若干个待处理隐患数据，其中，所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符，所述若干个待处理隐患数据至少包括不少于一种隐患主题数据和不少于一种隐患事件数据，所述隐患主题数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患主题数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征、描述特征以及属性局部特征，所述隐患事件数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患事件数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征以及属性局部特征；根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个特征可信系数；根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，所述第一治理结果用于表示所述若干个待处理隐患数据的治理结果。
5.在一种独立实施的实施例中，在根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数之前，还包括：将获得到的所述若干个待处理隐患数据划分为x个数据种类，其中，x为大于1的整数，各个所述数据种类中包括至少两个所述待处理隐患数据；所述根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，包括：根据各个所述数据种类中的各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定各个所述数据种类中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数；所述根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，包括：根据各个所述数据种类的每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定各个所述数据种类的第三治理结果；根据各个所述数据种类的第三治理结果，确定第一治理结果。
6.在一种独立实施的实施例中，各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据事项，各个所述数据事项包括不少于一个数据知识字符；根据各个所述待处理隐患数据的各
个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，包括：根据各个所述待处理隐患数据的各数据事项，确定所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据的目标数据事项，其中，所述目标数据事项为需要进行治理的数据事项；根据各个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的不少于一个特征可信系数。
7.在一种独立实施的实施例中，根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，其中，所述第二治理结果用于表示每两个所述待处理隐患数据的治理结果；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果。
8.在一种独立实施的实施例中，各个所述待处理隐患数据包括不少于一个目标数据事项，其中，所述目标数据事项为需要进行因子检测的数据事项；根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的第二治理结果；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的第二治理结果，确定所述第一治理结果。
9.在一种独立实施的实施例中，所述第二治理结果包括治理结果可确定和治理结果不可确定，所述治理结果可确定包括属于同一种类和属于不同种类；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果，包括：对于所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据，确定两个治理结果可确定的数据二元组，其中，两个所述数据二元组中的一个数据二元组包括所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的一个待处理隐患数据、一个剩余的待处理隐患数据，两个所述数据二元组中的另一个数据二元组包括所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的另一个待处理隐患数据、所述一个剩余的待处理隐患数据；根据两个所述数据二元组的第二治理结果，确定所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据的第二治理结果。
10.在一种独立实施的实施例中，任意两个相邻的所述数据种类中包括不少于一种相同的待处理隐患数据。
11.第二方面，提供一种一种隐患治理率计算系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
12.本技术实施例所提供的一种隐患治理率计算方法及系统，获得若干个待处理隐患数据，其中，各个待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符；根据各个待处理隐患数据的各个数据知识字符，确定每两个待处理隐患数据的不少于一个数据知识字符的特征可信系数；根据每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定第一治理结果，第一治理结果用于描述各个待处理隐患数据是否属于同一种类。根据每两个待处理隐患数据的特征可信系数，确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，相比于相关技术中的通过确定所有待
处理隐患数据的相同种类的数据知识字符之间的可信系数，来确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，本方案在进行若干个待处理隐患数据的治理处理时，不要求所有待处理隐患数据具有相同种类的数据知识字符，实现了涵盖不同种类数据知识字符的若干个待处理隐患数据的治理处理，有效提高了数据治理的精确性和可靠性。
附图说明
13.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
14.图1为本技术实施例所提供的一种一种隐患治理率计算方法的流程图。
具体实施方式
15.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
16.请参阅图1，示出了一种一种隐患治理率计算方法，该方法可以包括以下步骤201-步骤203所描述的技术方案。
17.步骤201、获得若干个待处理隐患数据，其中，所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符，所述若干个待处理隐患数据至少包括不少于一种隐患主题数据和不少于一种隐患事件数据，所述隐患主题数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患主题数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征、描述特征以及属性局部特征，所述隐患事件数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患事件数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征以及属性局部特征。
18.示例性的，获得到的各个待处理隐患数据中可能包括若干个数据事项，根据数据处理的处理目标，在若干个数据事项中，利用粗治理方法确定出一个或者若干个目标数据事项，用目标数据事项来表示全部待处理隐患数据。在后续的数据知识字符可信系数分析、数据可信系数确定、数据因子检测等步骤中，以目标数据事项为分析事项，待处理隐患数据中的剩余数据事项则不再考虑。粗治理方法可采用现有方法实现，在此本技术不做赘述。
19.通过确定各个待处理隐患数据的目标数据事项，并在后续步骤中根据各个待处理隐患数据的目标数据事项的数据知识字符，确定若干个待处理隐患数据的第一治理结果，这可以有效减小数据治理的工作量，有利于提高数据治理的处理效率，同时，有利于提高数据治理的准确性。
20.步骤202、根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个特征可信系数。
21.在本实施例中，具体的，各个待处理隐患数据的各个目标数据事项包括不少于一
个数据知识字符，计算出每两个目标数据事项的不少于一个数据知识字符的特征可信系数。
22.步骤203、根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，所述第一治理结果用于表示所述若干个待处理隐患数据的治理结果。
23.进一步地，根据每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定每两个待处理隐患数据的第二治理结果，其中，第二治理结果为每两个待处理隐患数据的治理结果。
24.利用每两个待处理隐患数据的目标数据事项的各个特征可信系数，确定出每两个待处理隐患数据的目标数据事项的第二治理结果。在确定第二治理结果时，仅要求进行因子检测的两个待处理隐患数据的目标数据事项具有不少于一个相同种类的数据知识字符，不限制所有待处理隐患数据的目标数据事项均具有相同种类数据知识字符，特征可信系数比较具有灵活性和多样性，能够有效扩大数据治理的精确性和可靠性，也能够明显提高数据治理的准确性。
25.示例性的，第二治理结果包括治理结果可确定和治理结果不可确定，治理结果可确定包括属于同一种类和属于不同种类，治理结果不可确定表示无法确定两个目标数据事项是否为同一种类。第二治理结果是根据每两个目标数据事项的各个特征可信系数确定的，具有相同种类数据知识字符的任意两个目标数据事项，对应的第二治理结果可确定，不具有相同种类数据知识字符的任意两个目标数据事项，对应的第二治理结果不可确定，即无法确定不涵盖相同种类的数据知识字符的任意两个目标数据事项是否属于同一种类。
26.根据每两个待处理隐患数据的第二治理结果，确定第一治理结果，包括：对于治理结果不可确定的两个待处理隐患数据，确定任意两个治理结果可确定的数据二元组，其中，两个数据二元组中的一个数据二元组包括治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的一个待处理隐患数据、一个剩余的待处理隐患数据，两个数据二元组中的另一个数据二元组包括治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的另一个待处理隐患数据、上述一个剩余的待处理隐患数据；根据两个数据二元组的第二治理结果，确定治理结果不可确定的两个待处理隐患数据的第二治理结果。当任意两个待处理隐患数据不涵盖相同种类的数据知识字符时，该任意两个待处理隐患数据的特征可信系数均为零，此时无法根据该任意两个待处理隐患数据的特征可信系数，确定其是否属于同一种类，该任意两个待处理隐患数据的第二治理结果为治理结果不可确定。对于治理结果不可确定的任意两个待处理隐患数据，利用分别涵盖该任意两个待处理隐患数据中的一个待处理隐患数据，且同时涵盖相同一个待处理隐患数据的治理结果可确定的两个数据二元组，来再次确定任意两个待处理隐患数据的第二治理结果，实现了对不涵盖相同种类数据知识字符的待处理隐患数据的治理处理，有效扩大了数据治理的精确性和可靠性，实现了对异常数据的治理处理。
27.可选的，本实施例还包括：将获得到的若干个待处理隐患数据划分为x个数据种类，其中，x为大于1的整数，各个数据种类中包括至少两个待处理隐患数据，任意两个相邻的数据种类中包括不少于一种相同的待处理隐患数据；然后，根据各个数据种类中的各个待处理隐患数据的各个数据知识字符，确定各个数据种类中的每两个待处理隐患数据的不少于一个数据知识字符的特征可信系数；根据各个数据种类的每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定各个数据种类的第三治理结果；根据各个数据种类的第三治理结果，确定第一治理结果。
28.对获得到的若干个待处理隐患数据进行分组处理，分别确定各个数据种类的第三治理结果，可以明显减小数据处理的工作量，有利于保证数据种类结果的准确性。由于任意两个相邻的数据种类中包括不少于一种相同的待处理隐患数据，因此任意两个相邻的数据种类的第三治理结果仍然是可以相互传递的，可以利用不同数据种类的第三治理结果的交互，实现第三治理结果的进一步优化，然后结合各个数据种类优化后的第三治理结果，得到第一治理结果。由于本实施例中不要求所有待处理隐患数据均包括相同种类的数据知识字符，因此，可能存在待处理隐患数据之间不包括相同种类的数据知识字符，该部分待处理隐患数据是无法直接进行可信系数比较的异常数据，本实施例实现了对异常数据的治理。
29.本实施例通过获得若干个待处理隐患数据，其中，各个待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符；根据各个待处理隐患数据的各个数据知识字符，确定每两个待处理隐患数据的不少于一个数据知识字符的特征可信系数；根据每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定每两个待处理隐患数据的第二治理结果；根据每两个待处理隐患数据的第二治理结果，确定第一治理结果。利用每两个待处理隐患数据的不少于一个特征可信系数，确定出对应每两个待处理隐患数据的第二治理结果，当某两个待处理隐患数据具有不少于一个相同种类的数据知识字符时，该两个待处理隐患数据即是治理结果可确定的，数据种类过程中不要求所有待处理隐患数据均具有相同种类的数据知识字符，这能够有效提高数据种类的精确性和可靠性；在确定第一治理结果时，利用到了每两个待处理隐患数据的第二治理结果，由于第二治理结果具有交互，这实现了不具有相同种类数据知识字符的待处理隐患数据间的因子检测结果确定，有效改善了数据种类的精确性和可靠性，大大降低了数据治理过程对数据内容和数据格式的要求；利用第二治理结果的交互，能够对数据治理结果进行自检和纠正，有利于提高数据治理的准确性。
30.在上述基础上，提供了一种一种隐患治理率计算装置200，所述装置包括：
31.数据获得模块，用于获得若干个待处理隐患数据，其中，所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符，所述若干个待处理隐患数据至少包括不少于一种隐患主题数据和不少于一种隐患事件数据，所述隐患主题数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患主题数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征、描述特征以及属性局部特征，所述隐患事件数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患事件数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征以及属性局部特征；
32.数据得到模块，用于根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个特征可信系数；
33.结果治理模块，用于根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，所述第一治理结果用于表示所述若干个待处理隐患数据的治理结果。
34.在上述基础上，示出了一种一种隐患治理率计算系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
35.在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。
36.综上，基于上述方案，获得若干个待处理隐患数据，其中，各个待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符；根据各个待处理隐患数据的各个数据知识字符，确定每两个待处理隐患数据的不少于一个数据知识字符的特征可信系数；根据每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定第一治理结果，第一治理结果用于描述各个待处理隐患数据是否属于同一种类。根据每两个待处理隐患数据的特征可信系数，确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，相比于相关技术中的通过确定所有待处理隐患数据的相同种类的数据知识字符之间的可信系数，来确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，本方案在进行若干个待处理隐患数据的治理处理时，不要求所有待处理隐患数据具有相同种类的数据知识字符，实现了涵盖不同种类数据知识字符的若干个待处理隐患数据的治理处理，有效提高了数据治理的精确性和可靠性。
37.应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本技术的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
38.需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
39.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
40.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
41.此外，本领域技术人员可以理解，本技术的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
42.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
43.本技术各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
44.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
45.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
46.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
47.针对本技术引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本技术作为参考。与本技术内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本技术权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本技术中的)也除外。需要说明的是，如果本技术附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本技术所述内容有不一致或冲突的地方，以本技术的描述、定义和/或术语的使用为准。
48.最后，应当理解的是，本技术中所述实施例仅用以说明本技术实施例的原则。其他的变形也可能属于本技术的范围。因此，作为示例而非限制，本技术实施例的替代配置可视为与本技术的教导一致。相应地，本技术的实施例不仅限于本技术明确介绍和描述的实施例。
49.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种隐患治理率计算方法，其特征在于，所述方法包括：获得若干个待处理隐患数据，其中，所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据知识字符，所述若干个待处理隐患数据至少包括不少于一种隐患主题数据和不少于一种隐患事件数据，所述隐患主题数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患主题数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征、描述特征以及属性局部特征，所述隐患事件数据包括不少于一种数据知识字符，所述隐患事件数据二元组应的数据知识字符至少包括要素特征、位置特征以及属性局部特征；根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个特征可信系数；根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，所述第一治理结果用于表示所述若干个待处理隐患数据的治理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数之前，还包括：将获得到的所述若干个待处理隐患数据划分为x个数据种类，其中，x为大于1的整数，各个所述数据种类中包括至少两个所述待处理隐患数据；所述根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，包括：根据各个所述数据种类中的各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定各个所述数据种类中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数；所述根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，包括：根据各个所述数据种类的每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定各个所述数据种类的第三治理结果；根据各个所述数据种类的第三治理结果，确定第一治理结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各个所述待处理隐患数据包括不少于一个数据事项，各个所述数据事项包括不少于一个数据知识字符；根据各个所述待处理隐患数据的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，包括：根据各个所述待处理隐患数据的各数据事项，确定所述若干个待处理隐患数据中的各个所述待处理隐患数据的目标数据事项，其中，所述目标数据事项为需要进行治理的数据事项；根据各个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的各个所述数据知识字符，确定所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的不少于一个所述数据知识字符的特征可信系数，得到所述若干个待处理隐患数据中的每两个所述待处理隐患数据的所述目标数据事项的不少于一个特征可信系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定第一治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐
患数据的第二治理结果，其中，所述第二治理结果用于表示每两个所述待处理隐患数据的治理结果；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，各个所述待处理隐患数据包括不少于一个目标数据事项，其中，所述目标数据事项为需要进行因子检测的数据事项；根据每两个所述待处理隐患数据的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的各个所述特征可信系数，确定每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的第二治理结果；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果，包括：根据每两个所述待处理隐患数据的不少于一个目标数据事项的第二治理结果，确定所述第一治理结果。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二治理结果包括治理结果可确定和治理结果不可确定，所述治理结果可确定包括属于同一种类和属于不同种类；根据每两个所述待处理隐患数据的第二治理结果，确定所述第一治理结果，包括：对于所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据，确定两个治理结果可确定的数据二元组，其中，两个所述数据二元组中的一个数据二元组包括所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的一个待处理隐患数据、一个剩余的待处理隐患数据，两个所述数据二元组中的另一个数据二元组包括所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据中的另一个待处理隐患数据、所述一个剩余的待处理隐患数据；根据两个所述数据二元组的第二治理结果，确定所述治理结果不可确定的两个待处理隐患数据的第二治理结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任意两个相邻的所述数据种类中包括不少于一种相同的待处理隐患数据。8.一种一种隐患治理率计算系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供的一种隐患治理率计算方法及系统，根据每两个待处理隐患数据的各个特征可信系数，确定第一治理结果，第一治理结果用于描述各个待处理隐患数据是否属于同一种类。根据每两个待处理隐患数据的特征可信系数，确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，相比于相关技术中的通过确定所有待处理隐患数据的相同种类的数据知识字符之间的可信系数，来确定各个待处理隐患数据是否属于同一种类，本方案在进行若干个待处理隐患数据的治理处理时，不要求所有待处理隐患数据具有相同种类的数据知识字符，实现了涵盖不同种类数据知识字符的若干个待处理隐患数据的治理处理，有效提高了数据治理的精确性和可靠性。了数据治理的精确性和可靠性。了数据治理的精确性和可靠性。


技术研发人员：向本乾 庄永忠 徐燕生 罗超 廖长明 敬志坚
受保护的技术使用者：成都鼎安华智慧物联网股份有限公司
技术研发日：2023.07.03
技术公布日：2023/10/7