一种工程造价数据的查询方法、装置和介质与流程

本发明属于语义检索的，尤其涉及一种工程造价数据的查询方法、装置和介质。

背景技术：

1、工程造价数据的查询在建设工程、项目管理等领域发挥着至关重要的作用。准确及时获取工程造价信息不仅有助于成本控制，还能够提升项目的整体效率。随着工程施工规模日益扩大和技术复杂度的不断提高，高效查询工程造价数据的需求变得日益迫切。为了满足这一需求，探索新的查询方法成为研究人员关注的焦点。

2、现有的工程造价数据查询方法主要包括基于数据库的大数据搜索技术与基于历史数据记录的手动查询。前者依赖于强大的数据库系统来支持高效的数据检索操作，通常适用于大规模、高复杂度工程的造价数据快速查询；后者则是传统的做法，通常依靠人工查阅历史项目记录来获取相关信息，适用于数据量较小、项目规模有限的情况。尽管这些方法已在实际应用中展现了一定的价值，但仍然存在明显的局限性。

3、对于基于数据库的大数据搜索技术而言，当面对海量工程造价数据时，特别是当查询需求频繁变更时，往往难以迅速响应并提供准确的结果；对于基于历史数据记录的手动查询来说，尽管具有较高的灵活性，但由于高度依赖人工参与，效率较低且易出错。这两种方法在实际应用过程中，尤其是在查询高频率、大数据量的场景下，都难以同时确保查询效率和准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种工程造价数据的查询方法、装置和介质，以解决传统olap技术面对如今爆炸式的数据增长，查询效率往往较低的技术问题。

2、本发明实施例的第一方面提供了一种工程造价数据的查询方法，所述工程造价数据的查询方法应用于终端设备中，所述终端设备包括温存储区域和冷存储区域，所述工程造价数据的查询方法包括：

3、获取由用户输入的当前语义查询语句和所述温存储区域中的多个历史语义查询语句；

4、在多个所述历史语义查询语句中匹配与所述当前语义查询语句一致的历史语义查询语句；

5、若所述当前语义查询语句与所述历史语义查询语句一致，则将所述历史语义查询语句对应的查询结果，作为所述当前语义查询语句对应的目标数据；

6、若所述当前语义查询语句与所述历史语义查询语句不一致，则在所述冷存储区域中匹配所述当前语义查询语句对应的目标数据；其中，所述温存储区域存储部分数据，所述冷存储区域存储全部数据；

7、将所述目标数据，作为检索结果。

8、进一步地，所述在多个所述历史语义查询语句中匹配与所述当前语义查询语句一致的历史语义查询语句的步骤包括：

9、构建所述当前语义查询语句对应的当前特征向量；

10、将所述当前特征向量输入转换函数，得到目标特征向量；

11、计算所述目标特征向量与多个预设特征向量之间的距离；

12、获取最小距离对应的预设特征向量对应的聚类簇；

13、在所述聚类簇中遍历与所述当前特征向量一致的历史特征向量；

14、将所述历史特征向量对应的语义查询语句，作为与所述当前语义查询语句一致的历史语义查询语句。

15、进一步地，所述将所述当前特征向量输入转换函数，得到目标特征向量的步骤包括：

16、将所述当前特征向量输入如下转换函数，得到所述目标特征向量；

17、所述转换函数如下：

18、

19、其中，x表示所述当前特征向量，y表示所述目标特征向量，a表示预设的可逆矩阵，t为预设系数。

20、进一步地，在所述构建所述当前语义查询语句对应的当前特征向量的步骤之前，还包括：

21、获取多个初始聚类中心；

22、获取第一历史特性向量；

23、计算所述第一历史特性向量与多个初始聚类中心之间的第一相似度；

24、若所述第一相似度大于第一阈值，则根据所述第一相似度对应的第一历史特性向量调整所述第一相似度对应初始聚类中心，得到当前初始聚类中心；

25、若所述第一相似度不大于第一阈值，则将所述第一历史特性向量作为新的初始聚类中心；

26、将所述当前初始聚类中心或所述新的初始聚类中心代入转换函数，得到所述预设特征向量。

27、进一步地，所述获取多个初始聚类中心的步骤，包括：

28、获取多个第二历史特征向量，在多个所述第二历史特征向量中，随机选择预设数量的第二历史特征向量，作为第一聚类中心；

29、计算多个所述第一聚类中心之间的第二相似度；

30、若所述第二相似度大于第一阈值，则将所述第二相似度对应的所述第一聚类中心合并，得到第一数量的第二聚类中心；

31、计算剩余历史特征向量与多个所述第二聚类中心之间的第三相似度；所述剩余历史特征向量是指在所有历史特征向量中除了所述预设数量的第二历史特征向量之外的第二历史特征向量；

32、若所述第三相似度大于第二阈值，则将所述第三相似度对应的剩余历史特征向量，作为所述第三相似度对应的第二聚类中心的聚类簇；

33、计算所述聚类簇中所有特征向量的均值，得到所述初始聚类中心。

34、进一步地，所述构建所述当前语义查询语句对应的当前特征向量的步骤包括：

35、将所述当前语义查询语句进行编码处理，得到编码序列；

36、根据所述编码序列，形成每个词语对应的编码矩阵；

37、将所述编码矩阵输入预设识别模型中，得到由所述预设识别模型输出的置信度；

38、根据每个词语的置信度，筛选所述当前语义查询语句中的重点词语；

39、将所述重点词语对应的编码，构建为所述当前特征向量。

40、进一步地，所述根据所述编码序列，形成每个词语对应的编码矩阵的步骤包括：

41、获取每个当前词语前面和后面预设数量的相邻词语；

42、根据所述当前词语和多个所述相邻词语对应的编码，构建编码矩阵；其中，所述当前词语对应的编码位于所述编码矩阵的中心。

43、本发明实施例的第二方面提供了一种工程造价数据的查询装置，包括：

44、获取单元，用于获取由用户输入的当前语义查询语句和所述温存储区域中的多个历史语义查询语句；

45、匹配单元，用于在多个所述历史语义查询语句中匹配与所述当前语义查询语句一致的历史语义查询语句；

46、第一判断单元，用于若所述当前语义查询语句与所述历史语义查询语句一致，则将所述历史语义查询语句对应的查询结果，作为所述当前语义查询语句对应的目标数据；

47、第二判断单元，用于若所述当前语义查询语句与所述历史语义查询语句不一致，则在所述冷存储区域中匹配所述当前语义查询语句对应的目标数据；其中，所述温存储区域存储部分数据，所述冷存储区域存储全部数据；

48、确认单元，用于将所述目标数据，作为检索结果。

49、本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

50、本发明实施例的第四方面提供了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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。

51、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过在温存储区域中匹配历史语义查询语句，能够快速获取常用或高频次查询的结果，减少了每次查询都需要在全部数据中进行检索的时间。温存储区域存储部分数据，相对冷存储区域而言数据量较少，查询速度更快，从而大大缩短了响应时间。通过匹配历史语义查询语句，保证了查询结果的一致性和可靠性，从而提高了查询结果的准确性。对于未在温存储区域匹配到的查询，系统会自动在冷存储区域进行匹配，确保了所有查询均能获得对应的目标数据，即使是低频次或新出现的查询，也能准确得到结果。温存储区域和冷存储区域分工明确，温存储区域处理高频次查询，冷存储区域负责全面数据存储和低频次查询，最大化了系统资源的利用率。通过将历史查询结果存储在温存储区域，减少了重复计算和数据获取的开销，提高了系统整体运行效率。系统能够快速响应用户的查询请求，提供及时的工程造价数据和分析数据，提升了用户的使用体验和满意度。总之，该技术方案通过分层存储和智能匹配技术，显著提升了工程造价数据查询的效率和准确性，同时优化了系统资源的利用。