[发明专利]账单管理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及计费管理技术领域，公开了一种账单管理方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：通过获取用户的订单交易数据，基于接收到的账单请求数据对订单交易数据进行处理，得到快递业务数据；基于预设业务规则和快递业务数据，生成目标业务账单；获取目标业务账单的目标账单数据和预设账单分析模型；将目标账单数据输入账单分析模型进行分析，得到目标账单数据的属性信息；根据属性信息和预设目标管理算法，对目标账单数据进行计算，得到账单处理结果。本方案通过对账单数据进行分析，解决了现有技术中对账单数据进行管理的效率和准确率低下的问题。

技术领域

本发明涉及计费管理技术领域，尤其涉及一种账单管理方法、装置、设备 及存储介质。

背景技术

Slurm是一个开源的作业调度应用软件，被广泛应用于高性能服务集群中实 现作业的调度管理，Slurm中已有作业日志功能进行统计分析，记录的日志包 括：每一个作业的运行状态、开始结束时间、使用资源如cpu核数、内存、节 点数等信息，这些信息被存在于文件或者数据库中。随着目前云计算和大数据 需求的不断增长，高性能计算集群作为一种计算资源也可以由供应商作为服务 被租用或商用，因此就需要为用户提供相应的记账管理功能。

但是目前Slurm中用户获取记账统计信息的方式主要是用户通过客户端向 slurm管理节点发送命令获取作业日志记录，slurm管理节点按命令参数的格式 返回作业记录信息。但是，用户获取日志记录后需自行统计并计算账单结果， 一方面降低了效率，另一方面，也容易出错。因此，如何准确、高效的对账单 数据进行管理，成了本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的是通过账单数据进行分析，解决了现有技术中对账单数 据进行管理的效率和准确率低下的问题。

本发明第一方面提供了一种账单管理方法，包括：获取用户的订单交易数 据，基于接收到的账单请求数据对所述订单交易数据进行处理，得到快递业务 数据；基于预设业务规则和所述快递业务数据，生成目标业务账单；获取所述 目标业务账单的目标账单数据和预设账单分析模型；将所述目标账单数据输入 所述账单分析模型进行分析，得到所述目标账单数据的属性信息；根据所述属 性信息和预设目标管理算法，对所述目标账单数据进行计算，得到账单处理结 果。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述账单请求数据包括 账单输出规则，所述获取用户的订单交易数据，基于接收到的账单请求数据对 所述订单交易数据进行处理，得到快递业务数据，包括：调用订单交易数据， 得到所述订单交易数据对应的数据宽表；基于所述数据宽表和所述账单输出规 则，对所述订单交易数据进行处理，得到快递业务数据。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，在所述获取所述目标业 务账单的目标账单数据和预设账单分析模型之前，还包括：获取历史账单数据， 并将所述历史账单数据作为账单训练样本；搭建神经网络模型，并将所述账单 训练样本输入所述神经网络模型进行训练，账单分析模型。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述账单训练样 本输入所述神经网络模型进行训练，账单分析模型，包括：将所述账单训练样 本作为输入信息输入所述神经网络模型的输入层，获取所述神经网络模型的输 出层输出的属性信息；根据所述属性信息和所述账单训练样本对应的属性信息， 得到所述输出层的第一误差；当所述输出层的第一误差不处于预设误差范围时， 根据所述第一误差得到所述神经网络模型的隐含层的第二误差；通过所述第二 误差修正所述神经网络模型的权值，并根据修正后的权值重新训练所述神经网 络模型，直至所述输出层的误差处于预设误差范围，账单分析模型。

可选地，在本发明第一方面的第四种实现方式中，在所述根据所述属性信 息和预设目标管理算法，对所述目标账单数据进行计算，得到账单处理结果之 前，还包括：从所述目标业务账单中提取任一目标账单，其中，所述目标账单 的管理数据中包含多个预设管理维度的标识；基于所述标识，生成与所述目标 账单对应的目标管理算法。