本发明涉及计算机，尤其涉及一种基于隐私保护的实时联合决策系统及方法。
背景技术：
1、目前，很多小企业会自建审批流，即内部按照流程将指定流程人添加到节点中，通过流程人手动完成任务再审批的方式推动审批流的流转，但是容易出现审批不及时，浪费人力的问题。
2、更进一步便有自动决策流(即规则流)出现，其在审批流的基础上，通过配置好的评判标准，对输入的数据进行自动判断审核，大大节省了人力，但是数据往往局限于单方。在此基础上便有了联合决策，其可以通过引入外部数据源，通过数据主键(比如用户身份证号)，对多个数据源的数据进行关联查询判断，从而可以创建更复杂的决策流。
3、目前市面上比较成熟的联合决策规则引擎有：
4、jvs：可自定义数据源、变量、画布和决策类型等，但是数据是基于明文传输，无法保护数据安全；
5、其他基于联邦学习的决策流：可保护数据隐私，但是联邦学习是离线进行决策，无法做到实时决策。
6、针对上述技术问题，本发明提出一种基于隐私保护的实时联合决策系统及方法。
技术实现思路
1、本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于隐私保护的实时联合决策系统及方法。
2、为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
3、一种基于隐私保护的实时联合决策系统，包括：
4、获取模块，用于获取需要的数据源，并对获取的数据源进行配置；
5、存储模块，用于将配置的数据源转化为相对应的节点并存储至数据库；
6、解析模块，用于将存储的节点进行解析处理，得到联合决策的决策流。
7、进一步的，所述获取模块中数据源包括本方资产、api数据源、外部资产。
8、进一步的，所述外部资产为进行隐私保护的外部资产。
9、进一步的，所述获取模块中对获取的数据源进行配置之后还包括：将配置好的数据源包装为相对应的变量。
10、进一步的，所述解析模块中将存储的节点进行解析处理具体为：将存储的节点解析为有向无环图。
11、进一步的，所述将存储的节点解析为有向无环图之后还包括：将有向无环图进行包装处理。
12、相应的，还提供一种基于隐私保护的实时联合决策方法，包括：
13、s1.获取需要的数据源，并对获取的数据源进行配置；
14、s2.将配置的数据源转化为相对应的节点并存储至数据库；
15、s3.将存储的节点进行解析处理，得到联合决策的决策流。
16、进一步的，所述步骤s1中还包括：将配置好的数据源包装为相对应的变量。
17、进一步的，所述步骤s3中将存储的节点进行解析处理具体为：将存储的节点解析为有向无环图。
18、进一步的，所述步骤s3中还包括将有向无环图进行包装处理。
19、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
20、1.可通过简单拖拉拽配置画布，实现对决策流的快速编排；
21、2.数据源服务与决策模板分离，服务变更无需修改后端代码，只需调整变量配置；
22、3.决策过程中全程保护外部数据隐私，数据可用不可见；
23、4.实时决策，计算时节约资源消耗，快速返回决策结果。
1.一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，所述获取模块中数据源包括本方资产、api数据源、外部资产。
3.根据权利要求2所述的一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，所述外部资产为进行隐私保护的外部资产。
4.根据权利要求3所述的一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，所述获取模块中对获取的数据源进行配置之后还包括：将配置好的数据源包装为相对应的变量。
5.根据权利要求4所述的一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，所述解析模块中将存储的节点进行解析处理具体为：将存储的节点解析为有向无环图。
6.根据权利要求5所述的一种基于隐私保护的实时联合决策系统，其特征在于，所述将存储的节点解析为有向无环图之后还包括：将有向无环图进行包装处理。
7.一种基于隐私保护的实时联合决策方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于隐私保护的实时联合决策方法，其特征在于，所述步骤s1中还包括：将配置好的数据源包装为相对应的变量。
9.根据权利要求8所述的一种基于隐私保护的实时联合决策方法，其特征在于，所述步骤s3中将存储的节点进行解析处理具体为：将存储的节点解析为有向无环图。
10.根据权利要求9所述的一种基于隐私保护的实时联合决策方法，其特征在于，所述步骤s3中还包括将有向无环图进行包装处理。
