本申请属于数据处理，尤其涉及一种行为的执行方法、装置、设备及计算机存储介质。
背景技术：
1、规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，能够将业务决策从应用程序代码中分离出来。规则引擎是解析、调用、执行规则包的服务，其中包括大量的规则，规则引擎会根据业务需求调用相应的规则，执行规则对应行为，进而为用户提供准确可靠的服务。
2、目前的规则引擎中的规则通常采用人工编排。但是，随着用户的业务需求愈发的灵活多变，现有的规则引擎的编排方式不能适用于不断变化的业务需求。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种行为的执行方法、装置、设备及计算机存储介质，根据设备的状态，灵活的选择执行的行为，即使业务需求再灵活多变，也是和设备状态息息相关的，只要能够匹配上对应的设备状态，就能确定执行的行为，提高了规则对灵活多变的业务需要的适用性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种行为的执行方法，包括：
3、获取目标设备的物模型数据，物模型数据包括设备状态信息；
4、将设备状态信息输入至规则模型，对规则模型中条件信息对应的目标设备状态信息和设备状态信息进行匹配，规则模型是基于决策树算法对规则引擎中的多个规则进行编排得到的模型；
5、确定与设备状态信息的匹配程度值大于第一阈值的第一目标条件信息的目标设备状态信息；
6、确定第一目标条件信息对应的第一目标行为信息；
7、执行第一目标行为信息对应的目标行为，得到执行结果。
8、在一个可能实现的实施例中，在将设备状态信息输入至规则模型之前，方法还包括：
9、获取多个设备的物模型数据、多个预设行为信息和规则引擎中的多个规则，物模型数据包括设备状态信息样本，每个规则包括条件信息和执行结果；
10、基于决策树算法，利用多个规则中的条件信息构建初始规则模型；
11、利用多个设备的设备状态信息样本和多个预设行为信息训练初始规则模型，对于每个设备的设备状态信息样本，确定执行每个预设行为信息对应的行为后得到执行结果的第一熵，以及在每个条件信息下执行每个预设行为信息对应的行为后得到执行结果的第二熵，根据第一熵和第二熵的差值，确定每个条件信息的信息增益值；
12、从多个规则的条件信息中选取信息增益值最大的第二目标条件信息，确定信息增益值最大时的目标设备状态信息，并从多个预设行为信息中，确定信息增益值最大时的第二目标行为信息为第二目标条件信息对应的行为信息；
13、将第二目标条件信息作为初始规则模型的分支，对初始规则模型进行生长，在多个规则的条件信息全部生长完成的情况下，得到规则模型。
14、在一个可能实现的实施例中，对于每个设备的设备状态信息样本，确定执行每个预设行为信息对应的行为后得到执行结果的第一熵，以及在每个条件信息下执行每个预设行为信息对应的行为后得到执行结果的第二熵，包括：
15、对于每个设备的设备状态信息样本，从多个预设行为中选取多个第三目标行为，确定执行每个第三目标行为信息对应的行为后得到执行结果的第一熵，以及在每个条件信息下执行每个第三目标行为信息对应的行为后得到执行结果的第二熵，多个第三目标行为为每个设备的物模型数据对应的行为；
16、从多个预设行为信息中，确定信息增益值最大时的第二目标行为信息为第二目标条件信息对应的行为信息，包括：
17、从多个第三目标行为信息中，确定信息增益值最大时的第二目标行为信息为第二目标条件信息对应的行为信息。
18、在一个可能实现的实施例中，还包括：
19、获取t时刻之前预设时间段的多个历史执行结果和每个规则第一轮更新前的权重，权重表征每个规则的重要程度；
20、确定历史执行结果表征执行成功的数量与历史执行结果的总数量的比值为每个规则的成功执行率；
21、根据每个规则的成功执行率和第i轮更新后的权重，确定每个规则第i+1轮更新后的权重，其中，i为正整数；
22、删除第i+1轮更新后的权重小于第二阈值的目标规则。
23、在一个可能实现的实施例中，还包括：
24、在规则模型中条件信息对应的目标设备状态信息与设备状态信息进行匹配的匹配时间大于第三阈值的情况下，停止规则模型中条件信息对应的目标设备状态信息与设备状态信息的匹配。
25、在一个可能实现的实施例中，还包括：
26、显示编排页面，以用于用户对多个规则中的条件信息进行编排。
27、第二方面，本申请实施例提供了一种行为的执行装置，包括：
28、获取模块，用于获取目标设备的物模型数据，物模型数据包括设备状态信息；
29、匹配模块，用于将设备状态信息输入至规则模型，对规则模型中条件信息对应的目标设备状态信息和设备状态信息进行匹配，规则模型是基于决策树算法对规则引擎中的多个规则进行编排得到的模型；
30、确定模块，用于确定与设备状态信息的匹配程度值大于第一阈值的第一目标条件信息的目标设备状态信息；
31、确定模块，还用于确定第一目标条件信息对应的第一目标行为信息；
32、执行模块，用于执行第一目标行为信息对应的目标行为，得到执行结果。
33、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：
34、处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
35、处理器执行计算机程序指令时实现上述任意一项的行为的执行方法。
36、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意一项的行为的执行方法。
37、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其特征在于，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任意一项的行为的执行方法。
38、本申请实施例的行为的执行方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：获取目标设备的物模型数据，物模型数据包括设备状态信息；将设备状态信息输入至规则模型，对规则模型中条件信息对应的目标设备状态信息和设备状态信息进行匹配，规则模型是基于决策树算法对规则引擎中的多个规则进行编排得到的模型；确定与设备状态信息的匹配程度值大于第一阈值的第一目标条件信息的目标设备状态信息；确定第一目标条件信息对应的第一目标行为信息；执行第一目标行为信息对应的目标行为，得到执行结果。
39、这样，根据设备的状态，灵活的选择执行的行为，即使业务需求再灵活多变，也是和设备状态息息相关的，只要能够匹配上对应的设备状态，就能确定执行的行为，提高了规则对灵活多变的业务需要的适用性。
1.一种行为的执行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的行为的执行方法，其特征在于，在将所述设备状态信息输入至规则模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的行为的执行方法，其特征在于，所述对于每个所述设备的设备状态信息样本，确定执行每个所述预设行为信息对应的行为后得到所述执行结果的第一熵，以及在每个条件信息下执行每个所述预设行为信息对应的行为后得到所述执行结果的第二熵，包括：
4.根据权利要求2所述的行为的执行方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的行为的执行方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求2所述的行为的执行方法，其特征在于，还包括：
7.一种行为的执行装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的行为的执行方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-6任意一项所述的行为的执行方法。
