本发明涉及数据查询，尤其涉及一种数据查询推荐方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、在主数据系统中，必须要确保数据的标准化、规范性、完整性、准确性和一致性等特性，这些特性对于维护数据质量、提高业务决策的效率以及支持跨部门和跨系统的数据集成与共享都起着关键作用，但数据的完整性在一定程度上会增加主数据系统中数据查询的复杂度。相关技术中，主数据系统查询实现方案通常使用基于字段的精准查询或模糊查询，而由于主数据项具有多样性和复杂性，无论是精准查询还是模糊查询，用户需要进行的查询操作复杂性高，且都难以单独适配所有主数据查询场景，导致主数据系统中查询效率和性能显著下降。
2、因此，本发明提出一种数据查询推荐方法、系统、设备及介质来解决上述缺陷。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提出了一种数据查询推荐方法、系统、设备及介质，解决了主数据系统在查询过程中存在的查询复杂性高、效率低、性能差等问题，减少用户查询操作的步骤，提高主数据系统的查询效率和易用性。
2、基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种数据查询推荐方法，应用于主数据系统，具体包括如下步骤：
3、响应于检测到当前用户登录后初次触发主数据查询功能，获取所述当前用户的目标相似用户；
4、基于所述目标相似用户，生成推荐列表；
5、在查询界面向所述当前用户推送所述推荐列表；
6、响应于接收到所述当前用户在所述推荐列表中触发的第一选择，基于所述第一选择，更新所述推荐列表，并在查询界面向所述当前用户推送更新后的所述推荐列表。
7、在一些实施方式中，所述获取所述当前用户的目标相似用户的步骤，包括：
8、基于第一预设矩阵，查询所述主数据系统中与所述当前用户存在至少一个相同的所属岗位的若干第一用户；
9、根据第一预设算法，分别计算所述当前用户与各所述第一用户间的用户相似度；
10、在所有所述用户相似度中查询其中的最大用户相似度，并将所述最大用户相似度对应的所述第一用户作为目标相似用户，
11、其中，所述第一预设矩阵为基于所述主数据系统中所有用户信息构建，所述第一预设算法为基于所述第一预设矩阵构建。
12、在一些实施方式中，所述基于所述目标相似用户，生成推荐列表的步骤，包括：
13、获取所述目标相似用户的所有第一历史查询数据；
14、按照查询频率由高至低的顺序，对所有所述第一历史查询数据进行排序以得到第一序列；
15、基于所述第一序列中的前第一预设数量个所述第一历史查询数据，生成所述推荐列表。
16、在一些实施方式中，所述基于所述第一选择，更新所述推荐列表的步骤，包括：
17、获取所述第一选择对应的第一查询数据；
18、基于第二预设矩阵和第二预设算法，分别计算所述第一查询数据与所述主数据系统中每个第二历史查询数据间的数据相似度；
19、按照所述数据相似度由高至低的顺序，对所有所述第二历史查询数据进行排序以得到第二序列；
20、基于所述第二序列中的前第二预设数量个所述第二历史查询数据，更新所述推荐列表，
21、其中，所述第二预设矩阵为基于所述主数据系统中所有用户对应的行为数据构建，所述第二预设算法为基于所述第二预设矩阵构建，所述第二历史查询数据为所述主数据系统中审计日志记录的所有查询数据。
22、在一些实施方式中，所述的数据查询推荐方法还包括：
23、基于所述第一查询数据，确定所述当前用户对应的行为数据，并在主数据系统库的审计日志中记录所述行为数据。
24、在一些实施方式中，所述的数据查询推荐方法还包括：
25、响应于未接收到所述当前用户在所述推荐列表中触发的第一选择，获取所述当前用户输入的第二查询数据；
26、基于所述第二查询数据，确定所述当前用户对应的行为数据，并在主数据系统库的审计日志中记录所述行为数据。
27、在一些实施方式中，所述的数据查询推荐方法还包括：
28、基于预设周期和所述审计日志，分别更新第一预设矩阵和第二预设矩阵。
29、本发明实施例的另一方面，还提供了一种数据查询推荐系统，包括：
30、获取单元，配置用于响应于检测到当前用户登录后初次触发主数据查询功能，获取所述当前用户的目标相似用户；
31、生成单元，配置用于基于所述目标相似用户，生成推荐列表；
32、推送单元，配置用于在查询界面向所述当前用户推送所述推荐列表；
33、更新单元，配置用于响应于接收到所述当前用户在所述推荐列表中触发的第一选择，基于所述第一选择，更新所述推荐列表，并在查询界面向所述当前用户推送更新后的所述推荐列表。
34、本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序由所述处理器执行时实现如上方法的步骤。
35、本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。
36、本发明至少具有以下有益技术效果：本发明的数据查询推荐方法，利用协同推荐算法，生成适用于主数据系统的数据推荐列表，根据相似用户生成推荐列表，并根据用户的最新查询行为和历史查询行为动态更新推荐列表，确保了推荐内容的时效性和相关性，提高了用户查询的准确性和满意度，用户无需手动输入复杂的查询条件，系统即可根据用户的相似度和用户行为推荐相关查询条件，大大缩短了查询时间，减少用户查询操作步骤，有效提升了查询操作的便捷性，提高了主数据系统使用效率。
1.一种数据查询推荐方法，其特征在于，应用于主数据系统，包括：
2.根据权利要求1所述的数据查询推荐方法，其特征在于，所述获取所述当前用户的目标相似用户的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的数据查询推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标相似用户，生成推荐列表的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的数据查询推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一选择，更新所述推荐列表的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的数据查询推荐方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的数据查询推荐方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求5或6所述的数据查询推荐方法，其特征在于，还包括：
8.一种数据查询推荐系统，其特征在于，包括：
9. 一种计算机设备，包括：
10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时执行如权利要求1至7任意一项所述的方法的步骤。
