本申请涉及信息处理
技术领域：
，具体而言，涉及一种人员隐性关系确定方法及装置。
背景技术：
：在我国，人们历来重视血缘关系和准血缘的亲朋关系，这已渗透到社会生活的各个领域，人员之间若存在某种关系，如，亲属关系及朋友关系等，则会影响工作的正常开展，因此一般可以通过回避制度避免各种关系对正常工作的干扰，目前为了实行回避制度，会要求人员申报亲属关系，但是由于不同级别不同地区对人员亲属申报的要求不一样，所以信息的完善程度不一样，导致人员与人员之间存在的隐性关系无法确定，从而给正常工作带来大量的弊端。技术实现要素：本申请实施例的目的在于提供一种人员隐性关系确定方法及装置，用以改善现有技术中无法确定人员与人员之间存在的隐性关系的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种人员隐性关系确定方法，所述方法包括：获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人。在上述实现过程中，根据人员填报的关系人直接生成关系数据簇，然后采用合并算法准确的合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，以获取合并关系数据簇，从而能够根据合并关系数据簇找到人员的隐性关系人，在后续的工作安排中能够按照回避制度合理的分配工作，保证工作进展不被人员与人员之间的隐性关系干扰，确保工作的有效的开展。可选地，每个人员填报的关系人包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，所述根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇，包括：根据所述每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇；根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人；若是，则根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的人员生成第二关系数据簇；所述采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇，包括：采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇；采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇；合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取所述合并关系数据簇。在上述实现过程中，身份标识为唯一的，一个人对应一个身份标识，因此，根据有身份标识的关系人可以准确的分析出人员的隐性关系人，而无身份标识的关系人之间的关系可以根据预设亲属规则进行推断，以根据已知的信息推断出无身份标识的关系人之间是否存在关系，并根据推断出的关系准确的找到人员的隐性关系。可选地，所述根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人，包括：将所述每个人员填报的关系人从所述合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇；根据所述间接关系数据簇分析获取所述每个人员的隐性关系人。在上述实现过程中，为了直观的找出每个人员的隐性关系人，可以在合并关系数据簇中去除人员填报的关系人，再对间接关系数据簇进行分析，就可以得到人员的隐性关系人，从而可以为人员工作的安排提供参考，保证人员工作安排能够有效的实施回避制度，保证工作的正常开展。可选地，所述采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，包括：针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；遍历所述多个关系数据簇中除所述初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与所述初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将所述初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。在上述实现过程中，采用合并算法能够准确的将包括有相同关系人的两个或几个关系数据簇合并为一个关系数据簇，或者通过中间关系人将两个关系数据簇合并为一个关系数据簇，同时能够减少计算量，提高计算效率，从而能够更准确的确定出人员与人员之间的隐性关系。第二方面，本申请实施例提供了一种人员隐性关系确定装置，所述装置包括：关系数据簇生成模块，用于获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；合并关系数据簇获取模块，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；隐性关系人获取模块，用于根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人。可选地，每个人员填报的关系人包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，所述关系数据簇生成模块包括：第一关系数据簇生成单元，用于根据所述每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇；预设亲属规则判断单元，用于根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人；第二关系数据簇生成单元，用于若根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中存在有关系的至少两个无身份标识的关系人，则根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的人员生成第二关系数据簇；所述合并关系数据簇获取模块包括：第一合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇；第二合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇；合并关系数据簇获取第一单元，用于合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取合并关系数据簇。可选地，所述隐性关系人获取模块包括：间接关系数据簇获取单元，用于将所述每个人员填报的关系人从所述合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇；隐性关系人获取单元，用于根据所述间接关系数据簇分析获取所述每个人员的隐性关系人。可选地，所述合并关系数据簇获取模块包括：初始关系数据簇获取单元，用于针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；关系数据簇合并单元，用于遍历所述多个关系数据簇中除所述初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与所述初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将所述初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的方法。第四方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的方法。本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种人员隐性关系确定方法的流程图；图2为本申请实施例提供的一种关系数据簇的示意图；图3为本申请实施例提供的一种关系数据簇合并的示意图；图4为本申请实施例提供的另一种关系数据簇合并的示意图；图5为本申请实施例提供的一种人员隐性关系确定装置的结构框图；图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本文所提到的关系，不仅包括直系亲属关系、有血缘的亲属关系，还包括远方亲戚以及姻亲等。人员之间若存在某种关系，如，亲属关系及朋友关系等，若在同一个工作部门种的两个人员之间存在某种关系，则会影响工作的正常开展，例如某个部门的干部、与某一法律案件相关的人员等，存在亲属关系的人员之间，常常会在涉及个人利益问题上产生矛盾或由于共同利益而滥用职权等，破坏部门内部的整体协调，使内部人际关系复杂化。一般可以通过回避制度避免各种关系对正常工作的干扰，目前为了实行回避制度，会要求人员申报亲属关系，但是由于不同级别不同地区对人员亲属申报的要求不一样，所以信息的完善程度不一样，例如一般都会申报的亲属关系包括夫妻关系以及直系血亲关系，而三代以内旁系血亲以及近姻亲关系不要求申报，因此，导致人员与人员之间存在的隐性关系无法确定，从而给正常工作带来大量的弊端。为了解决上述问题，确保工作的正常的开展，本申请实施例提供了一种人员隐性关系确定方法，请参看图1，该方法包括如下步骤：步骤s110：获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇。为了简要描述本申请实施例均以干部为例，如，若需要了解某个部门的所有干部之间是否存在有隐性关系的多个干部，一般会让干部填报家庭情况基本信息或者个人申报材料，然后根据干部填报的家庭情况基本信息以及个人申报材料中获取干部填报的关系人，然后根据该干部与填报关系人之间的关系生成用于表示关系的关系数据簇，关系数据簇中包括所有关系人以及关系人与干部之间的关系等信息。作为一种实施方式，干部在填报家庭情况基本信息时，会在干部基本信息项中填写的家庭成员的姓名信息、关系类型，张三填报的家庭成员可以如下表1所示：表1姓名信息关系类型张一父亲李二母亲王四配偶张五子女其中，张三父亲的姓名为张一，张三母亲的姓名为李二，张三配偶的姓名为王四，张三子女的姓名为张五。此时，生成的关系数据簇为：张三的父亲张一，张三的母亲李二，张三的配偶王四，张三的子女张五。为了能够清楚的显示张三的关系人与张三之间的关系，可以以张三为中心进行记录，还可以根据不同的需求按照其他方式进行记录，如按照辈分的顺序，张一的子女张三，李二的子女张三，张三的配偶王四，张三的子女张五。作为另一种实施方式，干部在填报个人申报材料时，一般会填报的关系人包括子女和配偶，以及子女和配偶的姓名和身份证号、护照信息等唯一识别码，张三填报的个人申报材料可以如下表2所示：表2关系人姓名关系身份识别码王四配偶1234567张五子女7654321其中，张三配偶的姓名为王四，身份识别码为1234567，张三子女的姓名为张五，身份识别码为7654321。此时，生成的关系数据簇为：张三的配偶王四，王四的身份标识码为1234567，张三的子女张五，张五的身份标识码为7654321。此外，干部还可以同时填报家庭情况基本信息以及个人申报材料，以获取与该干部更全面的关系人。例如，张三同时填报了上述的表1和表2，则可以得到的关系人有父亲张一、母亲李二、配偶王四以及子女张五。进而生成的关系数据簇为：张三的父亲张一，张三的母亲李二，张三的配偶王四，王四的身份标识码为1234567，张三的子女张五，张五的身份标识码为7654321，请参看图2，图2为本申请实施例提供的一种关系数据簇的示意图。步骤s120：采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇。合并算法可以是直接将两个包括有相同关系人的多个关系数据簇合并为一个合并关系数据簇，还可以是利用递归对关系数据簇里面除干部自己以外的关系人寻找中间人，如果有中间人表示两个关系有交集，是可以通过中间人，在成员间相互认识的，故将其合并，将合并后的集合作为新集合保存，被合并的集合则可以被移除掉，避免重复的遍历工作，接着不断重复这个步骤直到所有的集合都和除自己以外的集合没有中间人交集。采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇可以包括如下过程，首先，针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；遍历所述多个关系数据簇中除所述初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与所述初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将所述初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。具体地，请参看图3，图3为本申请实施例提供的一种关系数据簇合并的示意图，若多个关系数据簇分别为：数据簇a(张三，王四，张五)，数据簇b(赵六，张五，赵七，周八)，数据簇c(吴九，周八)，其中，张三、赵六以及五九都是干部，为了便于描述，上述关系数据簇中只写出了关系人的姓名，实际上，由于容易出现重名的情况，数据簇中每个人都有对应唯一的编号或者标识，如身份证号码，通过身份证号码可以判断关系数据簇中是否存在相同的关系人，如，数据簇a(张三-1234568，王四-1234567，张五-7654321)，数据簇b(赵六-2345678，张五-7654321，赵七-2345679，周八-2345670)，由于数据簇a和数据簇b中包括有相同的身份标识7654321，则可以判断出数据簇a和数据簇b中包括有相同的关系人张五，本申请提供的实施例除有说明，均以唯一的身份标识判断两个关系人是否为相同的关系人。可以获取初始关系数据簇a，然后遍历多个关系数据簇中除初始关系数据簇以外的尚未合并的关系数据簇，也就是遍历数据簇b以及数据簇c，首先访问数据簇b，可以发现数据簇a和数据簇b中都包括张五，因此可以以张五为数据簇a和数据簇b合并的结点，将数据簇a和数据簇b合并为一个数据簇得到第一次合并的数据簇(张三，王四，张五，赵六，赵七，周八)，然后访问数据簇c，发现数据簇c与第一次合并的数据簇都包括周八，因此，可以将数据簇c和第一次合并的数据簇合并为第二次合并的数据簇(张三，王四，张五，赵六，赵七，周八，吴九)，访问过数据簇c之后，没有数据簇可以访问了，且所有的数据簇都被合并为一个合并数据簇，因此合并算法结束，此时，可以发现都是干部的张三、赵六以及五九之间存在着隐性关系，因此，在进行工作安排时，应该遵循回避制度，为三个干部分配工作任务。若上例中还包括数据簇d，访问过数据簇c之后可以继续访问数据簇d，其中数据簇d与第二次合并的数据簇没有包括相同的关系人，则可以结束该合并算法。图3所示的关系数据簇在合并完成后，得到的合并数据簇中可以显示出每个关系人之间的关系，该方式能够较直观的看出两个关系人之间是否有关系。图4为本申请实施例提供的另一种关系数据簇合并的示意图，图4中的合并数据簇的合并过程与图3所示的合并过程相同，其中，图4的合并关系数据簇可以显示出任意两个关系人之间的关系亲近的程度，例如，张三和王四是直接关系，张三和吴九之间为四层间接关系，因此，可以根据关系亲近的程度判断两个关系人之间的关系是否有效。例如，间接关系阈值为9层，那么若两个关系人之间为10层间接关系，则可以说明该两个关系人之间的隐性关系不属于亲近的关系，因此，可以判断两个关系人之间没有有效的隐性关系。采用合并算法能够准确的将包括有相同关系人的两个或几个关系数据簇合并为一个关系数据簇，或者通过中间关系人将两个关系数据簇合并为一个关系数据簇，同时能够减少计算量，提高计算效率，从而能够更准确的找出干部与干部之间的隐性关系。步骤s130：根据合并关系数据簇以及每个人员填报的关系人获取每个人员的隐性关系人。根据合并关系数据簇以及每个干部填报的关系人获取每个干部的隐性关系人可以包括如下过程，先将每个干部填报的关系人从合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇，最后根据间接关系数据簇分析获取每个干部的隐性关系人。沿用上述例子，多个关系数据簇分别为：数据簇a(张三，王四，张五)，数据簇b(赵六，张五，赵七，周八)，数据簇c(吴九，周八)，最后得到的合并关系数据簇为(张三，王四，张五，赵六，赵七，周八，吴九)，对于干部张三，将其填报的王四、张五以及张三本人从合并关系数据簇中去除，则可以获取到的间接关系数据簇为(赵六，赵七，周八，吴九)，则可以分别分析出张三与赵六、赵七、周八以及吴九之间的隐性关系，例如，若张五是赵六的配偶，张五是张三的女儿，则赵六是张三的女婿，若周八是赵六的母亲，则周八是张五的婆婆，进而可以推定周八与张三是亲家，再根据吴九是周八的弟弟的关系，最终可以推断出吴九是张三亲家的弟弟，也就是说，最终能够发现干部吴九和干部张三之间存在隐性的亲属关系。为了找出每个干部的隐性关系人，可以在合并关系数据簇中去除干部填报的关系人，再对间接关系数据簇进行分析，就可以得到干部的隐性关系人，从而可以为干部工作的安排提供参考，保证干部工作安排能够有效的实施回避制度，保证工作的正常开展。在上述实现过程中，根据干部填报的关系人直接生成关系数据簇，然后采用合并算法准确的合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，以获取合并关系数据簇，从而能够根据合并关系数据簇找到干部的隐性关系人，在后续的工作安排中能够按照回避制度合理的分配工作，保证工作进展不被干部与干部之间的隐性关系干扰，确保工作的有效的开展。作为一种实施方式，若人员填报的关系人中只包括有身份标识的关系人，则可以直接根据人员与关系人之间的关系生成每个人员的关系数据簇，以便于准确的找到包括有相同关系人的两个关系数据簇，并将该两个关系数据簇进行合并。作为另一种实施方式，若人员填报的关系人中包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，则在根据每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇时，可以先根据每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇，然后根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人，此时，可以根据一定的规则为无身份标识的关系人进行编号，避免出现姓名重复的情况，例如，干部a的家属有三个人其中两个人有身份标识，另外一个人无身份标识，家属a1的身份标识为123，家属a2的身份标识为124，家属a3无身份标识，但是有姓名、家庭住址、籍贯等信息。干部b的家属有两个人其中一个人有身份标识，另外一个人无身份标识，家属b1的身份标识为126，家属b2也有姓名、家庭住址、籍贯等信息。则可以根据有身份标识的关系人生成每个干部的第一关系数据簇，如，针对干部a的第一关系数据簇为((a，121)，(a1，123)，(a2，124))，针对干部b的第一关系数据簇为((b，122)，(b1，123))。其中，预设亲属规则可以根据常用于判断是否为亲属的方法进行判断，可以根据常用的亲属命名规则进行判断，例如，若干部a的家属a3的姓名为张一一，干部b的家属b2的姓名为张一二，由于同辈兄弟姐妹姓名的中间字或者最后一个字相同，可以推断a3与b2之间可能存在同辈分的亲属关系，还可以根据籍贯相同的同姓人之间可能存在亲属关系来判断，例如，若干部a的家属a3的姓名为张一一，籍贯为北京市a区b街道，干部b的家属b2的姓名为张一二，籍贯为北京市a区b街道，可以推断a3与b2之间可能存在亲属关系。可以理解地，在判断出可能存在关系后，可以对可能存在的亲属关系进行进一步的调查和确认，比如，通过正当的方式获取可能存在亲属关系的两个关系人的身份信息等，例如，公安提供的户口信息、医保信息等，再进行进一步的调查和推断，以确保最终准确的找到干部的隐性关系人。接着在根据预设亲属规则判断所有干部填报的所有无身份标识的关系人中存在有关系的至少两个无身份标识的关系人之后，可以根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的干部生成第二关系数据簇，例如，干部a的家属a3与干部b的家属b2之间确定有关系之后，则生成第二关系数据簇，该第二关系数据簇可以表示为(a，a3，b2，b)，也可以直接表示为(a3，b2)。然后采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇，此处采用合并算法与上述实施例中介绍的合并算法相同。具体地，可以采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇，沿用上例中获取的多个第一关系数据簇为((a，121)，(a1，123)，(a2，124))以及((b，122)，(b1，123))，由于a1与b1的身份标识相同，身份标识又有唯一性，因此a1与b1为同一个人，此时，可以获取第一合并关系数据簇为((a，121)，(a1，123)，(a2，124)，(b，122))，接着采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇，继续沿用上述找到的第二关系数据簇(a，a3，b2，b)，此时只有一个第二关系数据簇，可以直接将该第二关系数据簇作为第二合并关系数据簇(a，a3，b2，b)，若在上述步骤中获取了多个第二关系数据簇，则同样可以采用合并算法合并包括有相同的关系人的第二关系数据簇，以获取第二合并关系数据簇。最后，合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取合并关系数据簇，如，第一合并关系数据簇为((a，121)，(a1，123)，(a2，124)，(b，122))，第二合并关系数据簇为(a，a3，b2，b)，最终获取的合并关系数据簇为((a，121)，(a1，123)，(a2，124)，a3，(b，122)，b2)，其中a1与b1为同一个人，此处只写出了a1。在上述实现过程中，身份标识为唯一的，一个人对应一个身份标识，因此，根据有身份标识的关系人可以准确的分析出干部的隐性关系人，而无身份标识的关系人之间的关系可以根据预设亲属规则进行推断，以根据已知的信息推断出无身份标识的关系人之间是否存在关系，并根据推断出的关系准确的找到干部的隐性关系。可以理解的，本申请实施例所提到的人员可以理解为与同一项工作安排有关的职位，例如，某个项目的所有负责人，某个法庭案件涉及的审判长、审判员、书记员、陪审员、辩护律师以及检方控诉官等。采用本申请能够确认出人员之间是否存在隐性的关系，从而可以在人员进行工作安排时，按照回避制度进行工作调度。基于同一发明构思，本申请实施例中还提供一种人员隐性关系确定装置100，请参看图5。该装置可以是电子设备上的模块、程序段或代码。应理解，该人员隐性关系确定装置100与上述图1方法实施例对应，能够执行图1方法实施例涉及的各个步骤，该人员隐性关系确定装置100具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。可选地，该人员隐性关系确定装置100包括：关系数据簇生成模块110，用于获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；合并关系数据簇获取模块120，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；隐性关系人获取模块130，用于根据合并关系数据簇以及每个人员填报的关系人获取每个人员的隐性关系人。可选地，每个人员填报的关系人包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，关系数据簇生成模块110包括：第一关系数据簇生成单元，用于根据每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇；预设亲属规则判断单元，用于根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人；第二关系数据簇生成单元，用于若根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中存在有关系的至少两个无身份标识的关系人，则根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的人员生成第二关系数据簇；合并关系数据簇获取模块120包括：第一合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇；第二合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇；合并关系数据簇获取第一单元，用于合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取合并关系数据簇。可选地，隐性关系人获取模块130包括：间接关系数据簇获取单元，用于将每个人员填报的关系人从合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇；隐性关系人获取单元，用于根据间接关系数据簇分析获取每个人员的隐性关系人。可选地，合并关系数据簇获取模块120包括：初始关系数据簇获取单元，用于针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；关系数据簇合并单元，用于遍历多个关系数据簇中除初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。请参照图6，图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图，该电子设备包括：至少一个处理器601，至少一个通信接口602，至少一个存储器603和至少一个通信总线604。其中，通信总线604用于实现这些组件直接的连接通信，通信接口602用于与其他节点设备进行信令或数据的通信，存储器603存储有处理器601可执行的机器可读指令。当电子设备运行时，处理器601与存储器603之间通过通信总线604通信，机器可读指令被处理器601调用时执行上述方法。处理器601可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可以实现或者执行本申请实施例中公开的各种方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器603可以包括但不限于随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。可以理解，图6所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。图6中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。于本申请实施例中，电子设备可以是，但不限于专用检测设备、台式机、笔记本电脑、智能手机、智能穿戴设备等实体设备，还可以是虚拟机等虚拟设备。另外，电子设备也不一定是单台设备，还可以是多台设备的组合，例如服务器集群，等等。本申请实施例提供一种可读取存储介质，计算机程序被处理器执行时，执行如图1所示方法实施例中电子设备所执行的方法过程。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。综上所述，本申请实施例提供一种人员隐性关系确定方法及装置，方法包括：获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；根据合并关系数据簇以及每个人员填报的关系人获取每个人员的隐性关系人。根据人员填报的关系人直接生成关系数据簇，然后采用合并算法准确的合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，以获取合并关系数据簇，从而能够根据合并关系数据簇找到人员的隐性关系人，在后续的工作安排中能够按照回避制度合理的分配工作，保证工作进展不被人员与人员之间的隐性关系干扰，确保工作的有效的开展。在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。当前第1页1 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技术特征：1.一种人员隐性关系确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；
采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；
根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个人员填报的关系人包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，所述根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇，包括：
根据所述每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇；
根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人；
若存在，则根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的人员生成第二关系数据簇；
所述采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇，包括：
采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇；
采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇；
合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取合并关系数据簇。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人，包括：
将所述每个人员填报的关系人从所述合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇；
根据所述间接关系数据簇分析获取所述每个人员的隐性关系人。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，包括：
针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；
遍历所述多个关系数据簇中除所述初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与所述初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将所述初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。
5.一种人员隐性关系确定装置，其特征在于，所述装置包括：
关系数据簇生成模块，用于获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据所述每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；
合并关系数据簇获取模块，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；
隐性关系人获取模块，用于根据所述合并关系数据簇以及所述每个人员填报的关系人获取所述每个人员的隐性关系人。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，每个人员填报的关系人包括有身份标识的关系人以及无身份标识的关系人，所述关系数据簇生成模块包括：
第一关系数据簇生成单元，用于根据所述每个人员填报的有身份标识的关系人生成每个人员的第一关系数据簇；
预设亲属规则判断单元，用于根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中是否存在有关系的至少两个无身份标识的关系人；
第二关系数据簇生成单元，用于若根据预设亲属规则判断所有人员填报的所有无身份标识的关系人中存在有关系的至少两个无身份标识的关系人，则根据有关系的两个无身份标识的关系人对应的两个不同的人员生成第二关系数据簇；
所述合并关系数据簇获取模块包括：
第一合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第一关系数据簇，获取第一合并关系数据簇；
第二合并关系数据簇获取单元，用于采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个第二关系数据簇，获取第二合并关系数据簇；
合并关系数据簇获取第一单元，用于合并包括有相同的关系人的第一合并关系数据簇和第二合并关系数据簇，获取合并关系数据簇。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述隐性关系人获取模块包括：
间接关系数据簇获取单元，用于将所述每个人员填报的关系人从所述合并关系数据簇中去除，获取间接关系数据簇；
隐性关系人获取单元，用于根据所述间接关系数据簇分析获取所述每个人员的隐性关系人。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述合并关系数据簇获取模块包括：
初始关系数据簇获取单元，用于针对多个关系数据簇中选取每一个尚未合并的关系数据簇作为初始关系数据簇；
关系数据簇合并单元，用于遍历所述多个关系数据簇中除所述初始关系数据簇以外尚未合并的关系数据簇，查找与所述初始关系数据簇包括相同关系人的目标关系数据簇，并将所述初始关系数据簇与目标关系数据簇合并；其中，相同关系人为关系数据簇合并的结点。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
10.一种可读取存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，运行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
技术总结本申请提供一种人员隐性关系确定方法及装置，涉及信息处理技术领域，该方法包括：获取多个人员中每个人员填报的关系人，并根据每个人员填报的关系人生成每个人员的关系数据簇；采用合并算法合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，获取合并关系数据簇；根据合并关系数据簇以及每个人员填报的关系人获取每个人员的隐性关系人。采用合并算法能够准确的合并包括有相同的关系人的多个关系数据簇，从而能够根据合并关系数据簇找到人员的隐性关系人，在后续的工作安排中能够按照回避制度合理的分配工作，保证工作进展不被人员与人员之间的隐性关系干扰，确保工作的有效的开展。
技术研发人员：王一淏
受保护的技术使用者：北京明略软件系统有限公司
技术研发日：2020.01.15
技术公布日：2020.06.05
