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2对多个所述业务节点进行聚类分析，得到多组业务节点集合，识别对于每个流域业务域，基于所述业务节点集合内每个业务节点对于每个流域业务域，基于所述业务节点集合内每个业务节点之间按照业务比例从所述最大生成树中划分所述流域一级业务流程和所述流域二级业务在所述最大生成树中删除所述流域一级业务流程连接的边，得到若所述两个业务节点的所述频次大于零，则连接所述两个在所述业务域图中选择边权重最大的一个业务节点ki，选择对于所述生成树中的业务节点，重复选择相连的边权重最大的一个业从所述最大生成树中划分所述流域一级业务流程和所述流域二级业务计算所述最大生成树中每个业务节点的度，计算所述每个业务节点连接的边权重和，基于所述度与所述边权重和的乘积计算所述每个业务节按照所述贡献度对所述业务节点进行排序，选择所述贡献度最大的第一3对于每个所述流域业务域，以对应的所述业务节点集合中的所对于每个所述流域一级业务流程，以直接或间接相连的所述流域二级流域业务域提取模块，用于对多个所述业务节点进行聚类分析，得业务节点划分模块，用于对于每个流域业务域，基于所述业务节点业务树构建模块，用于以所述流域愿景作为根节点，以所述流域业务存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述机执行权利要求1至6中任一项所述的流域信息业务架456上述第一方面或其对应的任一实施方式的流域信息使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的流域信息是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，7[0026]在本实施例中提供了一种流域信息业务架构构建方法，图1是根据本发明实施例[0029]其中，关键词检测算法可以为TF_IDF（termfrequency–inversedocument8设数量业务节点作为该流域一级业务流程对应的流个流域业务域，以对应的业务节点集合中的流域一级业务流程作为流域业务域的子节点，对于每个流域一级业务流程，以对应的流域二级业务流程作为流域一级业务流程的子节[0050]在本实施例中提供了一种流域信息业务架构构建方法，图3是根据本发明实施例9设数量业务节点作为该流域一级业务流程对应的流[0073]在一种具体示例中，在上述的业务流程图中选择最终最大的边为1050边，选择图5是根据本发明实施例的一种最大生成树[0078]步骤S3043，按照业务比例从最大生成树中划分流域一级业务流程和流域二级业划分后的第一数量和第二数量的比小于或等于[0086]其中，业务节点的度为业务节点直接相连的边的数量。记每个业务节点的度为[0107]本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图7所示的流域信息业务架构构主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程

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