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URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？在URule Pro当中，对于得分计算方式提供了三种类型，第1种也就是默认的是“求和”，所谓求和就是对在运行时所有满足条件的条件行对应的分值列的值内容进行累加求和；第二种类型是“加权求和”，如果选择加权求和，那么需要我们将评分卡表格上部的“权重”属性设置为“支持”，这样可以看到所有的属性行中多出一个名为权重的编辑框，我们在这个编辑框中输入具体的权重值这样在将得分计算方式改为“加权求和”后，引擎将在运行时取到每个满足条件的条件行的分值，将这个分值与当前行对应的权重值做乘法计算，之后将所有乘法计算后的结果相加作为当前评分卡的较终得分。得分计算的之后一种方式是“自定义”，一旦选择这种方式，那么我们需要指定自定义计算得分的Bean的ID。URule Pro决策引擎通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。四川智能风控决策引擎推荐

URule Pro决策引擎在代码中调用规则时，如果也要在本地查看调试信息，那么首先需要将属性设置为true，接下来为属性设置一个具体的已存在的目录值即可。 设置好属性后，默认会向这个属性对应的目录中输出以HTML格式的日志文件（默认情况下属性值为空，不会输出任何日志文件）， 输出的HTML日志文件采用的是时间戳命名方式，在生产环境下建议清空属性，以免调试信息输出对性能产生影响。在规则调用时需要在或方法后加上方法，这样才会执行日志写入操作。在某些情况下，为了方便查看，我们可能需要将这些调试信息输出到一个具体的文件，对于这一点，URule Pro也提供了相应的支持。四川智能风控决策引擎推荐交叉决策表是URule Pro决策引擎中提供的一种特殊类型的决策表。

URule Pro决策引擎语法介绍：规则定义：在一个脚本式规则文件当中，可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。

在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中，上部是工具栏，和其它类型的规则编辑器一样，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。URule Pro决策引擎当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来。

分支节点是URule Pro决策引擎当中提供的一种可实现规则流多条并行的节点，通过这个节点，可以根据当前节点下面流出连线数量，将当前规则流实现拆分成若干条子的规则流实例并行运行，根据这一特性，分支节点下至少要有两条流出的连线才有意义。在决策流实例流转到分支节点时，分支节点会根据其下面流出的连接线数量将主的实例拆分成与连线对应的若干个子实例，以并行方式继续运行产生的多个流实例。默认情况下，分支节点会将主流程拆分成若干子流程执行，在实际执行的时候还是在一个线程内先后执行各个分支。普通评分卡是URule Pro决策当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具。四川可视化决策引擎作用

URule Pro决策引擎决策表提供的是全可视化、图形化的操作方式。四川智能风控决策引擎推荐

URule Pro决策引擎常量库文件介绍：在业务系统开发过程中，常常会用到一个枚举数据，比如用户的性别、学历等，在URule Pro当中，通过定义常量库文件，可以将系统中使用的这些枚举数据映射到规则中使用，这样就可以避免规则定义过程中枚举数据手工输入存在错误的可能性。与变量库文件类似，常量也是由分类和具体的常量值构成，比如性别有男女之分，那么这里的“性别”就属性分类，“男”、“女”就属性具体的常量值。在常量的分类中，“名称”一般定义具体的分类名，“标题”是一段描述（比如“性别”是标题，“gender”是名称），同样这个标题也会出现在规则引用当中；加好分类后就可以添加这个分类下具体的常量值，常量值也有名称和标题之分，名称是具体的常量值，标题则是描述。四川智能风控决策引擎推荐

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