CN108268571A - 一种特征筛选方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种特征筛选方法及装置，所述方法包括：预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。本发明预先在离线状态下完成特征标签的计算，以及特征标签与对象的对应关系的建立，当接收到特征筛选请求时能够直接从特征标签与对象的对应关系中筛选出对应的对象，提高了特征筛选的效率，以及前端用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种特征筛选方法及装置。
背景技术
特征筛选，即依据特征进行对象的筛选，被广泛应用于各个技术应用领域。比如，在资讯浏览应用中，利用特征筛选能够根据用户喜好为用户筛选出满足用户喜好的资讯、视频等；在群组推荐应用中，利用特征筛选能够依据用户的群组标签、地理位置等特征为用户筛选出合适的群组。
目前各个领域普遍使用实时计算的方式进行特征筛选，具体的，当前端存在特征筛选需求时，后台服务器实时获取待选择的对象，并计算各个待选择的对象的特征标签，以及实时的匹配出满足特征筛选需求的对象返回前端。
事实上，特征筛选的计算逻辑比较繁重，实时计算对用于特征筛选的后台服务器造成的计算压力较大，这可能导致服务器性能较差，最终可能会影响前端用户的体验。
发明内容
本发明提供了一种特征筛选方法及装置，能够提高特征筛选的效率，提高前端用户的体验。
本发明实施例提供了一种特征筛选方法，所述方法包括：
预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
优选地，所述方法还包括：
当检测到所述后台资料库中存在更新的对象时，获取所述后台资料库中更新的对象；
根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
将所述特征标签与对象的对应关系更新至所述特征筛选库。
优选地，所述方法还包括：
以预设频率，定期的获取所述后台资料库中全量的对象；
根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
利用所述特征标签与对象的对应关系，更新所述特征筛选库中的已存储的特征标签与对象的对应关系。
优选地，所述特征筛选库为关系型数据库。
优选地，所述特征筛选库为群组筛选库，所述对象为群组。
本发明还提供了一种特征筛选装置，所述装置包括：
第一建立模块，用于预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
存储模块，用于将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
第一获取模块，用于当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
优选地，所述装置还包括：
第二获取模块，用于当检测到所述后台资料库中存在更新的对象时，获取所述后台资料库中更新的对象；
第二建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第一更新模块，用于将所述特征标签与对象的对应关系更新至所述特征筛选库。
优选地，所述装置还包括：
第三获取模块，用于以预设频率，定期的获取所述后台资料库中全量的对象；
第三建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第二更新模块，用于利用所述特征标签与对象的对应关系，更新所述特征筛选库中的已存储的特征标签与对象的对应关系。
优选地，所述特征筛选库为关系型数据库。
优选地，所述特征筛选库为群组筛选库，所述对象为群组。
本发明提供的特征筛选方法中，预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中。当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。与现有技术中的实时进行特征标签计算的特征筛选方法相比，本发明预先在离线状态下完成特征标签的计算，以及特征标签与对象的对应关系的建立，当接收到特征筛选请求时能够直接从特征标签与对象的对应关系中筛选出对应的对象，提高了特征筛选的效率，以及前端用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种特征筛选方法流程图；
图2为本发明提供的一种应用于群组筛选功能的特征筛选方法信令交互图；
图3为本发明提供的一种群组筛选的结果显示图；
图4为本发明提供的一种特征筛选装置结构示意图；
图5为本发明提供的一种计算机的部分结构示意图。
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。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
参考图1，为本发明实施例提供的一种特征筛选方法流程图，所述方法具体可以包括：
S101：预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系。
实际应用中，后台资料库中存储有用于特征筛选的对象，其中，所述对象可以包括具有特征的音视频对象、群组对象等。
在离线状态下，本发明实施例预先计算出所述后台资料库中各个对象的特征标签，并建立特征标签与对象之间的对应关系。值得注意的是，一个对象可以具有多个特征标签，利用这些特征标签中的任一个均可以特征筛选出所述对象。
具体的，根据预设规则，对各个对象进行特征标签的计算。例如，针对群组对象，可以根据预设规则对群组信息中的名字、等级、位置坐标、人数等信息进行处理，生成所述群组对象的特征标签，例如为“有大神”、“有妹子”等。值得注意的是，本发明实施例对用于生成对象的特征标签的规则不做限制。
S102：将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中。
本发明实施例中，在离线的状态下，预先将建立的特征标签与对象之间的对应关系存储于特征筛选库中，用于供系统进行实时的特征筛选。
具体的，所述特征筛选库可以为关系型数据库，利用关系型数据库对特征标签与对象的对应关系进行存储。
S103：当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
实际应用中，当用户存在特征筛选的需求时，触发特征筛选请求。相应的，系统在接收到所述特征筛选请求时，解析所述特征筛选请求中的特征标签，执行简单的sql语句即可实时的从预先建立的特征筛选库中获取与所述特征标签具有对应关系的对象，将所述对象返回至前端并显示给用户。
本发明实施例提供的特征筛选方法中，预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中。当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。与现有技术中的实时进行特征标签计算的特征筛选方法相比，本发明实施例预先在离线状态下完成特征标签的计算，以及特征标签与对象的对应关系的建立，当接收到特征筛选请求时能够直接从特征标签与对象的对应关系中筛选出对应的对象，提高了特征筛选的效率，以及前端用户的使用体验。
一种应用场景中，本发明实施例提供的特征筛选方法应用于群组筛选功能，参考图2，为本发明实施例提供的一种应用于群组筛选功能的特征筛选方法信令交互图，所述方法包括：
S201：群组筛选库以预设频率，定期的获取所述后台群组资料库中全量的群组。
S202：所述群组筛选库根据所述预设规则，计算所述群组的特征标签，并建立特征标签与群组的对应关系。
如果所述群组筛选库中存在已存储的特征标签与群组的对应关系，利用新建立的所述特征标签与群组的对应关系，覆盖所述特征筛选库中的已存储的特征标签与群组的对应关系，以更新所述群组筛选库。
本发明实施例不仅可以通过上述全量更新的方式进行群组筛选库的更新，还可以通过增量更新的方式对群组筛选库进行更新。具体的，在检测到所述后台群组资料库中存在更新的群组时，获取所述后台群组资料库中更新的群组的信息，并根据预设规则计算所述群组的特征标签，建立所述特征标签与所述群组的对应关系。最后，将建立的所述特征标签与所述群组的对应关系更新至所述群组筛选库，实现对所述群组筛选库的更新。
S203：前端发送群组筛选请求，所述群组筛选请求包括群组的特征标签。
其中，所述群组的标签特征可以为根据预设规则对所述群组的信息中的名字、等级、位置坐标、人数等信息进行处理得到的特征标签，例如为“有大神”、“有妹子”等。
S204：逻辑服务器根据所述群组的特征标签，从所述群组筛选库中筛选出与所述群组的特征标签具有对应关系的群组。
S205：所述逻辑服务器从所述群组筛选库中获取所述群组的相关数据。
S206：所述逻辑服务器将所述群组的相关数据返回至前端，以供用户查看。
当所述群组筛选请求中包括“有大神”和“有妹子”两个特征标签时，所述逻辑服务器从所述群组筛选库中筛选出与“有大神”和“有妹子”两个特征标签具有对应关系的群组，返回至前端。如图3所示，为本发明实施例提供的一种群组筛选的结果显示图。
本发明实施例中，由于群组筛选库中预先存储了群组的特征标签与群组的对应关系，所以，在接收到来自前端的群组筛选请求时，逻辑服务器可以直接获取所述群组筛选请求中的特征标签对应的群组，并发送至前端，高效的完成群组筛选。
本发明实施例还提供了一种特征筛选装置，参考图4，为本发明实施例提供的一种特征筛选装置结构示意图，所述装置可以包括：
第一建立模块401，用于预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
存储模块402，用于将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
第一获取模块403，用于当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
本发明实施例提供的特征筛选装置可以实现增量更新功能，相应的，所述装置还包括：
第二获取模块，用于当检测到所述后台资料库中存在更新的对象时，获取所述后台资料库中更新的对象；
第二建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第一更新模块，用于将所述特征标签与对象的对应关系更新至所述特征筛选库。
另外，本发明实施例提供的特征筛选装置可以实现全量更新功能，相应的，所述装置还包括：
第三获取模块，用于以预设频率，定期的获取所述后台资料库中全量的对象；
第三建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第二更新模块，用于利用所述特征标签与对象的对应关系，更新所述特征筛选库中的已存储的特征标签与对象的对应关系。
一种优选的实施方式中，所述特征筛选库为关系型数据库。
在群组筛选的应用场景中，所述特征筛选库为群组筛选库，所述对象为群组。
本发明实施例提供的特征筛选装置能够实现以下功能：预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中。当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。与现有技术中的实时进行特征标签计算的特征筛选方法相比，本发明实施例预先在离线状态下完成特征标签的计算，以及特征标签与对象的对应关系的建立，当接收到特征筛选请求时能够直接从特征标签与对象的对应关系中筛选出对应的对象，提高了特征筛选的效率，以及前端用户的使用体验。
相应的，本发明实施例还提供一种计算机，参见图5所示，可以包括：
处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504。浏览器服务器中的处理器501的数量可以一个或多个，图5中以一个处理器为例。在本发明的一些实施例中，处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可通过总线或其它方式连接，其中，图5中以通过总线连接为例。
存储器502可用于存储软件程序以及模块，处理器501通过运行存储在存储器502的软件程序以及模块，从而执行浏览器服务器的各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。输入装置503可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与浏览器服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
具体在本实施例中，处理器501会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器502中，并由处理器501来运行存储在存储器502中的应用程序，从而实现各种功能：
预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
需要说明的是，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。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明实施例所提供的一种特征筛选方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种特征筛选方法，其特征在于，所述方法包括：
预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
2.根据权利要求1所述的特征筛选方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到所述后台资料库中存在更新的对象时，获取所述后台资料库中更新的对象；
根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
将所述特征标签与对象的对应关系更新至所述特征筛选库。
3.根据权利要求1所述的特征筛选方法，其特征在于，所述方法还包括：
以预设频率，定期的获取所述后台资料库中全量的对象；
根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
利用所述特征标签与对象的对应关系，更新所述特征筛选库中的已存储的特征标签与对象的对应关系。
4.根据权利要求1所述的特征筛选方法，其特征在于，所述特征筛选库为关系型数据库。
5.根据权利要求1所述的特征筛选方法，其特征在于，所述特征筛选库为群组筛选库，所述对象为群组。
6.一种特征筛选装置，其特征在于，所述装置包括：
第一建立模块，用于预先获取后台资料库中的对象，并根据预设规则，计算各个对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
存储模块，用于将所述特征标签与对象的对应关系存储于特征筛选库中；
第一获取模块，用于当接收到任一特征筛选请求时，根据所述特征筛选请求中的特征标签，从所述特征筛选库中获取与所述特征标签对应的对象，并返回所述特征标签对应的对象。
7.根据权利要求6所述的特征筛选装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二获取模块，用于当检测到所述后台资料库中存在更新的对象时，获取所述后台资料库中更新的对象；
第二建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第一更新模块，用于将所述特征标签与对象的对应关系更新至所述特征筛选库。
8.根据权利要求6所述的特征筛选装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取模块，用于以预设频率，定期的获取所述后台资料库中全量的对象；
第三建立模块，用于根据所述预设规则，计算所述对象的特征标签，建立特征标签与对象的对应关系；
第二更新模块，用于利用所述特征标签与对象的对应关系，更新所述特征筛选库中的已存储的特征标签与对象的对应关系。
9.根据权利要求6所述的特征筛选装置，其特征在于，所述特征筛选库为关系型数据库。
10.根据权利要求6所述的特征筛选方法，其特征在于，所述特征筛选库为群组筛选库，所述对象为群组。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180710 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |