CN109255000A - 一种标签数据的维度管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种标签数据的维度管理方法与装置，所述方法具体包括：从数据库服务器调取标签数据，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到权重值Q；判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。实施本发明实施例，可以有效提高大数据分析效率和利用率，同时通过对标签数据进行加权计算，使标签数据的分析更精准，为企业制定商业决策提供准确的数据基础。

Description

一种标签数据的维度管理方法及装置

技术领域

本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种标签数据的维度管理方法及装置。

背景技术

随着互联网的高速发展，迎来了大数据时代，走过了探索阶段和市场启动阶段，如今大数据已经进入从概念到实际应用的关键转折时期。大数据在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的巨大发展。

现有技术中，通过从海量数据中提炼用户有效信息和整合分析数据，但是，随着各行业大数据的推进发展，仍然存在许多技术问题亟待解决，比如如何基于已有的数据分析技能和应用技术，有效的结合企业自身业务需求对提炼出的用户有效信息进行直观、全方位的进行数据分析，以及利用自身业务经验积累对整合分析后的数据进行分类管理等问题。

发明内容

本发明实施例提供一种标签数据的维度管理方法及装置，主要用于根据企业已有的数据分析技能和应用技术，有效的结合企业自身业务需求对提炼出的用户有效信息进行直观、全方位的数据分析，以及利用自身业务经验积累对整合分析后的数据进行数据分类管理等，从而将大数据信息转化为企业的价值资源，提高大数据的分析效率和数据利用率。

第一方面，本发明实施例提供了一种标签数据的维度管理方法，具体包括：

从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；

判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

在一些可行的实施方式中，所述根据所述标签数据和预设的标签目录表确定标签标识，具体包括：

将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

根据所述匹配结果确定所述标签标识。

在一些可行的实施方式中，所述根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q，具体包括：

根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

在一些可行的实施方式中，所述根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所属标签数据的权重值Q，具体还包括：

根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

在一些可行的实施方式中，所述判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储，还包括：

当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

第二方面，本发明还提供了一种标签数据的维度管理装置，所述装置包括：

调取模块，用于从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

确定模块，用于根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

计算模块，用于根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到权重值Q；

存储模块，用于判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

在一些可行的实施方式中，所述确定模块具体包括：

匹配子单元，用于将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

判断子单元，用于根据所述匹配结果确定所述标签标识。

在一些可行的实施方式中，所述计算模块具体包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

在一些可行的实施方式中，所述计算模块还包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

在一些可行的实施方式中，所述存储模块具体包括：

低级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

中级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

高级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

维度管理子单元，用于将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可以存储有程序，该程序执行时包括第一方面记载的任何一种标签数据的维度管理方法的部分或全部步骤。

相较于现有技术，本发明提供的方案首先从数据库服务器调取标签数据，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，再根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；最后通过判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据进行分类存储。通过对标签数据的标签标识值进行加权计算，使标签数据的分析更精准，为企业制定商业决策提供准确的数据基础，同时，将标签数据按照低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度进行分类管理，可以有效提高大数据分析效率和利用率。

本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的一种标签数据的维度管理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种标签数据的维度管理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种标签数据的维度管理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种标签数据的维度管理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

以下分别进行详细说明。

本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。术语“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

下面结合附图对本申请的实施例进行描述。

根据本发明的一个方面，提供了一种标签数据的维度管理方法，具体包括以下步骤，如图1所示：

S1，从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

S2，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

S3，根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；

S4，判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

需要说明的是，本发明实施例的执行主体为后端数据仓库，数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库具有存储数据效率高、存储质量好和扩展性强等特点。

步骤S1中，数据库服务器是作为标签数据的临时储存设备，还可以定期间隔预设周期时间提取一次标签数据，可有效减小后端数据仓库的存储压力，其中间隔的预设周期时间可以自定义，具体时间本发明不作任何限定。数据库服务器由运行在局域网中的一台/多台计算机和数据库管理系统软件共同构成，数据库服务器为客户应用程序提供数据服务。

标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性，其中标签类型为该标签数据的总分类类型，举例说明，可以预先设置标签类型有：用户、房屋和项目，标签类型为用户的标签数据为包含用户基础属性和行为属性，基础属性包括但不限于如用户姓名、年龄、职业、性别、学历或收入范围等，行为属性包括但不限于如用户访问的平台、渠道、使用APP的名称或使用APP的版本等。

步骤S2中需要说明的是，所述预设的标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称，举例说明，比如，标签类型包括用户、房屋和项目，如下表所示：

表1

如表1所示，步骤S2中根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，步骤S1中所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性，通过预设的标签目录表和标签数据确定其标签标识，举例说明，如标签数据类型为用户，基础属性中包含有收入范围信息和每日平均在线时长信息，通过在上述表1中，很容易就可以确定该标签数据的标签标识包含11202和12202两个，其中，标签标识11202包含的标签一级类目标识为11、标签二级类目标识111和标签三级类目标识01。

通过预设标签标识与加权系数的对应关系表可以确定上述标签数据的标签标识所对应的加权系数，利用该加权系数将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q，由于标签数据中包含的标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识在企业实际商业决策中的占比重是不一样的，或者在不同的商业决策中，所呈现的占比重也不一样，因此，通过对标签数据的标签标识利用预先定义的加权系数进行加权计算，使得对标签数据的分析更精准，使企业能够得到较为准确的大数据基础，从而实现企业将用户大数据转变为企业财富的目的。

通过上述预先定义的加权系数对所述标签数据进行加权计算之后，得到所述标签数据的权重值Q，再判断所述权重值Q与预设的权重值阈值的大小关系，根据判断的结果将所述标签数据分类存储。

与现有技术相比，通过对标签数据的标签标识解析成三级数据进行分析，利用预先定义的各级数据对应的加权系数对所述标签数据进行加权计算，使得对标签数据的分析更精准，为企业制定商业决策能够提供较为准确的大数据基础，从而实现企业将用户大数据转变为企业财富的目的，对标签数据加权计算之后得到一个对应的权重值，通过判断该权重值与预设的权重值阈值进行比较，根据比较结果确定所述标签数据的分类情况，实现标签数据的维度管理，可以有效提高大数据分析效率和利用率。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种标签数据的维度管理方法，该方法具体包括以下步骤，如图2所示：

S1，从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

步骤S1的具体实施说明在上述实施例中已作详细说明，同样适用于本发明实施例，故为便于描述，本发明实施例不再赘述。

S2，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

步骤S2还可以具体包括以下步骤：

S21，将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

S22，根据所述匹配结果确定所述标签标识。

如表1所示，步骤S2中根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，步骤S1中所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性，将标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配，通过该匹配的结果确定其标签标识，举例说明，如标签数据类型为用户，基础属性中包含有收入范围信息和每日平均在线时长信息，通过在上述表1中进行匹配，可以确定该标签数据的标签标识包含11202和12202两个，其中，标签标识11202包含的标签一级类目标识为11、标签二级类目标识111和标签三级类目标识01。

S3，根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；

步骤S3具体可以包括以下步骤：

S31，根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

S32，根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

需要说明的是，上述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，其中所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含有多个加权因子，即，一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数。标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数，综上，一级加权因子的数量与一级标签标识值的数量相等，二级加权因子的数量与二级标签标识值的数量相等，三级加权因子的数量与三级标签标识值的数量相等，预先设置标签标识与加权系数的对应关系表，以标签类型为用户为例进行说明，如下：

表2

如表2中所示，一级标签标识值、二级标签标识值和三级标签标识值分别与一级加权因子、二级加权因子和三级加权因子一一对应，通过上述表1和表2可以确定所述标签标识对应的加权系数，根据上述公式进行计算得到所述标签标识的权重值，公式中，所述A_i、B_i和C_i分别表示一级加权因子、二级加权因子和三级加权因子，所述X_i、Y_i和Z_i分别表示一级标签标识值、二级标签标识值和三级标签标识值，一级标签标识值分别与其对应的一级加权因子相乘，然后依次求和，二级标签标识值分别与其对应的二级加权因子相乘，依次求和，三级标签标识值分别与其对应的三级加权因子相乘，然后依次求和，最后得到所述标签数据的权重值Q。

S4，判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

在上述任一实施例的基础上，步骤S4具体还可以包括以下步骤：

S41，当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

S42，将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

预设值两个预设阈值Q1和Q2，其中Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数，通过上述公式计算得到的标签数据权重值Q与两个预设阈值的比较结果，将标签数据进行分类，分为低级标签数据、中级标签数据和高级标签数据，通过上述加权计算的方式得到标签数据的权重值，根据该权重值确定该标签数据的维度等级，为企业分析获得潜在客户。

相较于现有技术，本发明提供的方案首先从数据库服务器调取标签数据，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，再根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；最后通过判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据进行分类存储。通过对标签数据的标签标识值进行加权计算，使标签数据的分析更精准，为企业制定商业决策提供准确的数据基础，同时，将标签数据按照低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度进行分类管理，可以有效提高大数据分析效率和利用率。

优选地，本发明实施例还提供了另一种标签数据的维度管理方法，具体方法包括：

S1，从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

S2，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

步骤S2还可以具体包括以下步骤：

S21，将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

S22，根据所述匹配结果确定所述标签标识。

步骤S1和S2的具体实施说明在上述实施例中已作详细说明，同样适用于本发明实施例，故为便于描述，本发明实施例不再赘述。

S3，根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；

步骤S3具体可以包括以下步骤：

S31，根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

S32，根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

如上述表2中所示，一级标签标识值、二级标签标识值和三级标签标识值分别与一级加权因子、二级加权因子和三级加权因子一一对应，通过上述表1和表2可以确定所述标签标识对应的加权系数，根据上述公式进行计算得到所述标签标识的权重值，公式中，所述A_i、B_i和C_i分别表示一级加权因子、二级加权因子和三级加权因子，所述X_i、Y_i和Z_i分别表示一级标签标识值、二级标签标识值和三级标签标识值，一级标签标识值分别与其对应的一级加权因子相乘，然后依次求和，最后计算平均值，二级标签标识值分别与其对应的二级加权因子相乘，依次求和，最后计算平均值，三级标签标识值分别与其对应的三级加权因子相乘，然后依次求和，最后计算平均值，将该三个平均值求和，得到所述标签数据的权重值Q。

S4，判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

步骤S4具体还可以包括以下步骤：

S41，当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

S42，将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

步骤S4的具体实施说明在上述实施例中已作详细说明，同样适用于本发明实施例，故为便于描述，本发明实施例不再赘述。

本发明实施例针对所述一级标签标识值、二级标签标识值和三级标签标识值加权求平均值，进一步有效的利用企业自身经验积累使所述标签数据的分析结果更精确。进一步提高数据分析效率和利用率。

本发明实施例还提供了一种标签数据的维度管理装置，如图4所示，图4为一种标签数据的维度管理装置400的结构示意图，所述装置具体包括：

调取模块410，用于从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

确定模块420，用于根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

计算模块430，用于根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到权重值Q；

存储模块440，用于判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

上述一种标签数据的维度管理装置的具体实施说明在上述实施例中已作详细说明，同样适用于本发明实施例，故为了便于描述，本发明实施例不再赘述。

优选地，所述确定模块420具体包括：

匹配子单元，用于将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

判断子单元，用于根据所述匹配结果确定所述标签标识。

优选地，所述计算模块430具体包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

进一步地，所述计算模块430还可以包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

优选地，所述存储模块440具体包括：

低级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

中级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

高级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

维度管理子单元，用于将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

相较于现有技术，本发明提供的方案首先从数据库服务器调取标签数据，根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，再根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；最后通过判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据进行分类存储。通过对标签数据的标签标识值进行加权计算，使标签数据的分析更精准，为企业制定商业决策提供准确的数据基础，同时，将标签数据按照低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度进行分类管理，可以有效提高大数据分析效率和利用率。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何一种标签数据的维度管理方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，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，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接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，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)

1.一种标签数据的维度管理方法，其特征在于，所述方法包括：

从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q；

判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标签数据和预设的标签目录表确定标签标识，具体包括：

将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

根据所述匹配结果确定所述标签标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q，具体包括：

根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到所述标签数据的权重值Q，具体还包括：

根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储，还包括：

当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。

6.一种标签数据的维度管理装置，其特征在于，所述装置包括：

调取模块，用于从数据库服务器调取标签数据，所述标签数据包括标签类型、基础属性和行为属性；

确定模块，用于根据所述标签数据和预设的标签目录表确定所述标签数据的标签标识，所述标签目录表包括标签属性和标签标识，所述标签标识包括标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签属性包括标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称；

计算模块，用于根据预设的标签标识与加权系数的对应关系表将所述标签数据进行加权计算，得到权重值Q；

存储模块，用于判断所述权重值Q与预设权重值阈值的大小关系，根据判断结果将所述标签数据分类存储。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体包括：

匹配子单元，用于将所述标签数据包含的标签类型、基础属性和行为属性的取值分别与所述预设的标签目录表包含的所述标签类型名称、标签一级类目名称、标签二级类目名称和标签三级类目名称进行匹配；

判断子单元，用于根据所述匹配结果确定所述标签标识。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块具体包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块还包括：

确定子单元，用于根据所述预设的标签标识与加权系数的对应关系表确定所述标签数据的标签标识对应的加权系数，所述加权系数包括一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数，所述一级加权系数、二级加权系数和三级加权系数分别包含多个加权因子，所述加权因子分为一级加权因子A₁......A_a，二级加权因子B₁......B_b和三级加权因子C₁......C_c，其中a、b和c为正整数；

所述标签数据的标签标识包括所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识，所述标签类型标识、标签一级类目标识、标签二级类目标识和标签三级类目标识分别包含多个标签标识值，所述标签标识值分为一级标签标识值X₁......X_a，二级标签标识值Y₁......Y_b和三级标签标识值Z₁......Z_c，其中a、b和c为正整数；

计算子单元，用于根据以下公式计算所述标签数据的权重值Q：

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述存储模块具体包括：

低级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q小于预设阈值Q1时，将所述标签数据的分类确定为低级标签数据；

中级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q1，且小于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为中级标签数据；

高级标签数据确定子单元，用于当所述权重值Q大于或等于预设阈值Q2时，将所述标签数据的分类确定为高级标签数据；

其中，所述Q1小于Q2，Q、Q1和Q2为正数；

维度管理子单元，用于将所述标签数据按照所述低级标签数据、中级标签数据或高级标签数据三个维度分类存储。