CN111815359A - 一种目标人群确定方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种目标人群确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合；将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是进行并行运算的；根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群，通过上述方法，有利于缩短候选人群包进行集合计算时消耗的时长，进而有利于提高广告投放时的投放效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种目标人群确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
近年来，对广告文案投放时的精准度越来越高。在实现广告文案的精准投放时，需要先获取到广告文案将要投放的目标人群，然后根据目标人群选取人群包，再对获取到的人群包进行集合计算(如：交集计算或并集计算等)，将计算结果得到的人群包作为广告文案投放的人群。
但是，由于每个人群包包括的用户数量可能比较大，因此在对获取到的人群包进行集合计算时计算量会成倍增加，从而使得进行集合计算时的计算时长相对较长，进而降低了广告文案的投放效率。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标人群确定方法、装置、电子设备和存储介质，以缩短人群包进行集合计算时消耗的时长。
第一方面，本申请实施例提供了一种目标人群确定方法，包括：
对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的用户身份标识UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合中的UID对应的属性不同；
将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是并行运算的；
根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
可选地，所述根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合，包括：
对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数；
将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中。
可选地，所述将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，包括：
确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合；
对于各线程，根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同；
使用该线程对对应的目标子集合下的编码结果进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
可选地，记录UID和编码结果的对应关系，所述根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群，包括：
对各线程下的集合运算结果进行统计，得到各集合运算结果包括的编码结果；
根据所述对应关系，对各集合运算结果包括的编码结果进行解码，得到各集合运算结果包括的编码结果对应的UID，以将得到的UID对应的人群作为所述目标人群。
可选地，位于同一候选人群包中的任一子集合从指定数值开始进行连续编码，且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够形成等差数列。
可选地，所述方法还包括：
将目标广告投放给所述目标人群包括的UID；或者，
对所述目标人群包括的UID的数量进行统计，得到所述目标人群包括的UID的数量。
可选地，所述方法还包括：
对于每个所述候选人群包，对该候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比所述原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，以将所述目标数值作为所述UID。
第二方面，本申请实施例提供了一种目标人群确定装置，包括：
划分单元，用于对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的用户身份标识UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合中的UID对应的属性不同；
处理单元，用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是并行运算的；
统计单元，用于根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
可选地，所述划分单元用于根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合时，包括：
对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数；
将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中。
可选地，所述处理单元用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果时，包括：
确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合；
对于各线程，根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同；
使用该线程对对应的目标子集合下的编码结果进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
可选地，所述装置还包括：
记录单元，用于记录UID和编码结果的对应关系；
所述统计单元用于根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群时，包括：
对各线程下的集合运算结果进行统计，得到各集合运算结果包括的编码结果；
根据所述对应关系，对各集合运算结果包括的编码结果进行解码，得到各集合运算结果包括的编码结果对应的UID，以将得到的UID对应的人群作为所述目标人群。
可选地，位于同一候选人群包中的任一子集合从指定数值开始进行连续编码，且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够形成等差数列。
可选地，所述装置还包括：
投放单元，用于将目标广告投放给所述圈选结果包括的UID；或者，用于对所述目标人群包括的UID的数量进行统计，得到所述目标人群包括的UID的数量。
可选地，所述划分单元还用于：
对于每个所述候选人群包，对该候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比所述原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，以将所述目标数值作为所述UID。
第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面所述的目标人群确定方法的步骤。
第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的目标人群确定方法的步骤。
本申请公开的实施例至少具有以下有益效果：
在本申请中，在获取到候选人群包之后，将每个候选人群包划分为与将要使用的线程数量对应数量的子集合，且对每个候选人群包划分时，根据UID的属性进行划分，以使位于同一子集合中的UID具有相同的属性，且位于同一候选人群包中的任意两个子集合对应的属性是不相同的，通过上述划分方式，可以使不同候选人群包中包括相同属性的子集合，然后将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，并且，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程进行并行运算，根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群，在上述方法中，由于每个候选人群包都划分为了多个子集合，并且多个线程在对各自对应的子集合进行集合运算时采用的是并行运算，因此可以使每个线程的计算量都相对较小的前提下，还可以使各线程同时进行运算，从而缩短了候选人群包进行集合计算时消耗的时长，进而有利于提高广告投放时的投放效率。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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为本申请实施例一提供的一种目标人群确定方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一提供的一种并行运算的示意图；
图3为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图；
图4为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图；
图5为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图；
图6为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图；
图7为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图；
图8为本申请实施例二提供的一种目标人群确定装置的结构示意图；
图9为本申请实施例二提供的另一种目标人群确定装置的结构示意图；
图10为本申请实施例二提供的另一种目标人群确定装置的结构示意图；
图11为本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，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。
平台可以根据用户在平台上的行为信息为该用户设置标签，然后根据为用户设置的标签，将该用户的UID(User Identification，用户身份标识)设置到对应的人群包中，例如：当平台根据用户在平台上的行为信息确定该用户的年龄为18岁、所在位置为北京，兴趣爱好为骑行时，将该用户的UID设置到18岁对应的人群包、北京对应的人群包和骑行对应的人群包中，以便为后续的广告精准投放做好准备；或者，平台对广告主选择的用户群包括的UID和自身的用户群包括的UID进行交集计算，将得到的交集结果作为预投放范围，然后根据平台对交集结果包括的UID设置的标签将交集结果包括的UID设置到对应的人群包中，以便为后续的广告精准投放做好准备；或者，平台对广告主选择的用户群包括的UID和自身的用户群包括的UID进行交集计算，将得到的交集结果作为预投放范围，然后根据平台对交集结果包括的UID设置的标签将交集结果包括的UID设置到对应的人群包中，以便为后续的广告精准投放做好准备。
平台在对广告进行精准投放时，需要先确定广告将要投放的人群，然后根据广告将要投放的人群选取人群包，在对获取到的人群包进行集合计算，以得到广告将要投放的用户的UID，以求交集计算为例：广告将要投放的人群为：18岁爱好骑行的北京青年时，广告将要投放的人群对应的人群包标签包括：18岁、爱好骑行和北京，然后根据上述三个标签确定出18岁对应的人群包、爱好骑行对应的人群包和北京对应的人群包，在确定出上述三个人群包之后，对上述三个人群包进行交集计算，从而得到上述三个人群包中同时满足上述三个标签的用户的UID，然后根据得到的UID确定出广告投放的目标人群后进行广告投放。
但是，由于每个人群包包括的用户数量可能是百万级别或千万级别，甚至是上亿级别的，因此在对多个人群包进行集合计算时，会使计算量成倍增加，进而使得进行集合计算时的计算时长相对较长，并且对于平台而言，每天都要投放大量广告，因此上述方法会使得广告的投放效率较低。
为例解决上述问题，本申请实施例提供了一种目标人群确定方法、装置、电子设备和存储介质，以缩短人群包进行交集计算时消耗的时长。
需要提前说明的是，本申请中涉及到的候选人群包为满足广告部分投放需求的人群包，例如：广告的投放人群为18岁爱好骑行的北京青年时，候选人群包包括：18岁对应的人群包、爱好骑行对应的人群包和北京青年对应的人群包，且各候选人群包为截止到广告投放之前为止由目标平台对用户进行归纳统计后得到的人群包，关于使用的目标平台和人群包的归纳策略在此不做具体限定。
需要再次提前说明的是，本申请中涉及到的UID是按照一定规则生成的数字串，不同的UID对应的数字串是不相同的，本申请中的集合运算包括交集处理、并集处理或补集处理，为了便于说明，以下实施例使用交集处理进行举例说明。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的一种目标人群确定方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合对应的属性是不相同的。
具体的，每台数据处理设备的数据处理速度，以及包括的线程数量为已知的，一台数据处理设备中的每个线程都可以单独进行数据处理，在候选人群包确定出来之后，可以根据预计的计算时长确定出使用的线程数量，并根据线程数量确定出将要使用的数据处理设备的数量，例如：每台数据处理设备包括的线程数量为4个，当预计的计算时长为2分钟时，可能需要的线程数量为6个，此时需要两台数据处理设备，以满足6个线程的需求，通过这两台数据处理设备构成的集群进行并行的数据处理，当预计的计算时长为1分钟时，可能需要的线程数量为12个，此时需要三台数据处理设备，以满足12个线程的需求，通过这三台数据处理设备构成的集群进行并行的数据处理。
在确定出将要使用的线程数量后，由于多个线程之间可以进行并行运算，为了缩短计算过程中消耗的时长，需要将每个候选人群包包括的UID划分为对应数量的子集合，例如：当确定出将要使用的线程数量为6个时，需要将每个候选人群包包括的UID划分为6个子集合，并且，在对各候选人群包进行划分时，需要按照统一的划分规则进行划分，以保证在对不同候选人群包进行划分时，同一个UID会被划分到不同候选人群包下的同一属性对应的子集合中，以满足后续并进运算时求集合运算的需求，例如：候选人群包包括：候选人群包1和候选人群包2，在按照UID的属性对候选人群包1和候选人群包2进行划分时，都换分为了三个子集合，候选人群包1对应子集合1、子集合2和子集合3，候选人群包2对应子集合4、子集合5和子集合6，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，子集合1、子集合2和子集合3分别对应不同的属性，子集合1和子集合4的属性相同，子集合2和子集合5的属性相同，子集合3和子集合6的属性相同，如果候选人群包1和候选人群包2都包括同一个UID，在按照上述方式划分后，如果该UID出现在子集合1中，那么该UID也必然会出现在子集合4中，按照上述方法划分后，可以将不同候选人群包中同一UID划分至相同属性的子集合里，从而可以将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，进而满足后续数据处理时的要求。
需要说明的是，每个候选人群包下包括的子集合对应的属性是根据将要使用的线程的数量来确定的，例如：当使用两个线程时，每个候选人群包下包括的两个子集合，奇数UID对应的子集合和偶数UID对应的子集合，即：将奇数和偶数作为子集合的属性，当使用十个线程时，每个候选人群包下包括尾数为0对应的子集合，尾数为1对应的子集合，尾数为2对应的子集合，直至尾数为9对应的子集合，即：将UID的尾数作为子集合的属性，当然每个候选人群包下包括子集合对应的属性还包括其他的形式，如：余数，在此不再详细赘述。
步骤102、将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是进行并行运算的。
具体的，在得到各候选人群包包括的子集合后，由于各候选人群包是按照同一划分规则划分的，因此，当各候选人群包均包括某个UID时，该UID必然会出现在不同候选人群包下的同一属性对应的子集合中，并且，该UID只会出现在该候选人群包下的一个子集合中，进而可以将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行交集处理，并且不同属性的子集合使用不同的线程进行并行运算，以便提高各候选人群包求交集的数据处理速度。
举例说明，图2为本申请实施例一提供的一种并行运算的示意图，候选人群包包括候选人群包1和候选人群包2，将要使用的线程数量为2个，在对候选人群包划分时，可以按照奇数和偶数进行划分的，此时可以得到候选人群包1下的奇数子集合1和偶数子集合1，候选人群包2下的奇数子集合2和偶数子集合3，如图2所示，此时将奇数子集合1和奇数子集合2使用线程1进行交集处理，偶数子集合1和偶数子集合2使用线程2进行交集处理，并且，这两个线程在进行交集处理时是并行运算的。
步骤103、根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
具体的，各线程在进行交集计算后，可以得到相同属性下的子集合的交集结果，然后在对各线程下的交集结果进行合并统计后，可以得到各候选人群包都包括的UID，从而得到各所述候选人群包的圈选结果，以将圈选结果作为目标人群，以上述按照奇数和偶数进行划分为例，线程1进行交集处理后，可以得到候选人群包1和候选人群包2中属于奇数的UID的交集结果，线程2进行交集处理后，可以得到候选人群包1和候选人群包2中属于偶数的UID的交集结果，即：奇数子集合1和奇数子集合2的交集结果，以及偶数子集合1和偶数子集合2的交集结果，在对上述两个交集结果进行合并统计后，可以得到候选人群包1和候选人群包2共同拥有的UID，然后将候选人群包1和候选人群包2共同拥有的UID作为候选人群包1和候选人群包2的圈选结果，即：目标人群，例如：奇数子集合1和奇数子集合2的交集结果包括UID1和UID3，偶数子集合1和偶数子集合2的交集结果包括UID2和UID4，对上述两个交集结果进行合并统计后，可以得到UID1、UID2、UID3和UID4，此时可以确定候选人群包1和候选人群包2共同拥有的UID包括：UID1、UID2、UID3和UID4，然后将UID1、UID2、UID3和UID4作为目标人群。
在上述方法中，由于每个候选人群包都划分为了多个子集合，并且多个线程在对各自对应的子集合进行集合运算时采用的是并行运算，因此可以使每个线程的计算量都相对较小的前提下，还可以使各线程同时进行运算，从而缩短了候选人群包进行集合计算时消耗的时长，进而有利于提高广告投放时的投放效率。
在一个可行的实施方案中，图3为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图，如图3所示，在执行步骤101时，可以通过以下步骤实现：
步骤301、对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数。
步骤302、将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中。
具体的，在将UID作为被除数，将线程数量作为除数时，每个候选人群包可以得到该候选人群包下个UID的余数，然后将该候选人群包中余数相同的UID划分为一个子集合，此时，每个候选人群包下均包括0至线程数量-1种余数对应的子集合，例如：当各候选人群包的数量为上亿级别，且将要使用的线程数量为10000时，可以将每个候选人群包划分为10000个子集合，任一候选人群包下的子集合均包括：余数0对应的子集合，余数1对应的子集合，余数2对应的子集合，余数3对应的子集合，直至余数9999对应的子集合，其中，当该候选人群包不存在某个余数对应的子集合时，该子集合为空集合，例如：当该候选人群包不存在余数2对应的子集合时，该候选人群包对应的余数2的子集合为空集合，在得到各余数对应的子集合后，将各候选人群包中余数相同的子集合使用一个线程进行交集处理，例如：候选人群包1中余数1对应的子集合和候选人群包2中余数1对应的子集合使用线程1进行交集处理，候选人群包1中余数2对应的子集合和候选人群包2中余数2对应的子集合使用线程1进行交集处理等，如果候选人群包1中余数1对应的子集合为空集合时，线程1对该空集合和候选人群包2中余数1对应的子集合进行交集处理。
需要说明的是，关于具体使用的线程数量可以根据实际需要进行设置，在此不做具体限定。
在一个可行的实施方案中，图4为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图，如图4所示，在执行步骤301和步骤302时，可以通过以下步骤实现：
步骤401、根据预设编码规则，对该候选人群包中包括的各UID进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同。
步骤402、将该UID的编码结果作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的编码结果的余数。
步骤403、将该候选人群包中余数相同的UID的编码结果划分到一个子集合中。
具体的，由于UID时按照预设规则生成的，并且不同的UID对应的数字串是不相同的，因此位于同一候选人群包中的UID的数字串的分布是比较稀疏的，即：每个UID的数字串对应的数值均比较大(数值可能是上亿级别的数值，甚至是上十亿、百亿级别或上万亿级别以上的数值)，且任意两个UID的数字串对应的数值的差值也相对较大，由于UID的数字串的数值较大时也会影响交集运算的处理速度，为了进一步提升各线程的交集运算的处理速度，按照预设的编码规则对各候选人群包包括的UID进行连续编码，并且，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，位于同一候选人群包中的UID具有不同的编码结果，以使各UID对于的数值更加紧凑，例如：可以根据各候选人群包包括的UID进行从0开始的编码，当候选人群包包括候选人群包1和候选人群包2，候选人群包1包括的UID数量为10000个，候选人群包2包括的UID数量为20000个时，由于候选人群包1和候选人群包2可能存在相同的UID，因此在对候选人群包1和候选人群包2包括的UID进行编码时，得到的编码结果为从0开始递增的数值，如果编码结果的最小差值为1，那么候选人群包1和候选人群包2中最大的编码结果不会大于29999。
例如：当候选人群包1包括的UID为：16997004607、26997398709、96998505681、46999912065和97001177427，候选人群包2包括的UID为：16997004607、26997398709、96998505681、46999912065、97000158361，可以将候选人群包1和候选人群包2中的16997004607编码为0，将候选人群包1和候选人群包2中的26997398709编码为1，将候选人群包1和候选人群包2中的96998505681编码为2，将候选人群包1和候选人群包2中的46999912065编码为3，将候选人群包1中的97001177427编码为4，将候选人群包2中的97000158361编码为5，通过上述方法可以得到相对紧凑的数值，然后将UID的编码结果作为被除数，将线程数量作为除数，得到UID的编码结果的余数，然后对于每个候选人群包，将该候选人群包中余数相同的UID的编码结果划分到一个子集合中，然后再将各候选人群包中余数相同的子集合使用一个线程进行交集处理，由于对各UID进行编码后，各UID对应的编码结果的数值均相对较小，从而有利于提高划分子集合的划分速度。
在一个可行的实施方案中，图5为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图，如图5所示，在图4所示方法的基础上，在执行步骤102时，可以通过以下步骤实现：
步骤501、确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合。
步骤502、对于每个目标子集合，将该目标子集合中的UID的编码结果使用一个线程进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
具体的，由于不同候选人群包中同一个UID编码后的数值是相同的，因此同一个UID在各候选人群包下对应的余数也是相同的，进而在不同的候选人群包中，同一个UID会被划分到同一个余数对应的子集合中，例如：候选人群包包括：候选人群包1和候选人群包2，且这两个候选人群包均包括某一UID，当该UID在候选人群包1中被划分到余数为1的子集合中时，该UID在候选人群包2中也会被划分到余数为1的子集合中，为了实现对各候选人群包进行交集处理，需要将各候选人群包中具有相同余数的子集合作为一个目标子集合使用一个线程进行处理，例如：候选人群包1中余数为1的子集合和候选人群包2中余数为1的子集合作为一个目标子集合使用线程1进行处理，候选人群包1中余数为2的子集合和候选人群包2中余数为2的子集合作为一个目标子集合使用线程2进行处理等，各线程在对目标子集合进行交集处理时，对目标子集合中UID的编码结果进行交集处理，有利于提高各线程交集处理时的处理速度。
在一个可行的实施方案中，图6为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图，如图6所示，在图3所示方法的基础上，在执行步骤102时，可以通过以下步骤实现：
步骤601、确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合。
步骤602、对于各线程，根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，同一候选人群包下的子集合中不存在相同的编码结果，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同。
步骤603、使用该线程对对应的目标子集合下的编码结果进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
具体的，在将各候选人群包中包括的各UID作为被除数，将线程数量作为除数，得到该UID的余数，并根据得到余数对各候选人群包中包括的各UID划分子集合后，可以得到该候选人群包下各余数对应的子集合，然后将各候选人群包中具有相同余数的子集合作为一个目标子集合使用一个线程进行交集处理，在各线程对对应的目标子集合进行交集处理之前，各线程根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，以得到相对紧凑的数值，在进行编码时，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，且每个目标子集合都可以从0开始编码，然后各线程对对应的目标子集合下的编码结果进行交集处理。
以图2为例，奇数子集合1和奇数子集合2作为一个目标子集合使用线程1进行交集处理，偶数子集合1和偶数子集合2作为一个目标子集合使用线程2进行交集处理时，其中，奇数子集合1包括：UID1、UID2和UID3，奇数子集合2包括：UID1、UID2和UID4，偶数子集合1包括：UID5、UID6和UID7，偶数子集合2包括：UID5、UID6和UID8，那么进行编码后，奇数子集合1和奇数子集合2中UID1变为0，奇数子集合1和奇数子集合2中UID2编码为1，奇数子集合1中UID3编码为3，奇数子集合2中UID4编码为4，偶数子集合1和偶数子集合2中UID5变为0+X，偶数子集合1和偶数子集合2中UID6变为1+X，偶数子集合1中UID7编码为2+X，偶数子集合2中UID8编码为3+X，其中，X小于264，大于平台包括的用户数量和将要使用的线程数量的商值的数值，以保证不同的UID不会出现相同的编码结果，且该编码结果能够被一个线程进行处理，通过上述方法，可以使用多个线程并行对目标子集合进行编码，有利于提高编码速度，从而有利于提高交集处理时的计算速度。
需要说明的是，无论哪种编码规则均需要使编码后的数值相对于编码前的数值更加紧凑，且不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同，关于具体的编码规则可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。
在一个可行的实施方案中，图7为本申请实施例一提供的另一种目标人群确定方法的流程示意图，如图7所示，在进行图4或图6所示方法时，还需要记录UID和编码结果的对应关系，在图4或图6所示方法的基础上，在执行步骤103时，可以通过以下步骤实现：
步骤701、对各线程下的集合运算结果进行统计，得到各集合运算结果包括的编码结果。
步骤702、根据所述对应关系，对各集合运算结果包括的编码结果进行解码，得到各集合运算结果包括的编码结果对应的UID，以将得到的UID对应的人群作为所述目标人群。
具体的，在各线程进行交集处理后，可以得到各目标子集合的交集结果，交集结果为编码后的数值，为了确定出交集结果对应的UID，需要根据上述的对应关系，确定各交集结果包括的UID，从而将得到的UID对应的人群作为所述目标人群，此时可以确定目标广告将要投放的用户。
在一个可行的实施方案中，位于同一候选人群包中的任一子集合从指定数值开始进行连续编码，且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够形成等差数列。
举例说明，对候选人群包1和候选人群包2进行划分后，候选人群包1包括的子集合为子集合1、子集合2和子集合3，候选人群包2包括的子集合为子集合4、子集合5和子集合6，在对上述六个子集合中的包括的UID进行连续编码时，对于每个子集合，都是从各自对应的指定数值开始进行连续编码，并且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够构成等差数列，例如：子集合1从0开始进行连续编码，子集合1对应的连续编码可以为0、1、2、3、4等，子集合2从240+0开始进行连续编码，子集合2对应的连续编码可以为240+0、240+1、240+2、240+3、240+4等，子集合3从2×240+0开始进行连续编码，子集合3对应的连续编码可以为2×240+0、2×240+1、2×240+2、2×240+3、2×240+4等，子集合4、子集合5和子集合6的连续编码可参考上述编码方式，并且对于候选人群包1和候选人群包2中，相同的UID的编码结果相同。
在一个可行的实施方案中，在得到各候选人群包的圈选结果后，将目标广告投放给所述圈选结果包括的UID。
具体的，在得到圈选结果后就可以确定出将投放目标广告的人群，从而实现目标广告的精准投放。
在一个可行的实施方案中，在得到各候选人群包的圈选结果后，还可以对圈选结果包括的UID的数量进行统计，以得到圈选结果包括的UID的数量。
具体的，在统计出圈选结果包括的UID的数量后，可以根据圈选结果包括的UID的数量对将要投放的广告的受众数量进行调整，例如：当圈选结果包括的UID的数量过少时，可以对圈选结果和指定人群包进行并集处理，以增加受众数量，或者，当圈选结果包括的UID的数量过多时，可以对圈选结果和指定人群包进行交集处理，又或者是计算指定人群包在圈选结果中的补集，以减少受众数量等调整方式。
在一个可行的实施方案中，在执行步骤101之前，对于每个所述候选人群包，对该候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比所述原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，以将所述目标数值作为所述UID。
具体的，用户在平台进行注册时可以得到原始UID，由于原始UID的数值较大(参考上述对UID的相关说明)，因此原始UID的数值分布是不均匀的，如果将某一候选人群包包括的原始UID划分为对应数量的子集合时，会使原始UID在子集合中的分布不均匀，例如：一个候选人群包包括100个原始UID，在对该候选人群包括进行划分后，得到5个子集合，由于原始UID的数值分布是不均匀的，这样就会使不同属性的子集合包括的原始UID的数量不同，如：第一个子集合可能包括10个，第二个子集合可能包括20个，第三个子集合可能包括30个，第四个子集合可能包括10个，第四个子集合可能包括30个，当该候选人群包包括的原始UID的数量级极大时(如：上万亿级别)，会使不同的子集合包括的数量差距更大，从而使得处理数量较大的线程的处理速度较慢，从而降低并行运算速度，为了进一步提高行运算速度，可以对每个候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，例如：对原始UID的数值进行hash计算，得到分布均匀的数值，当数值分布均匀时，每种属性下包括的数值会比较接近，从而使各线程的数据处理量相对均衡，从而有利于提高并行运算速度。
实施例二
图8为本申请实施例二提供的一种目标人群确定装置的结构示意图，如图8所示，该装置包括：
划分单元81，用于对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合对应的属性是不相同的；
处理单元82，用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该属性下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是进行并行运算的；
统计单元83，用于用于根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
在一个可行的实施方案中，所述划分单元81用于根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合时，包括：
对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数；
将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中。
在一个可行的实施方案中，所述划分单元81用于对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数时，包括：
根据预设编码规则，对该候选人群包中包括的各UID进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同；将该UID的编码结果作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的编码结果的余数；
所述划分单元81用于将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中时，包括：
将该候选人群包中余数相同的UID的编码结果划分到一个子集合中。
在一个可行的实施方案中，所述处理单元82用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果时，包括：
确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合；
对于每个目标子集合，将该目标子集合中的UID的编码结果使用一个线程进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
在一个可行的实施方案中，所述处理单元82用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果时，包括：
确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合；
对于各线程，根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同；
使用该线程对对应的目标子集合下的编码结果进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
在一个可行的实施方案中，图9为本申请实施例二提供的另一种目标人群确定装置的结构示意图，如图9所示，所述装置还包括：
记录单元84，用于记录UID和编码结果的对应关系；
所述统计单元83用于根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群时，包括：
对各线程下的集合运算结果进行统计，得到各集合运算结果包括的编码结果；
根据所述对应关系，对各集合运算结果包括的编码结果进行解码，得到各集合运算结果包括的编码结果对应的UID，以将得到的UID对应的人群作为所述目标人群。
在一个可行的实施方案中，位于同一候选人群包中的任一子集合从指定数值开始进行连续编码，且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够形成等差数列。
在一个可行的实施方案中，图10为本申请实施例二提供的另一种目标人群确定装置的结构示意图，如图10所示，所述装置还包括：
投放单元85，用于将目标广告投放给所述圈选结果包括的UID；或者，用于对所述目标人群包括的UID的数量进行统计，得到所述目标人群包括的UID的数量。
在一个可行的实施方案中，所述划分单元81还用于：
对于每个所述候选人群包，对该候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比所述原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，以将所述目标数值作为所述UID。
关于实施例二的相关解释可参考实施例一的相关说明，在此不再详细赘述。
实施例三
图11为本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图，如图11所示，该电子设备包括：处理器1101、存储器1102、和总线1103；存储器1102用于存储执行指令，包括内存11021和外部存储器11022；这里的内存11021也称内存储器，用于暂时存放处理器1101中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器11022交换的数据，处理器1101通过内存11021与外部存储器11022进行数据交换，当所述电子设备运行时，所述处理器1101与所述存储器1102之间通过总线1103通信，使得所述处理器1101执行实施例一中任一所述的目标人群确定方法的步骤。
实施例四
本申请实施例四还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的目标人群确定方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
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。
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，在本申请提供的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。
所述功能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介质中。基于这样的理解，本申请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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种目标人群确定方法，其特征在于，包括：
对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的用户身份标识UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合中的UID对应的属性不同；
将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是并行运算的；
根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的UID划分为对应数量的子集合，包括：
对于该候选人群包中包括的各UID，将该UID作为被除数，将所述线程数量作为除数，得到该UID的余数；
将该候选人群包中余数相同的UID划分到一个子集合中。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，包括：
确定各候选人群包中具有相同余数的子集合，作为目标子集合；
对于各线程，根据预设编码规则，对该线程对应的目标子集合进行连续编码，其中，不同候选人群包中的同一个UID的编码结果相同，不同候选人群包中的不同UID的编码结果不相同；
使用该线程对对应的目标子集合下的编码结果进行集合运算，以得到各线程下的集合运算结果。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，记录UID和编码结果的对应关系，所述根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群，包括：
对各线程下的集合运算结果进行统计，得到各集合运算结果包括的编码结果；
根据所述对应关系，对各集合运算结果包括的编码结果进行解码，得到各集合运算结果包括的编码结果对应的UID，以将得到的UID对应的人群作为所述目标人群。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，位于同一候选人群包中的任一子集合从指定数值开始进行连续编码，且位于同一候选人群包中的子集合的连续编码对应的指定数值能够形成等差数列。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将目标广告投放给所述目标人群包括的UID；或者，
对所述目标人群包括的UID的数量进行统计，得到所述目标人群包括的UID的数量。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于每个所述候选人群包，对该候选人群包下的原始UID进行预处理，得到比所述原始UID对应的数值分布更加均匀的目标数值，以将所述目标数值作为所述UID。
8.一种目标人群确定装置，其特征在于，包括：
划分单元，用于对于每个候选人群包，根据将要使用的线程数量，将该候选人群包中包括的用户身份标识UID划分为对应数量的子集合，其中，位于同一子集合中的UID具有相同的属性，位于同一候选人群包中的任意两个子集合中的UID对应的属性不同；
处理单元，用于将各候选人群包中具有相同属性的子集合使用一个线程进行集合运算，以得到该线程下的集合运算结果，其中，各候选人群包中不同属性的子集合对应的线程是并行运算的；
统计单元，用于根据各线程下的集合运算结果，确定目标人群。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至9中任一所述的目标人群确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9中任一所述的目标人群确定方法的步骤。
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