CN112532748A - 消息推送方法、装置、设备、介质和计算机程序产品 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种消息推送方法的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及互联网技术领域，尤其涉及人工智能领域中的大数据和智能推荐技术领域。实现方案为：利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
Description
技术领域
本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及人工智能领域中的大数据和智能推荐技术领域。具体地，本公开提供了一种消息推送方法的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着互联网内容的爆炸性增长，用户已经难以逐条浏览网络资讯。根据用户的特征(例如，性别、居住地、爱好等)向其精准推送其可能感兴趣的内容，可以使得用户更容易地接收到其感兴趣的资讯，从而提高用户访问量，并促进用户进一步参与互动。
现有的消息推送方法中，将用户的特征提取为多条标签(例如，标签1—体育，标签2—金融，标签3—北京)，存储用户标签信息，并且基于用户标签信息生成推送消息。其中，在生成推送消息时，通常根据一定的标签条件(例如，同时具有“体育”和“北京”标签的用户)筛选出目标用户，并向这些用户推送标签条件所对应的消息(例如，在北京举行的体育赛事直播链接)。
然而，在用户量较大的情况下，现有的消息推送方法将面临着用户标签信息所占的存储空间大、筛选目标用户和生成推送消息的效率低的问题。
在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
发明内容
本公开提供了一种消息推送方法的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种消息推送方法，包括：利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
根据本公开的另一方面，提供了一种消息推送装置，包括：位图查找模块，被配置为：利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；运算模块，被配置为：进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；以及推送模块，被配置为：向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
根据本公开的又一方面，提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，处理器被配置为执行计算机程序以实现如本公开中所述的方法的步骤。
根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开中所述的方法。
根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本公开中所述的方法的步骤。
根据本公开的一个或多个实施例，可以减少用户数据所占的存储空间，并且提高了筛选推送目标用户的效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
图2示出了根据本公开的实施例的消息推送方法的流程图；
图3示出了根据本公开的实施例的在图2的方法中使用的示例倒排结构的示意图；
图4示出了根据本公开的实施例的在图2的方法中进行多个位图之间的位图运算的示例过程的示意图；
图5示出了根据本公开的实施例的在图2的方法中向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息的示例过程的流程图；
图6示出了根据本公开的实施例的生成倒排结构的过程的流程图；
图7示出了根据本公开的实施例的存储用户标签信息的原始位图的示意图；
图8示出了根据本公开的实施例的确定预定数量的过程的流程图。
图9示出了根据本公开的实施例的消息推送装置的结构框图；
图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
为解决现有技术中的上述问题，本公开基于大数据技术中的位图存储技术，使用位图来存储用户标签信息，以记录用户的多方面的特征(例如，居住地、爱好、职业等)，并且可以基于所存储的用户标签信息向用户推荐其可能感兴趣的内容，从而提供了以下智能推荐的技术方案。
下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。
在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行向目标用户推送消息的方法的一个或多个服务或软件应用。将理解的是，这不是限制性的，在某些实施例中，客户端设备101、102、103、104、105和106可以具有足够的存储和计算资源以至于它们也能够执行向目标用户推送消息的方法的一个或多个服务或软件应用。
在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。
在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来接收来自服务器120的推送消息，并且观看推送消息中所推荐的资讯。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。
客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如Microsoft Windows、AppleiOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如Google Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如Microsoft Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。
网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。
服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。
在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。
在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual PrivateServer)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。
系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。
根据本公开的示例性实施例，本公开提供了一种消息推送方法，包括：利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
图2示出了根据本公开的实施例的消息推送方法200的流程图。
在步骤S201中，利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合。
根据一些实施例，用于查找对应位图的多个用户标签为预定标签条件中所包含的标签，例如，当目标用户需要满足同时具有“北京”和“体育”的标签时，查找标签“北京”和“体育”所对应的位图。
根据一些实施例，每个位图对应于一个用户标签。例如，标签“北京”对应于一张位图，而标签“体育“对应于另一张位图。
根据一些实施例，在对应于某一标签的位图中存储了每位用户是否具有该标签的信息。例如，当用户1具有该标签时，用户1对应的用户标签信息为“1”，当用户2不具有该标签时，用户2对应的用户标签信息为“0”。
根据一些实施例，倒排结构中的每个位图包括预定数量个分区。例如，当预定数量为N时，倒排结构中的每个位图均包括N个分区。根据一些实施例，每个分区内存储有按分区压缩的用户标签信息，即，每个分区包括对该分区所对应的用户标签信息进行压缩所得到的经压缩的用户标签信息。
根据一些实施例，可以使用各种合适的位图压缩算法对分区所对应的用户标签信息进行压缩，以得到经压缩的用户标签信息。例如，所使用的位图压缩算法可以为Run-length encoding算法、Enhanced Word-Aligned Hybrid算法或Roaring Bitmap算法。
根据一些实施例，不同位图的对应分区对应于同一用户集合。例如，不同位图的第一分区均对应于第一用户集合(例如，第0位-第(M-1)位用户)，而不同位图的第二分区均对应于第二用户集合(例如，第M位-第(2M-1)位用户)。
在步骤S203中，进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户。
根据一些实施例，可以使用位图运算来表示预定标签条件，例如，当目标用户需要满足同时具有“北京”和“体育”的标签时，相应的位图运算为标签“北京”所对应的(解压缩的)位图与标签“体育”所对应的(解压缩的)位图之间的交运算，这在本上下文中可以粗略地表示为“北京∩体育”。
根据一些实施例，进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户包括：对预定标签条件中的标签所对应的位图进行对应于预定标签条件的位图运算。例如，当目标用户需要满足同时具有“北京”和“体育”的标签时，位图运算为“北京∩体育”，而对对应于“北京”的位图和对应于“体育”的位图进行交运算。
在步骤S205中，向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
根据一些实施例，向符合预定标签条件的全部用户批量推送相同的根据标签属性生成的消息，例如，“您好，今晚7点有北京队的比赛，快来XX网站观看吧”。
根据另一些实施例，向符合预定标签条件的用户逐个推送个性化定制的消息。根据一些实施例，可以根据用户的个人属性(例如，性别、昵称)，修改根据标签属性生成的模板，以生成个性化定制的消息，例如，对于昵称为“小红”的用户，可以生成如下推送消息：“亲爱的小红，今晚7点有北京队的比赛，快来XX网站观看吧”。
在本公开实施例所提供的消息推送方法中，由于倒排结构中所存储的用户标签信息为经压缩数据，减少了用户标签信息所占的存储空间；由于将某一用户标签所对应的用户标签信息存储在同一位图的多个分区中，且不同位图的同一分区对应于同一用户集合，提高了位图运算的灵活性，具体地将在下文参考图4更详细地描述。
图3示出了根据本公开的实施例的用于存储用户标签信息在图2的方法200中使用的示例倒排结构300的示意图。
如图3所示，当存在标签1、标签2、标签3时，分别存在对应于标签1的第一位图301、对应于标签2的第二位图302、对应于标签3的第三位图303。其中，倒排结构300中的第一位图301、第二位图302和第三位图303都分别包括N个分区。
第一位图301、第二位图302和第三位图303的对应分区对应于同一用户集合例如，第一位图301的分区1、第二位图302的分区1、第三位图303的分区1对应于第一用户集合(例如，第0位-第(M-1)位用户)，而第一位图301的分区2、第二位图302的分区2、第三位图303的分区2对应于第二用户集合(例如，第M位-第(2M-1)位用户)。
相应地，第一位图301、第二位图302和第三位图303中的每个分区存储有按分区压缩的用户标签信息。例如，对于第一位图301，分区1包括对第一用户集合所对应的用户标签信息进行压缩后所得到的数据，分区2包括对第二用户集合所对应的用户标签信息进行压缩后所得到的数据，…，分区N包括对第N个用户集合所对应的用户标签信息进行压缩后所得到的数据。
根据一些实施例，进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户，包括：对多个位图中的不同对应分区分别进行解压缩；并行进行对已解压缩的多个位图中的不同对应分区的位图运算。
图4示出了根据本公开的实施例的在图2的方法200中进行多个位图之间的位图运算的示例过程的示意图。
如图4所示，第一位图401包括第一分区401a、第二分区401b和第三分区401c，第二位图402包括第一分区402a、第二分区402b和第三分区402c。其中，分区401a和402a对应于第0位-第(M-1)位用户，分区401b和402b对应于第M位-第(2M-1)位用户，分区401c和402c对应于第2M位-第(3M-1)位用户。
对第一位图401和第二位图402进行位图运算包括：对第一位图401中的第一分区401a、第二分区401b和第三分区401c和第二位图402中的第一分区402a、第二分区402b和第三分区402c分别进行解压缩；以及并行进行对已解压缩的第一位图401和第二位图402中的对应分区的位图运算。
具体地，如图4所示，并行进行对已解压缩的第一位图401和第二位图402中的对应分区的位图运算包括并行进行如下操作：对已解压缩的第一位图401中的第一分区401a和第二位图402中的第一分区402a进行第一分区运算，生成第一分区运算结果403a；对已解压缩的第一位图401中的第二分区401b和第二位图402中的第二分区402b进行第二分区运算，生成第二分区运算结果403b；对已解压缩的第一位图401中的第三分区401c和第二位图402中的第三分区402c执行第三分区运算，生成第三分区运算结果403c。
此外，如图4所示，组合第一分区运算结果403a、第二分区运算结果403b和第三分区运算结果403c，以构成总运算结果404。
由于并行进行对已解压缩的多个位图中的不同对应分区的位图运算，可以缩短对多个位图进行位图运算的时间，提高了筛选符合预定标签条件的用户的效率。
根据一些实施例，并行进行对已解压缩的多个位图中的不同对应分区的位图运算包括：在对多个位图中的同一对应分区进行解压缩的同时，进行对同一对应分区的已解压缩的部分的位图运算。
以使用Run-length encoding算法进行压缩和解压缩为例进行说明：
对对应于“北京”的位图和对应于“体育”的位图的第一分区进行交运算时，对应于“北京”的位图的第一分区为“03 04 00 09”(16进制)，而对应于“体育”的位图的第一分区为“01 05 00 08”(16进制)。
当已经对前两个字节进行解压缩时，得到第0-32位用户的对应于“体育”的用户标签信息为“03 03 03 03”(16进制)，而第0-40位用户的对应于“北京”的用户标签信息为“0101 01 01 01”(16进制)。此时，可以对第0位-第32位用户的对应于“北京”和“体育”的用户标签信息进行运算，得到第0位-第32位用户的“北京∩体育”的运算结果为“01 01 01 01”，而无需等待完成对对应于“北京”的位图和对应于“体育”的位图的第一分区的解压缩，再进行“北京∩体育”的运算。
由于在对对应分区进行解压缩的同时，进行对对应分区的已解压缩的部分的位图运算，而无需等待完全完成对应分区的解压缩，因此，进一步缩短了对对应于预定标签条件的位图进行位图运算的时间，提高了筛选符合预定标签条件的用户的效率。
根据一些实施例，进行多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户，还包括：在并行进行对已解压缩的多个位图中的不同对应分区的位图运算的同时，对已产生的运算结果进行压缩。
以上文中使用Run-length encoding算法进行压缩和解压缩的示例进行说明：
当得到第0位-第32位用户的“北京∩体育”的运算结果为“01 01 01 01”，即可将这部分运算结果压缩为“01 04”，而无需等待完成对应于“北京”的位图和对应于“体育”的位图的第一分区的位图运算。
由于在在进行对应于预定标签条件的位图中的对应分区的位图运算的同时，对已产生的运算结果进行压缩，而不是在生成对应分区的全部运算结果之后，再进行压缩，因此，减少了对应分区的位图运算所产生的中间量所占用的存储空间。
根据一些实施例，向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息包括：对每个符合预定标签条件的用户，利用该用户的用户编号，在正排结构中查询该用户的属性数据，其中，正排结构以用户的用户编号作为正排结构的索引，并且以用户的属性数据作为正排结构的内容；根据该用户的属性数据，生成目标消息；向该用户推送所生成的目标消息。在示例中，此处描述的属性数据可以包括上文描述的标签属性和个人属性。
图5示出了根据本公开的实施例的在图2的方法200中向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息(S205)的示例过程的流程图。
在步骤S501中，对每个符合预定标签条件的用户，利用该用户的用户编号，在正排结构中查询该用户的属性数据。根据一些实施例，用户属性数据包括用户昵称、用户手机号码、用户邮箱地址、用户社交网络账号等信息。根据另一些实施例，用户属性数据还可以包括用户所具有的标签。
在步骤S503中，根据该用户的属性数据，生成目标消息。
根据一些实施例，将预定标签条件所对应的模板中的用户属性模块替换为用户的属性数据，例如，预定标签所对应的模板为“[用户昵称]，您关注的yyyy频道有新的热门资讯，点击zzzz链接即可阅读”，当用户名为“小红”时，用“小红”替换模板中的“用户昵称”，所生成的消息为“小红，您关注的yyyy频道有新的热门资讯，点击zzzz链接即可阅读”。通过在正排结构中所查询到的用户属性数据来生成消息，可以实现对推送消息的个性化定制。
在步骤S503中，向该用户推送所生成的预定标签条件所对应的消息。
根据一些实施例，可以通过在正排结构中所查询到的用户联系方式(例如，手机号码、邮箱地址、社交网络账号)，向用户发送所生成的消息。
根据一些实施例，在利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图之前，还包括：将用户标签信息存储在与不同用户标签一一对应的不同原始位图中，用户标签信息指示不同用户具有的用户标签和不具有的用户标签，其中，不同原始位图的同一比特位对应于同一用户；将每个原始位图均分为预定数量个分区；对每个原始位图中的每个分区分别进行压缩，以生成倒排结构。
图6示出了根据本公开的实施例的生成倒排结构的过程600的流程图。
在步骤S601中，将用户标签信息存储在与不同用户标签一一对应的不同原始位图中，用户标签信息指示不同用户具有的用户标签和不具有的用户标签，其中，不同原始位图的同一比特位对应于同一用户。
在步骤S603中，将每个原始位图均分为预定数量个分区。
根据一些实施例，根据预定数量确定每个分区的长度。例如，当用户数量为N、预定数量为M时，每个分区的长度L为[N/M]位，其中，运算符[]为取整函数。
根据一些实施例，按照所确定的每个分区的长度划分除最后一个分区外的分区，并且将最后剩余的部分作为最后一个分区。例如，当用户数量为N、预定数量为M、每个分区的长度为L位时，前(M-1)个分区的长度为L位，而最后一个分区的长度为(N-(M-1)*L)位。
在步骤S605中，对每个原始位图中的每个分区分别进行压缩，以生成倒排结构。
根据一些实施例，对每个原始位图中每个分区分别进行压缩，以形成如图3中的所示的第一位图301、第二位图302和第三位图303。
图7示出了根据本公开的实施例的在图6的过程600中存储用户标签信息使用的示例原始位图700的示意图。
如图7所示，与图3中的第一位图301、第二位图302和第三位图303类似，图7中的第一位图701对应于标签1，第二位图702对应于标签2，第三位图703对应于标签3。
另外，位图701-703的对应位均对应于同一用户，例如，位图701-703的第0位均对应于用户0，位图701-703的第1位均对应于用户1，…，位图701-703的第N位均对应于用户N。
根据一些实施例，在将每个原始位图均分为预定数量个分区之前，还包括：确定预定数量，以使得原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间。
根据一些实施例，为了满足原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间，根据预定分区存储空间和位图压缩率，计算原始位图的每个分区的长度，从而确定预定数量。
根据一些实施例，确定预定数量包括：压缩原始位图中的一张或多张原始位图；确定所压缩的一张或多张原始位图的压缩比，其中，压缩比为同一原始位图在压缩前、压缩后所占的存储空间的比值；根据所确定的一张或多张原始位图的压缩比，计算预定数量，以使得原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间。
图8示出了根据本公开的实施例的确定预定数量的过程800的流程图。
在步骤S801中，压缩原始位图中的一张或多张原始位图。根据一些实施例，该一张或多张原始位图为从全部原始位图中随机抽取的一张或多张原始位图。根据另一些实施例，选择全部原始位图进行压缩。
在步骤S803中，确定所压缩的一张或多张原始位图的压缩比，其中，压缩比为同一原始位图在压缩前、压缩后所占的存储空间的比值，即，压缩比＝该原始位图在压缩前所占的存储空间/该原始位图在压缩后所占的存储空间。
在步骤S805中，根据所确定的一张或多张原始位图的压缩比，计算预定数量，以使得原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间。
根据一些实施例，在对多张原始位图进行压缩时，确定多张原始位图的压缩比的平均值，并根据该多张原始位图的压缩比的平均值来计算预定数量。根据另一些实施例，在对多张原始位图进行压缩时，确定多张原始位图的压缩比中的最小值，并根据该多张原始位图的压缩比中的最小值来计算预定数量。
根据一些实施例，本公开中的消息推送方法，还包括：响应于用户标签信息发生变化，实时更新倒排结构中所存储的用户标签信息。
在本公开实施例所提供的消息推送方法中，由于倒排结构中采用位图来存储用户标签信息，可以实时更新倒排结构中所存储的用户标签信息，而无需以较长的周期进行离线更新。
根据一些实施例，位图运算包括交运算、并运算和补运算中的至少一种，并且，并且不同位图的解压缩数据的同一比特位对应于同一用户。在上面的实施例中，已经结合具体示例描述了位图之间的交运算。替换地或附加地，位图之间也可以根据实际需要进行并运算和/或补运算。为了简洁起见，在此不进行详细描述。
图9示出了根据本公开的实施例的消息推送装置900的结构框图。
根据一些实施例，消息推送装置900包括：位图查找模块901、运算模块902和推送模块903。其中，位图查找模块901被配置为：利用多个用户标签从倒排结构中查找与多个用户标签分别对应的多个位图，其中，倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，同一位图的不同比特位分别指示不同用户是否具有与该位图对应的用户标签，并且不同位图的同一比特位对应于同一用户，其中，每个位图包括预定数量个分区，并且每个位图按分区被压缩；运算模块902被配置为：对多个位图进行位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；以及推送模块903被配置为：向符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
根据一些实施例，运算模块包括分区运算模块，分区运算模块被配置为：对多个位图中的不同对应分区分别进行解压缩；并行进行对已解压缩的多个位图中的不同对应分区的位图运算。
根据一些实施例，推送模块还包括用户属性查询模块、目标消息生成模块和定向推送模块。其中，用户属性查询模块被配置为：对每个符合预定标签条件的用户，利用该用户的用户编号，在正排结构中查询该用户的属性数据，其中，正排结构以用户的用户编号作为正排结构的索引，并且以用户的属性数据作为正排结构的内容；目标消息生成模块被配置为：根据该用户的属性数据，生成目标消息；以及定向推送模块被配置为：向该用户推送所生成的目标消息。
根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
参考图10，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图10所示，设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM1003中，还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005，包括：输入单元1006、输出单元1007、存储单元1008以及通信单元1009。输入单元1006可以是能向设备1000输入信息的任何类型的设备，输入单元1006可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元1007可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1008可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1009允许设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200或其变形。例如，在一些实施例中，方法200或其变形可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的方法200或其变形的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200或其变形。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。
Claims (16)
1.一种消息推送方法，包括：
利用多个用户标签从倒排结构中查找与所述多个用户标签分别对应的多个位图，其中，所述倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；
进行所述多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；
向所述符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
2.如权利要求1所述的消息推送方法，其中，所述进行所述多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户，包括：
对所述多个位图中的不同对应分区分别进行解压缩；
并行进行对已解压缩的所述多个位图中的不同对应分区的位图运算。
3.如权利要求2所述的消息推送方法，其中，所述并行进行对已解压缩的所述多个位图中的不同对应分区的位图运算包括：
在对所述多个位图中的同一对应分区进行解压缩的同时，进行对所述同一对应分区的已解压缩的部分的位图运算。
4.如权利要求2所述的消息推送方法，其中，所述进行所述多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户，还包括：
在所述并行进行对已解压缩的所述多个位图中的不同对应分区的位图运算的同时，对已产生的运算结果进行压缩。
5.如权利要求1-4中任一项所述的消息推送方法，其中，所述向所述符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息包括：
对每个符合所述预定标签条件的用户，利用该用户的用户编号，在正排结构中查询该用户的属性数据，其中，所述正排结构以用户的用户编号作为所述正排结构的索引，并且以用户的属性数据作为所述正排结构的内容；
根据该用户的属性数据，生成所述目标消息；
向该用户推送所生成的所述目标消息。
6.如权利要求5所述的消息推送方法，在所述利用多个用户标签从倒排结构中查找与所述多个用户标签分别对应的多个位图之前，还包括：
将用户标签信息存储在与不同用户标签一一对应的不同原始位图中，所述用户标签信息指示不同用户具有的用户标签和不具有的用户标签，其中，所述不同原始位图的同一比特位对应于同一用户；
将每个原始位图均分为所述预定数量个分区；
对每个原始位图中的每个分区分别进行压缩，以生成所述倒排结构。
7.如权利要求6所述的消息推送方法，在所述将每个原始位图均分为所述预定数量个分区之前，还包括：
确定所述预定数量，以使得所述原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间。
8.如权利要求7所述的消息推送方法，其中，所述确定所述预定数量包括：
压缩所述原始位图中的一张或多张原始位图；
确定所压缩的所述一张或多张原始位图的压缩比，其中，所述压缩比为同一原始位图在压缩前、压缩后所占的存储空间的比值；
根据所确定的所述一张或多张原始位图的压缩比，计算所述预定数量，以使得所述原始位图的每个分区在压缩后所占的存储空间小于预定分区存储空间。
9.如权利要求6所述的消息推送方法，还包括：
响应于所述用户标签信息发生变化，实时更新所述倒排结构中所存储的用户标签信息。
10.如权利要求1-4中任一项所述的消息推送方法，其中，所述位图运算包括交运算、并运算和补运算中的至少一种，并且不同位图的解压缩数据的同一比特位对应于同一用户。
11.一种消息推送装置，包括：
位图查找模块，被配置为：利用多个用户标签从倒排结构中查找与所述多个用户标签分别对应的多个位图，其中，所述倒排结构包括彼此一一对应的用户标签和位图，每个位图包括按分区被压缩的预定数量个分区，不同位图的同一分区对应于同一用户集合；
运算模块，被配置为：进行所述多个位图之间的位图运算，以筛选符合预定标签条件的用户；以及
推送模块，被配置为：向所述符合预定标签条件的用户的客户端推送目标消息。
12.如权利要求11所述的消息推送装置，其中，所述运算模块包括分区运算模块，所述分区运算模块被配置为：
对所述多个位图中的不同对应分区分别进行解压缩；
并行进行对已解压缩的所述多个位图中的不同对应分区的位图运算。
13.如权利要求11-12中任一项所述的消息推送装置，其中，所述推送模块还包括：
用户属性查询模块，被配置为：对每个符合所述预定标签条件的用户，利用该用户的用户编号，在正排结构中查询该用户的属性数据，其中，所述正排结构以用户的用户编号作为所述正排结构的索引，并且以用户的属性数据作为所述正排结构的内容；
目标消息生成模块，被配置为：根据该用户的属性数据，生成所述目标消息；以及
定向推送模块，被配置为：向该用户推送所生成的所述目标消息。
14.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
15.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-10中任一项所述的方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-10中任一项所述的方法。
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