CN112733008A - 一种标签值生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种标签值生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标标签；若该目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项；对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；依据统计结果生成所述目标标签的标签值。使用本申请提供的方法可以自动为标签生成标签值。
Description
技术领域
本申请涉及计算机通信领域，尤其涉及一种标签值生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
用户画像是指由分别表征用户不同特征的标签以及各标签对应的标签值所组成的集合，用户画像通常用来描述用户。而用户画像中的标签通常包括:标签变量和标签值。
例如，假设小明性别为男、北京人、20岁、使用的用户终端为iphon8。则描述小明的用户画像为：{Sex(性别)＝male(男性)，Native place(籍贯)＝bejing(北京)，Age(年龄)＝20，Device(用户终端)＝iphone 8}。
其中，“Sex”、“Native place”、“Age”和“Device”均为标签。“male”、“beijing”、“20”和“iphone8”分别是上述四个标签对应的标签值。
在现有技术中，通常人工对各标签的标签值进行设定。由于标签值的设定由人工进行，所以标签值设定的效率较低。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种标签值生成方法、装置、电子设备及存储介质，用以实现标签值的自动生成。
具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
根据本申请的第一方面，提供一种标签值生成方法，所述方法包括：
获取目标标签；
若所述目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的埋点记录表项；
对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；
依据所述统计结果生成所述目标标签的标签值。
可选的，所述用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识；
所述埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识、用户触发埋点的埋点触发时刻；
所述在用于表征用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的所有埋点记录表项，包括：
在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
可选的，所述用户行为标签还包括：统计方法和统计量类型；
所述对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果，包括：
依据所述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
可选的，所述统计方法包括以下至少一种：累加求和、求平均值、求方差；
所述统计量类型包括：访问量PV统计量和独立访客量UV统计量。
可选的，所述埋点记录表通过如下方式更新：
在检测到用户触发网页上预设的目标埋点时，基于该目标埋点的埋点标识、触发该目标埋点的埋点触发时刻、以及该用户的用户标识，生成针对该目标埋点的埋点记录表项；
将生成的所述埋点记录表项添加在所述埋点记录表中。
根据本申请的第二方面，提供一种标签值生成装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取目标标签；
查找单元，用于若所述目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的埋点记录表项；
统计单元，用于对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；
生成单元，用于所述依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
可选的，所述用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识；
所述埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识、用户触发埋点的埋点触发时刻；
所述查找单元，具体用于在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
可选的，所述用户行为标签还包括：统计方法和统计量类型；
所述统计单元，具体用于依据所述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
根据本申请的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行上述标签值生成方法。
根据本申请的第四方面，提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器执行上述标签值生成方法。
由上述描述可知，电子设备在确定目标标签为用户行为标签时，在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项，并对查找到的埋点记录表项进行统计，并依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
对于用户行为标签，由于不需要用户为该类标签设定标签值，而是电子设备依据与该目标标签匹配的埋点记录表项进行统计，并基于统计结果来生成该标签的标签值，所以可以大大提高为标签设定标签值的效率。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种标签值生成方法的流程图；
图2是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构图；
图3是本申请一示例性实施例示出的一种标签值生成装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请旨在提出一种标签值生成方法，电子设备在确定目标标签为用户行为标签时，在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项，并对查找到的埋点记录表项进行统计，并依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
对于用户行为标签，由于不需要用户为该类标签设定标签值，而是电子设备依据与该用户行为标签匹配的埋点记录表项进行统计，并基于统计结果来生成该用户行为标签的标签值，所以可以大大提高为标签设定标签值的效率。
在介绍本申请提供的标签值生成方法之前，先对本申请所涉及的概念进行详细地介绍。
一、埋点技术
埋点技术是一种数据收集技术。通过埋点技术进行数据收集的过程是：在网站或者APP等的页面上设定埋点(即嵌入一段脚本程序)，当用户访问该页面触发该埋点后，该埋点可以收集用户的访问行为数据的过程。
例如，在购物页面的“购物车”处进行埋点(假设埋点的埋点标识为001)，当检测到用户触发“购物车”的埋点001后，可以采集用户行为数据。
在本申请中，还维护了埋点记录表，该埋点记录表包括多个埋点记录表项。每当用户触发一个埋点时，可采集该用户的用户行为数据，生成一个埋点记录表项。该埋点记录表项可包括埋点标识、用户标识和用户触发该埋点的埋点触发时刻等。
例如，如表1所示，表1是本申请提供的一种埋点记录表。
| 埋点标识 | 用户标识 | 埋点触发时刻 |
| 001 | 331 | 2019.01.01 13:00 |
| 001 | 332 | 2019.01.01 13:01 |
表1
其中，表1中的第二行和第三行均为埋点记录表项。
用户331在2019年1月1日13:00触发埋点001时，则生成表1第二行所示的埋点记录表项。
用户332在2019年1月1日13:01触发埋点001时，则生成表1第三行所示的埋点记录表项。
当然，这里只是对埋点记录表项所包含的内容进行示例性地说明，不对该埋点记录表项进行具体地限定。
二、标签
标签通常用于描述用户在一个或者多个维度上的用户特征。标签通常包括多种标签类型。
标签类型可包括：用户基本信息标签、用户行为标签等。这里只是对标签类型进行示例性地说明，不对该标签类型进行具体地限定。
下面介绍下用户基本信息标签和用户行为标签。
1、用户基本信息标签
用户基本信息标签用于描述用户的基础信息，比如“姓名”、“性别”、“籍贯”等均是用户基本信息标签。该用户基本信息标签的标签值通常为文本。
2、用户行为标签
用户行为标签用于描述用户行为特征，比如用户行为标签可以是“小明在一小时内访问购物车的次数，按照PV统计量方式进行累加求和统计”等。通常用户行为标签的标签值为数值。
用户行为标签通常包括：用户标识、用户触发的埋点的埋点标识、统计时间段、统计方法和统计量类型等。
这里只是对用户行为标签所包含的内容进行示例性地说明，不对该用户行为标签所包含的内容进行具体地限定。
1)用户标识
用户标识是指唯一标识一个用户的标志。例如，该用户标识可以是电子设备为用户自动的分配的序号等。
2)埋点标识
埋点标识是指唯一标识一个埋点的标志。比如，该埋点标识也可以是电子设备自动为埋点分配的序号。
需要说明的是，用户行为标签中携带的埋点标识可以是一个埋点标识，也可以是多个埋点标识。这里不对用户行为标签中携带的埋点标识的数量进行具体地限定。
例如，假设用户行为标签为“小明在一小时内访问购物车的次数，按照PV统计量方式进行累加求和统计”。
若只有一个购物页面中有“购物车”选项，则只需要在该页面中添加一个埋点，此时用户行为标签记录的埋点标识即为该单个埋点标识。
若有多个购物页面中均配置有“购物车”选项，则需在多个购物页面中分别添加埋点，此时用户行为标签记录的埋点标识为多个埋点标识。
3)统计时间段
统计时间段是指描述该用户行为的一个时间段。比如用户行为标签为“小明在一小时内访问购物车的次数，按照PV统计量方式进行累加求和统计”。其中，“一小时”即使统计时间段
4)统计方法
统计方法包括：累计求和法，求平均值法，求方差法等。这里只是对统计方法进行示例性地说明，不对该统计方法进行具体地限定。
例如，假设用户行为标签为“小明在一小时内访问购物车的次数，按照PV统计量方式进行累加求和统计”，其中“累加求和统计”即是该用户行为标签携带的统计方法。
5)统计量类型
统计量类型可包括：PV统计量和UV统计量。当然，该统计量类型还可包括其他类型，这里只是对统计量类型进行示例性说明，不对该统计量类型进行具体地限定。
其中，上述PV(page view，页面访问量)统计量，是指页面在预设时间段内被访问的次数。换句话来说，PV统计量表示在预设时间段内该网页被访问了多少次。
上述UV(unique visitor，独立访客)统计量，是在预设时间段指访问页面的不同用户的人数，换句来说，UV表征有在预设时间段内有多少用户访问了页面。
例如，假设用户行为标签为“小明在一小时内访问购物车的次数，按照PV统计量方式进行累加求和统计”，其中“按照PV统计量”是该用户行为标签携带的统计量类型。
在介绍完上述概念后，下面对本申请提供的标签值生成方法进行详细地描述。
参见图1，图1是本申请一示例性实施例示出的一种标签值生成方法的流程图，该方法可应用在电子设备上，可包括如下所示步骤。
步骤101：获取目标标签。
方式一：
电子设备上预配置有标签列表，该标签列表中记录了开发人员预先录入的所有标签。
电子设备可以依次读取该标签列表中的标签，并将读取到的标签作为目标标签。
可选的，电子设备可以周期性地依次读取该标签列表中的标签，并将读取到的标签作为目标标签。当然，电子设备还可以在接收到标签值配置指令时，依次读取该标签列表中的标签，并将读取到的标签作为目标标签。
方式二
电子设备也可以接收到标签值生成指令。该标签值生成指令中携带了标签。电子设备可获取该标签值生成指令中携带的标签，并将获取到的标签作为目标标签。
其中，该标签值生成指令可以是用户输入的，也可以是其他电子设备发送来的，这里不对该标签值生成指令的来源进行具体地限定。
步骤102：若该目标标签的标签类型为用户行为标签，则电子设备在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项。
下面通过步骤1021至步骤1022对步骤102进行详细地描述。
步骤1021：电子设备检测该目标标签的标签类型是否为用户行为标签。
在一种可选的实现方式中，开发人员为用户行为标签设置了指定标记(比如“A”)。电子设备可检测该目标标签是否携带该指定标记。若该目标标签携带该指定标记，则确定该目标标签的标签类型为用户行为标签。若该目标标签未携带该指定标记，则确定该目标标签的标签类型不是用户行为标签。
在另一种可选的实现方式中，用户行为标签中携带了用户行为标签所特有的指定字符，电子设备可检测该目标标签是否具有该指定字符，若该目标标签具有该指定字符，则确定该目标标签的标签类型为用户行为标签，若该目标标签不具有该指定字符，则确定该目标标签的标签类型不是用户行为标签。
当然，电子设备还可采用其他方式来实现步骤1021，比如通过检测该目标标签是否命中用户行为标签列表，来检测该目标标签的标签类型是否为用户行为标签。这里只是对步骤1021进行示例性地说明，不对该步骤1021进行具体地限定。
步骤1022：若该目标标签的标签类型为用户行为标签，电子设备可在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项。
在本申请实施例中，埋点记录表中包括多个埋点记录表项。每个埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识以及用户触发该埋点标识所指示的埋点的埋点触发时刻。
例如，该埋点记录表如表2所示。
表2
需要说明的是：表2中除第一行外的每一行均是埋点记录表项。当然，该埋点记录表项中还可包括其他内容，这里只是对埋点记录表项包含的内容进行示例性地说明，不进行具体地限定。
此外，如上文描述所示，用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识、统计方法和统计量类型。
在埋点记录表中查找该目标标签匹配的所有埋点记录表项时，电子设备可在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
例如，假设埋点记录表如表2所示，假设目标标签中携带的用户标识为331、埋点标识为001，统计时间段为2019年1月1日这一天，则与该目标标签匹配的埋点记录表项为表项1和表项2。
再例如，假设埋点记录表如表2所示，假设目标标签中携带的用户标识为331、埋点标识为001和002，统计时间段为2019年1月1日这一天，则与该目标标签匹配的埋点记录表项为表项1、表项2、表项9和表项10。
步骤103：对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果。
在实现时，电子设备可以依据上述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
例如，假设该目标标签(由于在步骤102中以及判定目标标签为用户行为标签，所以在这里目标标签和用户行为标签等同)携带的统计方法为累计求和，目标标签携带的统计量类型为PV统计量。
假设匹配到的所有埋点记录表项为表2中的表项1和表项2。
电子设备按照累计求和方式和PV统计量(这种方式是统计所有埋点记录表项的数量)对表项1和表项2进行统计，得到的统计结果为2。
再例如，假设该目标标签携带的统计方法为累计求和，目标标签携带的统计量类型为UV统计量。
电子设备按照累计求和、UV统计量的方式(对表项1和表项2进行统计，得到的统计结果为1。
步骤104：电子设备依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
在实现时，电子设备可将目标标签的标签值设置为该统计结果。
例如，仍以步骤103中的例子，假设统计结果为2，则将该目标标签的标签值设置为2。
由上述描述可知，电子设备在确定目标标签为用户行为标签时，在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项，并对查找到的埋点记录表项进行统计，并依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
对于用户行为标签，由于不需要用户为该类标签设定标签值，而是电子设备依据与该目标标签匹配的埋点记录表项进行统计，并基于统计结果来生成该标签的标签值，所以可以大大提高为标签设定标签值的效率。
下面通过具体地例子，对上述标签值生成方法进行详细地说明。
假设，确定出的目标标签为用户行为标签1，该用户行为标签1为“用户331在2019年1月1日触发埋点001和002的次数，以累计求和方式进行统计，统计量为PV”。
用户行为标签1中携带的用户标识为用户331，埋点标识为001和002，统计时间段为2019年1月1日，统计方式为累计求和，统计量为PV。
电子设备可在表2所示的埋点记录表中，查找用户标识为331、埋点标识为001和002，埋点触发时刻在2019年1月1日的所有埋点记录表项。在本例中，查找到的埋点记录表项为表项1、表项2、表项9和表项10。
电子设备可以按照统计方法为累计求和，统计量为PV的方式(即对表项1、表项2、表项3和表项4进行累加)对表项1、表项2、表项9和表项10进行统计，得到的统计结果为4。
电子设备可将用户行为标签1的标签值设置为4。
参见图2，图2是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构图。
该电子设备包括：通信接口201、处理器202、机器可读存储介质203和总线204；其中，通信接口201、处理器202和机器可读存储介质203通过总线204完成相互间的通信。处理器202通过读取并执行机器可读存储介质203中与标签值生成控制逻辑对应的机器可执行指令，可执行上文描述的标签值生成方法。
本文中提到的机器可读存储介质203可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，机器可读存储介质可以是：易失存储器、非易失性存储器或者类似的存储介质。具体地，机器可读存储介质203可以是RAM(Radom Access Memory，随机存取存储器)、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、DVD等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。
参见图3，图3是本申请一示例性实施例示出的一种标签值生成装置的框图。该装置可应用在电子设备上，可包括如下所示单元。
获取单元301，用于获取目标标签；
查找单元302，用于若该目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与该目标标签匹配的所有埋点记录表项；
统计单元303，用于对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；
生成单元304，用于依据统计结果生成所述目标标签的标签值。
可选的，所述用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识；
所述埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识、用户触发埋点的埋点触发时刻；
所述查找单元302，具体用于在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
可选的，所述用户行为标签还包括：统计方法和统计量类型；
所述统计单元303，具体用于依据所述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
可选的，所述统计方法包括以下至少一种：累加求和、求平均值、求方差；
所述统计量类型包括：访问量PV统计量和独立访客量UV统计量。
可选的，所述埋点记录表通过如下方式更新：
在检测到用户触发网页上预设的目标埋点时，基于该目标埋点的埋点标识、触发该目标埋点的埋点触发时刻、以及该用户的用户标识，生成针对该目标埋点的埋点记录表项；
将生成的所述埋点记录表项添加在所述埋点记录表中。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
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申请方案的目的。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。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种标签值生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标标签；
若所述目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的埋点记录表项；
对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；
依据所述统计结果生成所述目标标签的标签值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识；
所述埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识、用户触发埋点的埋点触发时刻；
所述在用于表征用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的所有埋点记录表项，包括：
在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
3.根据权利要求1或2所示的方法，其特征在于，所述用户行为标签还包括：统计方法和统计量类型；
所述对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果，包括：
依据所述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计方法包括以下至少一种：累加求和、求平均值、求方差；
所述统计量类型包括：访问量PV统计量和独立访客量UV统计量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述埋点记录表通过如下方式更新：
在检测到用户触发网页上预设的目标埋点时，基于所述目标埋点的埋点标识、触发所述目标埋点的埋点触发时刻、以及该用户的用户标识，生成针对所述目标埋点的埋点记录表项；
将生成的所述埋点记录表项添加在所述埋点记录表中。
6.一种标签值生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取目标标签；
查找单元，用于若所述目标标签的标签类型为用户行为标签，则在用于记录用户行为的埋点记录表中，查找与所述目标标签匹配的埋点记录表项；
统计单元，用于对查找到的埋点记录表项进行统计，得到统计结果；
生成单元，用于依据所述统计结果生成所述目标标签的标签值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述用户行为标签包括：用户标识、统计时间段、埋点标识；
所述埋点记录表项包括：埋点标识、用户标识、用户触发埋点的埋点触发时刻；
所述查找单元，具体用于在所述埋点记录表中，查找用户标识为所述用户行为标签中记录的用户标识、且埋点标识为所述用户行为标签中记录的埋点标识、且埋点触发时刻在所述统计时间段内的所有埋点记录表项。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述用户行为标签还包括：统计方法和统计量类型；
所述统计单元，具体用于依据所述用户行为标签所记录的统计方法，对查找到的埋点记录表项进行统计，得到与所述统计量类型对应的统计结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
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2019
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