CN114298739A - 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 - Google Patents
应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114298739A CN114298739A CN202111578184.6A CN202111578184A CN114298739A CN 114298739 A CN114298739 A CN 114298739A CN 202111578184 A CN202111578184 A CN 202111578184A CN 114298739 A CN114298739 A CN 114298739A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- foreground
- background
- data
- label
- target user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013523 data management Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 15
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 5
- KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 2-[3-[(2-hydroxyphenyl)methylideneamino]propyliminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1C=NCCCN=CC1=CC=CC=C1O KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 201000001098 delayed sleep phase syndrome Diseases 0.000 description 3
- 208000033921 delayed sleep phase type circadian rhythm sleep disease Diseases 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 2
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请实施例提出了一种应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,该方法包括:对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
Description
技术领域
本申请涉及计算机应用技术领域,尤其涉及一种应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
背景技术
广告数据管理平台(data management platform,DMP)是负责整合第一方(广告主私有数据)、第二方(平台数据)、第三方数据,提供精准的用户刻画能力,帮助广告主进行精准目标人群圈定、洞察、营销、优化的闭环精准广告定向平台。
业界通用的广告DMP标签体系均为单层的、平铺式的标签体系,图1是相关技术中的一种广告DMP标签体系的结构示意图,参见图1,DMP标签前台系统(前台系统)展示给广告主的标签体系和广告DMP标签后台系统(后台系统)所处理的标签体系完全相同;广告主通过一定规则组装一个或多个标签来表达定向人群,广告标签后台系统将定向人群反解析成相同的标签规则,并与打在用户身上的用户标签进行匹配,进而实现标签和定向人群的匹配。然而,对于上述标签体系,由于前台系统和后台系统是耦合到一起的,若前台系统需要新增一种标签,则前台系统与后台系统均要同步升级;由于同步升级时涉及到的模块多、影响范围大,因而,会造成整个标签接入过程冗长,使得标签接入效率低。
发明内容
本申请提供一种应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,可以解决相关技术中在新增任意一种标签时,均需对前台系统与后台系统进行同步升级所造成的标签接入效率低的问题。
本申请的技术方案是这样实现的:
本申请实施例提供了一种应用于数据管理平台的数据处理方法,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述方法包括:
对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;
根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;
接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
在一些实施例中,所述方法还包括:
在得到所述多个用户群后,将所述多个用户群同步到后台系统中;
对所述多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,得到后台标签。在一些实施例中,所述后台标签包括标签筛选项和标签属性中的至少一项;所述标签筛选项用于确定所述后台标签的类别;所述标签属性包括时间属性、价格属性、频次属性中的任意一项。
在一些实施例中,所述从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群,包括:
从所述后台系统中获取与所述目标用户相关的标签数据;
获取对所述每个用户群反解析后的后台标签,将所述标签数据与所述每个用户群反解析后的后台标签进行匹配,确定与所述目标用户对应的目标用户群。
在一些实施例中,所述多个用户群中的每个用户群中包括:一个前台标签或至少两个前台标签进行逻辑运算的标签组合。
在一些实施例中,所述向所述目标用户进行数据推送,包括:
基于所述目标用户群与推送数据之间的映射关系,向所述目标用户进行数据推送。
本申请实施例还提出了一种应用于数据管理平台的数据处理装置,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述装置包括组合模块、得到模块和确定模块,其中,
组合模块,用于对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;
得到模块,用于根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;
确定模块,用于接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
本申请实施例提供一种电子设备,所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现前述一个或多个技术方案提供的应用于数据管理平台的数据处理方法。
本申请实施例提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序;所述计算机程序被执行后能够实现前述一个或多个技术方案提供的应用于数据管理平台的数据处理方法。
本申请实施例提出了一种应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述方法包括:对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
可以看出,本申请实施例通过对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,便可得到前台系统中的前台标签;这样,当确定前台标签不满足推送需求而需要新增标签时,可以直接对已有的后台系统的后台标签进行组合,快速得到需要新增的标签,并开放给前台系统使用;由于该标签接入过程中并没有新增后台标签,所以后台系统是无感知的,并且该标签接入过程中不需要对前台系统和后台系统做任何升级工作,能够实现前台系统和后台系统的解耦,提高标签接入的效率。
附图说明
图1是相关技术中的一种广告DMP标签体系的结构示意图;
图2A是本申请实施例中的一种应用于数据管理平台的数据处理方法的流程示意图;
图2B是本申请实施例中的一种对后台标签进行组合的结构示意图;
图2C是本申请实施例中的一种形成前台系统中的多个前台标签的结构示意图;
图2D是本申请实施例中的另一种形成前台系统中的多个前台标签的结构示意图;
图2E为本申请实施例的一种数据推送的结构示意图;
图3是本申请实施例的应用于数据管理平台的数据处理装置的组成结构示意图;
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所提供的实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。另外,以下所提供的实施例是用于实施本申请的部分实施例,而非提供实施本申请的全部实施例,在不冲突的情况下,本申请实施例记载的技术方案可以任意组合的方式实施。
需要说明的是,在本申请实施例中,术语“包括”、“包含”或者其任何其它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方法或者装置不仅包括所明确记载的要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者是还包括为实施方法或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个......”限定的要素,并不排除在包括该要素的方法或者装置中还存在另外的相关要素(例如方法中的步骤或者装置中的单元,例如的单元可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等)。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,I和/或J,可以表示:单独存在I,同时存在I和J,单独存在J这三种情况。另外,本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合,例如,包括I、J、R中的至少一种,可以表示包括从I、J和R构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
例如,本申请实施例提供的应用于数据管理平台的数据处理方法包含了一系列的步骤,但是本申请实施例提供的应用于数据管理平台的数据处理方法不限于所记载的步骤,同样地,本申请实施例提供的应用于数据管理平台的数据处理装置包括了一系列模块,但是本申请实施例提供的应用于数据管理平台的数据处理装置不限于包括所明确记载的模块,还可以包括为获取相关任务数据、或基于任务数据进行处理时所需要设置的模块。
本申请实施例可以应用于终端设备和/或服务器组成的计算机系统中,并可以与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。这里,终端设备可以是瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统,等等,服务器可以是小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境,等等。
终端设备、服务器等电子设备可以通过程序模块的执行实现相应的功能。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等,它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
相关技术中,若确定当前的前台标签不满足广告主的推送需求,则需要针对前台系统新增与该推送需求相关的前台标签,此时,需要对前台系统与后台系统均进行同步升级,由于该过程中涉及到的模块多、影响范围大,且前后台系统是耦合到一起的,造成整个标签接入过程冗长、效率低;另外,由于相关技术中的标签体系为单层体系,即使新增标签与原有标签之间只有很小的差异点,也需要前台系统和后台系统针对这个很小的差异点进行大部分相同的升级工作,灵活度很低,不能快速响应标签的接入需求。
针对上述技术问题,提出以下各实施例。
在本申请的一些实施例中,应用于数据管理平台的数据处理方法可以利用应用于数据管理平台的数据处理装置中的处理器实现,上述处理器可以为特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、数字信号处理器(Digital SignalProcessor,DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device,DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable Logic Device,PLD)、现场可编程逻辑门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
图2A是本申请实施例中的一种应用于数据管理平台的数据处理方法的流程示意图,数据管理平台包括前台系统和后台系统,如图2A所示,该方法包括如下步骤:
步骤200:对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到前台系统中的多个前台标签。
示例性地,前台系统可以表示广告DMP的标签前台系统,后台系统可以表示广告DMP的标签后台系统;广告DMP负责整合各方数据并提供数据分析,数据管理、数据调用等,用于指导广告主进行广告优化和投放决策;其中,广告主表示有广告需求的客户公司,也称为需求方。
这里,前台系统对应的前台标签体系中包括的标签为前台标签,后台系统对应的后台标签体系中包括的标签为后台标签;其中,标签是某一种用户特征的符号表示,可以是基于用户的行为数据、消费数据等进行统计计算得到的,包括用户的各个维度,例如,标签可以是:近3天浏览商品偏好、近3天购买商品偏好等。
本申请实施例中,前台系统负责与广告主进行交互,可以向广告主展示前台标签;后台系统负责处理针对目标用户的数据推送请求(广告请求),完成目标用户与定向人群的检索匹配。
示例性地,前台系统中的前台标签可以是由后台标签配置得到的,具体地,可以由后台系统中的至少部分后台标签进行组合得到的;其中,一个前台标签可以由一个或多个后台标签组成,一个后台标签可以配置成一到多个前台标签,前后标签和后台标签之间的关系为n:m(n>=1,m>=1)。
示例性地,通过对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到的前台系统中的多个前台标签可以为新增标签;这里,新增标签表示前台系统中新增加的前台标签,其与前台系统中已有的前台标签均不相同。
示例性地,对至少部分后台标签进行组合,得到前台系统中的多个前台标签的情况可以包括以下两种:一种是在确定前台系统当前的前台标签无法满足广告主的广告推送需求时,后台系统接收到前台系统发送的新增前台标签的请求,此时,通过对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到能够满足广告主推送需求的多个前台标签。另一种是后台系统将一定时间段内匹配频率较高的若干个后台标签进行组合,然后自动推送到前台系统,进而,得到多个前台标签。
在一些实施例中,后台标签可以包括标签筛选项和标签属性中的至少一项;其中,标签筛选项用于确定后台标签的类别;标签属性包括时间属性、价格属性、频次属性中的任意一项。
这里,至少部分后台标签表示与多个前台标签相关的多个后台标签;示例性地,可以使用同一个标准范式对至少部分后台标签进行表示,其中,标准范式可以由两部分组成,分别是:标签筛选项、标签属性。这里,标签筛选项包括但不限于商品编号(identitydocument,id)、品牌id、性别、年龄等;标签属性包括但不限于时间属性、价格属性、频次属性等。
在一些实施例中,后台标签可以包括标签筛选项和标签属性;也可以仅包括标签筛选项,并不包括标签属性,即,标签属性为空。例如,后台标签“近3天浏览商品偏好”包括标签筛选项“浏览商品”和时间属性“近3天”;后台标签“年龄20-30岁”仅包括标签筛选项“年龄20-30岁”,此时,标签属性为空。示例性地,同一个后台标签还可以绑定k个标签属性(k>=0);例如,后台标签“近3天浏览商品价位偏好”包括标签筛选项“浏览商品”外,还包括时间属性“近3天”以及价格属性“价位”。
本申请实施例中,使用标准范式对后台标签进行表示,将标签筛选项作为特性部分,标签属性作为共性部分,它们共同组成后台标签表达的标准范式,由于使用的标准范式是统一的,因而,可以基于标准范式,较容易的构建通用的广告DMP系统。
示例性地,对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,可以包括:按照上述标准范式对至少部分后台标签进行组合,得到多个前台标签;图2B是本申请实施例中的一种对后台标签进行组合的结构示意图,如图2B所示,按照标准范式对包括标签筛选项的后台标签“浏览商品”和标签属性“近三天”进行组合,得到前台标签“近3天浏览商品偏好”;即,该前台标签可以拆分成标签筛选项和标签属性。
进一步地,对至少部分后台标签进行组合,得到多个前台标签,可以包括:以至少部分后台标签中的标签筛选项为基准,将其它后台标签的标签筛选项和标签属性中的至少一种与其进行组合,形成前台系统中的多个前台标签。
示例性地,图2C是本申请实施例中的一种形成前台系统中的多个前台标签的结构示意图;如图2C所示,通过将后台标签中的标签筛选项“浏览商品偏好”与不同的标签属性(时间属性)组合到一起,形成4种不同的前台标签;其中,这4种前台标签的标签筛选项都是一样的,均为“浏览商品偏好”;之后,当广告主在使用这些前台标签时,可以根据推送需求指定一个或多个商品,例如,将某一型号的手机、某一型号的电脑等作为标签筛选项。
示例性地,图2D是本申请实施例中的另一种形成前台系统中的多个前台标签的结构示意图,如图2D所示,可以直接通过后台标签中的标签筛选项“性别”直接形成前台标签“性别”;可见,该前台标签是根据一个后台标签得到的,具有标签筛选项,且标签属性为空;也可以将后台标签中的标签筛选项“浏览商品偏好”与后台标签中的标签筛选项“购买商品偏好”以及时间属性“近7天”进行组合,形成前台标签“近7天浏览且未购买商品”;可见,该前台标签是根据两个后台标签得到的,且具有标签筛选项和标签属性;还可以将后台标签“购买商品偏好”与时间属性“近30天”进行组合,形成前台标签“近30天购买商品偏好”;可见,该前台标签是根据一个后台标签得到的,且具有标签筛选项和标签属性。
可见,本申请实施例中,如果确定前台标签不满足广告主需求,可以基于当前已有的后台标签体系,快速配置出相应的前台标签,并开放给广告主使用;即,灵活度很高,能够快速响应广告主的新增标签需求;另外,由于该过程并没有增加后台标签,所以后台系统是无感知的,并且不用做任何改动升级,实现前后台系统的解耦,提高形成前台标签的效率。
步骤201:根据不同推送数据的推送需求,对多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群。
示例性地,推送数据可以表示广告主想要向相应用户推送的广告数据,多个用户群可以表示广告主想要进行广告数据推送的各个定向人群。
示例性地,在根据上述步骤得到多个前台标签后,可以通过一定规则组装一个或多个前台标签来表达定向人群,进而,得到多个用户群;其中,每个用户群中可以包括:一个前台标签或至少两个前台标签进行逻辑运算的标签组合。
这里,逻辑运算包括与或非逻辑关系的运算;例如,将前台标签“近3天浏览商品偏好”与前台标签“近3天购买商品偏好”进行非逻辑运算,可以得到“近3天浏览且未购买商品”这个用户群。
在一些实施例中,上述方法还可以包括:在得到多个用户群后,将多个用户群同步到后台系统中;对多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,得到后台标签。
示例性地,在通过对多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群后,可以将多个用户群从前台系统同步到后台系统的检索模块中,这样,检索模块在接收到多个用户群后,通过对多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,可以得到每个用户群对应的后台标签;而反解析得到的后台标签用于后续的数据推送。如此,可以实现广告主关注前台标签组装成用户群,后台系统关注用户群反解析成后台标签,后台系统不需要关注前台标签。
步骤202:接收针对目标用户的数据推送请求,从多个用户群中确定与目标用户对应的目标用户群;向目标用户进行数据推送。
示例性地,数据推送请求可以表示广告推送请求;当后台系统检测到目标用户的访问操作时,首先,可以根据该目标用户的用户ID或其它身份信息,生成针对该目标用户的数据推送请求,并向后台系统的广告服务器发送该数据推送请求,然后,从多个用户群中确定与目标用户对应的目标用户群。
在一些实施例中,从多个用户群中确定与目标用户对应的目标用户群,可以包括:从后台系统中获取与目标用户相关的标签数据;获取对每个用户群反解析后的后台标签,将标签数据与每个用户群反解析后的后台标签进行匹配,确定与目标用户对应的目标用户群。
示例性地,在后台系统的检索模块接收到上述数据推送请求后,根据数据推送请求,可以确定目标用户的身份信息;基于该目标用户的身份信息,广告服务器请求用户信息库从后台系统的后台标签中获取与目标用户相关的标签数据,然后将目标用户的标签数据发送到检索模块;进而,在检索模块中将该标签数据与获取到的每个用户群反解析后的后台标签进行匹配,确定与目标用户对应的目标用户群。这里,广告服务器、用户信息库位于后台系统中,广告服务器负责接收数据推送请求;用户信息库负责存储计算用户的基础信息,其包括后台系统的后台标签。
在一些实施例中,向目标用户进行数据推送,可以包括:基于目标用户群与推送数据之间的映射关系,向目标用户进行数据推送。
示例性地,根据上述步骤可知,当后台系统的检索模块得到前台系统同步的多个用户群后,可以将多个用户群中每个用户群中的前台标签反解析成对应的后台标签;这样,在获取到与目标用户相关的标签数据后,可以将该标签数据与每个用户群对应的后台标签进行匹配;如果匹配成功,则将对应的用户群作为目标用户群;由于检索模块中预先存储每个用户群与推送数据之间的映射关系,即,每个用户群与推送数据之间是一一对应的;因此,可以基于目标用户群与推送数据之间的映射关系,将与目标用户群对应的推送数据推送给目标用户;反之,如果匹配失败,则后台系统不向该目标用户推送数据。
示例性地,对于前台系统同步至后台系统的不同用户群,它们对应的广告数据(推送数据)可以相同,也可以不同,本申请实施例对此不作限定。
本申请实施例提出了一种应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述方法包括:对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。可以看出,本申请实施例通过对后台系统中的至少部分后台标签进行组合,便可得到前台系统中的前台标签;这样,当确定前台标签不满足推送需求而需要新增标签时,可以直接对已有的后台系统的后台标签进行组合,快速得到需要新增的标签,并开放给前台系统使用;由于该标签接入过程中并没有新增后台标签,所以后台系统是无感知的,并且该标签接入过程中不需要对前台系统和后台系统做任何升级工作,能够实现前台系统和后台系统的解耦,提高标签接入的效率。
为了能够更加体现本申请的目的,在本申请上述实施例的基础上,进行进一步的说明。
图2E为本申请实施例的一种数据推送的结构示意图,如图2E所示,该结构包括:前台系统和后台系统;这里,后台系统包括:检索模块(retrieval)、广告服务器(AdServer)和用户信息库(userServer);后台系统对应的后台标签体系中包括:后台标签1、后台标签2、后台标签3…;前台系统对应的前台标签体系中包括:前台标签1、前台标签2、前台标签3、前台标签4、前台标签5…;前台系统中的用户群包括:用户群1、用户群2…。
示例性地,可以通过后台标签组成前台标签;参见图2E,前台标签1、前台标签2是由后台标签1组成的;前台标签3是由后台标签2组成的;前台标签4是由后台标签1、后台标签2和后台标签3共同组成的;前台标签5是由后台标签3组成的;在通过后台标签组成前台标签后,进一步通过一定规则组装一个或多个前台标签,得到多个用户群,参见图2E,用户群1是直接根据前台标签1确定的;用户群是根据前台标签3和前台标签5共同确定的。
示例性地,在得到多个用户群后,将用户群同步到后台系统中的检索模块(retrieval);当广告服务器(AdServer)接收到针对目标用户的广告推送请求后,广告服务器(AdServer)请求用户信息库(userServer)从后台系统的后台标签中获取与目标用户相关的标签数据,然后将目标用户的标签数据发送到检索模块(retrieval)。这样,检索模块(retrieval)实现将目标用户的标签数据与对广告主圈选的用户群中包括的前台标签进行反解析得到的后台标签进行匹配,进而实现广告的检索和召回。
可见,申请实施例中,在对前台系统新增标签时,可通过一个或多个后台标签组成,不需要对前台系统与后台系统进行同步升级;进而,能够提高标签接入效率。
图3是本申请实施例的应用于数据管理平台的数据处理装置的组成结构示意图,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,如图3所示,该装置包括:组合模块300、得到模块301和确定模块302,其中,
组合模块300,用于对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;
得到模块301,用于根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;
确定模块302,用于接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
在一些实施例中,所述得到模块301,还用于:
在得到所述多个用户群后,将所述多个用户群同步到后台系统中;
对所述多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,得到后台标签。
在一些实施例中,所述后台标签包括标签筛选项和标签属性中的至少一项;所述标签筛选项用于确定所述后台标签的类别;所述标签属性包括时间属性、价格属性、频次属性中的任意一项。
在一些实施例中,所述确定模块302,用于从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群,包括:
从所述后台系统中获取与所述目标用户相关的标签数据;
获取对所述每个用户群反解析后的后台标签,将所述标签数据与所述每个用户群反解析后的后台标签进行匹配,确定与所述目标用户对应的目标用户群。
在一些实施例中,所述每个用户群中包括:一个前台标签或至少两个前台标签进行逻辑运算的标签组合。
在一些实施例中,所述确定模块302,用于向所述目标用户进行数据推送,包括:
基于所述目标用户群与推送数据之间的映射关系,向所述目标用户进行数据推送。
在实际应用中,上述组合模块300、得到模块301和确定模块302均可以由位于电子设备中的处理器实现,该处理器可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
另外,在本实施例中的各功能模块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模块的形式实现。
集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时,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,本实施例的技术方案本质上或者说对相关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)或processor(处理器)执行本实施例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(Read OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
具体来讲,本实施例中的一种应用于数据管理平台的数据处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘、硬盘、U盘等存储介质上,当存储介质中的与一种应用于数据管理平台的数据处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时,实现前述实施例的任意一种应用于数据管理平台的数据处理方法。
基于前述实施例相同的技术构思,参见图4,其示出了本申请实施例提供的一种电子设备400,可以包括:存储器401和处理器402;其中,
存储器401,用于存储计算机程序和数据;
处理器402,用于执行存储器中存储的计算机程序,以实现前述实施例的任意一种应用于数据管理平台的数据处理方法。
在实际应用中,上述存储器401可以是易失性存储器(volatile memory),例如RAM;或者非易失性存储器(non-volatile memory),例如ROM、快闪存储器(flash memory)、硬盘(Hard Disk Drive,HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD);或者上述种类的存储器的组合,并向处理器402提供指令和数据。
上述处理器402可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地,对于不同的审计管理平台,用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它,本申请实施例不作具体限定。
在一些实施例中,本申请实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法,其具体实现可以参照上文方法实施例的描述,为了简洁,这里不再赘述。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处,其相同或相似之处可以互相参考,为了简洁,本文不再赘述。
本申请所提供的各方法实施例中所揭露的方法,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例。
本申请所提供的各产品实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的产品实施例。
本申请所提供的各方法或设备实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例或设备实施例。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上,仅为本申请的较佳实施例而已,并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种应用于数据管理平台的数据处理方法,其特征在于,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述方法包括:
对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;
根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;
接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在得到所述多个用户群后,将所述多个用户群同步到后台系统中;
对所述多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,得到后台标签。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述后台标签包括标签筛选项和标签属性中的至少一项;所述标签筛选项用于确定所述后台标签的类别;所述标签属性包括时间属性、价格属性、频次属性中的任意一项。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群,包括:
从所述后台系统中获取与所述目标用户相关的标签数据;
获取对所述每个用户群反解析后的后台标签,将所述标签数据与所述每个用户群反解析后的后台标签进行匹配,确定与所述目标用户对应的目标用户群。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个用户群中的每个用户群中包括:一个前台标签或至少两个前台标签进行逻辑运算的标签组合。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向所述目标用户进行数据推送,包括:
基于所述目标用户群与推送数据之间的映射关系,向所述目标用户进行数据推送。
7.一种应用于数据管理平台的数据处理装置,其特征在于,所述数据管理平台包括前台系统和后台系统,所述装置包括:
组合模块,用于对所述后台系统中的至少部分后台标签进行组合,得到所述前台系统中的多个前台标签;
得到模块,用于根据不同推送数据的推送需求,对所述多个前台标签中的至少部分前台标签进行组装,得到多个用户群;
确定模块,用于接收针对目标用户的数据推送请求,从所述多个用户群中确定与所述目标用户对应的目标用户群;向所述目标用户进行数据推送。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述得到模块,还用于:
在得到所述多个用户群后,将所述多个用户群同步到后台系统中;
对所述多个用户群中每个用户群包括的前台标签进行反解析,得到后台标签。
9.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111578184.6A CN114298739B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 |
PCT/CN2022/126999 WO2023116175A1 (zh) | 2021-12-22 | 2022-10-24 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备、介质和程序 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111578184.6A CN114298739B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114298739A true CN114298739A (zh) | 2022-04-08 |
CN114298739B CN114298739B (zh) | 2024-05-21 |
Family
ID=80969062
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111578184.6A Active CN114298739B (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114298739B (zh) |
WO (1) | WO2023116175A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023116175A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备、介质和程序 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170180567A1 (en) * | 2014-11-01 | 2017-06-22 | Somos, Inc. | Toll-free telecommunications and data management platform |
CN106959965A (zh) * | 2016-01-12 | 2017-07-18 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及服务器 |
US20180260857A1 (en) * | 2017-03-13 | 2018-09-13 | Adobe Systems Incorporated | Validating a target audience using a combination of classification algorithms |
US20190205924A1 (en) * | 2016-06-30 | 2019-07-04 | Ack Ventures Holdings Uk, Limited | System and method for digital ad configuration |
US20190259070A1 (en) * | 2016-10-20 | 2019-08-22 | Suzhou Deepleaper Information And Technology Company Limited | Advertising information pushing method, device and system, server, and computer readable medium |
CN112288461A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 广告信息推送方法、装置、介质及电子设备 |
CN112862512A (zh) * | 2019-11-28 | 2021-05-28 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 内容项投放方法、装置、服务器及存储介质 |
US20210374797A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-02 | Mespoke, Llc | Systems and methods for automatic hashtag embedding into user generated content using machine learning |
WO2023116175A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备、介质和程序 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10902029B2 (en) * | 2018-08-14 | 2021-01-26 | International Business Machines Corporation | Hashtag generation using corpus-based approach |
CN110866791A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-06 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 一种商品推送方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN113254705B (zh) * | 2020-02-13 | 2023-11-24 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 通知音的视频化推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112506981A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-03-16 | 深圳市阿卡索资讯股份有限公司 | 一种线上培训服务推送方法和装置 |
CN113450162A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-28 | 北京自如信息科技有限公司 | 用户分群方法、装置及存储介质 |
-
2021
- 2021-12-22 CN CN202111578184.6A patent/CN114298739B/zh active Active
-
2022
- 2022-10-24 WO PCT/CN2022/126999 patent/WO2023116175A1/zh unknown
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170180567A1 (en) * | 2014-11-01 | 2017-06-22 | Somos, Inc. | Toll-free telecommunications and data management platform |
CN106959965A (zh) * | 2016-01-12 | 2017-07-18 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及服务器 |
US20190205924A1 (en) * | 2016-06-30 | 2019-07-04 | Ack Ventures Holdings Uk, Limited | System and method for digital ad configuration |
US20190259070A1 (en) * | 2016-10-20 | 2019-08-22 | Suzhou Deepleaper Information And Technology Company Limited | Advertising information pushing method, device and system, server, and computer readable medium |
US20180260857A1 (en) * | 2017-03-13 | 2018-09-13 | Adobe Systems Incorporated | Validating a target audience using a combination of classification algorithms |
CN112862512A (zh) * | 2019-11-28 | 2021-05-28 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 内容项投放方法、装置、服务器及存储介质 |
US20210374797A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-02 | Mespoke, Llc | Systems and methods for automatic hashtag embedding into user generated content using machine learning |
CN112288461A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 广告信息推送方法、装置、介质及电子设备 |
WO2023116175A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备、介质和程序 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
LI,Y等: "Smart Targeting:A Relevance-driven and Configurable Targeting Framework for Advertising System", 《RECSYS 2020:14TH ACM CONFERENCE ON RECOMMENDER SYSTEMS》, 1 January 2020 (2020-01-01), pages 720 - 725 * |
杨天骄: "A公司大数据广告营销数据管理平台研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》, no. 7, 15 July 2018 (2018-07-15), pages 157 - 58 * |
田娟等: "基于大数据平台的企业画像研究综述", 《计算机科学》, no. 2, 15 November 2018 (2018-11-15), pages 68 - 72 * |
知乎: "DMP的底层设计和顶层设计", Retrieved from the Internet <URL:http://zhuanlan.zhihu.com/p/37205977> * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023116175A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备、介质和程序 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114298739B (zh) | 2024-05-21 |
WO2023116175A1 (zh) | 2023-06-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104091277B (zh) | 用户身份标识的关联方法和装置、广告投放方法和装置 | |
CN111008869A (zh) | 一种广告推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20170352087A1 (en) | Estimating merchandise uniqueness | |
CN104599153A (zh) | 商品推荐方法、商品推荐服务器及商品推荐终端 | |
CN109213771A (zh) | 更新画像标签的方法和装置 | |
CN104834660A (zh) | 基于区间的模糊数据库搜索 | |
CN112015986B (zh) | 数据推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN112925973A (zh) | 数据处理方法和装置 | |
US11475394B2 (en) | Method and apparatus for providing information | |
CN105528459A (zh) | 一种信息处理方法、服务器及终端 | |
CN114266617A (zh) | 信息显示方法、信息处理方法、设备及系统 | |
CN114298739B (zh) | 应用于数据管理平台的数据处理方法、装置、设备和介质 | |
US11151605B2 (en) | Method and system for click to install behavior based detection of fraud | |
CN112749323A (zh) | 一种构建用户画像的方法和装置 | |
CN112418927B (zh) | 折扣信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114461690A (zh) | 数据处理方法、装置、计算设备和存储介质 | |
CN112862544A (zh) | 对象信息的获取方法、装置以及存储介质 | |
CN112330365A (zh) | 电商活动配置方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
US9779443B1 (en) | Event-based personalized merchandising schemes and applications in messaging | |
US10354313B2 (en) | Emphasizing communication based on past interaction related to promoted items | |
US11017415B2 (en) | Fast calculations of total unduplicated reach and frequency statistics | |
KR101700838B1 (ko) | 사업화 단계별 사업 관리 방법 및 그 시스템 | |
WO2014123505A1 (en) | Method and system for group purchase of on-line advertising | |
US20100306225A1 (en) | Identifying Terms To Include In Content | |
US20200402141A1 (en) | Methods for generating a real time customer curated storefront electronic interface and devices thereof |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |