CN116361341B - 一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents
一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116361341B CN116361341B CN202310272455.8A CN202310272455A CN116361341B CN 116361341 B CN116361341 B CN 116361341B CN 202310272455 A CN202310272455 A CN 202310272455A CN 116361341 B CN116361341 B CN 116361341B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crowd
- circle selection
- label
- labels
- executable
- 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.)
- Active
Links
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims abstract description 45
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 23
- 230000002688 persistence Effects 0.000 claims 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 7
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000008676 import Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000012358 sourcing Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2477—Temporal data queries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质,包括:确定目标场景所属的业务线,以及业务线所需的标签类型,标签类型包括离线标签和实时标签;将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,标签的类型属于业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签;根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据圈选逻辑形成可执行依赖任务,并将可执行依赖任务的数据持久化到第一数据库中;将可执行依赖任务导入任务队列;定时从任务队列中获取可执行依赖任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群。本发明将实时标签和离线标签结合,精准圈选出所需用户。
Description
技术领域
本发明涉及人群包圈选领域,具体涉及一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
随着互联网行业的泛起,互联网与传统产业的创新和整合也越来越多,互联网技术也推动着出租车行业的发展,网约车、代驾线上平台等应运而生。
网约车的运营方式为网络预约叫车,网约车依靠平台自身的实时计算能力匹配乘客附近的出车司机,并将订单推送到司机端;司机在收到接单请求后,驾驶车辆到达乘客的出发地点,并将乘客送达目的地。
现有的网约车、代驾等寻找目标客户的方法为线上平台对在线用户进行定制化的业务交互,并且,对需要约车的人群包的圈选只能做到实时查询,做不到针对离线用户和实时用户的精确圈选,这就无法圈选出精准有约车需求的用户。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本发明提供一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质。
本发明第一方面提供一种人群包圈选方法,包括以下步骤:确定目标场景所属的业务线,以及业务线所需的标签类型,标签类型包括离线标签和实时标签;将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,标签的类型属于业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签;根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中;将可执行依赖的任务导入任务队列;定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群。
有益效果为:确定所需业务线的标签类型,将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,一个容器对应一种标签,根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,根据圈选逻辑就可以提取出潜在人群,其中,潜在人群包括实时在线的人群和离线的人群,实现实时和离线交互,通过两者的结合使用,寻找到精确的符合要求的人群,再根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入任务队列定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群,由于实现了实时和离线两种标签的交互,圈选出的用户群体更加精准化。
结合第一方面,在第一方面第一实施方式中,根据圈选规则模板将目标圈选人群的标签添加到对应的容器中,圈选规则模板用于将同一容器中的标签进行分组,不同圈选规则模板对标签进行分组时的维度不同;圈选规则模板包括时间类型标签模板和数据类型标签模板。
有益效果为:在同一容器中,根据圈选规则模板将容器中的标签根据不同的维度进行分组,就可以使得圈选的范围更加精确。
结合第一方面或第一方面第一实施方式,在第一方面第二实施方式中,容器包括实时标签容器和离线标签容器,第一圈选逻辑包括不同容器之间进行交、并,或差的运算,第二圈选逻辑包括容器内部各组数据之间进行交或并的运算。
有益效果为:容器内部的各组数据之间可以进行运算,不同容器间也可以进行运算,通过运算精准圈选出符合要求的人群。
结合第一方面,在第一方面第三实施方式中,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务数据持久化到第一数据库中,包括:根据圈选逻辑组装形成结构化查询语言逻辑,结构化查询语言逻辑为第一数据库可执行的逻辑;根据结构化查询语言逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中。
结合第一方面,在第一方面第四实施方式中,不同的业务线创建有不同的任务队列,将可执行依赖的任务导入任务队列,包括:定时扫描持久化到第一数据库中的可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入目标场景所属的业务线对应的任务队列中。
结合第一方面,在第一方面第五实施方式中,将目标场景的圈选人群持久化到第二数据库中。
有益效果为:将目标场景的圈选人群持久化到第二数据库中,需要圈选同样场景下的人群包时,可以直接调用,不用再重新进行圈选。
本发明第二方面提供一种人群包圈选装置,包括以下模块:
确定模块,用于确定目标场景所属的业务线,以及业务线所需的标签类型,标签类型包括离线标签和实时标签;
添加模块,用于将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,标签的类型属于业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签;
形成模块,用于根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中;
导入模块,用于将可执行依赖的任务导入任务队列;
执行模块,用于定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群。
有益效果为:确定所需业务线的标签类型,将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,一个容器对应一种标签,根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,根据圈选逻辑就可以提取出潜在人群,其中,潜在人群包括实时在线的人群和离线的人群,实现实时和离线交互,通过两者的结合使用,寻找到精确的符合要求的人群,再根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入任务队列定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群,由于实现了实时和离线两种标签的交互,圈选出的用户群体更加精准化。
本发明第三方面提供一种计算机设备,包括,至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,从而执行第一方面及其可选实施方式中任一项的人群包圈选方法。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机指令,计算机指令用于使计算机执行第一方面及其可选实施方式中任一项的人群包圈选方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式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,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式。
图1示出了本发明实施例提供的人群包圈选方法流程图;
图2示出了本发明实施例提供的人群包圈选装置示意图;
图3示出了本发明实施例提供的一种计算机设备的硬件结构示意图;
图4示出了本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,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,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明实施例提供了一种人群包圈选方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤S001:确定目标场景所属的业务线,以及业务线所需的标签类型,标签类型包括离线标签和实时标签。
在一可选实施例中,示例性地,目标场景可以是寻找某个时间段内有约车需求的人群、某个时间段内有代驾需求的人群、某个时间段内有买车需求的人群等。
在一可选实施例中,业务线包括网约车、代驾等。
在一可选实施例中,示例性地,目标场景为寻找某个时间段内有约车需求的人群,则对应的业务线为网约车。
在一可选实施例中,根据标签管理市场确定业务线所需的类型,标签管理市场对不同业务线所需的标签统一进行管理和订阅,不同业务线所需的标签类型不一定相同。
步骤S002:将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,标签的类型属于业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签。
在一可选实施例中,目标圈选人群中包括多位人员,不同人员对应有各自的标签,且目标圈选人群中各人员的标签的类型均属于业务线所需的标签类型,示例性地,若业务线所需的标签类型为实时标签,则对应有实时标签的人员构成了目标圈选人群。
示例性地,若人员的标签是实时标签,将该标签和人员信息添加到实时标签对应的容器中;若人员的标签是离线标签,将该标签和人员信息添加到离线标签对应的容器中。
步骤S003:根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中。
在一可选实施例中,将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中,系统会定时进行扫描第一数据库,在第一数据库中扫描到可执行依赖的任务,便于后续操作。
步骤S004:将可执行依赖的任务导入任务队列。
步骤S005:定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群。
在本发明实施例中,确定所需业务线的标签类型,将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,一个容器对应一种标签,根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,根据圈选逻辑就可以提取出潜在人群,其中,潜在人群包括实时在线的人群和离线的人群,实现实时和离线交互,通过两者的结合使用,寻找到精确的符合要求的人群,再根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入任务队列定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群,由于实现了实时和离线两种标签的交互,圈选出的用户群体更加精准化。
在一可选实施例中,本发明实施例提供的人群包圈选方法,根据圈选规则模板将目标圈选人群的标签添加到对应的容器中,圈选规则模板用于将同一容器中的标签进行分组,不同圈选规则模板对标签进行分组时的维度不同;
其中,圈选规则模板包括时间类型标签模板和数据类型标签模板。
在一可选实施例中,根据圈选规则模板对同一容器中的人群标签进行分组,圈选规则模板不同,分组也不同,示例性地,若圈选规则模板为时间类型标签模板,则将同一容器中的人群中各人员的标签按照时间类型标签模板中规定的时间进行分组,得到不同时间的组别。
在一可选实施例中,在本发明实施例提供的人群包圈选方法中,容器包括实时标签容器和离线标签容器,第一圈选逻辑包括不同容器之间进行交、并,或差的运算,第二圈选逻辑包括容器内部各组数据之间进行交或并的运算。
在一可选实施例中,第一圈选逻辑为不同容器之间的运算,也就是实时标签容器和离线标签容器之间的运算,该运算包括交、并,或差,示例性地,根据目标圈选人群中各人员的标签的指示,将实时标签容器和离线标签容器取交集,则第一圈选逻辑为实时标签容器和离线标签容器取交集。
在一可选实施例中,第二圈选逻辑为同一容器内的各组数据之间进行的运算,同一容器内的各组数据为根据圈选规则模板对同一容器中的标签进行分组得到的各组的数据,该运算包括交或并,示例性地,将同一容器内的各组数据根据时间类型标签模板分组,将各分组取并集,则第二圈选逻辑为该容器中各分组取并集。
在一可选实施例中,本发明实施例提供的人群包圈选方法,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务数据持久化到第一数据库中,包括:
首先,根据圈选逻辑组装形成结构化查询语言逻辑,结构化查询语言逻辑为第一数据库可执行的逻辑;
其次,根据结构化查询语言逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中。
在一可选实施例中,结构化查询语言逻辑为SQL逻辑,第一数据库不能执行本发明实施例生成的圈选逻辑,所以将本发明实施例生成的圈选逻辑转化为第一数据库可执行的SQL逻辑。
在一可选实施例中,本发明实施例提供的人群包圈选方法,不同的业务线创建有不同的任务队列,将可执行依赖的的任务导入任务队列,包括:
定时扫描持久化到第一数据库中的可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入目标场景所属的业务线对应的任务队列中。
在一可选实施例中,系统根据不同的业务线创建不同的业务线对应的任务队列,即Redis(远程字典服务)任务队列,定时扫描已经持久化到第一数据库中的可执行依赖的任务,将扫描到的可执行依赖的任务导入对应的Redis任务队列中,数据计算引擎会定时扫描Redis任务队列,在Redis任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群。
在一可选实施例中,本发明实施例提供的人群包圈选方法,将目标场景的圈选人群持久化到第二数据库中。
在一可选实施例中,第二数据库为Hologress(一站式实时数仓引擎)数据库或Hbase(分布式存储)数据库。
本发明实施例提供一种人群包圈选装置,如图2所示,包括以下模块:
确定模块201,用于确定目标场景所属的业务线,以及业务线所需的标签类型,标签类型包括离线标签和实时标签,详细内容参见上述实施例中步骤S001的描述,在此不再赘述。
添加模块202,用于将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,标签的类型属于业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签,详细内容参见上述实施例中步骤S002的描述,在此不再赘述。
形成模块203,用于根据目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中,详细内容参见上述实施例中步骤S003的描述,在此不再赘述。
导入模块204,用于将可执行依赖的任务导入任务队列,详细内容参见上述实施例中步骤S004的描述,在此不再赘述。
执行模块205,用于定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群,详细内容参见上述实施例中步骤S005的描述,在此不再赘述。
在本发明实施例中,确定所需业务线的标签类型,将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,一个容器对应一种标签,根据目标圈选人群的标签形成圈选逻辑,根据圈选逻辑就可以提取出潜在人群,其中,潜在人群包括实时在线的人群和离线的人群,实现实时和离线交互,通过两者的结合使用,寻找到精确的符合要求的人群,再根据圈选逻辑形成可执行依赖的任务,将可执行依赖的任务导入任务队列定时从任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到目标场景的圈选人群,由于实现了实时和离线两种标签的交互,圈选出的用户群体更加精准化。
本发明实施例还提供一种计算机设备,如图3是根据一示例性实施例提出的一种计算机设备的硬件结构示意图。
如图3所示,该设备包括一个或多个处理器301以及存储器302,存储器302包括持久内存、易失内存和硬盘,图3中以一个处理器301为例。该设备还可以包括:输入装置303和输出装置304。
处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接,图3中以通过总线连接为例。
处理器301可以为中央处理器(Central Processing Unit,CPU)。处理器301还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片,或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器302作为一种非暂态计算机可读存储介质,包括持久内存、易失内存和硬盘,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的业务管理方法对应的程序指令模块。处理器301通过运行存储在存储器302中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述任意一种人群包圈选方法。
存储器302可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据、需要使用的数据等。此外,存储器302可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至数据处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置303可接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置304可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器302中,当被一个或者多个处理器301执行时,执行如图1所示的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,具体可参见如图1和图2所示的实施例中的相关描述。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,如图4所示,计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令401,该计算机可执行指令401可执行上述任意方法实施例中的人群包圈选方法。
存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive,HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (7)
1.一种人群包圈选方法,其特征在于,包括以下步骤:
确定目标场景所属的业务线,以及所述业务线所需的标签类型,所述标签类型包括离线标签和实时标签;
将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,所述标签的类型属于所述业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签;其中,根据圈选规则模板将所述目标圈选人群的标签添加到对应的容器中,所述圈选规则模板用于将同一容器中的标签进行分组,不同圈选规则模板对标签进行分组时的维度不同;所述圈选规则模板包括时间类型标签模板和数据类型标签模板;
根据所述目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,所述圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据所述圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将所述可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中;其中,所述容器包括实时标签容器和离线标签容器,所述第一圈选逻辑包括不同容器之间进行交、并,或差的运算,所述第二圈选逻辑包括容器内部各组数据之间进行交或并的运算;
将所述可执行依赖的任务导入任务队列;
定时从所述任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到所述目标场景的圈选人群。
2.根据权利要求1所述的人群包圈选方法,其特征在于,根据所述圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将所述可执行依赖的任务数据持久化到第一数据库中,包括:
根据所述圈选逻辑组装形成结构化查询语言逻辑,所述结构化查询语言逻辑为第一数据库可执行的逻辑;
根据所述结构化查询语言逻辑形成可执行依赖的任务,并将所述可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中。
3.根据权利要求1所述的人群包圈选方法,其特征在于,不同的业务线创建有不同的任务队列,将所述可执行依赖的任务导入任务队列,包括:
定时扫描持久化到所述第一数据库中的所述可执行依赖的任务,将所述可执行依赖的任务导入所述目标场景所属的业务线对应的任务队列中。
4.根据权利要求1所述的人群包圈选方法,其特征在于,包括:
将所述目标场景的圈选人群持久化到第二数据库中。
5.一种人群包圈选装置,其特征在于,包括以下模块:
确定模块,用于确定目标场景所属的业务线,以及所述业务线所需的标签类型,所述标签类型包括离线标签和实时标签;
添加模块,用于将目标圈选人群中各人员的标签添加到对应的容器中,所述标签的类型属于所述业务线所需的标签类型,一个容器对应一种类型的标签;其中,根据圈选规则模板将所述目标圈选人群的标签添加到对应的容器中,所述圈选规则模板用于将同一容器中的标签进行分组,不同圈选规则模板对标签进行分组时的维度不同;所述圈选规则模板包括时间类型标签模板和数据类型标签模板;
形成模块,用于根据所述目标圈选人群中各人员的标签形成圈选逻辑,所述圈选逻辑包括容器间的第一圈选逻辑,和/或,容器内的第二圈选逻辑,根据所述圈选逻辑形成可执行依赖的任务,并将所述可执行依赖的任务的数据持久化到第一数据库中;其中,所述容器包括实时标签容器和离线标签容器,所述第一圈选逻辑包括不同容器之间进行交、并,或差的运算,所述第二圈选逻辑包括容器内部各组数据之间进行交或并的运算;
导入模块,用于将所述可执行依赖的任务导入任务队列;
执行模块,用于定时从所述任务队列中获取可执行依赖的任务并执行圈选,得到所述目标场景的圈选人群。
6.一种计算机设备,其特征在于,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,从而执行如权利要求1-4中任一项所述的人群包圈选方法。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-4中任一项所述的人群包圈选方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310272455.8A CN116361341B (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310272455.8A CN116361341B (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116361341A CN116361341A (zh) | 2023-06-30 |
CN116361341B true CN116361341B (zh) | 2024-02-13 |
Family
ID=86913301
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310272455.8A Active CN116361341B (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116361341B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105630475A (zh) * | 2014-11-06 | 2016-06-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据标签组织系统及组织方法 |
CN110648185A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-01-03 | 苏宁云计算有限公司 | 一种目标人群圈选方法、装置及计算机设备 |
CN111881221A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-03 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 物流服务里客户画像的方法、装置和设备 |
CN113297288A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-24 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 用户的实时标签生成方法、装置及电子设备 |
CN113536148A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-22 | 深圳市酷开网络科技股份有限公司 | 人群圈定方法、装置、设备及存储介质 |
CN114022188A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-02-08 | 邦道科技有限公司 | 目标人群圈选方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114357020A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-15 | 杭州摸象大数据科技有限公司 | 业务场景数据提取方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9971600B2 (en) * | 2015-06-26 | 2018-05-15 | International Business Machines Corporation | Techniques to wake-up dependent instructions for back-to-back issue in a microprocessor |
CN111831450B (zh) * | 2020-07-20 | 2023-07-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于分配服务器资源的方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-03-20 CN CN202310272455.8A patent/CN116361341B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105630475A (zh) * | 2014-11-06 | 2016-06-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据标签组织系统及组织方法 |
CN110648185A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-01-03 | 苏宁云计算有限公司 | 一种目标人群圈选方法、装置及计算机设备 |
CN111881221A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-11-03 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 物流服务里客户画像的方法、装置和设备 |
CN113297288A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-24 | 上海淇玥信息技术有限公司 | 用户的实时标签生成方法、装置及电子设备 |
CN113536148A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-22 | 深圳市酷开网络科技股份有限公司 | 人群圈定方法、装置、设备及存储介质 |
CN114022188A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-02-08 | 邦道科技有限公司 | 目标人群圈选方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114357020A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-15 | 杭州摸象大数据科技有限公司 | 业务场景数据提取方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116361341A (zh) | 2023-06-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10679169B2 (en) | Cross-domain multi-attribute hashed and weighted dynamic process prioritization | |
US11651250B2 (en) | Automatically generated conversation output | |
US11106683B2 (en) | System architecture for interactive query processing | |
CN108541315A (zh) | 语音激活数据分组的数据结构池化 | |
Zhelev et al. | Using microservices and event driven architecture for big data stream processing | |
US20190147468A1 (en) | Location evaluation | |
CN106095842A (zh) | 在线课程搜索方法和装置 | |
US20180302268A1 (en) | Systems and Methods for Real Time Streaming | |
CN112651671A (zh) | 一种航班舱位调整方法及相关设备 | |
Kurniawan et al. | Service orchestration using enterprise service bus for real-time government executive dashboard system | |
CN113609100A (zh) | 数据存储方法、数据查询方法、装置及电子设备 | |
CN116361341B (zh) | 一种人群包圈选方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN111047107B (zh) | 公路通行时间预测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111143404A (zh) | 一种业务处理方法及装置 | |
CN114997414B (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
US11100454B1 (en) | CDD with heuristics for automated variable use-case based constrained logistics route optimization | |
US11842379B2 (en) | Method and system for obtaining item-based recommendations | |
Wu et al. | Diverse Top-k Service Composition for Consumer Electronics With Digital Twin in MEC | |
CN110442793A (zh) | 最低价航班推荐方法及系统、电子设备及存储介质 | |
CN111861610A (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20210349902A1 (en) | Database query processing | |
US20220405617A1 (en) | Artificial intelligence collectors | |
EP3809279A1 (en) | Device, system and method for training machine learning models using messages associated with provider objects | |
US20200320038A1 (en) | Event management device and method | |
CN116303538A (zh) | 计算引擎选择模型的训练方法、计算引擎选择方法及装置 |
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 |