一种实时标签计算方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种实时标签计算方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。本发明专利技术针对用户需求中的需求时间对应的数据，标签定义后选择相应的与计算结果进行关联计算即可，大大减少了计算量，减少对计算资源的占用，提高计算性能。

【技术实现步骤摘要】
一种实时标签计算方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种实时标签计算方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着企业的发展，用户的不断增长，企业都会面临着一个问题，如何在海量用户里筛选特征用户做好营销？这也成为每个企业都必须要解决的问题。用户营销需要有大量的标签数据作为基础，在大数据技术越来越成熟的今天，通过实时采集用户数据，生成用户实时标签已经成为一种常用技术。一方面，现有技术中，每次提出需求进行计算标签数据时，通常会对全量数据的重新计算，计算量很大，占用过多计算资源，影响计算性能。另一方面，业务上，针对不同营销场景需要使用的用户标签也有所不通，如果按照传统的开发模式，即业务提需求->产品经理->需求评审->开发人员，开发周期和成本都很高。因此，亟需提出一种新的标签计算方法，以解决上述问题。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种实时标签计算方法、装置、计算机设备以及存储介质，以克服现有技术中存在的每次提出需求进行计算标签数据时，需要对全量数据的重新计算，导致计算量很大、占用过多计算资源、影响计算性能等问题。为解决上述一个或多个技术问题，本专利技术采用的技术方案是：第一方面，提供了一种实时标签计算方法，该方法包括如下步骤：根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。进一步的，所述在所述目标标签模板中配置标签维度包括：显示与所述目标标签模板关联的多个标签维度，以供用户选择；接收所述用户的选择操作，根据所述选择操作确定所需的标签维度。进一步的，所述在所述目标标签模板中配置标签维度还包括：接收所述用户的自定义操作，根据所述自定义操作确定所需的标签维度。进一步的，所述根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果包括：获取与所述标签维度对应的标签配置数据，所述标签配置数据用于定义标签；根据所述标签配置数据以及所述预计算规则，分别对所述数据源在各单位时间内的实时数据进行预计算，获取预计算结果。进一步的，所述根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据包括：根据用户需求中的需求时间，确定与所述需求时间对应的标签表，对所述标签表进行关联计算，获取与所述用户需求对应的标签数据。进一步的，所述数据源至少包括外部数据、企业经营数据、APP日志以及Web日志中的一种。进一步的，所述数据源的数据包括离线数据以及实时数据。第二方面，提供了一种实时标签计算装置，所述装置包括：模板匹配模块，用于根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；模板配置模块，用于在所述目标标签模板中为待计算标签的数据至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；预计算模块，用于根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行标签计算，获取计算结果；标签获取模块，用于根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述计算结果进行合并处理，获取标签数据。第三方面，提供了一种计算机设备，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计算机程序时实现如下步骤：根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如下步骤：根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本专利技术实施例提供的方法、装置、计算机设备及存储介质，通过根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板，在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则，根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果，根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据，仅需要对每块数据只计算一次，针对用户需求中的需求时间对应的数据，标签定义后选择相应的与计算结果进行关联计算即可，大大减少了计算量，减少对计算资源的占用，提高计算性能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。图1是根据一示例性实施例示出的实时标签计算装置的系统架构图；图2是根据一示例性实施例示出的实时标签计算方法的流程图；图3是根据一示例性实施例示出的传统标签计算的流程；图4是根据一示例性实施例示出的采用预计算的标签计算的流程；图5是根据一示例性实施例示出的实时标签计算装置的结构示意图；图6是根据一示例性实施例示出的计算机设备的内部结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。如
技术介绍
所述，现有技术中的标签计算方法，在每次针对提出的需求进行标签数据计算时，通常需要对全量数据进行重新计算，导致计算量很大，占用过多计算资源以及影响计算性能等问题。为解决上述问题，本专利技术实施例中创造性的提出了一种实时标签计算方法，该方法依托于flink的实时计算框架体系，基于标准化用户数据，用户可以自定义标签模板以及标签，底层计算基于标签模板和标签配置数据，对标签模板配置数据进行预计算，在预计算的结果基础上，根据标签配置数据再进行聚合等操作生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实时标签计算方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；/n在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；/n根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；/n根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种实时标签计算方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
根据用户需求，从预先配置的标签模板库中匹配出目标标签模板；
在所述目标标签模板中至少配置数据源、标签维度以及预计算规则；
根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果；
根据所述用户需求中的需求时间，选择相应的所述预计算结果进行合并处理，获取标签数据。


2.根据权利要求1所述的实时标签计算方法，其特征在于，所述在所述目标标签模板中配置标签维度包括：
显示与所述目标标签模板关联的多个标签维度，以供用户选择；
接收所述用户的选择操作，根据所述选择操作确定所需的标签维度。


3.根据权利要求1或2所述的实时标签计算方法，其特征在于，所述在所述目标标签模板中配置标签维度还包括：
接收所述用户的自定义操作，根据所述自定义操作确定所需的标签维度。


4.根据权利要求1或2所述的实时标签计算方法，其特征在于，所述根据所述预计算规则以及标签维度，分别对所述数据源在各单位时间内的数据进行预计算，获取预计算结果包括：
获取与所述标签维度对应的标签配置数据，所述标签配置数据用于定义标签；
根据所述标签配置数据以及所述预计算规则，分别对所述数据源在各单位时间内的实时数据进行预计算，获取预计算结果。


5.根据权利要求1或2所述的实时标签计算方法，其特征在于，所述根据所述用户需求中...

【专利技术属性】
技术研发人员：程虎，
申请(专利权)人：苏宁金融科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32