基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、装置及介质与流程

本发明涉及大数据分析技术领域，更为具体地，涉及一种基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、装置及介质。

背景技术：

随着网络技术的发展，用户使用网络运营商提供的服务，通过消耗一定的流量，进行网络访问，流量控制成为用户最关心的内容，目前大部分推送请求流量控制都是通过控制请求网络带宽流量或控制请求频次来控制，这样只能比较粗的控制系统级别的请求量，不能针对特定领域业务规则进行流量控制，不够灵活，也满足不了业务个性化流量控制的需求。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种进行不同业务维度的流量控制的基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、电子装置和计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明提供一种电子装置，所述电子装置包括存储器和处理器，所述存储器中包括基于业务规则的消息推送请求流量控制程序，所述基于业务规则的消息推送请求流量控制程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获得推送端预发送的消息，输入分类器对消息进行分类，每一类对应一种业务维度，所述分类包括群推、单推、标签推、别名推，其中，所述群推是指将推送端预发送消息发送给与所述推送端有关的所有被推送端；所述单推是指将推送端预发送的消息发送给指定的一个被推送端；所述标签推送是指将推送端预发送的消息发送给指定用户标签的被推荐端；所述别名推是指将推送端预发送给的消息推送给指定发送的别名账户的被推送端；

设定每种业务维度的阈值；

检测设定时间的各业务维度消息推送的请求量；

分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值；

如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，推送所述业务维度的消息；

如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，将消息推送的请求量超过阈值的报警信号返回推送端。

此外，为了实现上述目的，本发明还提供一种基于业务规则的消息推送请求流量控制方法，包括：

获得推送端预发送的消息，输入分类器对消息进行分类，每一类对应一种业务维度，所述分类包括群推、单推、标签推、别名推，其中，所述群推是指将推送端预发送消息发送给与所述推送端有关的所有被推送端；所述单推是指将推送端预发送的消息发送给指定的一个被推送端；所述标签推送是指将推送端预发送的消息发送给指定用户标签的被推荐端；所述别名推是指将推送端预发送给的消息推送给指定发送的别名账户的被推送端；

设定每种业务维度的阈值；

检测设定时间的各业务维度消息推送的请求量；

分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值；

如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，推送所述业务维度的消息；

如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，将消息推送的请求量超过阈值的报警信号返回推送端。

优选地，还包括：获得了设定时间的消息推送的请求量后，执行清除请求量的定时任务，对各业务维度的消息推送的请求量进行重置。

优选地，还包括：对不同业务维度赋予不同的权重，当所有业务维度的消息推送的请求量之和超过设定阈值或者权重较大的业务维度的消息推送的请求量超过设定阈值时，增大所述权重较大的业务维度的阈值，减小权重较小的业务维度的阈值。

此外，为了实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于业务规则的消息推送请求流量控制程序，所述基于业务规则的消息推送请求流量控制程序被处理器执行时，实现上述的基于业务规则的消息推送请求流量控制方法的步骤。

本发明所述基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、装置及介质通过控制推送方消息类型(群推、单推、标签推、别名推)的业务维度进行消息推送的流量控制，可以不同领域的业务规则进行不同业务维度的流量控制，满足业务个性化流量控制的需求。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1是本发明基于业务规则的消息推送请求流量控制方法较佳实施例的应用环境示意图；

图2是图1中基于业务规则的消息推送请求流量控制程序较佳实施例的模块示意图；

图3是本发明基于业务规则的消息推送请求流量控制方法较佳实施例的流程图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。

本发明提供一种基于业务规则的消息推送请求流量控制方法，应用于一种电子装置1。参照图1所示，为本发明基于业务规则的消息推送请求流量控制方法较佳实施例的应用环境示意图。

在本实施例中，电子装置1可以是服务器、手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。

该电子装置1包括存储器11、处理器12、网络接口13及通信总线14。

存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器11等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储器11，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。

在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的基于业务规则的消息推送请求流量控制程序10、数据库及预先训练好的分类器、预测模型、聚类模型等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(centralprocessingunit,cpu)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于业务规则的消息推送请求流量控制程序10等。

网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在所述电子装置1与其他电子装置之间建立通信连接。例如，所述网络接口13用于通过网络将所述电子装置1与外部终端相连，在所述电子装置1与外部终端之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(intranet)、互联网(intemet)、全球移动通讯系统(globalsystemofmobilecommunication，gsm)、宽带码分多址(widebandcodedivisionmultipleaccess，wcdma)、4g网络、5g网络、蓝牙(bluetooth)、wi-fi等无线或有线网络。

通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。

图1仅示出了具有组件11-14的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

可选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。

可选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。

在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

可选地，该电子装置1还包括触摸传感器。所述触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里所述的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，所述触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，所述触摸传感器可以为单个传感器，也可以为例如阵列布置的多个传感器。

可选地，该电子装置1还可以包括逻辑门电路，传感器、音频电路等等，在此不再赘述。

在图1所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中可以包括操作系统、以及消息推送请求流量控制程序10；处理器12执行存储器11中存储的消息推送请求流量控制程序10时实现如下步骤：

获得推送端预发送的消息，输入分类器对消息进行分类，每一类对应一种业务维度，所述分类包括群推、单推、标签推、别名推，其中，所述群推是指将推送端预发送消息发送给与所述推送端有关的所有被推送端；所述单推是指将推送端预发送的消息发送给指定的一个被推送端；所述标签推送是指将推送端预发送的消息发送给指定用户标签的被推荐端，所述用户标签可以设定，也可以从推送端获得，还可以是通过网络爬虫技术等从网络中获得；所述别名推是指将推送端预发送给的消息推送给指定发送的别名账户的被推送端，所述别名账户可以是推送端设定的被推送端的用户标识；

设定每种业务维度的阈值；

检测设定时间的各业务维度消息推送的请求量；

分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值；

如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，推送所述业务维度的消息；

如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，将消息推送的请求量超过阈值的报警信号返回推送端。

优选地，所述处理器在获得了设定时间的消息推送的请求量后，执行清除请求量的定时任务，对各业务维度的消息推送的请求量进行重置。

优选地，所述处理器对不同业务维度赋予不同的权重，当所有业务维度的消息推送的请求量之和超过设定阈值或者权重较大的业务维度的消息推送的请求量超过设定阈值时，增大所述权重较大的业务维度的阈值，减小权重较小的业务维度的阈值。

在其他实施例中，所述消息推送请求流量控制程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图2所示，为图1中消息推送请求流量控制程序10较佳实施例的功能模块图。所述消息推送请求流量控制程序10可以被分割为：

收发模块110，获取推送端预发送的消息；

分类器120，对消息进行分类，每一类对应一种业务维度，所述分类包括群推、单推、标签推、别名推，其中，所述群推是指将推送端预发送消息发送给与所述推送端有关的所有被推送端；所述单推是指将推送端预发送的消息发送给指定的一个被推送端；所述标签推送是指将推送端预发送的消息发送给指定用户标签的被推荐端；所述别名推是指将推送端预发送给的消息推送给指定发送的别名账户的被推送端；

设定模块130，设定每种业务维度的阈值；

检测模块140，检测设定时间的各业务维度消息推送的请求量；

判断模块150，分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值，如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，发送信号给推送模块；如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，发送消息推送的请求量超过阈值的报警信号给收发模块110，从而将所述报警信号返回推送端。

在本发明的一个实施例中，还包括：

序列构建模块，通过检测模块140构建每一种业务维度的消息请求量随时间变化的请求量时间序列；

预测模块，通过预测模型预测未来时间的所述业务维度的消息请求量；

阈值调整模块，根据预测的各业务维度的消息请求量调整各业务维度的阈值。

在本发明的一个实施例中，分类器120还对推送端预推送的消息设置分类标签，所述消息推送请求流量控制程序10还包括：聚类模块，对进行群推、标签推或/和别名推的消息，根据被推送端对分类标签的关注度对被推送端进行聚类，将所述消息发送给聚类后的被推送端。

此外，本发明还提供一种基于业务规则的消息推送请求流量控制方法。参照图3所示，为本发明消息推送请求流量控制方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。

在本实施例中，消息推送请求流量控制方法包括：

步骤s1，获得推送端预发送的消息，输入分类器对消息进行分类，每一类对应一种业务维度；

步骤s2，设定每种业务维度的阈值；

步骤s3，检测设定时间(例如5s)的各业务维度消息推送的请求量；

步骤s4，分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值；

如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，在步骤s5a，推送所述业务维度的消息。

如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，在步骤s5b中，将消息推送的请求量超过阈值的报警信号返回推送端。

优选地，还包括对不同业务维度赋予不同的权重，当所有业务维度的消息推送的请求量之和超过设定阈值或者权重较大的业务维度的消息推送的请求量超过设定阈值时，对权重较大的业务维度的阈值进行升级，对权重较小的业务维度进行业务维度降级，也就是说，增大所述权重较大的业务维度的阈值，减小所述权重较小的业务维度的阈值，其中所述权重可以根据业务的重要性进行赋值，业务的重要性越高，权重越大，权重较大和较小可以通过设定基准权重进行区分，大于基准权重的为较大，小于基准权重的为较小，也可以通过权重之间的差值进行区分，差值超过设定范围，所述差值对应的两个权重分别为较大权重和较小权重，但是本发明并不限于此。

在步骤s3和s4之间还包括下述步骤：

获得了设定时间的消息推送的请求量后，执行清除请求量的定时任务，对各业务维度的消息推送的请求量进行重置，其中，

在获得设定时间的消息推送的请求量时，计算距离上次重置的时间，如果超过上次重置的时间，清除所述上次重置的时间，例如，例如，计算距离上次重置tsid+broadcast+countkey的时间，time＝now()-tsid+broadcast+cleartime，tsid是指某个推送段的标识，比如银行作为推送段的tsid为：5b7245c93290d61a926b09a5，broadcast是群推的标识，是标识一下群推消息；countkey是取的一个名字，代表计数，time＝now()-tsid+broadcast+cleartime是指当前时间减去上次清理时间，tsid+broadcast+cleartime指上次清理时间，又如，记录上次的时间计数的时间和清理的时间，比如上次是1点05分05秒，下次到了1点05分10s的时，就把以前计数给清除掉。

在本发明的一个实施例中，还包括：

构建每一种业务维度的消息请求量随时间变化的请求量时间序列；

通过预测模型预测未来时间的所述业务维度的消息请求量，例如：构建神经网络的预测模型，对所述预测模型进行训练，将每一种业务维度的请求量时间序列代入训练后的预测模型，得到未来时刻的所述业务维度的消息请求量；

根据预测的各业务维度的消息请求量调整各业务维度的阈值。

优选地，所述通过预测模型预测未来时间的所述业务维度的消息请求量的方法包括：

将业务维度的请求量时间序列作为第一序列；

采用至少一种序列长度将所述第一序列划分为多个第二序列，所述第二序列的序列长度短于所述第一序列的序列长度；

根据第二序列构建第一序列的树状图，包括：以第一序列中出现的每一个请求量作为一个根节点，各第二序列中各种请求量组合作为各分支，每一根节点与该根节点相连的各分支构成每一个子树，根节点代表的请求量在第一序列中出现的频数为所述根节点的节点值，从根节点到子节点代表的请求量组合在各第二序列中出现的频数之和为所述子节点的节点值；

预测每一个第二序列下一次序的请求量为第一序列中任一请求量的概率，所述概率可以根据下式(1)计算，

其中，i表示所述第一行为序列的树状图的层数索引，y1表示树状图的子树的一个根节点，y2,...,yi表示所述子树的根节点y1的一个分支的第2层到第i层的子节点，y1y2...yi表示所述分支对应的序列长度为i的第二收视行为序列，x表示要预测的请求量，p(x|y1y2...yi)表示所述第二序列次序为i+1的请求量为x的内部概率，n(yi+1＝x)表示所述分支第i层节点yi的第i+1层的子节点为x的节点值，n(yi)表示所述分支的第i层的节点yi的节点值；

将所述概率的最大值作为下一次序的请求量。

在本发明的一个实施例中，还包括：

对消息设置分类标签，所述分类标签包括消息的类型(产品推送、通知、采购等)、推送端标示符、消息的关键字等；

在对消息进行群推、标签推或/和别名推时，根据被推送端对分类标签的关注度对被推送端进行聚类，所述关注度可以是客户对消息的浏览次数，还可以是获得消息后，根据消息的行为数据，例如，根据产品推送消息对产品的购买次数；

将所述消息发送给聚类后的被推送端。

上述根据被推送端对分类标签的关注度对被推送端进行聚类的方法包括：

据被推送端对分类标签的关注度构建被推送端的关注矩阵

b＝[b1...bj]

其中，xb表示信息分类标签集合,m表示信息条数，x1…xm为信息的名称，表示第1至m条信息,[fbm,1,…fbm,k]表示信息xm的1至k个分类标签，k表示分类标签的个数；为信息分类标签集合xb中所有非零和非重叠分类标签的集合，j表示信息x1至xm的分类标签的非零和非重叠个数，0<j≤mk，g为关注矩阵，gnj是指被推送端ym对分类标签bj的关注度，不同信息中有相同的分类标签时，被推送端对所述信息的关注度取平均值作为对所述分类标签的关注度，不重叠的分类标签的关注度就是用户对信息的关注度；

将关注矩阵中的每一行元素看成一个向量，随机选取设定个数的向量，随机选取一个所述向量作为设定个数的初始簇的聚类中心；

分析关注矩阵中除了聚类中心的其他向量与所述聚类中心的欧式距离，将其他向量指向欧式距离最小的初始簇，形成新簇；

将其他向量指向最相似的簇合成新簇以后，将新簇的关注矩阵的各列分别相加求平均，得到新簇的聚类中心；

判断新簇的聚类中心是否等于初始簇的聚类中心。

若是等于，则被推送端聚类分群完成；

若是不等于，将该新簇的中心作为初始簇的聚类中心，返回分析向量之间欧式距离的步骤，直至新簇的中心不再发生变化，即，被推送端聚类分群完成。

优选地，还包括：分析上述关注矩阵中各分类标签及其组合的支持度和置信度，输出满足最小支持度或/和最小置信度要求的分类标签及其组合的关联规则，具体地：

扫描具有信息分类标签集合，根据每一个非零和非重叠分类标签的支持度得到第一分类标签集合，例如，分类标签bj的支持度support(bj)为：

其中，|bj|表示分类标签bj在信息分类标签集合xb的出现次数，d为信息分类标签集合xb中的非零消息的总数，0<d≤(n*m)；

如果support(bj)满足support(bj)>minsup，将bj作为一个元素纳入到第一分类标签集合ft，得到第一分类标签集合ft，ft＝[ft1...fta]，其中，minsup为最小支持度阈值，满足0<minsup<1,是一个设定值；a为大于最小支持度阈值的分类标签的个数，0≤a≤j，ft1...fta表示分类标签的第一分类标签集合ft中的分类标签名称。

得到第一分类标签集合以后，分别构造第一分类标签集合的非空真子集；

计算每个非空真子集的置信度，例如，第一分类标签集合ft中真子集的t置信度为，

其中，|ft|表示第一分类标签集合ft在分类标签集合xb中的出现次数，|t|的为第一分类标签集合ft的非空真子集t在分类标签集合xb中的出现频次。

得到所有非空真子集的置信度以后，判断非空真子集的置信度是否大于最小置信度阈值。

若是非空真子集的置信度大于最小置信度阈值，产生关联规则：说明产生关联规则的非空真子集中的分类标签或分类标签组合与该真子集的补集中的分类标签或者分类标签组合有较强的关联关系，例如，在上例中真子集的t置信度conf(t)>minconf，即，真子集t中的分类标签与其补集(ft-t)中的分类标签有较强的关联关系，其中，minconf为最小置信度阈值，是一个设定值，又如，ft为{"打折","日用品","一线品牌"}三个分类标签组成的第一分类标签集合，若产生关联规则说明分类标签【打折】和【日用品】组合与分类目标签【一线品牌】具有较强的关联关系，即被推送端的聚类对一线品牌的日用品打折信息感兴趣。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于业务规则的消息推送请求流量控制程序，所述基于业务规则的消息推送请求流量控制程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获得推送端预发送的消息，输入分类器对消息进行分类，每一类对应一种业务维度，所述分类包括群推、单推、标签推、别名推，其中，所述群推是指将推送端预发送消息发送给与所述推送端有关的所有被推送端；所述单推是指将推送端预发送的消息发送给指定的一个被推送端；所述标签推送是指将推送端预发送的消息发送给指定用户标签的被推荐端；所述别名推是指将推送端预发送给的消息推送给指定发送的别名账户的被推送端；

设定每种业务维度的阈值；

检测设定时间的各业务维度消息推送的请求量；

分别判断每种业务维度的消息推送的请求量是否不大于设定的对应的业务维度的阈值；

如果业务维度的消息推送的请求量不大于对应的阈值，推送所述业务维度的消息；

如果业务维度的消息推送的请求量大于对应的阈值，将消息推送的请求量超过阈值的报警信号返回推送端。

本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、电子装置的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。

本发明所述基于业务规则的消息推送请求流量控制方法、电子装置及可读存储介质通过对推送端的各业务属性角度实现流量管控，满足业务精细化的流量管控要求，同时将流量管控与业务关联起来，通过业务维度降级服务，保障核心服务正常运行。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。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过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。