人群优先级计算方法、装置及计算设备与流程

本发明涉及用户画像领域，特别是涉及一种基于用户画像建立的人群的优先级的计算方法、装置及计算设备。

背景技术：

在产品研发过程中，确定明确的目标用户至关重要。为了让开发成员在研发过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上，Alan Cooper提出了Persona(用户画像)这一概念。用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的用户模型。

在移动互联网App中，会对用户的基本特征和行为数据进行提炼，以建立用户画像，建立的用户画像包括用户的多个特征，根据这些特征可以抽取出对应的标签类别，根据这些标签可以抽取出很多个维度，根据这些维度可以建立一系列的计算规则，从而计算出符合预期的人群。当需要计算的人群越来越多时，人群之间就会存在一定的依赖关系。为了快速实现全部人群的计算，需要确定人群的优先级，以使得可以根据所确定的人群的优先级对人群计算任务进行优先级排列，进而可以根据排列好的顺序进行相应的处理，以提高人群计算效率。

由此，需要一种能够计算多个具有一定依赖关系的人群的优先级的方案。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种优先级计算方法、装置及计算设备，其能够快速地确定基于用户画像建立的多个人群的优先级。

根据本发明的一个方面，提供了一种优先级计算方法，用于对基于用户画像建立的多个人群的优先级进行计算，该方法包括：基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树，其中，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群；使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。

由此可以根据多个人群之间的依赖关系，构建以人群为节点的人群树，通过计算人群树中每个节点的优先级就可以确定多个人群的优先级。

在本发明的一个实施例，使用预定的优先级计算规则计算人群树中每个节点的优先级的步骤包括：对人群树进行统计，以得到人群树的最大层级、每个待计算节点所依赖的节点的第一数目、依赖待计算节点的节点的第二数目以及待计算节点所在的层级；使用预定的优先级计算公式计算待计算节点的优先级。

在本发明的一个实施例中，优先级计算公式为：

P＝αf(c)+βf(r)+γf(d)+δf(tl)；

f(r)＝r/t；

f(d)＝-d/t；

f(tl)＝-(tl-min_tl)/(max_tl-min_tl)，

其中，α、β、γ、δ为系数，c为待计算节点所对应的人群的类别，f(c)为预先设定的以c为自变量的函数，r为第二数目，d为第一数目，t为人群的总数，tl为待计算节点所在的层级，min_tl为人群树的最小层级，max_tl为人群树的最大层级。

由此可以根据依赖树的总节点大小，树的层级，依赖节点和被依赖节点的个数，来提炼最终的优先级计算公式。

在本发明的一个实施例中，对人群树进行统计的步骤可以包括：从人群树的底层的子节点开始使用深度优化遍历算法对人群树进行统计。由此在不遗漏节点的情况下，可以尽可能少地进行树的重复路径遍历。

在本发明的一个实施例中，多个人群分为初始人群、衍生人群以及群组人群，初始人群是基于预定的人群定义规则对用户画像进行圈定得到的人群，衍生人群是基于一个或多个初始人群和/或一个或多个其它衍生人群生成的人群，群组人群是基于预定的群组构建规则由一个或多个初始人群和/或一个或多个衍生人群构成的群组中的人群。由此可以根据人群定义规则将多个人群分为没有依赖关系的初始人群和有依赖关系的衍生人群、群组人群。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种优先级计算装置，用于对基于用户画像建立的多个人群的优先级进行计算，该装置包括：人群树构建单元，配置为基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树其中，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群；优先级计算单元，配置为使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。

在本发明的一个实施例中，优先级计算单元包括：统计模块，配置为对人群树进行统计，以得到人群树的最大层级、每个待计算节点所依赖的节点的第一数目、依赖待计算节点的节点的第二数目以及待计算节点所在的层级；计算模块，配置为基于预定的优先级计算公式计算待计算节点的优先级。

在本发明的一个实施例中，优先级计算公式为：

P＝αf(c)+βf(r)+γf(d)+δf(tl)；

f(r)＝r/t；

f(d)＝-d/t；

f(tl)＝-(tl-min_tl)/(max_tl-min_tl)，

其中，α、β、γ、δ为系数，c为待计算节点所对应的人群的类别，f(c)为预先设定的以c为自变量的函数，r为第二数目，d为第一数目，t为人群的总数，tl为待计算节点所在的层级，min_tl为人群树的最小层级，max_tl为人群树的最大层级。

在本发明的一个实施例中，统计模块从人群树的底层的子节点开始使用深度优化遍历算法对人群树进行统计。

在本发明的一个实施例中，多个人群分为初始人群、衍生人群以及群组人群，初始人群是基于预定的人群定义规则对用户画像进行圈定得到的人群，衍生人群是基于一个或多个初始人群和/或一个或多个其它衍生人群生成的人群，群组人群是基于预定的群组构建规则由一个或多个初始人群和/或一个或多个衍生人群构成的群组中的人群。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器，用于对基于用户画像建立的多个人群的优先级进行计算，一个或多个处理器配置为执行以下操作：基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树其中，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群；使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。

本发明的人群优先级计算方法、装置及计算设备，根据人群之间的依赖关系，构建以人群为节点的人群树，通过计算人群树中每个节点的优先级就可以得到节点所对应的人群的优先级。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是示出了根据本发明一实施例的计算设备的功能方框图。

图2是示出了根据本发明一实施例的优先级计算方法的示意性流程图。

图3是示出了基于本发明构建的人群树的结构示意图。

图4是示出了根据本发明一实施例的优先级计算装置的功能框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

如前所述，为了能够快速计算多个人群的优先级，本发明基于多个人群之间的依赖关系构建以人群为节点的人群树，通过计算人群树中每个节点的优先级，来得到节点所对应的人群的优先级。

下面将参照图1至图4来具体地描述本发明的实施例。图1是示出了根据本发明一实施例的计算设备100的功能框图。

如图1所示，计算设备100包括存储器110和一个或多个处理器120。处理器120与存储器110相连接。在本发明的一个实施例中，计算设备100的上述以及图1中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图1所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本发明范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

存储器110可以用于存储处理器120处理所需的数据和/或经处理器120处理得到的数据。其中存储器110可包括存储文件形式或其他形式的内容的任何类型的存储设备中的一个或多个，包括磁硬盘驱动器、固态硬驱、半导体存储设备、闪存，或者能够存储程序指令或数字信息的任何其他计算机可读可写存储介质。

处理器120能够对基于用户画像建立的多个人群的优先级进行计算。简要来说，处理器120能够基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树其中，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群，并使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。

处理器120的具体处理过程可以参见图2，图2是示出了根据本发明一实施例的优先级计算方法的示意性流程图。

参见图2，优先级计算方法200始于步骤S210，基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树。

本文述及的人群之间的依赖关系是指在某个人群的建立过程中需要依赖其它人群。为了便于理解，下面以人群分为初始人群、衍生人群以及群组人群为例来进行说明。应该知道，本文述及的人群可以不限于下文所描述的三种人群，例如还可以是下文述及的人群的其它变形。

初始人群是基于预定的人群定义规则对用户画像进行圈定得到的人群，其在建立过程中不需要依赖其它人群。也就是说，初始人群可以是根据用户画像的特征标识直接进行圈定计算的人群。

衍生人群是基于初始人群或者其它衍生人群生成的人群，可以根据其定义规则通过对所依赖的人群进行集合运算得到。例如，可以将初始人群A和初始人群B的交集定义为衍生人群C，通过求初始人群A和初始人群B的交集就可以得到衍生人群C。

群组人群是基于预定的群组构建规则由初始人群和/或衍生人群构成的群组中的人群。例如，可以将初始人群A、初始人群B以及衍生人群C设置为一个群组，然后对组内的人群进行排除冗余数据的处理，由此就可以得到一个群组人群。

图3是示出了基于本发明构建的人群树的结构示意图。其中，图3是示出了构建两个人群树时的示意图，应该知道，根据人群之间的依赖关系，还可以构建不同数量的人群树。

参见图3，人群树中的不同节点表示不同的人群，具有直接依赖关系的两个节点为父节点和子节点，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群。例如，群组人群1依赖于衍生人群5和衍生人群6，衍生人群2依赖于初始人群2和初始人群3。

在构建好了人群树后，就可以执行步骤S220，使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。此处可以根据人群树的特点计算每个节点的优先级，由此就可以得到节点所对应的人群的优先级。

具体来说，可以从人群树的底层的子节点开始使用深度优化遍历算法对人群树进行统计，以得到人群树的最大层级、每个待计算节点所依赖的节点的第一数目、依赖待计算节点的节点的第二数目以及待计算节点所在的层级，然后使用预定的优先级计算公式计算待计算节点的优先级。

例如可以使用下述优先级计算公式来计算节点的优先级P：

P＝αf(c)+βf(r)+γf(d)+δf(tl)；

f(r)＝r/t；

f(d)＝-d/t；

f(tl)＝-(tl-min_tl)/(max_tl-min_tl)。

在上述公式中，c为待计算节点所对应的人群的类别，r为第二数目，d为第一数目，t为人群的总数，tl为待计算节点所在的层级，min_tl为人群树的最小层级，max_tl为人群树的最大层级，P为计算得到的优先级。

f(c)为预先设定的以c为自变量的函数，不同人群类别所对应的f(c)的值可以是预先设定的，例如可以将初始人群的f(c)值设为3，衍生人群的f(c)值设为2，群组人群的f(c)值设为1。

α、β、γ、δ为系数，其可以表示不同分值函数所代表的权重，具体数值可以根据实际情况设定。

根据上述公式就可以计算得到人群树中每个节点的优先级，即可以得到每个节点所对应的人群的优先级，由此在执行人群计算任务的过程中就可以根据人群计算任务所对应的人群的优先级，按照优先级的顺序来执行。

下面给出人群计算优先级实例，其中下文述及的计算过程是以α、β、γ、δ均为1的情况下计算的。

由此根据对应的数据实例，基于上述计算公式能够将不同的人群的优先级的分布，归回化在[0～4]之间。

图4是示出了根据本发明一实施例的优先级计算装置的功能框图。其中，优先级计算装置400的功能模块可以由实现本发明原理的硬件、软件或硬件和软件的结合来实现。本领域技术人员可以理解的是，图4所描述的功能模块可以组合起来或者划分成子模块，从而实现上述发明的原理。因此，本文的描述可以支持对本文描述的功能模块的任何可能的组合、或者划分、或者更进一步的限定。

图4所示的优先级计算装置400可以用来实现图2所示的优先级计算方法，下面仅就优先级计算装置400可以具有的功能模块以及各功能模块可以执行的操作做简要说明，对于其中涉及的细节部分可以参见上文结合图2、图3的描述，这里不再赘述。

参见图4，优先级计算装置400包括人群树构建单元410和优先级计算单元420。

人群树构建单元410配置为基于多个人群之间的依赖关系，以人群为节点，构建人群树其中，人群树中父节点所对应的人群的生成依赖于该父节点下的子节点所对应的人群。

优先级计算单元420配置为使用预定的优先级计算规则，计算人群树中每个节点的优先级。

在本发明一个实施例中，优先级计算单元420可以包括统计模块4210和计算模块4220。

统计模块4210配置为对人群树进行统计，以得到人群树的最大层级、每个待计算节点所依赖的节点的第一数目、依赖待计算节点的节点的第二数目以及待计算节点所在的层级。此处统计模块4210可以优选地从人群树的底层的子节点开始使用深度优化遍历算法对人群树进行统计，通过从叶子节点开始遍历，自底向上，并且深度优先，可以尽可能少地进行树的重复路径遍历。

计算模块4220配置为基于预定的优先级计算公式计算待计算节点的优先级。其中关于具体的优先级计算公式、人群的分类、人群树的构建可以参见上文相关说明，这里不再赘述。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的人群优先级计算方法、装置及计算设备。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序，该计算机程序包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。或者，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可读介质，在该计算机可读介质上存储有用于执行本发明的上述方法中限定的上述功能的计算机程序。本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。