[发明专利]一种基于流计算的推荐方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于流计算的推荐方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据业务场景规则对流数据库中的数据进行流计算处理，确定子数据集；根据基于业务场景规则的业务活动规则对子数据集中的数据进行流计算处理，确定目标客户；向目标客户进行信息推荐。该实施方式达到了大幅度减少流计算的处理量、节约资源以及提高信息推荐效率的技术效果。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于流计算的推荐方法和装置。

背景技术

流计算作为新技术在实时营销推荐方面发展迅速，目前常见的流计算营销推荐工具都是基于活动的，通过创建多个活动，实时接入源数据，判断每条数据是否符合活动规则，然后进行相应的推荐。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1.对于大型企业而言，其业务种类复杂度高、产品种类多、数据量基数大，如果再基于活动进行流计算，由于其非常庞大的数据处理量，会导致耗费极多的资源。

2.由于是以活动为基本单元，每个活动在进行相应推荐的时候，均需要为客户保留一个专门的标签，活动越多，占用存储资源越多、效率越低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于流计算的推荐方法和装置，能够大幅度减少流计算的处理量，节约资源，提高消息推荐效率。

为实现上述目的，根据本发明实施例的第一方面，提供了一种基于流计算的推荐方法，包括：

根据业务场景规则对流数据库中的数据进行流计算处理，确定子数据集；

根据基于业务场景规则的业务活动规则对子数据集中的数据进行流计算处理，确定目标客户；

向目标客户进行信息推荐。

进一步地，基于流计算的推荐方法还包括：解析数据流中的数据，获取客户特征信息，组成流数据库，其中，客户特征信息包括客户编号和客户行为信息。

进一步地，业务场景规则包括下列中的一种或多种：业务场景编号、业务场景名称、业务场景描述、业务场景规则代码、标签列号；业务活动规则包括业务场景编号和下列中的一种或多种：业务活动编号、业务活动名称、业务活动规则代码、消息编号、广告编号。

进一步地，向目标客户进行信息推荐的步骤包括：根据业务活动规则获取消息内容，并将消息内容推荐给目标客户推荐。

进一步地，向目标客户进行信息推荐的步骤还包括：根据标签列号和业务活动编号获取广告内容，并将广告内容推荐给目标客户。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种基于流计算的推荐装置，包括：

子数据集确定模块，用于根据业务场景规则对流数据库中的数据进行流计算处理，确定子数据集；

目标客户确定模块，用于根据基于业务场景规则的业务活动规则对子数据集中的数据进行流计算处理，确定目标客户；

推荐模块，用于向目标客户进行信息推荐。

进一步地，基于流计算的推荐装置还包括数据解析模块，用于解析数据流中的数据，获取客户特征信息，组成流数据库，其中，客户特征信息包括客户编号和客户行为信息。

进一步地，业务场景规则包括下列中的一种或多种：业务场景编号、业务场景名称、业务场景描述、业务场景规则代码、标签列号；业务活动规则包括业务场景编号和下列中的一种或多种：业务活动编号、业务活动名称、业务活动规则代码、消息编号、广告编号。

进一步地，推荐模块还用于：根据业务活动规则获取消息内容，将消息内容推荐给目标客户。