[发明专利]标签引擎实现方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了标签引擎实现方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：针对标签引擎的参数中需要自适应更新的第一类型参数，当每次满足更新条件时，重新确定出第一类型参数的取值；当需要利用标签引擎生成标签时，根据第一类型参数的最新取值生成标签。应用本发明所述方案，能够提高生成的标签的准确性等。

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术，特别涉及标签引擎实现方法、装置、计算机设备及存储介质。

【背景技术】

目前，针对输入的数据，可以利用标签引擎来生成标签，比如，要“查找早出晚归的人员”，可以根据输入的用户行为数据，生成用户的标签，所述标签可包括“早出”、“晚归”等。

为了生成标签，标签引擎需要用到很多参数，比如，“早”和“晚”对应的参数，对于如何定义这两个参数的取值，目前通常采用以下方式：预先设定好参数的取值，使用时不可以改变，设定的取值可为经验值，如“早”对应的时间为6点～8点，“晚”对应的时间为20点～22点。

但经验值并不一定准确，而且，即便最初设定时是准确的，随着时间的推移等，也可能变得不准确。而一旦参数的取值不够准确，则会导致后续生成的标签不够准确，从而降低了标签引擎的性能。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了标签引擎实现方法、装置、计算机设备及存储介质。

具体技术方案如下：

一种标签引擎实现方法，包括：

针对所述标签引擎的参数中需要自适应更新的第一类型参数，当每次满足更新条件时，重新确定出所述第一类型参数的取值；

当需要利用所述标签引擎生成标签时，根据所述第一类型参数的最新取值生成标签。

根据本发明一优选实施例，所述当每次满足更新条件时，重新确定出所述第一类型参数的取值包括：

当到达每天的预定时刻时，重新确定出所述第一类型参数的取值。

根据本发明一优选实施例，所述重新确定出所述第一类型参数的取值包括：

根据获取到的最近预定时长内的历史行为数据，重新确定出所述第一类型参数的取值。

根据本发明一优选实施例，该方法进一步包括：

在每次满足更新条件，重新确定出所述第一类型参数的取值之前，获取从所述标签引擎的参数中选定的所述第一类型参数，所述第一类型参数的数量小于或等于所述标签引擎的参数的数量。

根据本发明一优选实施例，该方法进一步包括：

当所述第一类型参数的数量小于所述标签引擎的参数的数量时，结合所述第一类型参数的最新取值以及所述标签引擎的参数中不需要自适应更新的第二类型参数的原始取值生成标签。

一种标签引擎实现装置，包括：取值确定单元以及标签生成单元；

所述取值确定单元，用于针对所述标签引擎的参数中需要自适应更新的第一类型参数，当每次满足更新条件时，重新确定出所述第一类型参数的取值；

所述标签生成单元，用于当需要利用所述标签引擎生成标签时，根据所述第一类型参数的最新取值生成标签。

根据本发明一优选实施例，所述取值确定单元在到达每天的预定时刻时，重新确定出所述第一类型参数的取值。

根据本发明一优选实施例，所述取值确定单元根据获取到的最近预定时长内的历史行为数据，重新确定出所述第一类型参数的取值。

根据本发明一优选实施例，所述装置中进一步包括：参数获取单元；