[发明专利]基于用户时长的用户推荐方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，包括：

获取待统计日志数据，并对所述待统计日志数据进行日志解读，得到解读数据；

对所述解读数据进行实例去重，得到去重数据；

运用Mapreduce方式，通过分布式均衡策略对所述去重数据进行并行分钟聚合处理，得到多个分钟级时长数据；

对所有所述分钟级时长数据进行粒度升维聚合处理，得到日时长数据；

对所述日时长数据进行用户用时画像，得到用户推荐结果。

2.如权利要求1所述的基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，所述对所述待统计日志数据进行日志解读，得到解读数据，包括：

对所述待统计日志数据进行秒级拆分，得到多个日志数据；

对各所述日志数据进行时间戳转换及始末时间识别，得到与各所述日志数据对应的访问时间戳、起始时间戳和结束时间戳；

对各所述日志数据进行用户标识识别，得到与各所述日志数据对应的用户标识；

根据与各所述日志数据对应的所述用户标识、所述访问时间戳、所述起始时间戳和所述结束时间戳，进行秒级用时生成，得到所述解读数据。

3.如权利要求1所述的基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，所述运用Mapreduce方式，通过分布式均衡策略对所述去重数据进行并行分钟聚合处理，得到多个分钟级时长数据，包括：

按照所述分布式均衡策略，对所述去重数据进行均衡分配，得到多个待聚合数据；

运用Mapreduce方式，对各所述待聚合数据进行Map阶段的并行节点拆分，得到与各所述待聚合数据对应的节点数据；其中，一个所述待聚合数据对应多个所述节点数据；

对与相同所述待聚合数据对应的所有所述节点数据进行reduce阶段的并行聚合处理，得到与各所述待聚合数据对应的聚合数据；

对所有所述聚合数据进行分钟级合并，得到每分钟的所述分钟级时长数据。

4.如权利要求3所述的基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，所述运用Mapreduce方式，对各所述待聚合数据进行Map阶段的并行节点拆分，得到与各所述待聚合数据对应的节点数据；其中，一个所述待聚合数据对应多个所述节点数据，包括：

将所述待聚合数据中的各所述实例作为主键；

将所述待聚合数据中的各所述实例的秒级时长作为与该实例对应的所述主键关联的键值；

根据所述主键和与所述主键关联的键值，进行并行节点拆分，得到与所述主键对应的所述节点数据。

5.如权利要求4所述的基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，所述对与相同所述待聚合数据对应的所有所述节点数据进行reduce阶段的并行聚合处理，得到与各所述待聚合数据对应的聚合数据，包括：

将与相同的所述待聚合数据对应的所有所述节点数据中的所述主键进行主键粒度变换，得到与该待聚合数据对应的分钟节点数据；

对与相同的所述待聚合数据对应的所有所述分钟节点数据进行排序，得到与该待聚合数据对应的排序数据；

对与所述待聚合数据对应的所述排序数据进行相同主键的聚合处理，得到与所述待聚合数据对应的聚合数据。

6.如权利要求1所述的基于用户时长的用户推荐方法，其特征在于，所述对所有所述分钟级时长数据进行粒度升维聚合处理，得到日时长数据，包括：

对所有所述分钟级时长数据中的主键粒度变换后的主键进行粒度升维处理，得到各所述分钟级时长数据的粒度升维后的主键；

对相同的粒度升维后的主键所对应的所述分钟级时长数据进行排序，得到各粒度升维后的主键所对应的待合并数据；

将各所述待合并数据进行时长合并，得到所述日时长数据。