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申请/专利权人：四三九九网络股份有限公司

摘要：本发明提供一种客户端实时查询用户特征的方法，包括：创建事件基础表和实时特征表；将采集到的用户行为事件存入消息队列；读取消息队列，得到满足所述事件基础表的用户行为事件，并保存到实时特征数据源；将实时特征表中的每种用户特征统计模型动态生成实例对象；特征服务接口读取实时特征数据源，得到与用户特征查询关键字匹配的多条用户行为事件；同时，调用与用户特征查询关键字匹配的实例对象，将查询到的多条用户行为事件发送给调用的实例对象。具有以下优点：1有效减少存储空间的占用。2当查询的用户特征变化时，只需要更新实时特征表和事件基础表即可，不需要重新开发整个查询程序，提高效率，降低开发成本和周期。

主权项：1.一种客户端实时查询用户特征的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，创建事件基础表event_detail_base和实时特征表realtime_feature；所述事件基础表event_detail_base用于存储需处理的每种用户行为事件event的描述信息；所述实时特征表realtime_feature用于存储多种用户特征统计模型model；步骤2，对用户行为数据进行采集，每条采集到的用户行为数据称为用户行为事件；将采集到的用户行为事件event存入硬盘中的消息队列；步骤3，启动flink任务，采用flink消费组件，读取所述消息队列中的用户行为事件event，并根据所述事件基础表event_detail_base，对读取到的所述用户行为事件event进行解析和筛选，得到满足所述事件基础表event_detail_base的多个用户行为事件event，并保存到redis实时特征数据源；每当所述事件基础表event_detail_base发生变动，或所述消息队列发生变动时，即启动flink任务，由此保证redis实时特征数据源的时效性；步骤4，特征服务模块定期启动Groovytask线程，所述Groovytask线程读取所述实时特征表realtime_feature，并根据脚本模版文件，将所述实时特征表realtime_feature中的每种用户特征统计模型model动态生成Groovy实例对象；步骤5，每当特征服务接口接收到来自于调用方的查询用户特征的查询请求时，所述查询请求中携带有用户特征查询关键字，所述特征服务接口读取redis实时特征数据源，得到与所述用户特征查询关键字匹配的多条用户行为事件event；同时，调用与所述用户特征查询关键字匹配的Groovy实例对象，将查询到的多条用户行为事件event发送给调用的Groovy实例对象；调用的Groovy实例对象对接收到的多条用户行为事件event进行统计分析，得到用户特征分析结果，并将用户特征分析结果返回给调用方。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四三九九网络股份有限公司 客户端实时查询用户特征的方法