一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法制造技术

本发明专利技术涉及流量筛选技术领域，且公开了一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，所述本发明专利技术设置了前后级模块，可从多个维度进行流量的筛选，所述流量的粗筛，主要考虑的是，一些新流量进来之后，流量的历史表现在我们这里为零，那么这些流量很容易被判定为“低价值流量”，从而全部被拒绝，所以这个模块给了这些新流量一个豁免的窗口，我们也采用了一个创新的创始化算法，加快流量判断的时间，从而减轻冷启动的损失。该基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，通过提供了前后级的流量筛选，并在前级提供了一套新的算法，可从多个维度进行流量的筛选，加快流量判断的时间，从而减轻冷启动的损失。动的损失。

【技术实现步骤摘要】
一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法


[0001]本专利技术涉及流量筛选
，具体为一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法。

技术介绍

[0002]目前的流量筛选机制中，大部分都是采用单一的流量筛选，比如基于流量的收益、价值等进行流量的筛选和分级，从效果上看，也非常不错非常高效，但这一类流量筛选算法，都不是从总体业务上面考虑，其实并不是最优解，因为他们并没有考虑新流量进入机制、老流量的退出机制，并不是最优解,因此本专利技术提供了一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法。

技术实现思路

[0003]（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]（二）技术方案为实现以上目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，所述本专利技术设置了前后级模块，可从多个维度进行流量的筛选，所述流量的粗筛，主要考虑的是，一些新流量进来之后，流量的历史表现在我们这里为零，那么这些流量很容易被判定为“低价值流量”，从而全部被拒绝，所以这个模块给了这些新流量一个豁免的窗口，我们也采用了一个创新的创始化算法，加快流量判断的时间，从而减轻冷启动的损失。
[0005]优选的，所述一些初期表现差的流量，可能会跟着业务的发展，流量表现也会变好，所以也需要给这些流量一些新的机会，我们也会提供创新的算法来加快这一个发掘过程。
[0006]优选的，所述表现好的流量，随着历史的积累，权重会越来越高，这样老的传统算法，对新流量并不公平，我们也用新的算法来保证公平。
[0007]优选的，所述该流量筛选算法的参考参数如下：S1.服务器和服务器的延时（单位：毫秒，max：2000）：s2stimeS2.流量的人工评级（范围1
‑
10，带默认值2）：man2rankS3.同类别流量的历史价值：historyrankS4.流量新鲜持续时间（单位：秒）：timeperiodS5.流量启动时间（单位：秒）：timestartS6.重置参数（单位：秒）：resettime，默认7天重置一次，老流量需要定期重置为新流量，因为有些流量开始1个月没有价值，但数个月后就可以有价值。
[0008]优选的，所述该流量筛选算法的A算法如下：
Score_F 为前级的流量值Score_B 为后级的流量值Score 为全局的流量值
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If (now_time
ꢀ–ꢀ
timestart)<timeperiod // 冷启动阶段Score_F += log(2000
‑
s2stime)+ log(man2rank)+log(historyrank)Score = Score_F + log(Score_B)
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Else
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If (NOW()
‑
timestart) > resettime // reset，重新再来
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Score_F = 0
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Timestart = NOW()
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Score = 1+log(Score_B)
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Else
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Score = log(Score_B)。
[0009]优选的，所述得到Score后，我们再利用下面分区算法B对流量进行细筛abcdefgh的值可以人工设定，不限定具体参数a>b>c>d>e>f>g>hSwitch ScoreCase [a,b] // 粗筛，最优质流量
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Request_send_to_backCase [c,d]ꢀꢀꢀꢀ
Int I = I % 2 //过滤一半
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If ( I == 1) Request_send_to_backCase [e,f]ꢀꢀꢀꢀ
Int I = I % 4 // 过滤75%
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If ( I ==1 ) Request_send_to_backCase [g,h]ꢀꢀꢀꢀ
Int I = I % 10 // 过滤90%
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If ( I ==1 ) Request_send_to_backDefault
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Continue。
[0010]优选的，所述新框架中，还提供了流量的白名单和黑名单机制，这两种是业界通用方法，在本专利并不描述。
[0011]优选的，所述流量经过粗筛选后，会进行第2个级别的流量价值计算，这个和业界通用方法差不多，本专利也不详细描述。
[0012]（三）有益效果与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，具备以下有益效果：该基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，通过提供了前后级的流量筛选，并在前级提供了一套新的算法，可从多个维度进行流量的筛选，加快流量判断的时间，从而减
轻冷启动的损失。
附图说明
[0013]图1为本专利技术提出的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法流量筛选结构流程图；图2为本专利技术提出的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法结构流程图。
具体实施方式
[0014]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0015]请参阅图1
‑
2，本专利技术提供一种技术方案：所述本专利技术设置了前后级模块，可从多个维度进行流量的筛选，所述流量的粗筛，主要考虑的是，一些新流量进来之后，流量的历史表现在我们这里为零，那么这些流量很容易被判定为“低价值流量”，从而全部被拒绝，所以这个模块给了这些新流量一个豁免的窗口，我们也采用了一个创新的创始化算法，加快流量判断的时间，从而减轻冷启动的损失，所述一些初期表现差的流量，可能会跟着业务的发展，流量表现也会变好，所以也需要给这些流量一些新的机会，我们也会提供创新的算法来加快这一个发掘过程，所述表现好的流量，随着历史的积累，权重会越来越高，这样老的传统算法，对新流量并不公平，我们也用新的算法来保证公平；所述该流量筛选算法的参考参数如下：S1.服务器和服务器的延时（单位：毫秒，max：2000）：s2stimeS2.流量的人工评级（范围1
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10，带默认值2）：man2rankS3.同类别流量的历史价值：historyrankS4.流量新鲜持续时间（单位：秒）：timeperiodS5.流量启动时间（单位：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，其特征在于：所述本发明设置了前后级模块，可从多个维度进行流量的筛选，所述流量的粗筛，主要考虑的是，一些新流量进来之后，流量的历史表现在我们这里为零，那么这些流量很容易被判定为“低价值流量”，从而全部被拒绝，所以这个模块给了这些新流量一个豁免的窗口，我们也采用了一个创新的创始化算法，加快流量判断的时间，从而减轻冷启动的损失。2.根据权利要求1所述的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，其特征在于：所述一些初期表现差的流量，可能会跟着业务的发展，流量表现也会变好，所以也需要给这些流量一些新的机会，我们也会提供创新的算法来加快这一个发掘过程。3.根据权利要求1所述的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，其特征在于：所述表现好的流量，随着历史的积累，权重会越来越高，这样老的传统算法，对新流量并不公平，我们也用新的算法来保证公平。4.根据权利要求1所述的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，其特征在于：所述该流量筛选算法的参考参数如下：S1.服务器和服务器的延时（单位：毫秒，max：2000）：s2stimeS2.流量的人工评级（范围1
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10，带默认值2）：man2rankS3.同类别流量的历史价值：historyrankS4.流量新鲜持续时间（单位：秒）：timeperiodS5.流量启动时间（单位：秒）：timestartS6.重置参数（单位：秒）：resettime，默认7天重置一次，老流量需要定期重置为新流量，因为有些流量开始1个月没有价值，但数个月后就可以有价值。5.根据权利要求1所述的一种基于前后级的多维度策略的流量筛选算法，其特征在于：所述该流量筛选算法的A算法如下：Score_F 为前级的流量值Score_B 为后级的流量值Score 为全局的流量值
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If (now_time
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timestart)<timeperiod // 冷启动阶段Score_F += log(2000
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s2stime)+ log(man2rank)+log(historyrank)Score = Score_F + log(Score_B)
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Else
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If (NOW()
‑
timestart) ...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢朴锐，
申请(专利权)人：深圳新度博望科技有限公司，
类型：发明
国别省市：