数据模型表构建方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

1.本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据模型表构建方法、装置、电子设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.数据模型表构建，是创建数据库表的一项技术。目前，常用的数据库模型表构建的方式为：将数据划分为多个种类，再将每个种类细分为多个类别，以数据的种类为表名、以数据的类别为字段构建数据模型表用于存储数据，以供用户查询使用。
3.然而，当采用上述方式进行数据模型表构建时，经常会存在如下技术问题：第一，由于将数据分别存储至不同的数据表中，用户所查询的数据往往会涉及到多个数据表，因此，需要从不同的数据表中查询出用户所需要的数据，从而，导致数据查询占用的时间较多；第二，往往需要用户输入复杂的关联查询语句，从不同的数据表中查询需要的数据，导致查询效率低下。


技术实现要素：

4.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
5.本公开的一些实施例提出了数据模型表构建方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
6.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据模型表构建方法，该方法包括：获取用户查询记录信息集合；对上述用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合；基于上述字段组集合，生成热度评分值集合；基于上述热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合；对上述热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
7.在一些实施例中，所述基于所述第一评分参数、所述第二评分参数和所述字段组集合，确定所述字段组集合中每个字段的热度评分值，包括：基于所述第一评分参数、第二评分参数和所述字段组集合，通过以下公式，确定字段的热度评分值：，其中，表示所述字段的热度评分值，表示序号，表示所述字段组集合中包括的字段与所述字段相同的字段组的数量，表示所述字段，表示所述字段组集合中包
括的字段与所述字段相同的一个字段组中字段的数量，表示所述字段组集合中第个包括的字段与所述字段相同的字段组中字段的数量，表示所述字段组集合中的字段组中包括的所述字段的数量，表示所述字段组集合中第个字段组中包括的所述字段的数量，表示所述第一评分参数，表示所述第二评分参数，表示所述字段组集合中包括的字段与所述字段相同的各个字段组中字段的数量。
8.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据模型表构建装置，装置包括：获取单元，被配置成获取用户查询记录信息集合；提取单元，被配置成对上述用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合；第一生成单元，被配置成基于上述字段组集合，生成热度评分值集合；第二生成单元，被配置成基于上述热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合；构建单元，被配置成对上述热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
9.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现第一方面任一实现方式所描述的方法。
10.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现第一方面任一实现方式所描述的方法。
11.本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据模型表构建方法，可以减少数据查询占用的时间。具体来说，造成相关的数据查询占用的时间较多的原因在于：由于将数据分别存储至不同的数据表中，用户查询的数据往往会涉及到多个数据表，因此，需要从不同的数据表中查询出用户所需要的数据。基于此，本公开的一些实施例的数据模型表构建方法不仅通过用户查询记录信息计算出每个字段的热度评分值，还引入了热度字段。在数据模型表构建过程中，可以通过热度评分值，从字段组集合中选出热度字段。也因为有了热度评分值的参与，可以有效地对字段组集合中的字段进行选择。从而，使得根据选出的各个热度字段组所生成的数据模型表可以减少用户查询数据时涉及到的数据表的数量。进而，减少了数据查询所占用的时间。
附图说明
12.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
13.图1是根据本公开的一些实施例的数据模型表构建方法的一个应用场景示意图；图2是根据本公开的数据模型表构建方法的一些实施例的流程图；图3是根据本公开的数据模型表构建方法的另一些实施例的流程图；图4是根据本公开的数据模型表构建装置的一些实施例的结构示意图；图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
14.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
15.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
16.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
17.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
18.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
19.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
20.图1是本公开的一些实施例的数据模型表构建方法的一个应用场景的示意图。
21.在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取用户查询记录信息集合102。其次，计算设备101可以对上述用户查询记录信息集合102中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合103。进而，计算设备101可以基于上述字段组集合103，生成热度评分值集合104。然后，计算设备101可以基于上述热度评分值集合104和上述字段组集合103，生成热度字段组集合105。最后，计算设备101可以对上述热度字段组集合105中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合106。
22.需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
23.应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
24.继续参考图2，示出了根据本公开的数据模型表构建方法的一些实施例的流程200。该数据模型表构建方法，包括以下步骤：步骤201，获取用户查询记录信息集合。
25.在一些实施例中，数据模型表构建方法的执行主体（如图1所示的计算设备101）可以通过有线连接或无线连接的方式获取用户查询记录信息集合。其中，用户查询记录信息可以是用户在查询数据表中的数据时产生的查询记录。用户查询记录信息可以包括用户查询数据表的过程中所涉及的库名、表名和表字段等。
26.作为示例，上述用户查询记录信息可以是：{[db
‑
name1，tb
‑
name1，字段：[a，b，c]]，[db
‑
name1，tb
‑
name2，字段：[a，c，d]]，[db
‑
name2，tb
‑
name1，字段：[a，b，d]}。
[0027]
步骤202，对用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以
生成字段组，得到字段组集合。
[0028]
在一些实施例中，上述执行主体可以对上述用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合。其中，字段提取可以是将用户查询记录信息中包括的字段名称提取出来。另外，上述字段组集合中的每个字段组可以包括一个用户查询记录信息中提取的全部字段。
[0029]
作为示例，上述字段组可以是“字段：[a，b，c]”。
[0030]
步骤203，基于字段组集合，生成热度评分值集合。
[0031]
在一些实施例中，上述执行主体基于上述字段组集合，生成热度评分值集合，可以包括以下步骤：第一步，可通过tf
‑
idf（term frequency
–
inverse document frequency，关键词权重）算法确定上述字段组集合中每个字段的权重。
[0032]
第二步，将1与每个字段在字段组中的词频与权重的乘积的差值确定为该字段的热度评分值。
[0033]
步骤204，基于热度评分值集合和字段组集合，生成热度字段组集合。
[0034]
在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合。其中，对于上述字段组集合中的每个字段组，可以将上述热度评分值集合中大于热度阈值的热度评分值对应的上述字段组中的字段确定为热度字段，得到热度字段组。从而，可以生成热度字段组集合。实际的，热度字段可以是用户搜索次数较多的字段。热度评分值可以用于表征字段被用户搜索的重复程度。
[0035]
作为示例，上述热度阈值可以是：0.8。
[0036]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于热度评分值集合和字段组集合，生成热度字段组集合，可以包括以下步骤：第一步，将上述热度评分值集合中大于预定热度评分阈值的热度评分值确定为第一热度评分值，得到第一热度评分值集合。其中，上述预定热度评分阈值可以是0.9。
[0037]
第二步，基于上述第一热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合。其中，可将上述第一热度评分值集合中各个第一热度评分值与上述字段组集合中每个字段组中对应的各个字段作为热度字段组。从而，生成热度字段组集合。
[0038]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述第一热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合，可以包括以下步骤：第一步，从上述字段组集合中选出与上述第一热度评分值集合中各个第一热度评分值对应的字段作为待构建字段，得到待构建字段集合。其中，由于第一热度评分值与热度评分值是一对一的对应关系，热度评分值与字段也是一对一的对应关系。
[0039]
第二步，对上述第一热度评分值集合中的各个第一热度评分值进行相关性分析，得到相关性分析值集合。其中，相关性分析可以是通过分析算法（例如，方差分析算法，显著性校验算法等）分析上述第一热度评分值集合，得到每个第一热度评分值的相关性分析值。
[0040]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述第一热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合，还可以包括以下步骤：基于上述相关性分析值集合，对上述待构建字段集合进行分类，得到热度字段组集合。其中，可以利用预设的分段阈值（例如，[0.1，3)，[0.3，0.6)，[0.6，0.9]），将上述相关
性分析值集合中的相关性分析值进行分类。然后，将上述待构建字段集合中的各个待构建字段依据相对应的相关性分析值进行分组，得到待构建字段组集合，作为热度字段组集合。
[0041]
步骤205，对热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
[0042]
在一些实施例中，上述执行主体可以对上述热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。其中，构建数据模型表可以是将上述每个热度字段组中的各个字段添加至构建数据库表（例如，关系型数据库管理系统的数据表或非关系型数据库管理系统的数据表）的语句（例如，结构化查询语言或非结构化查询语言）中以构建数据模型表。
[0043]
可选地，上述执行主体还可以执行以下步骤：第一步，对上述数据模型表集合中的每个数据模型表进行性能测试以生成性能测试结果，得到性能测试结果集合。其中，性能测试可以是通过预设的数据查询语句对上述数据模型表进行数据查询，并记录数据查询的时长。可以将该时长作为性能测试结果。
[0044]
第二步，将上述性能测试结果集合中满足预定条件的性能测试结果对应的数据模型表发送至服务端。其中，预定条件可以是上述性能测试结果小于预设时长阈值（例如，0.1秒）。将数据模型表发送至服务以供输入数据，用户查询。
[0045]
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据模型表构建方法，可以减少数据查询占用的时间。具体来说，造成相关的数据查询占用的时间较多的原因在于：由于将数据分别存储至不同的数据表中，用户查询的数据往往会涉及到多个数据表，因此，需要从不同的数据表中查询出用户所需要的数据。基于此，本公开的一些实施例的数据模型表构建方法不仅通过用户查询记录信息计算出每个字段的热度评分值，还引入了热度字段。在数据模型表构建过程中，可以通过热度评分值，从字段组集合中选出热度字段。也因为有了热度评分值的参与，可以有效地对字段组集合中的字段进行选择。从而，使得根据选出的各个热度字段组所生成的数据模型表可以减少用户查询数据时涉及到的数据表的数量。进而，减少了数据查询所占用的时间。
[0046]
进一步参考图3，其示出了数据模型表构建方法的另一些实施例的流程300。该数据模型表构建方法的流程300，包括以下步骤：步骤301，获取用户查询记录信息集合。
[0047]
步骤302，对用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合。
[0048]
在一些实施例中，步骤301
‑
302的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201
‑
202，在此不再赘述。
[0049]
步骤303，将字段组集合中字段的总数量确定为第一评分参数。
[0050]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述字段组集合中字段的总数量确定为第一评分参数。
[0051]
步骤304，将字段组集合中字段组的数量确定为第二评分参数。
[0052]
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述字段组集合中字段组的数量确定为第二评分参数。
[0053]
步骤305，基于第一评分参数、第二评分参数和字段组集合，确定字段组集合中每
个字段的热度评分值以生成热度评分值，得到热度评分值集合。
[0054]
在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述第一评分参数、上述第二评分参数和上述字段组集合，确定上述字段组集合中每个字段的热度评分值以生成热度评分值，得到热度评分值集合。其中，可以将上述每个字段在字段组中的占比与第一评分参数和第二评分参数的乘积的比值确定为热度评分值。
[0055]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述第一评分参数、上述第二评分参数和上述字段组集合，确定上述字段组集合中每个字段的热度评分值以生成热度评分值，可以包括以下步骤：第一步，将上述字段与上述字段对应的各个字段组的比值的和与上述字段组集合中包括的字段与上述字段相同的字段组的数量的乘积确定为第三评分参数。
[0056]
第二步，确定上述字段组集合中各个字段组中包括的上述字段的数量，作为第一数量参数。
[0057]
第三步，确定上述字段组集合中包括的字段与上述字段相同的各个字段组中字段的数量，作为第二数量参数。
[0058]
第四步，根据上述第一评分参数、上述第二评分参数、上述第三评参数、上述第一数量参数和上述第二数量参数，生成上述热度评分值。
[0059]
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述第一评分参数、上述第二评分参数和上述字段组集合，确定上述字段组集合中每个字段的热度评分值以生成热度评分值，可以包括以下步骤：基于上述第一评分参数、第二评分参数和上述字段组集合，通过以下公式，确定字段的热度评分值（计算结果可以保留三位小数）：。
[0060]
其中，表示上述字段的热度评分值。表示序号。表示上述字段组集合中包括的字段与上述字段相同的字段组的数量。表示上述字段。表示上述字段组集合中包括的字段与上述字段相同的一个字段组中字段的数量。表示上述字段组集合中第个包括的字段与上述字段相同的字段组中字段的数量。表示上述字段组集合中的字段组中包括的上述字段的数量。表示上述字段组集合中第个字段组中包括的上述字段的数量。表示上述第一评分参数。表示上述第二评分参数。表示上述字段组集合中包括的字段与上述字段相同的各个字段组中字段的数量。
[0061]
上述公式及其相关内容作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“往往需要用户输入复杂关联查询语句从不同的数据表中查询需要的数据，导致查询效率低下”。导致查询效率低下的因素往往如下：需要用户输入复杂的关联查询语句，从不同的数据表中查询需要的数据。如果解决了上述因素，就能提高查询效率。为了达到这一效果，首先，由于考虑热度字段可以是用户查询度较高的字段，因此用于表征多数用户潜在的查询习惯。由此，本公开引入了热度评分值，可以用于从用户的查询记录信息中选
出查询重复率较高的字段作为热度字段。然后，考虑了生成的热度评分值的影响因素，例如，每个字段在每个字段组中的占比，每个字段在所有字段组中的占比，以及每个字段组中的字段数在所有字段组中字段数量的占比。由于热度字段是用于表征多数用户的查询习惯的字段。因此，生成的热度评分值需要考虑每个字段在不同字段组中的占比以及每个字段所在的字段组的数量（其中，字段所在的字段组的数量越多，可以表示该字段越符合不同用户的查询习惯）。另外，由于字段的数量在所有字段组中字段数量的占比为热度评分值的影响因素（即，所有用户对一个字段的搜索次数越多，也可以表示该字段越符合用户的查询习惯）。因此，上述公式也引入了字段数量与所有字段之间的比重。另外，引入的字段所在的字段组的数量和所有字段组中该字段的数量可以与热度评分值成正相关关系，使得可以对热度评分值进行进一步的调整。最后，由于上述公式引入了生成的热度评分值的多项影响因素，使得生成的热度评分值可以更加准确。从而，由热度评分值筛选出的热度字段可以更好的符合多数用户的查询习惯。所以热度字段构建的数据模型表也可以在一定程度上满足用户的查询条件，可以在一定程度上避免用户输入复杂的关联查询语句从多个数据表中查询需要的数据。进而，提高了数据查询的效率。
[0062]
步骤306，基于热度评分值集合和字段组集合，生成热度字段组集合。
[0063]
步骤307，对热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
[0064]
在一些实施例中，步骤306
‑
307的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤204
‑
205，在此不再赘述。
[0065]
从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的数据模型表构建方法的流程300体现了生成热度评分值集合的步骤。首先，由于考虑热度字段可以是用户查询度较高的字段，因此用于表征多数用户潜在的查询习惯。由此，本公开引入了热度评分值，可以用于从用户的查询记录信息中选出查询重复率较高的字段作为热度字段。然后，考虑了生成的热度评分值的影响因素，例如，每个字段在每个字段组中的占比，每个字段在所有字段组中的占比，以及每个字段组中的字段数在所有字段组中字段数量的占比。由于热度字段是用于表征多数用户的查询习惯的字段。因此，生成的热度评分值需要考虑每个字段在不同字段组中的占比以及每个字段所在的字段组的数量（其中，字段所在的字段组的数量越多，可以表示该字段越符合不同用户的查询习惯）。另外，由于字段的数量在所有字段组中字段数量的占比为热度评分值的影响因素（即，所有用户对一个字段的搜索次数越多，也可以表示该字段越符合用户的查询习惯）。因此，上述公式也引入了字段数量与所有字段之间的比重。另外，引入的字段所在的字段组的数量和所有字段组中该字段的数量可以与热度评分值成正相关关系，使得可以对热度评分值进行进一步的调整。最后，由于上述公式引入了生成的热度评分值的多项影响因素，使得生成的热度评分值可以更加准确。从而，由热度评分值筛选出的热度字段可以更好的符合多数用户的查询习惯。所以热度字段构建的数据模型表也可以在一定程度上满足用户的查询条件，可以在一定程度上避免用户输入复杂的关联查询语句从多个数据表中查询需要的数据。进而，提高了数据查询的效率。
[0066]
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种数据模型表构建装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体
可以应用于各种电子设备中。
[0067]
如图4所示，一些实施例的库存相关信息显示装置400包括：获取单元401、提取单元402、第一生成单元403、第二生成单元404和构建单元405。其中，获取单元401，被配置成获取用户查询记录信息集合；提取单元402，被配置成对上述用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合；第一生成单元403，被配置成基于上述字段组集合，生成热度评分值集合；第二生成单元404，被配置成基于上述热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合；构建单元405，被配置成对上述热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
[0068]
可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。
[0069]
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如图1中的计算设备101）500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0070]
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（rom）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（ram）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出（i/o）接口505也连接至总线504。
[0071]
通常，以下装置可以连接至i/o接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器（lcd）、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
[0072]
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从rom 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
[0073]
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd
‑
rom）、光存储器件、磁
存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
[0074]
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http（hypertext transfer protocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“lan”），广域网（“wan”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
[0075]
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户查询记录信息集合；对上述用户查询记录信息集合中的每个用户查询记录信息进行字段提取以生成字段组，得到字段组集合；基于上述字段组集合，生成热度评分值集合；基于上述热度评分值集合和上述字段组集合，生成热度字段组集合；对上述热度字段组集合中的每个热度字段组进行数据模型表构建以生成数据模型表，得到数据模型表集合。
[0076]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（lan）或广域网（wan）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
[0077]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0078]
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件
的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、提取单元、第一生成单元、第二生成单元、构建单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取用户查询记录信息集合的单元”。
[0079]
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、片上系统（soc）、复杂可编程逻辑设备（cpld）等等。
[0080]
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。