画像标签处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置与流程

1.本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种画像标签处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置。


背景技术：

2.用户画像标签是电子游戏中用于刻画人物特征、性格、属性、喜好的有效载体，在游戏产品的日常运营活动、智能化推荐、营销推广活动中，结合用户的真实用户画像和游戏中的行为特征能够为游戏企业的精细化运营提供有效手段。
3.现有方案中，主要依赖游戏开发团队利用大数据处理技术进行按需开发，进而获取用户画像标签，用户画像标签中主要包括用户的属性标签和各项指标标签。例如，用户画像标签可以包括：玩家性别、玩家年龄、玩家等级、累计在线时长、7天登录天数、3天参与玩法次数、登录时段偏好、最后一次登录时间等。用户画像标签主要具备以下两个特性：
4.(1)丰富性，在游戏领域内，应涵盖游戏角色、游戏账号、全产品账号下不同维度的用户画像标签，全方位刻画用户行为特点，实现精准触达。
5.(2)高效性，让业务任务在运营推广活动中按需进行用户画像标签的快速试验，实现用户画像标签的即时定义，即时使用。
6.但是，依赖游戏开发团队利用大数据处理技术进行按需开发用户画像标签时，生成周期长，维护成本高，且随着游戏数据量的积累，生成精准的用户画像标签的难度越来越大。
7.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

8.本发明实施例提供了一种画像标签处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置，以至少解决相关技术中生成精准的用户画像标签的效率低下的技术问题。
9.根据本发明其中一实施例，提供了一种画像标签处理方法，包括：
10.生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
11.可选地，生成标签配置信息包括：获取画像标签数据样例，其中，画像标签数据样例用于确定原始画像标签的配置内容，配置内容包括：多个配置项；按照画像标签数据样例生成标签配置信息。
12.可选地，多个配置项包括：画像标签主体配置项；画像标签数据获取方式配置项；画像标签基础信息配置项；画像标签取值口径配置项；画像标签时间周期配置项；画像标签对应的日志过滤条件配置项。
13.可选地，上述画像标签处理方法还包括：对标签配置信息对应的第一标签标识进行重复性校验；当确定不存在与第一标签标识发生重复的标识时，将标签配置信息传输并存储至第二服务器，其中，第二服务器用于基于第一标签标识为标签配置信息分配第二标签标识，并将第二标签标识的标签状态设置为初始化状态。
14.可选地，基于标签配置信息生成分布式计算任务包括：向第二服务器发起查询请求，其中，查询请求用于检测第二服务器中是否存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态；当确定存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态时，利用第二标签标识从第二服务器获取标签配置信息；对标签配置信息进行合法性与完整性校验；当标签配置信息通过合法性与完整性校验时，将标签配置信息包含的多个配置项中每个配置项的配置内容转换为对应的数据库查询语句；对转换得到的多个数据库查询语句进行拼接，生成分布式计算任务。
15.可选地，上述画像标签处理方法还包括：当标签配置信息通过合法性与完整性校验并且在预设存储区域查询到标签配置信息对应的第二标签标识时，利用预设存储区域内预先存储的标签数据生成目标画像标签。
16.根据本发明其中一实施例，提供了另一种画像标签处理方法，包括：
17.接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
18.可选地，对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签包括：利用分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句，获取目标游戏日志，并对目标游戏日志进行解析，得到解析结果；按照多个数据库查询语句中设定的过滤条件，对解析结果进行过滤，得到过滤结果；基于过滤结果执行聚合计算，生成目标画像标签。
19.可选地，上述画像标签处理方法还包括：检测分布式计算任务的执行时长是否超过预设时长；当执行时长超过预设时长时，停止执行分布式计算任务。
20.可选地，上述画像标签处理方法还包括：获取目标画像标签的画像标签主体类型；当画像标签主体类型为角色主体类型时，在目标画像标签对应的至少一个角色标识与最新变更信息之间建立关联关系，其中，最新变更信息包括：最新变更的服务器信息、最新变更的账号信息。
21.可选地，上述画像标签处理方法还包括：获取目标画像标签的画像标签主体类型；当画像标签主体类型为账号主体类型时，将目标画像标签对应的单一账号信息转换为全局账号信息。
22.可选地，上述画像标签处理方法还包括：对目标画像标签进行标签数据量校验与合法性校验，其中，标签数据量校验用于确定目标画像标签的唯一性，合法性校验用于确定目标画像标签符合预设条件。
23.可选地，上述画像标签处理方法还包括：获取目标画像标签对应的分布指标，其中，分布指标用于确定目标画像标签的分布显示方式；按照分布指标对目标画像标签进行可视化显示。
24.可选地，上述画像标签处理方法还包括：利用游戏产品类型和画像标签主体类型，
从目标画像标签中获取满足查询条件的待更新画像标签，其中，查询条件包括：时间条件、状态条件；对待更新画像标签对应的标签配置信息进行更新，得到更新后画像标签。
25.根据本发明其中一实施例，提供了一种画像标签处理装置，包括：
26.第一生成模块，用于生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；第二生成模块，用于基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；上传模块，用于将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
27.根据本发明其中一实施例，提供了另一种画像标签处理装置，包括：
28.接收模块，用于接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；处理模块，用于对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
29.根据本发明其中一实施例，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中的画像标签处理方法。
30.根据本发明其中一实施例，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序被设置为运行时执行上述任一项中的画像标签处理方法。
31.根据本发明其中一实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项中的画像标签处理方法。
32.在本发明实施例中，通过生成标签配置信息，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到，进而基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，最后将分布式计算任务上传至第一服务器，由第一服务器对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签，达到了快速准确地定义用户画像标签的目的，从而实现了提高用户画像标签的生成效率和精准度的技术效果，进而解决了相关技术中生成精准的用户画像标签的效率低下的技术问题。
附图说明
33.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
34.图1是本发明实施例的一种画像标签处理方法的移动终端的硬件结构框图；
35.图2是根据本发明其中一实施例的一种画像标签处理方法的流程图；
36.图3是根据本发明其中一实施例的画像标签配置界面示意图；
37.图4是根据本发明其中一实施例的另一种画像标签处理方法的流程图；
38.图5是根据本发明其中一实施例的画像标签显示界面示意图；
39.图6是根据本发明其中一实施例的一种画像标签处理过程示意图；
40.图7是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图；
41.图8是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图；
42.图9是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图
43.图10是根据本发明其中一实施例的画像标签处理装置的结构框图；
44.图11是根据本发明其中一实施例的另一种画像标签处理装置的结构框图。
具体实施方式
45.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
46.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
47.现有方案中，游戏用户画像标签主要通过技术按需开发和数据仓库工具(hive)查询下载这两种方式进行生成：
48.其中，技术按需开发的过程如下：业务使用方例如游戏产品运营，将提出的需求汇总到到策划方，由策划方整理各画像标签计算口径，随后交由技术人员按照需求进行代码开发，在开发完后存储用户画像标签，经过测试人员进行验证后上线使用。这种方式的缺陷其一在于需求使用链路长，从提出业务需求到开发、测试上线，开发周期长，无法满足实际业务及时性需求；其二在于研发维护成本高：在企业产品多元化情况下，不同产品、不同维度、不同类型用户画像标签生成需要投入大量研发人员。
49.其中，hive查询下载的过程如下：利用大数据平台hive编写简单结构化查询语言(structured query language，简称为sql)，利用sql代码查询游戏日志文件进而生成简单的用户画像标签，业务人员在手动下载后进行使用。这种方式的缺陷其一在于缺乏统一标准、统一管理：业务人员通过sql代码获取用户画像标签时，主要依赖于业务人员自身具备的代码能力，没有统一标准，进而使得从游戏日志中获取的画像标签质量难以把控；其二在于数据可视化能力弱、继承性复用性低。
50.随着各大游戏企业产品的多元化，以及游戏用户的日益增多，游戏玩法和内容日渐丰富，在游戏产品中积累的数据量也逐渐膨胀爆炸，利用现有方案难以获得具备丰富性和高效性的用户画像标签。
51.根据本发明其中一实施例，提供了一种画像标签处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
52.在本发明其中一种实施例中的画像标签处理方法可以运行于终端设备或者是服务器。终端设备可以为本地终端设备。当画像标签处理方法运行于服务器时，该方法则可以基于云交互系统来实现与执行，其中，云交互系统包括服务器和客户端设备。
53.在一可选的实施方式中，云交互系统下可以运行各种云应用，例如：云游戏。以云游戏为例，云游戏是指以云计算为基础的游戏方式。在云游戏的运行模式下，游戏程序的运行主体和游戏画面呈现主体是分离的，画像标签处理方法的储存与运行是在云游戏服务器上完成的，客户端设备的作用用于数据的接收、发送以及游戏画面的呈现，举例而言，客户端设备可以是靠近用户侧的具有数据传输功能的显示设备，如，移动终端、电视机、计算机、掌上电脑等；但是进行信息处理的终端设备为云端的云游戏服务器。在进行游戏时，玩家操作客户端设备向云游戏服务器发送操作指令，云游戏服务器根据操作指令运行游戏，将游戏画面等数据进行编码压缩，通过网络返回客户端设备，最后，通过客户端设备进行解码并输出游戏画面。
54.在一可选的实施方式中，终端设备可以为本地终端设备。以游戏为例，本地终端设备存储有游戏程序并用于呈现游戏画面。本地终端设备用于通过图形用户界面与玩家进行交互，即，常规的通过电子设备下载安装游戏程序并运行。该本地终端设备将图形用户界面提供给玩家的方式可以包括多种，例如，可以渲染显示在终端的显示屏上，或者，通过全息投影提供给玩家。举例而言，本地终端设备可以包括显示屏和处理器，该显示屏用于呈现图形用户界面，该图形用户界面包括游戏画面，该处理器用于运行该游戏、生成图形用户界面以及控制图形用户界面在显示屏上的显示。
55.在一种可能的实施方式中，本发明实施例提供了一种画像标签处理方法，通过第一终端设备提供图形用户界面，其中，第一终端设备可以是前述提到的本地终端设备，也可以是前述提到的云交互系统中的客户端设备。
56.以运行在本地终端设备中的移动终端上为例，该移动终端可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(mobile internet devices，简称为mid)、pad、游戏机等终端设备。图1是本发明实施例的一种画像标签处理方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于中央处理器(cpu)、图形处理器(gpu)、数字信号处理(dsp)芯片、微处理器(mcu)、可编程逻辑器件(fpga)、神经网络处理器(npu)、张量处理器(tpu)、人工智能(ai)类型处理器等的处理装置)和用于存储数据的存储器104。可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106、输入输出设备108以及显示设备110。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
57.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的画像标签处理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的画像标签处理方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实
例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
58.传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
59.输入输出设备108中的输入可以来自多个人体学接口设备(human interface device，简称为hid)。例如：键盘和鼠标、游戏手柄、其他专用游戏控制器(如：方向盘、鱼竿、跳舞毯、遥控器等)。部分人体学接口设备除了提供输入功能之外，还可以提供输出功能，例如：游戏手柄的力反馈与震动、控制器的音频输出等。
60.显示设备110可以例如平视显示器(hud)、触摸屏式的液晶显示器(lcd)和触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。该液晶显示器可使得用户能够与移动终端的用户界面进行交互。在一些实施例中，上述移动终端具有图形用户界面(gui)，用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与gui进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
61.在本实施例中提供了一种运行于移动终端的画像标签处理方法，图2是根据本发明其中一实施例的一种画像标签处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
62.步骤s20，生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
63.步骤s21，基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；
64.步骤s22，将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
65.基于上述步骤s20至步骤s22，通过生成标签配置信息，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到，进而基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，最后将分布式计算任务上传至第一服务器，由第一服务器对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签，达到了快速准确地定义用户画像标签的目的，从而实现了提高用户画像标签的生成效率和精准度的技术效果，进而解决了相关技术中生成精准的用户画像标签的效率低下的技术问题。
66.下面对该实施例的画像标签处理方法进行进一步介绍。
67.作为一种可选的实施方式，在步骤s20，生成标签配置信息包括：
68.步骤s201，获取画像标签数据样例，其中，画像标签数据样例用于确定原始画像标签的配置内容，配置内容包括：多个配置项；
69.可选地，用户按照预设的日志格式和日志字段需求查询游戏日志进而获取画像标签数据样例，画像标签数据样例中可以包括角色标识字段、账号标识字段、服务器字段、日
期字段以及样例详情字段。
70.上述画像标签数据样例中的包含的字段可以支持json嵌套解析,以逗号分割。如source.ip.ip_area表示获取游戏日志中样例详情(source)字段中主键ip下的ip_area信息。
71.步骤s202，按照画像标签数据样例生成标签配置信息。
72.上述原始画像标签的配置内容中，多个配置项包括：画像标签主体配置项；画像标签数据获取方式配置项；画像标签基础信息配置项；画像标签取值口径配置项；画像标签时间周期配置项；画像标签对应的日志过滤条件配置项。
73.下面结合图3对原始画像标签的配置内容进行进一步介绍。图3是根据本发明其中一实施例的画像标签配置界面示意图，如图3所示，画像标签主体配置项可以包括角色标识、账号标识、全账号标识。画像标签数据获取方式配置项可以包括用户自定义方式、接入预设数据方式，其中，在以接入预设数据的方式获取画像标签数据的过程中，预设数据可以为由技术团队预先通过代码手动开发完成的画像标签数据，每个画像标签对应一个标签标识，采用接入预设数据的方式可以直接从标签标识对应的数据存储路径中获取画像标签数据，进而减少对于画像标签数据的重复运算。画像标签基础信息配置项可以包括所属产品、所属目录、标签名称、敏感性信息、数据类型等基本属性信息，其中，敏感性信息用于画像标签的权限控制。画像标签取值口径配置项可以包括数据库、数据表名、账号标识字段、角色标识字段、服务器字段、取数字段、计算方式等，其中，账号标识字段、角色标识字段、服务器字段可以从画像标签数据样例中进行确定。本发明实施例中的计算方式包括但不限于以下方式：直接取值、计数、去重计数、最小值、最大值、求和、求平均值、计算数值内的元素数量、长度、最新一次、最早一次等。画像标签时间周期配置项可以包括日期字段、计算周期，其中，计算周期可以为固定最近预设天数或自定义日期周期。画像标签对应的日志过滤条件配置项中，用户可以自行设置和/或条件组合的字段过滤规则，其中，本发明实施例中的字段过滤规则包括但不限于以下规则：等于、不等于、大(等)于、小(等)于、为空、不为空、包(不包)含、在(不在)
…
里面。
74.通过获取画像标签数据样例，进一步基于画像标签数据样例确定标签配置信息的配置内容，可以灵活生成多维度的标签配置信息，以用于后续生成待执行的分布式计算任务。
75.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
76.步骤s23，对标签配置信息对应的第一标签标识进行重复性校验；
77.以第一标签标识为标签名称为例，在对标签配置信息对应的标签名称进行重复性校验时，若确定存在与当前标签名称重复的标签名称时，可以在客户端的用户图形界面上显示提示信息，用于提示用户新增或者修改当前标签名称。
78.步骤s24，当确定不存在与第一标签标识发生重复的标识时，将标签配置信息传输并存储至第二服务器，其中，第二服务器用于基于第一标签标识为标签配置信息分配第二标签标识，并将第二标签标识的标签状态设置为初始化状态。
79.继续以第一标签标识为标签名称为例，在对标签配置信息对应的标签名称进行重复性校验时，若确定不存在与当前标签名称重复的标签名称时，可以确定当前标签名称对应的标签是唯一的，即第一标签标识对应的标签是唯一的，调用后端接口将标签配置信息
经过网络传输并存储到第二服务器，第二服务器可以提供检测轮询服务。
80.进一步地，第二服务器基于标签名称为标签配置信息分配唯一的第二标签标识，即tag_id。例如，第二标签标识可以包括产品代号、主键、目录拼音、标签名称拼音等信息，对应的tag_id格式可以为：产品代号_主键_目录拼音_标签名称拼音。将第二标签标签标识的标签状态设置为初始状态，将用户页面状态显示为标签计算状态，例如当前页面状态显示为跑数中。
81.通过对标签配置信息对应的第一标签标识进行重复性校验，在确定不存在与第一标签标识重复的标识时，将标签配置信息传输并存储在第二服务器，利用第二服务器基于第一标签标识为标签配置信息分配第二标签标识，并将第二标签标识的标签状态设置为初始化状态，可以为标签标签配置信息生成唯一性的标识。
82.作为一种可选的实施方式，在步骤s21中，基于标签配置信息生成分布式计算任务包括：
83.步骤s211，向第二服务器发起查询请求，其中，查询请求用于检测第二服务器中是否存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态；
84.具体的，基于查询请求对第二服务器进行多进程并行检测轮询，即同时对第二服务器中存储的多个标签的第二标签标识的标签状态进行查询检测。例如，当存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态，输出检测结果。
85.步骤s212，当确定存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态时，利用第二标签标识从第二服务器获取标签配置信息；
86.步骤s213，对标签配置信息进行合法性与完整性校验；
87.可选地，对标签配置信息进行合法性校验包括：判断标签配置信息所包括的画像标签基础信息配置项中是否包含敏感字符。在确定标签配置信息包含敏感字符时，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为失败状态，并向用户发送合法性校验失败的提示消息；在确定标签配置信息不包含敏感字符时，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为成功状态，并向用户发送合法性校验成功的提示消息。
88.可选地，对标签配置信息进行完整性校验包括：判断标签配置信息所包括的画像标签取值口径配置项是否完整，即判断画像标签取值口径配置项中的数据库、数据表是否存在。在确定标签配置信息中数据库、数据表不存在时，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为失败状态，并向用户发送完整性校验失败的提示消息；在确定标签配置信息中数据库、数据表存在时，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为成功状态，并向用户发送完整性校验成功的提示消息。
89.步骤s214，当标签配置信息通过合法性与完整性校验时，将标签配置信息包含的多个配置项中每个配置项的配置内容转换为对应的数据库查询语句；
90.以对标签配置信息包含的画像标签时间周期配置项的转换过程为例，对画像标签时间周期配置项中的日期字段、计算周期(固定周期或自定义周期)进行转换，可以生成对应的数据库查询语句，即日志标签时间hive sql语句，如where date》＝'20210809'and date《＝'20210809'。
91.以对标签配置信息包含的画像标签取值口径配置项的转换过程为例，对画像标签
取值口径配置项中的数据库和数据表名进行转换，可以生成对应的数据库查询语句，如g66.loginrole标识游戏角色的数据库为g66，数据表名为loginrole；对画像标签取值口径配置项中的角色标识字段、取数字段进行转换，可以生成对应的数据库查询语句，如fn.json(source,'$.role_id')。
92.以对标签配置信息包含的画像标签对应的日志过滤条件配置项的转换过程为例，对画像标签对应的日志过滤条件配置项中的过滤字段进行转换，可以生成对应的数据库查询语句，如fn.json(fn.json(source,'$.info),'$.login_time')。
93.步骤s215，对转换得到的多个数据库查询语句进行拼接，生成分布式计算任务。
94.以画像标签取值口径配置项中取数字段、计算方式转换后得到的数据库查询语句为例进行拼接，可以获得拼接后的数据库查询语句，如count(distinct fn.json(source,'$.role_id'))，进一步地，将画像标签对应的日志过滤条件配置项转换后得到的数据库查询语句进行补充拼接，生成最终拼接而成数据库查询语句，如(fn.json(fn.json(source,'$.info),'$.login_time')》1628526600and fn.json(source,'$.role_level')》＝13)，将最终拼接生成的数据库查询语句存储为可执行计算引擎(spark)代码变量，即上述分布式计算任务。
95.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括：当标签配置信息通过合法性与完整性校验并且在预设存储区域查询到标签配置信息对应的第二标签标识时，利用预设存储区域内预先存储的标签数据生成目标画像标签。
96.当标签配置信息通过合法性与完整性校验时，在预设存储区域查询是否存在标签配置信息对应的第二标签标识，可用于校验当前的分配的第二标签标识是否存在于由技术团队预先通过代码手动开发完成的标签列表中，实现数据的高可复用性。
97.可选地，在预设存储区域查询到标签配置信息对应的第二标签标识时，利用预设存储区域内预先存储的标签数据生成目标画像标签，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为成功状态，并向用户发送标签创建成功的提示消息。
98.可选地，在预设存储区域没有查询到标签配置信息对应的第二标签标识时，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态由初始化状态更改为失败状态，并向用户发送标签创建失败并请求重建的提示消息。
99.在本实施例中提供了一种运行于服务器的画像标签处理方法，图4是根据本发明其中一实施例的另一种画像标签处理方法的流程图，如图4所示，该流程包括如下步骤：
100.步骤s40，接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
101.步骤s41，对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
102.基于上述步骤s40至步骤s41，通过接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到，进一步对分布式计算任务执行标签计算，最终生成目标画像标签，达到了快速准确地定义用户画像标签的目的，从而实现了提高用户画像标
签的生成效率和精准度的技术效果，进而解决了相关技术中生成精准的用户画像标签的效率低下的技术问题。
103.下面对该实施例的画像标签处理方法进行进一步介绍。
104.作为一种可选的实施方式，在步骤s41，对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签包括：
105.步骤s411，利用分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句，获取目标游戏日志，并对目标游戏日志进行解析，得到解析结果；
106.可选地，将分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句中的主程序语句上传到资源管理器(yarn)集群后，将分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句上传到yarn集群，由yarn集群对分布式计算任务执行标签计算，获取目标游戏日志，并对目标游戏日志进行解析，得到解析结果。其中，主程序语句中包括程序的资源分配配置、数据获取、标签计算、标签存储等主要逻辑。
107.步骤s412，按照多个数据库查询语句中设定的过滤条件，对解析结果进行过滤，得到过滤结果；
108.步骤s413，基于过滤结果执行聚合计算，生成目标画像标签。
109.例如，目标画像标签为角色30天游戏总时长，需要把游戏日志中所有角色游戏记录进行提取，对每个角色的每次游戏时长进行聚合相加，最后生成每个角色的30天游戏总时长。
110.通过分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句，获取目标游戏日志，并对目标游戏日志进行解析，得到解析结果，进一步按照多个数据库查询语句中设定的过滤条件，对解析结果进行过滤，得到过滤结果，最终基于过滤结果执行聚合计算，生成目标画像标签，能够进一步提高画像标签的生成效率。
111.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
112.步骤s42，检测分布式计算任务的执行时长是否超过预设时长；
113.步骤s43，当执行时长超过预设时长时，停止执行分布式计算任务。
114.以周期为10s，预设时长为1h为例，每间隔10s轮询查询集群标签任务列表，检测分布式计算任务的执行时长是否超时(1h)，对超时的分布式计算任务进行强制中止，避免资源占用，同时停止执行分布式计算任务后，将标签配置信息的第二标签标识的标签状态更改为超时状态。
115.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
116.步骤s44，获取目标画像标签的画像标签主体类型；
117.步骤s45，当画像标签主体类型为角色主体类型时，在目标画像标签对应的至少一个角色标识与最新变更信息之间建立关联关系，其中，最新变更信息包括：最新变更的服务器信息、最新变更的账号信息。
118.在游戏领域中，每个用户id对应至少一个角色id，角色id会存在买卖账号、转服、合服等情况，进而导致对应的账号、服务器信息变更。在获取目标画像标签的画像标签主体类型后，确定画像标签主体类型为角色主体类型时，对每个角色id关联上当前用户变更后的服务器信息和账号信息。
119.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
120.步骤s46，获取目标画像标签的画像标签主体类型；
121.步骤s47，当画像标签主体类型为账号主体类型时，将目标画像标签对应的单一账号信息转换为全局账号信息。
122.在游戏领域中，单一账号信息包括电脑端账号信息和手机端账号信息，单一账号信息之间的账号体系存在差异，可以使用统一资源服务(uniform resource service，urs)构架或者加密后的账号标识将目标画像标签对应的单一账号信息转换为全局账号信息，以实现目标画像标签的统一存储。
123.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：对目标画像标签进行标签数据量校验与合法性校验，其中，标签数据量校验用于确定目标画像标签的唯一性，合法性校验用于确定目标画像标签符合预设条件。
124.在对目标画像标签进行标签数据量校验与合法性校验之前，获取目标画像标签的第二标签标识和查询日期以进行hive分区。使用分区技术，能够避免hive全表扫描，可以进一步提升目标画像标签的查询效率。
125.可选地，对于聚合型的目标画像标签采用分组聚合计算方式进行标签数据量校验。例如，对计算方式为求和、最大值的目标画像标签采用分组聚合计算方式进行标签数据量校验，以确定目标画像标签的唯一性。
126.可选地，对于取值类型标签的目标画像标签进行标签数据量校验时，需要验证目标画像标签的标签数据量是否等于标签主键去重数量。例如，对计算方式为直接取值的目标画像标签，通过验证目标画像标签的标签数据量是否等于标签主键去重数量，以保证标签唯一性。
127.可选地，对目标画像标签进行合法性校验包括：校验目标画像标签值是否存在空值或者敏感词。当目标画像标签值存在空值和/或敏感词时，对目标画像标签的合法性校验结果为不合法；当目标画像标签值不存在空值且不存在敏感词时，对目标画像标签的合法性校验结果为合法。
128.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
129.步骤s48，获取目标画像标签对应的分布指标，其中，分布指标用于确定目标画像标签的分布显示方式；
130.上述分布指标包括目标画像标签值的最大值、最小值、中位数、标签数、去重账号数中的一项或者多项。
131.可选地，通过对目标画像标签值进行分组聚合计算，获取目标画像标签对应的分布指标。
132.步骤s49，按照分布指标对目标画像标签进行可视化显示。
133.例如，将分布指标上传至第二服务器，利用前端页面查询后端接口对目标画像标签进行可视化显示。在可视化显示界面对标签值、分布指标进行初始化计算，同时能够自动化为用户提供自定义分布、分层查询操作。
134.作为一种可选的实施方式，上述画像标签处理方法还包括以下步骤：
135.步骤s50，利用游戏产品类型和画像标签主体类型，从目标画像标签中获取满足查询条件的待更新画像标签，其中，查询条件包括：时间条件、状态条件；
136.步骤s51，对待更新画像标签对应的标签配置信息进行更新，得到更新后画像标
签。
137.例如，对各产品、各主键画像标签数据进行每日例行自动计算更新，输出画像标签数据并进行数据可视化。
138.在本发明的实施例中，通过用户简单自定义配置标签的形式，利用大数据相关技术自动化生成游戏领域下的角色、账号、全账号、自然人等多维度的用户画像标签，能够对游戏用户画像标签进行统一计算、存储和管理，从而实现了提高用户画像标签的生成效率和精准度的技术效果。
139.图5是根据本发明其中一实施例的画像标签显示界面示意图，如图5所示，基于本发明实施例可以生成多个画像标签，基于图5所示的显示界面可以对生成的多个画像标签进行统一存储和管理，在显示界面中可以显示多个画像标签的基本信息，如显示角色标签或者单账号标签对应的多个信息，每个标签的标签名称、标签标识、创建人、创建时间、跑数截止时间、跑数情况、描述信息等。在图5所示的显示界面上，用户还可以对已生成的画像标签进行操作，例如，在进行画像标签的管理时，可以对画像标签进行修改、复制、删除、查看数据、查看操作记录等。
140.下面结合示意图对本发明实施例中的画像标签处理方法进行介绍。
141.图6是根据本发明其中一实施例的一种画像标签处理过程示意图，如图6所示，该处理过程包括：
142.步骤s601，启动自定义画像标签的流程；
143.步骤s602，服务器提供检测轮询服务；
144.步骤s603，判断是否需要新建或者修改标签，在确定无需新建或修改时，重复执行步骤s602；
145.步骤s604，从数据库读取标签配置信息；
146.步骤s605，对标签配置信息进行验证，具体包括对标签配置信息进行合法性和完整性校验；
147.步骤s606，在对标签配置信息进行验证失败时，结束画像标签的自定义流程并返回失败信息；
148.步骤s607，利用标签分类器进行分类；
149.步骤s608，对于自定义配置的标签配置信息包含的多个配置项中每个配置项的配置内容转换为对应的数据库查询语句；
150.例如，时间转换模块用于转换画像标签时间周期配置项，hive数据解析模块用于转换画像标签取值口径配置项中的数据库、数据表名，计算方式转换模块用于转换画像标签取值口径配置项中的计算方式。
151.步骤s609，生成数据库查询语句；
152.步骤s610，对已经生成的数据库查询语句进行存储；
153.步骤s611，对于预设生成的画像标签进一步检测数据库中是否存在预设标签标识；在检测不存在预设标签标识时，重复执行步骤s606；
154.步骤s612，在检测到数据库中存在预设标签标识时，结束画像标签的自定义流程并返回成功信息。
155.基于图6所示的画像标签处理过程，当检测到有业务方新建或修改画像标签，能够
主动读取标签配置信息，自动生成核心代码，提供给标签计算存储模块使用，同时可以验证需要创建或修改的标签是否为技术预先开发完成标签，在确定该标签已经预先开发时，能够完成快速接入使用，实现标签复用。
156.图7是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图，如图7所示，该处理过程包括：
157.步骤s701，开始标签计算程序；
158.步骤s702，提交分布式计算任务，即spark作业；
159.步骤s703，识别布式计算任务中的代码并上传至yarn集群；
160.步骤s704，获取并解析hive游戏日志；
161.步骤s705，进行spark分布式标签聚合计算；
162.步骤s706，开始执行集群任务检测程序；
163.步骤s707，启动计算器；
164.步骤s708，判断分布式计算任务的执行时长是否超过预设时长；
165.步骤s709，在分布式计算任务的执行时长超过预设时长时，返回超时信息；
166.步骤s710，利用标签主体选择器进行对标签主体进行分类；
167.步骤s711，当标签主体类型为角色主体类型时，在标签对应的至少一个角色标识与最新变更信息之间建立关联关系，其中，最新变更信息包括：最新变更的服务器信息、最新变更的账号信息；
168.步骤s712，当标签主体类型为账号主体类型时，将目标标签对应的单一账号信息转换为全局账号信息，即对于主体是账号或者全账号的标签进行转换主键；
169.步骤s713，生成标签唯一标识；
170.步骤s714，统一标准存储标签；
171.步骤s715，输出画像标签的具体内容。
172.基于图7所示的画像标签处理过程，能够完成对游戏日志源的获取、解析，以及对获取的数据进行计算、聚合、转换、统一标准存储，最终输出画像标签的具体内容。
173.图8是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图，如图8所示，该处理过程包括：
174.步骤s801，获取唯一标识的标签数据；
175.步骤s802，对获取的标签数据的计算类型进行判断；
176.步骤s803，对于聚合类型的标签，执行标签数据量计算验证；
177.步骤s804，对于取值类型的标签，执行标签数据量计算验证；
178.步骤s805，对于取值类型的标签，执行标签数据量计算验证后，进行标签主键去重计算；
179.步骤s806，对标签进行合法性验证；
180.步骤s807，对通过合法性验证后的标签进行异常检测；
181.步骤s808，在检测结果存在异常时，通知创建/更新人失败信息；
182.步骤s809，结束返回失败信息；
183.步骤s810，在检测结果不存在异常时，通知创建/更新人成功信息；
184.步骤s811，结束返回成功信息。
185.基于图8所述的画像标签处理过程，能够对生产完成的画像标签进行合法性和准确性的验证，保证标签数据的质量。
186.图9是根据本发明其中一实施例的又一种画像标签处理过程示意图，如图9所示，该处理过程包括：
187.步骤s901，设置定时器；
188.步骤s902，读取画像标签数据库；
189.步骤s903，判断是否超过停止时间；
190.步骤s904，在确定超过停止时间时，对标签数据进行过滤丢弃；
191.步骤s905，在确定未超过停止时间时，判断标签状态是否为成功状态，在标签状态为失败状态时对标签数据进行过滤丢弃；
192.步骤s906，在标签状态为成功状态时，汇总有效标签配置；
193.步骤s907，组合分布式计算任务中的spark可执行代码；
194.步骤s908，在经过异常检测后，确认检测结果存在异常时进行报警提示；
195.步骤s909，提交集群作业，并行生成标签；
196.步骤s910，执行标签分布计算；
197.步骤s911，更新页面状态；
198.步骤s912，进行数据可视化；
199.步骤s913，通知相关人员。
200.基于图9所述的画像标签处理过程，能够对各产品、各主键画像标签数据进行每日例行自动计算更新，输出画像标签数据并进行数据可视化。
201.本发明实施例通过生成标签配置信息，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到，进而基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，最后将分布式计算任务上传至第一服务器，由第一服务器对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签，达到了快速准确地定义用户画像标签的目的，从而实现了提高用户画像标签的生成效率和精准度的技术效果，进而解决了相关技术中生成精准的用户画像标签的效率低下的技术问题。
202.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
203.在本实施例中还提供了一种画像标签处理装置，该画像标签处理装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
204.图10是根据本发明其中一实施例的画像标签处理装置的结构框图，该装置包括：
205.第一生成模块101，用于生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像
标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
206.第二生成模块102，用于基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；
207.上传模块103，用于将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
208.可选地，第一生成模块101用于生成标签配置信息包括：获取画像标签数据样例，其中，画像标签数据样例用于确定原始画像标签的配置内容，配置内容包括：多个配置项；用于按照画像标签数据样例生成标签配置信息。
209.可选地，多个配置项包括：画像标签主体配置项；画像标签数据获取方式配置项；画像标签基础信息配置项；画像标签取值口径配置项；画像标签时间周期配置项；画像标签对应的日志过滤条件配置项。
210.可选地，画像标签处理装置还包括：第一校验模块104，用于对标签配置信息对应的第一标签标识进行重复性校验；存储模块105，用于当确定不存在与第一标签标识发生重复的标识时，将标签配置信息传输并存储至第二服务器，其中，第二服务器用于基于第一标签标识为标签配置信息分配第二标签标识，并将第二标签标识的标签状态设置为初始化状态。
211.可选地，第二生成模块102，用于基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务包括：向第二服务器发起查询请求，其中，查询请求用于检测第二服务器中是否存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态；当确定存在第二标签标识的标签状态处于初始化状态时，利用第二标签标识从第二服务器获取标签配置信息；对标签配置信息进行合法性与完整性校验；当标签配置信息通过合法性与完整性校验时，将标签配置信息包含的多个配置项中每个配置项的配置内容转换为对应的数据库查询语句；对转换得到的多个数据库查询语句进行拼接，生成分布式计算任务。
212.可选地，画像标签处理装置还包括：第三生成模块106，用于当标签配置信息通过合法性与完整性校验并且在预设存储区域查询到标签配置信息对应的第二标签标识时，利用预设存储区域内预先存储的标签数据生成目标画像标签。
213.图11是根据本发明其中一实施例的另一种画像标签处理装置的结构框图，如图11所示，该装置包括：
214.接收模块111，用于接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
215.处理模块112，用于对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
216.可选地，处理模块112，用于对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签包括：利用分布式计算任务中所包含的多个数据库查询语句，获取目标游戏日志，并对目标游戏日志进行解析，得到解析结果；按照多个数据库查询语句中设定的过滤条件，对解析结果进行过滤，得到过滤结果；基于过滤结果执行聚合计算，生成目标画像标签。
217.可选地，画像标签处理装置还包括：检测模块113，用于检测分布式计算任务的执行时长是否超过预设时长；当执行时长超过预设时长时，停止执行分布式计算任务。
218.可选地，画像标签处理装置还包括：获取模块114，用于获取目标画像标签的画像标签主体类型；建立模块115，用于当画像标签主体类型为角色主体类型时，在目标画像标签对应的至少一个角色标识与最新变更信息之间建立关联关系，其中，最新变更信息包括：最新变更的服务器信息、最新变更的账号信息。
219.可选地，获取模块114还用于获取目标画像标签的画像标签主体类型；画像标签处理装置还包括：转换模块116，用于当画像标签主体类型为账号主体类型时，将目标画像标签对应的单一账号信息转换为全局账号信息。
220.可选地，画像标签处理装置还包括：校验模块117，用于对目标画像标签进行标签数据量校验与合法性校验，其中，标签数据量校验用于确定目标画像标签的唯一性，合法性校验用于确定目标画像标签符合预设条件。
221.可选地，获取模块114还用于获取目标画像标签对应的分布指标，其中，分布指标用于确定目标画像标签的分布显示方式；画像标签处理装置还包括：显示模块118，用于按照分布指标对目标画像标签进行可视化显示。
222.可选地，获取模块114还用于利用游戏产品类型和画像标签主体类型，从目标画像标签中获取满足查询条件的待更新画像标签，其中，查询条件包括：时间条件、状态条件；画像标签处理装置还包括：更新模块119，用于对待更新画像标签对应的标签配置信息进行更新，得到更新后画像标签。
223.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
224.本发明的实施例还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
225.可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
226.s1，生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
227.s2，基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；
228.s3，将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
229.可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质还可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
230.s1，接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
231.s2，对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
232.可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为
ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
233.本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
234.可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
235.可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
236.s1，生成标签配置信息，其中，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
237.s2，基于标签配置信息生成待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句；
238.s3，将分布式计算任务上传至第一服务器，其中，第一服务器用于对分布式计算任务执行标签计算以生成目标画像标签。
239.可选地，在本实施例中，上述处理器还可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
240.s1，接收来自于客户端的待执行的分布式计算任务，其中，分布式计算任务基于标签配置信息生成，分布式计算任务包括：由标签配置信息转换得到的多个数据库查询语句，标签配置信息用于对原始画像标签进行初始化配置，原始画像标签通过自定义新增或修改方式得到；
241.s2，对分布式计算任务执行标签计算，生成目标画像标签。
242.可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
243.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
244.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
245.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
246.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
247.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
248.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上
或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
249.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。