本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、系統(tǒng)及電子設(shè)備。
背景技術(shù)：
：在互聯(lián)網(wǎng)和電信業(yè)務(wù)中，業(yè)務(wù)運營方為了更好的了解用戶需求，提升用戶體驗，增加業(yè)務(wù)收入，會構(gòu)建用戶行為分析系統(tǒng)，用戶行為分析系統(tǒng)會在用戶使用業(yè)務(wù)的過程中根據(jù)用戶的基本信息和行為記錄，建立數(shù)據(jù)挖掘模型，建立用戶畫像、預(yù)測用戶的行為，業(yè)務(wù)運營方就會根據(jù)用戶的行為提供不同的業(yè)務(wù)服務(wù)模式，或采取不同的業(yè)務(wù)推廣和營銷策略。在用戶行為分析中，用戶的社交屬性(如好友的數(shù)量，好友的年齡層、好友對業(yè)務(wù)的使用方式和偏好程度等)也會在很大程度上反映用戶的屬性和行為。越來越多的用戶行為分析系統(tǒng)也將用戶的各種社交屬性作為預(yù)測系統(tǒng)的特征來對用戶的各種業(yè)務(wù)行為(如購買產(chǎn)品，點擊廣告，用戶離網(wǎng))進行預(yù)測?，F(xiàn)有基于社交特征的用戶行為預(yù)測系統(tǒng)的社交特征計算方式如下：預(yù)測模型的原始輸入用戶的社交行為記錄(通話記錄，消息記錄，follow行為等)和用戶的屬性(包括基礎(chǔ)屬性和行為屬性)；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建以用戶為節(jié)點，用戶關(guān)系為邊的圖數(shù)據(jù)集，節(jié)點的屬性為用戶的屬性，邊的屬性為用戶關(guān)系屬性；基于社交數(shù)據(jù)庫定義用于預(yù)測用戶行為的多個社交特征值，作為預(yù)測模型的輸入；預(yù)測模型訓(xùn)練階段會計算每個樣本用戶的社交特征值向量，生成對應(yīng)的預(yù)測模型，上述社交特征計算方式中，定義的多個社交特征彼此獨立，社交特征需要一個個計算，社交特征計算速度慢。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、系統(tǒng)及電子設(shè)備，加快了社交特征計算時間，節(jié)約了計算資源。本發(fā)明實施例第一方面提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，其中，N為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，K為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值；所述用戶社交特征計算裝置將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面，在本發(fā)明實施例的第一方面的第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識集合，所述社交特征標(biāo)識集合為所述至少一個預(yù)測模型中各預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識的并集；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，包括：所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述社交特征標(biāo)識集合，以及所述用戶社交特征計算裝置中預(yù)先保存的社交特征與社交特征標(biāo)識信息對應(yīng)關(guān)系，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征。結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面，在本發(fā)明實施例的第一方面的第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合，所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合中包括所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，包括：所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征。結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面或第一方面的第一種可能的實現(xiàn)方式或第一方面的第二種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第一方面的第三種可能的實現(xiàn)方式中，每個所述社交特征計算模式包括預(yù)先定義的共有步驟；所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值，包括：所述用戶社交特征計算裝置對所述K個社交特征計算模式中每個目標(biāo)社交特征計算模式，執(zhí)行所述目標(biāo)社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，得到目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，直至所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個社交特征完成計算為止。結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面的第三種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第一方面的第四種可能的實現(xiàn)方式中，每個社交特征具有對應(yīng)的社交特征計算步驟；所述根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，包括：基于所述目標(biāo)信息，對所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個目標(biāo)社交特征，從社交數(shù)據(jù)庫中獲取社交特征對應(yīng)的計算數(shù)據(jù)，分別執(zhí)行目標(biāo)社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到目標(biāo)社交特征值。結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面或第一方面的第一種可能的實現(xiàn)方式或第一方面的第二種可能的實現(xiàn)方式或第一方面的第三種可能的實現(xiàn)方式或第一方面的第四種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第一方面的第五種可能的實現(xiàn)方式中，所述用戶社交特征計算裝置新建社交特征并命名；所述用戶社交特征計算裝置確定所述新建社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，為所述新建社交特征添加社交特征計算接口，并為所述新建社交特征計算接口設(shè)定對應(yīng)的社交特征計算步驟。本發(fā)明實施例第二方面提供了一種用戶社交特征計算裝置，包括：接收單元，用于接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；第一確定單元，用于根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，其中，N為正整數(shù)；第二確定單元，用于根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，K為正整數(shù)；社交特征計算單元，用于以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值；返回單元，用于將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。結(jié)合本發(fā)明實施例的第二方面，在本發(fā)明實施例的第二方面的第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識集合，所述社交特征標(biāo)識集合為所述至少一個預(yù)測模型中各預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識的并集；所述第一確定單元具體用于根據(jù)所述社交特征標(biāo)識集合，以及所述用戶社交特征計算裝置中預(yù)先保存的社交特征與社交特征標(biāo)識信息對應(yīng)關(guān)系，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征。結(jié)合本發(fā)明實施例的第二方面，在本發(fā)明實施例的第二方面的第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合，所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合中包括所述至少一個預(yù)測 模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息；所述第一確定單元具體用于根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征。結(jié)合本發(fā)明實施例的第二方面或第二方面的第一種可能的實現(xiàn)方式或第二方面的第二種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第二方面的第三種可能的實現(xiàn)方式中，每個所述社交特征計算模式包括預(yù)先定義的共有步驟；所述社交特征計算單元具體用于對所述K個社交特征計算模式中每個目標(biāo)社交特征計算模式，執(zhí)行所述目標(biāo)社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，得到目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，直至所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個社交特征完成計算為止。結(jié)合本發(fā)明實施例的第二方面的第三種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第二方面的第四種可能的實現(xiàn)方式中，每個社交特征具有對應(yīng)的社交特征計算步驟；所述社交特征計算單元具體用于基于所述目標(biāo)信息，對所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個目標(biāo)社交特征，從社交數(shù)據(jù)庫中獲取社交特征對應(yīng)的計算數(shù)據(jù)，分別執(zhí)行目標(biāo)社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到目標(biāo)社交特征值。結(jié)合本發(fā)明實施例的第二方面或第二方面的第一種可能的實現(xiàn)方式或第二方面的第二種可能的實現(xiàn)方式或第二方面的第三種可能的實現(xiàn)方式或第二方面的第四種可能的實現(xiàn)方式，在本發(fā)明實施例的第二方面的第五種可能的實現(xiàn)方式中，新建特征單元，用于新建社交特征并命名；確定所述新建社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，為所述新建社交特征添加社交特征計算接口，并為所述新建社交特征計算接口設(shè)定對應(yīng)的社交特征計算步驟。本發(fā)明實施例第三方面提供了一種用戶社交特征計算系統(tǒng)，包括第二方面任一所述的用戶社交特征計算裝置，以及保存用戶社交數(shù)據(jù)的社交數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明實施例第四方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器；存儲器；以及一個或多個程序；其中，所述存儲器存儲有保存社交數(shù)據(jù)的社交數(shù)據(jù)庫；所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中并被配置為被所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序包括指令，所述指令用于：用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，其中，N為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，K為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值；所述用戶社交特征計算裝置將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實施例具有以下優(yōu)點：本發(fā)明實施例中，對需要計算的N個待計算社交特征，按照社交特征計算模式將待計算社交特征進行特征分組，以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值，避免了一個個社交特征單獨計算，加快了社交特征計算時間，節(jié)約了計算資源。附圖說明圖1是現(xiàn)有技術(shù)用戶社交特征計算系統(tǒng)的一個實施例示意圖；圖2是本發(fā)明實施例中用戶社交特征計算系統(tǒng)的一個實施例示意圖；圖3是本發(fā)明實施例中數(shù)據(jù)處理方法的一個實施例示意圖；圖4是本發(fā)明實施例中數(shù)據(jù)處理方法的另一個實施例示意圖；圖5是本發(fā)明實施例中數(shù)據(jù)處理方法的另一個實施例示意圖；圖6是本發(fā)明實施例中用戶社交特征計算裝置的一個實施例示意圖。具體實施方式本發(fā)明實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、系統(tǒng)及電子設(shè)備，加快了社交特征計算時間，節(jié)約了計算資源。為了使本
技術(shù)領(lǐng)域：
的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護的范圍。本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”等(如果存在)是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的實施例能夠以除了在這里圖示或描述的內(nèi)容以外的順序?qū)嵤４送?，術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。為了方便理解本發(fā)明實施例，首先在此介紹本發(fā)明實施例描述中會引入的幾個要素；社交特征：用戶的社交屬性，反映用戶的屬性和行為，例如用戶的好友的數(shù)量，好友的年齡層、用戶的對業(yè)務(wù)的使用方式和用戶的偏好程度等，每個社交特征都對應(yīng)有一個計算函數(shù)，有一個對應(yīng)的社交特征計算流程，例如，社交特征為好友平均年齡時，需要獲取用戶好友的年齡信息，根據(jù)好友平均年齡對應(yīng)的計算函數(shù)計算用戶好友的平均年齡。預(yù)測模型：在用戶使用業(yè)務(wù)的過程中根據(jù)用戶的基本信息和行為記錄，建立的數(shù)據(jù)挖掘模型，用于預(yù)測用戶的行為，業(yè)務(wù)運營方可以根據(jù)預(yù)測模型 預(yù)測的用戶的行為提供不同的業(yè)務(wù)服務(wù)模式，或采取不同的業(yè)務(wù)推廣和營銷策略，每個預(yù)測模型都有一個對應(yīng)的預(yù)測模型ID，一般預(yù)測模型中會關(guān)聯(lián)至少一個需要計算的社交特征。社交數(shù)據(jù)庫：用來保存社交行為數(shù)據(jù)，并提供快速的數(shù)據(jù)構(gòu)建、修改、查找和遍歷功能，社交數(shù)據(jù)庫可以是圖數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或者文件系統(tǒng)。如圖1所示，基于社交特征的用戶行為預(yù)測系統(tǒng)計算社交特征的方式，每個預(yù)測模型的原始輸入為用戶的社交行為記錄(通話記錄，消息記錄等)和用戶的屬性(包括基礎(chǔ)屬性和行為屬性)；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建以用戶為節(jié)點，用戶關(guān)系為邊的圖數(shù)據(jù)集，節(jié)點的屬性為用戶的屬性，邊的屬性為用戶關(guān)系屬性；基于社交圖數(shù)據(jù)庫定義用于預(yù)測用戶行為的多個社交特征值，作為預(yù)測模型的輸入；上述技術(shù)方案在對預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征進行計算時，定義的多個社交特征彼此獨立，社交特征需要一個個計算，且多個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征的計算也是彼此獨立的，社交特征計算速度慢，由于多個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征的計算也是彼此獨立的，無法有效利用現(xiàn)有特征，同時新特征開發(fā)工作量大?；诖?，本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、系統(tǒng)及電子設(shè)備，如圖2所示，，該用戶社交特征計算系統(tǒng)包括用戶社交特征計算裝置和社交數(shù)據(jù)庫，其中，社交數(shù)據(jù)庫中保存社交CDR和用戶屬性數(shù)據(jù)，CDR為CallDetailRecord(詳細(xì)呼叫記錄，可以簡稱為詳單)。用戶社交特征計算裝置可以接收至少一個預(yù)測模型(例如圖2中預(yù)測模型1至預(yù)測模型n)的社交特征計算請求，每個預(yù)測模型可以關(guān)聯(lián)多個社交特征。根據(jù)社交特征計算的特點，在社交數(shù)據(jù)庫之上定義社交特征計算模式層，一方面通過社交特征計算模式層統(tǒng)一相似的社交特征計算過程，加快多個相似社交特征的計算速度；另一方面，可以基于社交特征計算模式層創(chuàng)建新的社交特征，提高新社交特征定義的效率。下面介紹本發(fā)明實施例中用戶社交特征計算方法的實施例，本發(fā)明用戶社交特征計算方法的實施例應(yīng)用于所述用戶社交特征計算系統(tǒng)中的用戶社交特征計算系統(tǒng)。請參閱圖3，本發(fā)明實施例中數(shù)據(jù)處理方法的一個實施例包括：301、用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；本實施例中，目標(biāo)用戶集為當(dāng)前預(yù)測模型需要預(yù)測的用戶對象集合，社交特征計算請求方可以建立預(yù)測模型的建模系統(tǒng)，也可以是其他對象，社交特征計算請求可以是用戶觸發(fā)預(yù)測模型訓(xùn)練時發(fā)起，也可以是定時觸發(fā)的，此處不做限定。所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中可以包括所述至少一個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識集合，所述社交特征標(biāo)識集合為所述至少一個預(yù)測模型中各預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識的并集，社交特征的標(biāo)識可以是社交特征的名稱，ID等，此處不做限定。所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中也可以包括所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合，所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合中包括所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，預(yù)測模型的標(biāo)識信息可以是預(yù)測模型的ID等。302、用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征；其中，N為正整數(shù)；當(dāng)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中可以包括所述至少一個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識集合，所述社交特征標(biāo)識集合為所述至少一個預(yù)測模型中各預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識的并集時，所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，可以包括：所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述社交特征標(biāo)識集合，以及所述用戶社交特征計算裝置中預(yù)先保存的社交特征與社交特征標(biāo)識信息對應(yīng)關(guān)系，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征。此時，根據(jù)每個社交特征的標(biāo)識，查找到該社交特征，因此可以確定所述社交特征標(biāo)識集合對應(yīng)的N個待計算特征，N個待計算社交特征為查找所述社交特征標(biāo)識集中每個社交特征標(biāo)識對應(yīng)的社交特征后，查找到的所有社交特征。當(dāng)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測 模型的標(biāo)識集合，所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合中包括所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息時，所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，可以包括：用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征。其中，N個待計算社交特征為查找所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征后，查找到的所有社交特征。此時，當(dāng)所述至少一個預(yù)測模型為一個時，所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征，可以包括：所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與所述預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征。當(dāng)所述至少一個預(yù)測模型為兩個以上時，所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征，可以包括：所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征集；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)確定的社交特征集取并集，確定N個待計算社交特征。例如，當(dāng)有至少一個預(yù)測模型是兩個預(yù)測模型時，預(yù)測模型的標(biāo)識信息為預(yù)測模型的ID時，根據(jù)這兩個預(yù)測模型的ID可以查找到兩個社交特征集合：假設(shè)分別為社交特征集合1(中心度特征，離網(wǎng)鄰居通話比例特征，好友平均年齡特征，節(jié)點緊密度特征，節(jié)點偏心度特征)和社交特征集合2(離網(wǎng)鄰居通話比例特征，好友平均年齡特征，節(jié)點緊密度特征，節(jié)點偏心度特 征，所在社群密度，所在社群的權(quán)威分?jǐn)?shù))，求兩個社交特征集合的并集為(中心度特征，離網(wǎng)鄰居通話比例特征，好友平均年齡特征，節(jié)點緊密度特征，節(jié)點偏心度特征，所在社群密度，所在社群的權(quán)威分?jǐn)?shù))，該并集即為7個待計算社交特征。303、用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式；其中，K為正整數(shù)，在用戶社交特征計算裝置自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，每個社交特征計算模式可以對應(yīng)多個社交特征。304、以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值。本實施例中，每個所述社交特征計算模式可以包括預(yù)先定義的共有步驟；例如包括平均好友年齡、好友性別比例的近鄰屬性特征計算模式，由于平均好友年齡、好友性別比例都需要獲取目標(biāo)用戶的好友ID，該社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟可以是：在社交數(shù)據(jù)庫中掃描獲取目標(biāo)用戶集中每個目標(biāo)用戶的所有好友ID。此時，所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值，可以包括：所述用戶社交特征計算裝置對所述K個社交特征計算模式中每個目標(biāo)社交特征計算模式，執(zhí)行所述目標(biāo)社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，得到目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，直至所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個社交特征完成計算為止。進一步的，每個社交特征具有對應(yīng)的社交特征計算步驟，例如，“好友平均年齡”的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟就包括：根據(jù)目標(biāo)用戶好友ID獲取目標(biāo)用戶好友的年齡信息，根據(jù)該社交特征對應(yīng)的計算函數(shù)計算目標(biāo)用戶好友的平均年齡；此時，所述根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，可以包括：基于所述目標(biāo)信息，對所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個目標(biāo)社交特征，從社交數(shù)據(jù)庫中獲取社交特征對應(yīng)的計算數(shù)據(jù)，分別執(zhí)行目標(biāo)社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到目標(biāo)社交特征值。305、用戶社交特征計算裝置將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。本實施例中，用戶社交特征計算裝置在完成N個社交特征的計算得到對應(yīng)的社交特征值后，可以向社交特征計算請求方返回計算得到的該社交特征的社交特征值。本發(fā)明實施例中，對需要計算的N個待計算社交特征，按照社交特征計算模式將待計算社交特征進行特征分組，以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值，避免了一個個社交特征單獨計算，加快了社交特征計算時間，節(jié)約了計算資源。圖3所示的實施例中，在接收至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求之前，所述方法還可以包括：用戶社交特征計算裝置定義社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，下面以一具體實施例作出介紹。請參照圖4，本發(fā)明實施例中數(shù)據(jù)處理方法的另一個實施例包括：401、用戶社交特征計算裝置定義社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系；本實施例中，需要預(yù)先定義好社交特征和社交特征計算模式，然后已定義的社交特征和已定義的社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系；一些常見的社交特征定義如下：(1)中心度ODC(x)=O(x)m-|1]]>其中o(x)表示節(jié)點x相鄰節(jié)點的數(shù)量，m為網(wǎng)絡(luò)中總結(jié)點數(shù)；(2)離網(wǎng)鄰居通話比例FNC(x)=Churner_dur(x)dur(x)]]>churner_dur(x):表示與離網(wǎng)用戶通話總時長；dur(x)：表示與所有好友通話總時長；(3)好友平均年齡age_avg(x)=sum_age(x)o(x)]]>sum_age(x):表示所有好友年齡的和；其中o(x)表示節(jié)點x相鄰節(jié)點的數(shù)量；(4)所在社群密度CDS(x)=edges(c)p(c)]]>edgs(c):社群所有邊數(shù)p(c):社群所有可能的邊數(shù)(5)所在社群的權(quán)威分?jǐn)?shù)PeR(Ni)=(1-d)+dΣNj∈F(Ni)PeR(Nj)|F(Nj)|]]>其中d為阻尼系數(shù)，F(xiàn)(Nj)為認(rèn)識節(jié)點Nj的用戶集合；(6)節(jié)點緊密度ClosenessCentralityCC(u)=|V|-1Σu≠v,v∈Vd(u,v).]]>|V|為網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點數(shù)，d(u,v)表示節(jié)點u到節(jié)點v的最短距離(7)Eccentricitycentrality偏心度EC(x)=1max{di,j:j∈V}]]>di,j表示節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑(8)節(jié)點地位NodePositionNP(x)＝(1-ε)+ε·(NP(y1)·C(y1→x)+...+NP(ym)·C(ym→x))ε為常數(shù)，y1…ym為認(rèn)識節(jié)點x的節(jié)點集合，C(yi->x)為關(guān)系(yi,x)的權(quán)重函數(shù)；對于預(yù)先定義的用戶的社交特征，可以預(yù)先定義多種社交特征計算特征模式，所述社交特征計算模式包括近鄰屬性特征計算模式，社群特征計算模式，距離特征計算模式和迭代計算特征計算模式。每個社交特征都對應(yīng)一種社交特征計算模式，一個社交特征計算模式可以對應(yīng)多個社交特征，每種社交特征計算模式都對應(yīng)多個社交特征，例如如下表1所示，定義以下四種社交特征計算模式。表1需要說明的是，步驟401中，定義社交特征、社交特征計算模式，以及社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，在本發(fā)明一些實施例中，可以直接利用已定義好的社交特征、社交特征計算模式，以及社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，因此步驟401在本發(fā)明的一些實施例中是可以沒有的，因此此處不作限定。402、用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；此步驟與步驟301中類似，此處不再贅述。403、用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征；此步驟與步驟302中類似，此處不再贅述。404、用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式；此步驟與步驟303中類似，此處不再贅述。405、用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值。其中，每個所述社交特征計算模式可以包括預(yù)先定義的共有步驟；例如包括平均好友年齡、好友性別比例的近鄰屬性特征計算模式，由于平均好友年齡、好友性別比例都需要獲取目標(biāo)用戶的好友ID，該社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟可以是：在社交數(shù)據(jù)庫中掃描獲取目標(biāo)用戶集中每個目標(biāo)用戶的所有好友ID。此時，所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值，可以包括：所述用戶社交特征計算裝置對所述K個社交特征計算模式中每個目標(biāo)社交特征計算模式，執(zhí)行所述目標(biāo)社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，得到目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，直至所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個社交特征完成計算為止。進一步的，每個社交特征具有對應(yīng)的社交特征計算步驟，例如“好友平均年齡”的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟就包括：根據(jù)目標(biāo)用戶好友ID獲取目標(biāo)用戶好友的年齡信息，根據(jù)該社交特征對應(yīng)的計算函數(shù)計算目標(biāo)用戶好友的平均年齡；此時，所述根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，可以包括：基于所述目標(biāo)信息，對所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個目標(biāo)社交特征，從社交數(shù)據(jù)庫中獲取社交特征對應(yīng)的計算數(shù)據(jù)，分別執(zhí)行目標(biāo)社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到目標(biāo)社交特征值。例如下表1中近鄰屬性特征計算模式下的“好友平均年齡”，“好友男女比例”這兩個社交特征，以社交特征計算模式為計算單位，對該社交特征計算模式下的這兩個社交特征計算時，近鄰屬性特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟即：在社交數(shù)據(jù)庫中掃描獲得目標(biāo)用戶集中每個目標(biāo)用戶的所有好友ID，“好友平均年齡”的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟就包括：根據(jù)目標(biāo)用戶好友ID獲取目標(biāo)用戶好友的年齡信息，根據(jù)該社交特征對應(yīng)的計算函數(shù)計算目標(biāo)用戶好友的平均年齡；而“好友男女比例”的社交特征對應(yīng)的社交特 征計算步驟就包括：根據(jù)目標(biāo)用戶好友ID獲取目標(biāo)用戶好友的性別信息，根據(jù)該社交特征對應(yīng)的計算函數(shù)計算目標(biāo)用戶好友的性別比例。406、用戶社交特征計算裝置將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。本實施例中，用戶社交特征計算裝置在完成N個社交特征的計算得到對應(yīng)的社交特征值后，可以向社交特征計算請求方返回計算得到的該社交特征的社交特征值。本實施例在圖1所示的實施例的基礎(chǔ)上，可以針對后續(xù)預(yù)測模型預(yù)先定義社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，以更方便預(yù)測模型社交特征值的計算，同時，本發(fā)明實施例中限定了預(yù)測模型可以同時對多個預(yù)測模型社交特征的計算，避免了每個預(yù)測模型社交特征單獨計算耗時，且浪費計算資源使得計算效率低下的問題。圖3、圖4所示的實施例中，用戶社交特征計算裝置還可以為后續(xù)預(yù)測模型定義新的社交特征，并將新的社交對應(yīng)特征與預(yù)先定義的社交特征計算模式對應(yīng)，具體地，所述方法還可以包括：用戶社交特征計算裝置新建社交特征并命名；所述用戶社交特征計算裝置確定所述新建社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，為所述新建社交特征添加社交特征計算接口，并為所述新建社交特征計算接口設(shè)定對應(yīng)的社交特征計算步驟。由于多個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征的計算可以同時進行，因此本發(fā)明實施例中可以有效利用已定義的社交特征，這樣可以大大減少新特征開發(fā)的工作量。為了便于更好的理解技術(shù)，下面實施例以一具體應(yīng)用場景對上述實施例中描述的數(shù)據(jù)處理方法進行詳細(xì)描述。離網(wǎng)用戶預(yù)測是一個重要的電信領(lǐng)域用戶行為預(yù)測模型，通過對可能離網(wǎng)的用戶實施客戶挽留措施來避免收入下降。社交特征是判斷用戶離網(wǎng)的有效特征，因為電信業(yè)務(wù)具有社交屬性，通過實驗表明，用戶聯(lián)系人的離網(wǎng)行為會影響用戶對業(yè)務(wù)的態(tài)度，社交特征對于離網(wǎng)預(yù)測往往比用戶的業(yè)務(wù)行為特征更有效。某個離網(wǎng)用戶預(yù)測模型，定義了以下6個社交特征，并定義各社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，如下表2所示：表21離網(wǎng)好友連接比例近鄰屬性特征計算模式2非離網(wǎng)好友連比例近鄰屬性特征計算模式3離網(wǎng)好友連接數(shù)近鄰屬性特征計算模式4非離網(wǎng)好友連接數(shù)近鄰屬性特征計算模式5用戶的緊密度Closeness距離特征計算模式6用戶的偏心度betweenness距離特征計算模式請參閱圖5，本發(fā)明實施例中用戶社交特征計算方法另一個實施例包括：501、用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集離網(wǎng)用戶預(yù)測模型的社交特征計算請求；本實施例中，社交特征計算請求方可以建立離網(wǎng)用戶預(yù)測模型的建模系統(tǒng)，所述請求中包括離網(wǎng)用戶預(yù)測模型的ID。502、用戶社交特征計算裝置根據(jù)離網(wǎng)用戶預(yù)測模型的ID，查找與離網(wǎng)用戶預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，得到6個待計算社交特征；用戶社交特征計算裝置根據(jù)離網(wǎng)用戶預(yù)測模型的ID，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與離網(wǎng)用戶預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定6個待計算社交特征。其中，6個待計算社交特征，為查找離網(wǎng)用戶預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征后，查找到的所有社交特征。503、用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述6個待計算社交特征對應(yīng)的2個社交特征計算模式；其中，上述表格中序號為1，2，3，4，的社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式為近鄰屬性特征計算模式，序號為5，6的社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式為距離特征計算模式。504、用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值。對近鄰屬性特征計算模式，其預(yù)先定義的共有步驟為：遍歷社交關(guān)系圖 結(jié)構(gòu)(此時以社交數(shù)據(jù)庫為社交關(guān)系圖為例)，獲得目標(biāo)用戶集中每個目標(biāo)用戶的近鄰用戶及其屬性集合，根據(jù)近鄰用戶的屬性集合來計算社交特征值。近鄰屬性特征計算模式需要實現(xiàn)的特征計算接口的輸入為單個目標(biāo)用戶的近鄰用戶屬性集合，如{targetUserid,List<Map<attribute,value>>}，其中targetUserid為目標(biāo)用戶標(biāo)識，List<Map<attribute,value>>為近鄰屬性列表，列表中的每個項Map<attribute,value>表示單個近鄰的多個屬性attribute和屬性值value的集合，接口的輸出為社交特征值。則序號為1的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟通過統(tǒng)計含有Churn＝1屬性的近鄰占所有近鄰的比例；則序號為2的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟通過統(tǒng)計含有Churn＝0屬性的近鄰占所有近鄰的比例；則序號為3的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟通過統(tǒng)計含有Churn＝1屬性的近鄰數(shù)量；則序號為4的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟通過統(tǒng)計含有Churn＝0屬性的近鄰數(shù)量；在近鄰社交特征計算模式執(zhí)行過程中，首先執(zhí)行近鄰屬性特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，遍歷每個目標(biāo)用戶的近鄰；然后分別執(zhí)行1、2、3、4社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到1、2、3、4社交特征值，這時只需要在社交關(guān)系圖中遍歷近鄰一次，尤其是對海量分布式的大數(shù)據(jù)社交關(guān)系結(jié)構(gòu)存儲來說，圖遍歷的計算非常慢，通過共有的社交特征的計算模式大大的節(jié)約了多個社交特征計算的時間。對距離屬性特征計算模式，其預(yù)先定義的共有步驟為：計算社交關(guān)系圖中任意兩個節(jié)點的最短路徑，根據(jù)目標(biāo)用戶到其他用戶的最短路徑集合來計算社交特征值；距離屬性特征計算模式需要實現(xiàn)的特征計算接口的輸入為單個目標(biāo)用戶到其他用戶的最短路徑集合，如{targetUserid,List<distance>}，其中targetUserid為目標(biāo)用戶標(biāo)識，List<distance>為目標(biāo)用戶到其他用戶的最短路徑集合，distanc為最短路徑的距離，接口的輸出為社交特征值。則序號為5的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟為根據(jù)節(jié)點緊密度的計 算公式(6)計算緊密度值，作為社交特征值輸出；則序號為6的社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟為根據(jù)節(jié)點緊密度的計算公式(7)計算偏心度值，作為社交特征值輸出；在距離屬性社交特征計算模式執(zhí)行過程中，首先執(zhí)行距離屬性特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，計算用戶間的最短路徑；然后分別執(zhí)行5、6社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到5、6社交特征值。同樣對海量分布式的大數(shù)據(jù)社交關(guān)系結(jié)構(gòu)存儲來說，圖節(jié)點最短路徑計算非常慢，通過共有的社交特征計算模式大大的節(jié)約了多個社交特征計算的時間。505、用戶社交特征計算裝置將計算得到的6個社交特征值返回所述社交特征計算請求方。下面介紹本發(fā)明實施例中的用戶社交特征計算裝置實施例，請參閱圖6，本發(fā)明實施例中的用戶社交特征計算裝置600的一個實施例包括：接收單元601，用于接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；第一確定單元602，用于根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，其中，N為正整數(shù)；第二確定單元603，用于根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，K為正整數(shù)；社交特征計算單元604，用于以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值；返回單元605，用于將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方?？蛇x的，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識集合，所述社交特征標(biāo)識集合為所述至少一個預(yù)測模型中各預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征標(biāo)識的并集；所述第一確定單元602具體用于根據(jù)所述社交特征標(biāo)識集合，以及所述 用戶社交特征計算裝置中預(yù)先保存的社交特征與社交特征標(biāo)識信息對應(yīng)關(guān)系，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征?？蛇x的，所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求中包括所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合，所述至少一個預(yù)測模型的標(biāo)識集合中包括所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息；所述第一確定單元602具體用于根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型中每個預(yù)測模型的標(biāo)識信息，在預(yù)先保存的預(yù)測模型與社交特征關(guān)聯(lián)關(guān)系中，查找與每個預(yù)測模型關(guān)聯(lián)的社交特征，確定N個待計算社交特征?？蛇x的，每個所述社交特征計算模式包括預(yù)先定義的共有步驟；所述社交特征計算單元604具體用于對所述K個社交特征計算模式中每個目標(biāo)社交特征計算模式，執(zhí)行所述目標(biāo)社交特征計算模式預(yù)先定義的共有步驟，得到目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息分別計算所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個待計算社交特征的社交特征值，直至所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個社交特征完成計算為止。可選的，每個社交特征具有對應(yīng)的社交特征計算步驟；所述社交特征計算單元604具體用于基于所述目標(biāo)信息，對所述目標(biāo)社交特征計算模式對應(yīng)的每個目標(biāo)社交特征，從社交數(shù)據(jù)庫中獲取社交特征對應(yīng)的計算數(shù)據(jù)，分別執(zhí)行目標(biāo)社交特征對應(yīng)的社交特征計算步驟，得到目標(biāo)社交特征值。可選的，所述用戶社交特征計算裝置還可以包括：定義單元，用于在接收至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求之前，定義社交特征和社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系?？蛇x的，所述用戶社交特征計算裝置還可以包括：新建特征單元，用于新建社交特征并命名；確定所述新建社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，為所述新建社交特征添加社交特征計算接口，并為所述新建社交特征計算接口設(shè)定對應(yīng)的社交特征計算步驟。可選的，所述社交特征計算模式包括近鄰屬性特征計算模式，社群特征計算模式，距離特征計算模式和迭代計算特征計算模式。本發(fā)明實施例中，獲取單元602根據(jù)接收單元601接收的至少一個預(yù)測 模型的社交特征計算請求，查找需要計算的N個待計算社交特征，確定單元603確定所述N個社交特征對應(yīng)的社交特征計算模式，社交特征計算單元604以社交特征計算模式為計算單位，對同一個社交特征計算模式對應(yīng)的社交特征，進行一次社交特征計算，避免了一個個社交特征單獨計算，加快了社交特征計算時間，節(jié)約了計算資源。下面介紹本發(fā)明實施例中的用戶社交特征計算系統(tǒng)實施例，請參閱圖2，本發(fā)明實施例中的用戶社交特征計算系統(tǒng)一個實施例包括如圖6實施例中所述的任一種情況下的用戶社交特征計算裝置，以及保存用戶社交數(shù)據(jù)的社交數(shù)據(jù)庫，所述社交數(shù)據(jù)庫用于供所述用戶社交特征計算裝置掃描獲取目標(biāo)用戶集中用戶的數(shù)據(jù)。其中，社交數(shù)據(jù)庫可以是以圖結(jié)構(gòu)來保存社交數(shù)據(jù)的社交關(guān)系圖，便于索引查找用戶數(shù)據(jù)，提供快速的圖構(gòu)建、修改、查找和遍歷功能。下面介紹本發(fā)明實施例中的電子設(shè)備的實施例，本發(fā)明是實施例中電子設(shè)備的一個實施例包括：一個或多個處理器；存儲器；以及一個或多個程序；其中，所述存儲器存儲有保存社交數(shù)據(jù)的社交數(shù)據(jù)庫；所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中并被配置為被所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序包括指令，所述指令用于：一個或多個處理器；存儲器；以及一個或多個程序；其中，所述存儲器存儲有保存社交數(shù)據(jù)的社交數(shù)據(jù)庫；所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中并被配置為被所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序包括指令，所述指令用于：用戶社交特征計算裝置接收社交特征計算請求方發(fā)送的對目標(biāo)用戶集至少一個預(yù)測模型的社交特征計算請求；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)所述至少一個預(yù)測模型的社交特征計算 請求，確定與所述至少一個預(yù)測模型相關(guān)聯(lián)的N個待計算社交特征，其中，N為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置根據(jù)自身保存的社交特征與社交特征計算模式的對應(yīng)關(guān)系，確定所述N個待計算社交特征對應(yīng)的K個社交特征計算模式，其中，每個社交特征對應(yīng)一個社交特征計算模式，K為正整數(shù)；所述用戶社交特征計算裝置以社交特征計算模式為計算單位，計算所述K個社交特征計算模式對應(yīng)的所述N個待計算社交特征中，每個待計算社交特征的社交特征值；所述用戶社交特征計算裝置將計算得到的社交特征值返回所述社交特征計算請求方。所述指令完成的其他步驟或進一步的細(xì)化步驟可以參見如上用戶社交特征計算方法的中的步驟，此處不再贅述。本發(fā)明實施例還提供一種計算機存儲介質(zhì)，其中，該計算機存儲介質(zhì)可存儲有程序，該程序執(zhí)行時包括上述方法實施例中記載的用戶社交特征計算方法的至少部分或全部步驟。在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側(cè)重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實施例的相關(guān)描述。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。在本申請所提供的幾個實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方， 或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-OnlyMemory)、隨機存取存儲器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。以上所述，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3