專利名稱：數(shù)據(jù)庫的生成及查詢方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及服務(wù)數(shù)據(jù)及信息處理領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)據(jù)庫的生成及查詢方法。
背景技術(shù)：
隨著計算機技術(shù)的不斷普及和發(fā)展，數(shù)據(jù)庫處理技術(shù)也不斷被應用到生產(chǎn)和生活的多個領(lǐng)域。新的數(shù)據(jù)庫處理技術(shù)也伴隨著這些應用而被開發(fā)出來。例如，商品關(guān)注度數(shù)據(jù)作為人群的行為數(shù)據(jù)越來越多的被應用到了群體行為的預測領(lǐng)域。其中，季節(jié)性商品的關(guān)注度數(shù)據(jù)屬性更是明顯的呈現(xiàn)出了隨季節(jié)性變化的特性。因此季節(jié)性商品的關(guān)注度數(shù)據(jù)對于季節(jié)性商品的計劃生產(chǎn)、廣告投放及庫存調(diào)配都具有較強的指導意義。隨著電子商務(wù)及服務(wù)計算的快速發(fā)展，進一步擴大了人類行為類數(shù)據(jù)的采集及應用。在該應用例中，由于關(guān)注度數(shù)據(jù)屬于人類行為類數(shù)據(jù)，因此通常可通過搜索類網(wǎng)站的“搜索”或“成交”記錄的統(tǒng)計進行收集。通過上述數(shù)據(jù)采集過程獲得的數(shù)據(jù)，由于是根據(jù)每日作為時間點采集，從而產(chǎn)生了較大的數(shù)據(jù)量。這一龐大的數(shù)據(jù)量在進行數(shù)據(jù)后期處理過程中，將直接導致大負荷數(shù)據(jù)量計算。另一方面，在該應用例中，在商品的關(guān)注度數(shù)據(jù)中普遍存在“小份額、小比重”數(shù)據(jù)，此類“小份額、小比重”數(shù)據(jù)通常是由于小眾季節(jié)性消費品或近似類季節(jié)性消費品所產(chǎn)生的。在整體的季節(jié)性商品的關(guān)注度計算中單位數(shù)據(jù)量級小、但單位數(shù)據(jù)多，同時關(guān)注度數(shù)據(jù)為傾向性指數(shù)數(shù)據(jù)。因此，此類“小份額、小比重”數(shù)據(jù)由于單位量較小，因此在計算中往往也無法體現(xiàn)出其數(shù)據(jù)的傾向性。同時需要指出的是，對上述“小份額、小比重”數(shù)據(jù)進行處理時，為了保證整體數(shù)據(jù)的信息完整性，此類數(shù)據(jù)的簡化不能僅通過刪減來實現(xiàn)。另外，現(xiàn)有的季節(jié)性商品的關(guān)注度數(shù)據(jù)為單一數(shù)據(jù)來源，因 此其季節(jié)性商品的季節(jié)性商品的季節(jié)特性無法進行體現(xiàn)。如簡單的通過采集時間來推算，將無法體現(xiàn)出季節(jié)變化及南、北方的地域性差異。因此，在上述這樣的應用例中，現(xiàn)有的例如季節(jié)性商品的關(guān)注度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大，在處理過程中無法對數(shù)據(jù)項結(jié)構(gòu)進行精簡。同時，由于數(shù)據(jù)來源的單一，無法實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)聚合，因此在后期的數(shù)據(jù)使用過程中無法進行有效處理，獲得可用數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于現(xiàn)有技術(shù)中存在的情況，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種數(shù)據(jù)庫的生成方法，包括:從多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中選取樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表，所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表包含屬性和與所述屬性的相關(guān)的多元組數(shù)據(jù)；根據(jù)所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表中屬性的多元組關(guān)注度數(shù)據(jù)，對所述屬性項進行合并，獲取樣本屬性項；根據(jù)所述樣本屬性項將所述多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中的屬性項映射為多個優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表；以所述采集時間作為主碼，關(guān)聯(lián)同一區(qū)域的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表及氣象參數(shù)數(shù)據(jù)表，獲取目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫。在一些實施方式中，所述從多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中選取樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表的步驟包括:根據(jù)多個區(qū)域的年度日氣溫表及氣象學四季溫度設(shè)定獲取多個區(qū)域的四季平均天數(shù)；根據(jù)該四季平均天數(shù)在一年中的均衡度從所述的多個區(qū)域中選取樣本區(qū)域，將該樣本區(qū)域?qū)臄?shù)據(jù)表選取為樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表。在一些實施方式中，所述獲取樣本屬性項的步驟包括:根據(jù)設(shè)定時間間隔提取所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表的元組項，獲得樣本采樣數(shù)據(jù)表；在所述樣本采樣數(shù)據(jù)表中，根據(jù)每一屬性項中各元組項的關(guān)注度建立維度，構(gòu)成向量余弦模型，在任意兩個屬性項的向量余弦模型之間通過向量余弦算法獲取多個屬性近似度；根據(jù)所述多個屬性近似度對所對應的多個屬性項進行合并，獲取樣本屬性項。在一些實施方式中，所述根據(jù)所述多個屬性近似度對所對應的多個屬性項進行合并的步驟包括:從所述多個屬性近似度中獲取最小近似度；將所述最小近似度所對應的兩個屬性項中的一個確定為基準項；以所述基準項的近似度為基準，對其余屬性項的近似度進行排序，獲取屬性項序列；若所述屬性項序列中相鄰的屬性項間的近似度區(qū)間值小于近似度設(shè)定值，則將該相鄰屬性項進行合并。在一些實施方式中，所述近似度設(shè)定值根據(jù)所述屬性序列中相鄰屬性項的最小近似度區(qū)間值或中間近似度值區(qū)間值確定。在一些實施方式 中，所述獲取目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的步驟包括:根據(jù)本地IP網(wǎng)絡(luò)地址確定本地區(qū)域；以所述采集時間作為主碼，關(guān)聯(lián)所述本地區(qū)域的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表及氣象參數(shù)數(shù)據(jù)表，獲取本地的目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫。同時本發(fā)明還提供了一種數(shù)據(jù)庫的查詢方法，包括:根據(jù)本地信息從所述季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫中調(diào)取本地多年季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表；根據(jù)設(shè)定時間確定本地區(qū)域當前氣象參數(shù)；將所述本地當前氣象參數(shù)與本地歷史同期區(qū)間內(nèi)氣象參數(shù)進行匹配，獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地歷史年份；從所述本地歷史年份所對應的本地的關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值，根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)；根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地區(qū)域在設(shè)定時間中的各屬性項的
關(guān)注度。在一些實施方式中，所述氣象參數(shù)包括:日平均氣溫、日最高氣溫或氣象指數(shù)SWD。在一些實施方式中，所述獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地歷史年份的步驟包括:將所述本地當前氣象參數(shù)與本地兩年或三年內(nèi)的歷史同期、三日區(qū)間或五日區(qū)間內(nèi)氣象參數(shù)進行匹配，獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地多個歷史年份。在一些實施方式中，所述獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)的步驟包括:根據(jù)本地多個歷史年份與當前年份的年度跨度確定年份權(quán)重值；根據(jù)本地多個歷史年份與本地當前氣象參數(shù)的匹配度確定匹配權(quán)重值；從所述本地多個歷史年份所對應的本地的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值；根據(jù)所述年份權(quán)重值和/或匹配權(quán)重值將所述多個歷史年份所對應的屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值加權(quán)后，平均為屬性項的關(guān)注度總均值及每一屬性關(guān)注度均值；根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總均值及每一屬性關(guān)注度均值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)。在一些實施方式中，所述從所述本地歷史年份所對應的本地的季節(jié)性商品優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值，根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)的步驟包括:從所述本地多個歷史年份所對應的本地的季節(jié)性商品優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值；根據(jù)每年度的所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值生成每年度玫瑰圖；將所述每年度玫瑰圖進行圖形擬合，獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)。在一些實施方式中，所述根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度的步驟還包括:根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定多個本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度；根據(jù)所述多個本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度獲取多個本地區(qū)域間的區(qū)域近似度；根據(jù)所述多個本地區(qū)域間的區(qū) 域近似度對所述多個本地區(qū)域進行合并，獲取優(yōu)選區(qū)域列表；根據(jù)所述優(yōu)選當前區(qū)域列表獲取廣告區(qū)域列表；發(fā)送系統(tǒng)根據(jù)所述優(yōu)選當前區(qū)域進行所述屬性的廣告發(fā)放。在一些實施方式中，所述屬性項為當前庫存產(chǎn)品名稱，所述本地區(qū)域為多個當前庫存區(qū)域；所述根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度的步驟包括:所述根據(jù)每一當前庫存產(chǎn)品名稱所對應的關(guān)注度占比數(shù)確定多個當前庫存區(qū)域在設(shè)定時間中的各當前庫存產(chǎn)品的關(guān)注度；根據(jù)多個當前庫存區(qū)域在設(shè)定時間中的各當前庫存產(chǎn)品的關(guān)注度生成庫存區(qū)域當前庫存產(chǎn)品列表。通過上述技術(shù)方案，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點:本發(fā)明通過商品近似度的分析對季節(jié)性商品屬性進行組合，將同一類型并且走勢趨勢相似的屬性進行合并，然后利用合并統(tǒng)計的方式讓同一屬性的數(shù)據(jù)互相進行對沖，最后得到的給個商品屬性占比數(shù)據(jù)；并且通過這種方式也消除了實際數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量的影響，得到的最后數(shù)據(jù)實際上是各地區(qū)各城市的單位數(shù)量關(guān)注行為的關(guān)注強度分布，由此就比較好的解決了數(shù)據(jù)城市間分布極不平衡的問題。通過這種數(shù)據(jù)篩選和清洗方式，我們得到了較小數(shù)據(jù)雜音的數(shù)據(jù)，最后我們結(jié)合各個城市的實況氣象數(shù)據(jù)制作出了能夠反映一個地區(qū)一個時段降溫影響的預測算法。


圖1為本發(fā)明關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的生成方法的數(shù)據(jù)庫模型圖；圖2為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的生成方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的生成方法中樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表的選取流程不意圖；圖4為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的“方式I”的合并方法流程示意圖；圖5為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度向量示意圖；圖6為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度的偏移軸示意圖7為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的“方式2”的合并方法流程示意圖；圖8為本發(fā)明季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的查詢方法的流程示意圖；圖9為2009 2011年度北京地區(qū)溫度折線圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細的說明。圖1為可實施本發(fā)明的季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的生成方法的數(shù)據(jù)庫模型圖。該數(shù)據(jù)庫模型為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型，在此數(shù)據(jù)庫中包括:2009年度的北京季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B1、河南季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B2、吉林季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B3、上海季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B4及廣東季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B5等多個二維數(shù)據(jù)表，每個數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)如表I所示，其中，數(shù)據(jù)表的屬性為，即每一列的內(nèi)容為“圍巾、手套、帽子、涼鞋、羽絨服、風衣及外套”等季節(jié)性商品的關(guān)注度，例如:圍巾在2009.3.1所采集的關(guān)注度值為
653、手套在2009.3.1所采集的關(guān)注度值為505......，其每一列的屬性項名稱可使用“圍
巾、手套、帽子、涼鞋、羽絨服、風衣及外套”等季節(jié)性商品的名稱表示；數(shù)據(jù)表的元組，即每
一行為在“圍巾、手套、帽子......”等季節(jié)性商品的關(guān)注度的采集時間，可具體到每個采集
日期上，其最小的采集時間間隔可以以日作為基本單位，如:2009年3月I日、2009年3月
2日、2009年3月3日、2009年3月4日.......在本實施方式中的上述數(shù)據(jù)表中，其元組
中的采集時間為數(shù)據(jù)表的主碼，上述表格的數(shù)據(jù)表中所提及的“商品關(guān)注度”應理解為:是以網(wǎng)絡(luò)用戶在搜索類或電子商務(wù)類數(shù)據(jù)平臺(或網(wǎng)站)上的搜索量或成交量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以季節(jié)性商品的名稱為統(tǒng)計對象，通過分析而獲得的指數(shù)量，該指數(shù)量與搜索量或成交量具有對應關(guān)系，可體現(xiàn)出其搜索量或成交量的不 同量級。
采集時間I圍巾[￥1 ~ΜΨ~piI羽絨服I風衣phi2009.3.1 653 505 4953520 500
2009.3.2 520 576 ￥0 602 2879 ￥0 497 2009.3.3 501 499 595 θ θ 2215 500 509 2009.3.4 540 186 460 593 1551 400 510......
表I本發(fā)明實現(xiàn)季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的生成方法的步驟如圖2所示:步驟SlOl:如圖1所示，從北京季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表B1、河南季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表Β2、吉林季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表Β3、上海季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表Β4及廣東季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表Β5等多個二維數(shù)據(jù)表中選取一個數(shù)據(jù)表為樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表。其具體的選取方式包括以下步驟，如圖3所示:SlOll:根據(jù)北京、河南、吉林、上海、廣東等多地的2008年度、2009年度及2010年
度的日平均氣溫數(shù)據(jù)表(如下表2所示)，及日平均氣溫值及氣象學四季溫度設(shè)定(如:氣象意義上的春天為:若連續(xù)5天的日平均氣溫在一年中首次(北半球)均大于、等于10攝氏度(日平均氣溫以當?shù)?時、8時、14時、20時的平均溫度)。獲取北京、河南、吉林、上海、廣東等多地的四季天數(shù)，如北京:春天為80天、夏天為95天，秋天為:100天、冬天為90天；河南:春天為91天、夏天為92天,秋天為:91天、冬天為91天.......
權(quán)利要求
1.數(shù)據(jù)庫的生成方法，其特征在于，包括以下步驟: 從多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中選取樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表，所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表包含屬性和與所述屬性的相關(guān)的多元組數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表中屬性的多元組關(guān)注度數(shù)據(jù)，對所述屬性項進行合并，獲取樣 本屬性項； 根據(jù)所述樣本屬性項將所述多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中的屬性項映射為多個優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表； 以所述采集時間作為主碼，關(guān)聯(lián)同一區(qū)域的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表及氣象參數(shù)數(shù)據(jù)表，獲取目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述從多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中選取樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表的步驟包括: 根據(jù)多個區(qū)域的年度日氣溫表及氣象學四季溫度設(shè)定獲取多個區(qū)域的四季平均天數(shù)； 根據(jù)該四季平均天數(shù)在一年中的均衡度從所述的多個區(qū)域中選取樣本區(qū)域，將該樣本區(qū)域?qū)臄?shù)據(jù)表選取為樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的生成方法，其特征在于，所述獲取樣本屬性項的步驟包括: 根據(jù)設(shè)定時間間隔提取所述樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表的元組項，獲得樣本采樣數(shù)據(jù)表； 在所述樣本采樣數(shù)據(jù)表中，根據(jù)每一屬性項中各元組項的關(guān)注度建立維度，構(gòu)成向量余弦模型，在任意兩個屬性項的向量余弦模型之間通過向量余弦算法獲取多個屬性近似度； 根據(jù)所述多個屬性近似度對所對應的多個屬性項進行合并，獲取樣本屬性項。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生成方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個屬性近似度對所對應的多個屬性項進行合并的步驟包括: 從所述多個屬性近似度中獲取最小近似度； 將所述最小近似度所對應的兩個屬性項中的一個確定為基準項； 以所述基準項的近似度為基準，對其余屬性項的近似度進行排序，獲取屬性項序列； 若所述屬性項序列中相鄰的屬性項間的近似度區(qū)間值小于近似度設(shè)定值，則將該相鄰屬性項進行合并。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的生成方法，其特征在于，所述近似度設(shè)定值根據(jù)所述屬性序列中相鄰屬性項的最小近似度區(qū)間值或中間近似度值區(qū)間值確定。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述獲取目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫的步驟包括: 根據(jù)本地IP網(wǎng)絡(luò)地址確定本地區(qū)域； 以所述采集時間作為主碼，關(guān)聯(lián)所述本地區(qū)域的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表及氣象參數(shù)數(shù)據(jù)表，獲取本地的目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫。
7.數(shù)據(jù)庫的查詢方法，其特征在于，包括: 根據(jù)本地信息從所述季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)庫中調(diào)取本地多年季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)表；根據(jù)設(shè)定時間確定本地區(qū)域當前氣象參數(shù)； 將所述本地當前氣象參數(shù)與本地歷史同期區(qū)間內(nèi)氣象參數(shù)進行匹配，獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地歷史年份； 從所述本地歷史年份所對應的本地的關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值，根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)； 根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地區(qū)域在設(shè)定時間中的各屬性項的關(guān)注度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的查詢方法，其特征在于，所述氣象參數(shù)包括:日平均氣溫、日最高氣溫或氣象指數(shù)SWD。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的查詢方法，其特征在于，所述獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地歷史年份的步驟包括: 將所述本地當前氣象參數(shù)與本地兩年或三年內(nèi)的歷史同期、三日區(qū)間或五日區(qū)間內(nèi)氣象參數(shù)進行匹配，獲取與所述本地當前氣象參數(shù)匹配的本地多個歷史年份。
10.根據(jù)權(quán)利要求或9所述的查詢方法，其特征在于，所述獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)的步驟包括: 根據(jù)本地多個歷史年份與當前年份的年度跨度確定年份權(quán)重值； 根據(jù)本地多個歷史年份與本地當前氣象參數(shù)的匹配度確定匹配權(quán)重值；` 從所述本地多個歷史年份所對應的本地的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值； 根據(jù)所述年份權(quán)重值和/或匹配權(quán)重值將所述多個歷史年份所對應的屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值加權(quán)后，平均為屬性項的關(guān)注度總均值及每一屬性關(guān)注度均值； 根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總均值及每一屬性關(guān)注度均值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求1或9所述的查詢方法，其特征在于，所述從所述本地歷史年份所對應的本地的季節(jié)性商品優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值，根據(jù)所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)的步驟包括: 從所述本地多個歷史年份所對應的本地的季節(jié)性商品優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表中獲取屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值； 根據(jù)每年度的所述屬性項的關(guān)注度總值及每一屬性關(guān)注度值生成每年度玫瑰圖； 將所述每年度玫瑰圖進行圖形擬合，獲取每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的查詢方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度的步驟還包括: 根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定多個本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度； 根據(jù)所述多個本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度獲取多個本地區(qū)域間的區(qū)域近似度；根據(jù)所述多個本地區(qū)域間的區(qū)域近似度對所述多個本地區(qū)域進行合并，獲取優(yōu)選區(qū)域列表； 根據(jù)所述優(yōu)選當前區(qū)域列表獲取廣告區(qū)域列表； 發(fā)送系統(tǒng)根據(jù)所述優(yōu)選當前區(qū)域進行所述屬性的廣告發(fā)放。
13.根據(jù)權(quán)利要求7所述的查詢方法，其特征在于，所述屬性項為當前庫存產(chǎn)品名稱，所述本地區(qū)域為多個當前庫存區(qū)域；所述根據(jù)所述每一屬性項的關(guān)注度占比數(shù)確定本地在設(shè)定時間中的各屬性項關(guān)注度的步驟包括: 所述根據(jù)每一當前庫存產(chǎn)品名稱所對應的關(guān)注度占比數(shù)確定多個當前庫存區(qū)域在設(shè)定時間中的各當如庫存廣品的關(guān)注度； 根據(jù)多個當前庫存區(qū)域在設(shè)定時間中的各當前庫存產(chǎn)品的關(guān)注度生成庫存區(qū)域當前庫存產(chǎn)品列表。 ·
全文摘要
本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫的生成及查詢方法，包括從多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中選取樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表，樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表包含屬性和與屬性的相關(guān)的多元組數(shù)據(jù)；根據(jù)樣本區(qū)域數(shù)據(jù)表中屬性的多元組關(guān)注度數(shù)據(jù)，對屬性項進行合并，獲取樣本屬性項；根據(jù)樣本屬性項將多個關(guān)注度數(shù)據(jù)表中的屬性項映射為多個優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表；以采集時間作為主碼，關(guān)聯(lián)同一區(qū)域的優(yōu)化關(guān)注度數(shù)據(jù)表及氣象參數(shù)數(shù)據(jù)表，獲取目標關(guān)注度數(shù)據(jù)庫。從而在對現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡化的同時，提高的季節(jié)性商品關(guān)注度數(shù)據(jù)的可用性和有效性。
文檔編號G06F17/30GK103235822SQ20131016087
公開日2013年8月7日 申請日期2013年5月3日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月3日
發(fā)明者杜春生, 張勇, 孫薊旅 申請人:富景天策(北京)氣象科技有限公司