借助Redis助力广告归因匹配(广告归因匹配redis)

2023-05-08 17:23:13 匹配 广告 归因

随着互联网广告投放规模的不断扩大,如何能够准确高效地实现广告归因匹配,已经成为当今行业非常重要的话题,而作为NoSQL数据库的Redis,由于它的原生支持无序集合和有序集合,以及它运行的特殊算法,给广告归因的实施带来了很大的便利,下面就重点介绍两个Redis结构在广告归因匹配中的使用:

1、HyperLogLogs:

HyperLogLogs是一种无序的集合,可以精确地计算集合中元素的个数,上述的广告归因实现也可以借助HyperLogLogs结构,主要用来计算查询范围内曝光量,展示曝光量及点击量等指标,在商业分析中,HyperLogLogs可以迅速高效地统计特定维度的影响量等信息,下面是代码示例:

redis_conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
pfname = '{ad-attr}:{0}'.format(20191012)
dev_uid_list = ['uid_111', 'uid_222', 'uid_333']
for dev_uid in dev_uid_list:
redis_conn.pfadd(pfname, dev_uid)

2、Sorted Sets:

Sorted Sets是有序的集合,其中的元素都会被赋予一定的权重,且元素的添加,删除及权重的修改,都可以在极短的时间内完成,从而极大降低广告归因所需的计算资源,在实现广告归因匹配中,可以通过维护一个权重为点击次数的Sorted Sets,用来累计查询范围内的点击量等指标,下面是代码示例:

redis_conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
zname = '{ad-attr}:{0}'.format(20191012)
dev_clicks_dict = {'uid_111': 3, 'uid_222': 5, 'uid_333': 2}
for dev_uid, dev_clicks in dev_clicks_dict.items():
redis_conn.zadd(zname, dev_clicks, dev_uid)

综上所述,借助Redis的HyperLogLogs及Sorted Sets结构,可以较为高效地实现广告归因匹配,从而提高行业中广告投放效果的评估准确性。

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