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@@ -0,0 +1,230 @@
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+package com.tzld.piaoquan.ad.engine.service.predict.v2;
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+
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+import com.alibaba.fastjson.JSON;
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+import com.ctrip.framework.apollo.spring.annotation.ApolloJsonValue;
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+import com.tzld.piaoquan.ad.engine.commons.enums.RedisPrefixEnum;
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+import com.tzld.piaoquan.ad.engine.commons.redis.AdRedisHelper;
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+import com.tzld.piaoquan.ad.engine.service.feature.Feature;
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+import com.tzld.piaoquan.ad.engine.service.feature.FeatureService;
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|
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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+import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
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+import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
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+import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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+import org.springframework.stereotype.Service;
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+
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+import java.util.HashMap;
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+import java.util.List;
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+import java.util.Map;
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+
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+/**
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+ * 基于 ROR的广告预测策略
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+ * <p>
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+ * 核心逻辑：
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+ * 1. 根据用户的历史行为特征（启动次数launchs、留存率ror、人群分层ad_level）计算展示广告的概率阈值
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+ * 2. 通过 mid 的 hash 值生成伪随机分数
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+ * 3. 如果分数 <= 阈值，则展示广告；否则不展示
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+ * <p>
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+ * 用于控制不同用户群体的广告曝光频率，实现精细化运营
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+ */
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+@Slf4j
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+@Service
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+public class PredictStrategyByRorMorning extends BasicPredict {
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+
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+ /** 特征服务，用于获取用户行为特征 */
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+ @Autowired
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+ private FeatureService featureService;
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+
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+ /** Redis 客户端，用于获取基于用户特征的概率配置 */
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+ @Autowired
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+ private AdRedisHelper adRedisHelper;
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+
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+ /**
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+ * Apollo 动态配置：根据 rootSessionId 尾号和 appType 进行流量分桶
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+ * <p>
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+ * 配置格式示例：
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+ * <pre>
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+ * [
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+ * {
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+ * "appType": ["0", "3"],
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+ * "tail": ["0", "1", "2"],
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+ * "config": {"default_probability": 0.5}
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+ * }
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|
+ * ]
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+ * </pre>
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+ */
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+ @ApolloJsonValue("${experiment.ror.root.session.morning.id.tail.config:[]}")
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+ private List<RootSessionIdTailConfigItem> configItems;
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+
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+ @Value("${experiment.ror.show.log.switch:0}")
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+ private String experimentRorShowLogSwitch;
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+
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+ private static final String TABLE_NAME = "alg_mid_history_behavior_1month";
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+
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+ /**
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+ * 策略名称标识
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+ */
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+ @Override
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+ public String name() {
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+ return "launch_layer_ror_morning";
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+ }
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|
+
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+ /**
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+ * 核心预测方法：决定是否向用户展示广告
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+ *
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+ * @param ctx 预测上下文，包含 mid、appType、rootSessionId 等信息
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+ * @return 预测结果 Map，包含：
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+ * - ad_predict: 1=不展示广告，2=展示广告
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+ * - score: 用户的伪随机分数
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+ * - threshold: 广告展示概率阈值
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+ * - launchs/ror/ad_level: 用户行为特征
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|
+ * - 返回 null 表示跳过该策略
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+ */
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+ @Override
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+ public Map<String, Object> predict(PredictContext ctx) {
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+
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+ try {
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+ String rootSessionId = ctx.getRootSessionId();
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|
+
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|
+ // 前置校验：配置为空或 rootSessionId 为空时，返回 null（跳过该策略）
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|
+ if (CollectionUtils.isEmpty(configItems) || StringUtils.isBlank(rootSessionId)) {
|
|
|
+ return null;
|
|
|
+ }
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|
+
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|
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+ String appType = ctx.getAppType();
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|
+
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+ // 获取默认概率阈值（基于 rootSessionId 尾号和 appType 匹配配置）
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+ Boolean matchResult = getDefaultProbability(rootSessionId, appType);
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|
+
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|
+ // 用户不在实验分桶内，跳过该策略
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+ if (!matchResult) {
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|
|
+ return null;
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|
+ }
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|
|
+
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|
+ Map<String, Object> rtnMap = new HashMap<>();
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|
+
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|
+ // 用户行为特征变量（来自离线特征表 alg_mid_history_behavior_1month）
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|
+ String launchs = null; // 启动次数分桶（如 "0-5", "5-10" 等）
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+ String ror = null; // 留存率分桶
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+ String adLevel = null; // 广告等级（用户对广告的敏感度分层）
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+ String return30day = null; // 用户回流率分桶
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|
+
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|
+ // 根据 mid 获取用户近一个月的历史行为特征
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+ Feature feature = featureService.getMidBehaviorFeature(TABLE_NAME, ctx.getMid());
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|
+ if ("1".equals(experimentRorShowLogSwitch)) {
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|
|
+ log.info("[PredictStrategyByRorMorning] mid:{}, feature:{}, featureStr: {}", ctx.getMid(),feature,JSON.toJSONString(feature));
|
|
|
+ }
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|
|
+ // 安全地提取特征值（多层 null 检查）
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|
+ if (feature != null && feature.getUserFeature() != null && feature.getUserFeature().get(TABLE_NAME) != null) {
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|
+ Map<String, String> algMidHistoryBehavior1month = feature.getUserFeature().get(TABLE_NAME);
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|
|
+ launchs = algMidHistoryBehavior1month.get("launchs");
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+ ror = algMidHistoryBehavior1month.get("ror");
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|
|
+ adLevel = algMidHistoryBehavior1month.get("ad_level");
|
|
|
+ return30day = algMidHistoryBehavior1month.get("return_30day");
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|
|
+ }
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|
|
+
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+ // 计算最终的广告展示概率阈值
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|
|
+ // 优先使用 Redis 中基于用户特征的精细化阈值，否则使用默认阈值
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+ Double showAdProbability = getShowAdProbability(launchs, ror, adLevel,return30day);
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|
|
+
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|
+ if (showAdProbability == null) {
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|
+ return null;
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|
+ }
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|
+
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|
|
+ // 基于 mid 的 hash 值生成 [0, 1) 范围内的伪随机分数
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|
|
+ // 同一个 mid 在同一小时内（RandW 每小时更新）会得到相同的分数
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+ double score = this.calcScoreByMid(ctx.getMid());
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|
|
+
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|
|
+ // 核心决策逻辑：分数 <= 阈值 → 展示广告
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+ if (score < showAdProbability) {
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+ // 展示广告，ad_predict = 2
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+ rtnMap.putAll(rtnAdPredict(ctx));
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|
+ rtnMap.put("model", this.name());
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|
+ } else {
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|
+ // 不展示广告，ad_predict = 1
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|
+ rtnMap.putAll(rtnNoAdPredict(ctx));
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|
|
+ rtnMap.put("no_ad_strategy", this.name());
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|
|
+ }
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|
|
+
|
|
|
+ // 记录决策相关的特征和参数，用于日志分析和效果追踪
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|
|
+ rtnMap.put("score", score);
|
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|
+ rtnMap.put("threshold", showAdProbability);
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|
|
+ rtnMap.put("launchs", launchs);
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|
|
+ rtnMap.put("return_30day", return30day);
|
|
|
+ rtnMap.put("ror", ror);
|
|
|
+ rtnMap.put("ad_level", adLevel);
|
|
|
+ return rtnMap;
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|
|
+ } catch (Exception e) {
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|
+ log.error("[PredictStrategyByRorMorning] predict error, ctx: {}", ctx, e);
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|
|
+ return null;
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|
+ }
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|
|
+ }
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|
+
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+ /**
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+ * 获取广告展示概率阈值
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+ * <p>
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+ * 策略：根据用户的 (ad_level, launchs, ror) 组合从 Redis 查询对应的概率值
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|
+ * 如果查询失败或无数据，则使用默认概率
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|
|
+ *
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|
+ * @param launchs 启动次数分桶
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|
+ * @param ror 留存率分桶
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|
+ * @param ad_level 人群分层
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|
|
+ *
|
|
|
+ * @return 广告展示概率阈值 [0, 1]
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|
+ */
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|
+ private Double getShowAdProbability(String launchs, String ror, String ad_level,String return30day) {
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|
|
+ // 任一特征为空，使用默认概率
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|
+ if (StringUtils.isAnyBlank(launchs, ror, ad_level,return30day)) {
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|
|
+ return null;
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+ }
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|
|
+ try {
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|
+ // 构建 Redis key：格式为 "ad_level:launchs:ror"，例如 "有转化:10:000"
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+ String keyId = ad_level + ":" + launchs + ":" + ror + ":" + return30day;
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|
|
+ String key = String.format(RedisPrefixEnum.AD_USER_ROR_BEHAVIOR.getPrefix(), keyId);
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|
|
+
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|
|
+ // 从 Redis 获取概率值
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+ String probability = adRedisHelper.get(key);
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|
|
+
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|
+ // 解析概率值，如果为 null 则使用默认值
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|
+ return StringUtils.isBlank(probability) ? null : Double.parseDouble(probability);
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|
|
+ } catch (Exception e) {
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|
|
+ // 解析失败（如非数字字符串）或 Redis 异常，记录错误并使用默认值
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|
|
+ log.error("[PredictStrategyByRorMorning] getShowAdProbability error, launchs: {}, ror: {}, ad_level: {}, e = ", launchs, ror, ad_level, e);
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|
|
+ return null;
|
|
|
+ }
|
|
|
+ }
|
|
|
+
|
|
|
+ /**
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|
|
+ * 获取默认概率阈值
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+ * <p>
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+ * 根据 rootSessionId 的最后一位字符（尾号）和 appType 匹配配置，用于流量分桶实验
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+ *
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+ * @param rootSessionId 根会话 ID
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+ * @param appType 应用类型
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|
+ * @return 默认概率，如果不匹配任何配置则返回 null
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|
|
+ */
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|
+ private Boolean getDefaultProbability(String rootSessionId, String appType) {
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|
|
+ // 前置校验
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|
|
+ if (CollectionUtils.isEmpty(configItems) || StringUtils.isAnyBlank(rootSessionId) || appType == null) {
|
|
|
+ return false;
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|
|
+ }
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|
|
+
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|
|
+ // 提取 rootSessionId 的最后一个字符作为尾号，用于流量分桶
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|
|
+ String tail = rootSessionId.substring(rootSessionId.length() - 1);
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|
+
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|
+ // 遍历配置项，查找同时匹配 appType 和尾号的配置
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|
+ for (RootSessionIdTailConfigItem item : configItems) {
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+ if (item.getAppType() != null && item.getTail() != null) {
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|
|
+ if (item.getAppType().contains(appType) && item.getTail().contains(tail)) {
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|
+// return item.getConfig().get("default_probability");
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|
+ return true;
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|
|
+ }
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|
|
+ }
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|
|
+
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|
|
+ }
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|
|
+
|
|
|
+ // 未匹配到任何配置
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|
|
+ return false;
|
|
|
+ }
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|
|
+
|
|
|
+}
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