借助Redis助力广告归因匹配（广告归因匹配redis）

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。