一种数据处理方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。本申请针对用户提交的建议请求，将该用户的属性信息与所有对象展示环境的申请条件进行匹配，以筛选符合用户的属性信息的各个对象展示环境，然后根据上述各个对象展示环境的历史记录，如各第一对象的交易数据的历史记录和各第一对象的报名数据的历史记录，以及各对象展示环境的展示位置数量，分析与该请求针对的第一对象相匹配的对象展示环境，然后即可基于该对象展示环境生成展示建议返回给用户所在客户端进行展示。本申请减少了用户的操作，降低了系统资源的占用，能够提高该对象展示环境整体的展示效率，降低各对象展示环境的展示资源的浪费情况。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法和装置
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种数据处理方法和一种数据处理装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，越来越多的用户在互联网中发布信息。在互联网中存在如下一种数据处理的场景：数据展示方在服务器中设置各种各样的对象展示环境，不同的对象展示环境可以针对特定的用户群展示其需求的信息，从而更快捷的为该用户群的提供更快捷的信息浏览渠道。数据展示方在实际中为不同的对象展示环境设置了不同的条件，数据提供方则可以申请在某个或者某几个对象展示环境中展示其第一对象。但是，在实际应用中，用户需要不断向不同服务器发送查询请求，查询各个展示环境的条件，然后自己判断是否符合该条件，由于发送大量的查询请求，其对系统资源耗用多，用户的操作也很繁琐。并且，由于实际应用中数据展示方在设置对象展示环境时，很多敏感数据不会对用户公开，用户的信息相对数据展示方来说具有不对称性，用户盲目的申请在某个对象展示环境中展示其第一对象，对于数据展示方来说，可能某个对象展示环境的第一对象很拥挤，导致某些第一对象无法再改对象展示环境中展示，而用户不知道实际上其第一对象可以在其他对象展示环境中展示并且展示效率较高，导致对象展示环境的展示资源的浪费。下面以电子商务平台为例说明上述的数据处理过程:在电子商务平台中，可能为卖家提供了各种营销场景，该营销场景比如：手机淘宝上有淘抢购、天天特价、全球购、中国质造等一系列营销场景。不同的营销场景都有其相应的设计初衷，如，淘抢购为金牌卖家的爆款出口，方便买家浏览或者购买相应的热销商品；天天特价为扶持腰部卖家的营销场景，方便买家浏览或者购买特价商品；全球购面向代购市场的正品，方便买家直接购买各地区的商品；中国质造则是给予产业带丰富的卖家一个正向输出场景，方便买家浏览或者购买具有口碑的中国制造的高质量产品。因此，卖家可以将其商品对象报名至某个或者某几个营销场景，然后电子商务平台则可将该商品对象放入相应的营销场景的页面中进行展示。但是对于卖家而言，由于其无法获取电子商务平台的数据，无法快速确定自己的资质符合哪种营销场景，如果其向某个营销场景发送申请请求，那么电子商务平台则需要审核，如此商家在其客户端中操作繁琐，占用较多的客户端资源，对于电子商务平台中，也额外增加了审核过程，同样占用较多的服务器资源。并且，由于商家无法知晓其商品对象放在哪个营销场景能够更有效的推广，具备更多的交易量，其可能盲目的选择某个营销场景，其可能由于该商品对象在该营销场景中的展示效率不高，且该营销场景的可供选择的商品对象大于其展示位置数量，因此该商家的商品对象无法展示，进而可能导致其他对该商品对象的展示效率高且有空余位置的营销场景缺乏商品对象，浪费该营销场景的展示资源。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据处理方法和相应的一种数据处理装置。为了解决上述问题，本申请公开了一种数据处理方法，包括：接收用户提交的建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；获取对应所述用户标识的属性信息，并筛选与所述属性信息匹配的各对象展示环境；根据筛选得到的各对象展示环境下的历史记录以及相应对象展示环境的展示位置数量，确定与所述第一对象匹配的各对象展示环境；所述历史记录包括相应对象展示环境下的各第一对象的交易数据和各第一对象的报名数据；基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示。本申请还公开了一种数据处理方法，包括：向服务器发送建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；接收由服务器根据所述建议请求返回的展示建议，并在客户端中进行展示；所述展示建议由服务器基于与第一对象匹配的对象展示环境生成；所述与第一对象匹配的对象展示环境，根据各对象展示环境下的历史记录确定；所述各对象展示环境根据对应用户标识的属性信息在对象展示环境中筛选获得。本申请还公开了一种数据处理装置，包括：建议请求接收模块，用于接收用户提交的建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；环境筛选模块，用于获取对应所述用户标识的属性信息，并筛选与所述属性信息匹配的各对象展示环境；环境确定模块，用于根据筛选得到的各对象展示环境下的历史记录以及相应对象展示环境的展示位置数量，确定与所述第一对象匹配的各对象展示环境；所述历史记录包括相应对象展示环境下的各第一对象的交易数据和各第一对象的报名数据；建议返回模块，用于基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示。本申请还公开了一种数据处理装置，包括：请求发送模块，用于向服务器发送建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；建议展示模块，用于接收由服务器根据所述建议请求返回的展示建议，并在客户端中进行展示；所述展示建议由服务器基于与第一对象匹配的对象展示环境生成；所述与第一对象匹配的对象展示环境，根据各对象展示环境下的历史记录确定；所述各对象展示环境根据对应用户标识的属性信息在对象展示环境中筛选获得。本申请实施例包括以下优点：首先：本申请实施例中，对于各预设了申请条件的对象展示环境，可以对于某个用户提交的建议请求，可以将该用户的属性信息与所有对象展示环境的申请条件进行匹配，以筛选符合用户的属性信息的各个对象展示环境。如此，可以自动为用户识别其能够加入的对象展示环境，用户只用一次请求，服务器侧即可自动为其筛选对象展示环境，减少了用户的操作，降低了系统资源的占用。其次，在筛选符合用户的属性信息的各个对象展示环境之后，本申请实施例可以自动根据上述各个对象展示环境的历史记录，如各第一对象的交易数据的历史记录和各第一对象的报名数据的历史记录，以及各对象展示环境的展示位置数量，分析与该请求针对的第一对象相匹配的对象展示环境，然后即可基于该对象展示环境生成展示建议返回给用户所在客户端进行展示，以引导用户将第一对象报名到哪个营销场景进行展示。如此，本申请实施例可以自动对用户提供的第一对象，分析其在哪个对象展示环境中的展示效果更好，可以引导用户的申请方向，提高第一对象的展示效率，进而能够提高该对象展示环境整体的展示效率，也能平衡各个对象展示环境的第一对象的数量，降低各对象展示环境的展示资源的浪费情况。附图说明图1是本申请的一种数据处理方法实施例的步骤流程图；图2是本申请的另一种数据处理方法实施例的步骤流程图；图3是本申请的另一种数据处理方法实施例的步骤流程图；图4是本申请的一种数据处理装置实施例的结构框图；图5是本申请的另一种数据处理装置实施例的结构框图。具体实施方式为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。本申请实施例的核心构思之一在于，对于各预设了申请条件的对象展示环境，可以对于某个用户提交的建议请求，可以将该用户的属性信息与所有对象展示环境的申请条件进行匹配，以筛选符合用户的属性信息的各个对象展示环境，然后可以自动根据上述各个对象展示环境的历史记录，如各第一对象的交易数据的历史记录和各第一对象的报名数据的历史记录，分析与该请求针对的第一对象相匹配的对象展示环境，然后即可基于该对象展示环境生成展示建议返回给用户所在客户端进行展示本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理方法，其特征在于，包括：接收用户提交的建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；获取对应所述用户标识的属性信息，并筛选与所述属性信息匹配的各对象展示环境；根据筛选得到的各对象展示环境下的历史记录以及相应对象展示环境的展示位置数量，确定与所述第一对象匹配的各对象展示环境；所述历史记录包括相应对象展示环境下的各第一对象的交易数据和各第一对象的报名数据；基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：接收用户提交的建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；获取对应所述用户标识的属性信息，并筛选与所述属性信息匹配的各对象展示环境；根据筛选得到的各对象展示环境下的历史记录以及相应对象展示环境的展示位置数量，确定与所述第一对象匹配的各对象展示环境；所述历史记录包括相应对象展示环境下的各第一对象的交易数据和各第一对象的报名数据；基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据筛选得到的各对象展示环境下的历史记录以及相应对象展示环境的展示位置数量，确定与所述第一对象匹配的各对象展示环境的步骤，包括：分别利用每个对象展示环境的交易值预测模型，计算所述第一对象在各对象展示环境下的预估交易值；其中，各交易值预测模型根据相应对象展示环境下交易数据的历史记录构建；分别根据接收所述建议请求的时刻所对应的各对象展示环境的报名量，利用各对象展示环境的报名量预测模型，计算各对象展示环境下的预估报名量；其中，各交易值预测模型根据相应对象展示环境下的报名数据的历史记录构建；针对每个对象展示环境，根据所述对象展示环境下的预估交易值、预估报名量以及展示位置数量，判断所述第一对象是否匹配对象展示环境。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个对象展示环境，根据所述对象展示环境下的预估交易值、预估报名量以及展示位置数量，判断所述第一对象是否匹配对象展示环境的步骤，包括：根据所述预估交易值，确定所述商品对象的初始预估排名；根据第一对象的初始预估排名、所述预估报名量以及所述对象展示环境下的展示位置数量，判断所述第一对象是否匹配所述对象展示环境。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一对象的初始预估排名、所述预估报名量以及所述对象展示环境下的展示位置数量，判断所述第一对象是否匹配所述对象展示环境的步骤包括：根据第一对象的初始预估排名和所述预估报名量，计算所述第一对象在所述对象展示环境下的最终预估排名；判断所述最终预估排名是否小于所述对象展示环境的展示位置数量；如果所述最终预估排名小于所述展示位置数量，则进入基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示的步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：对于所述第一对象，如果各对象展示环境的最终预估排名均不小于所述展示位置数量，则选择最终预估排名与相应展示位置数量误差最小的对象展示环境作为与第一对象匹配的对象展示环境，进入基于与第一对象匹配的对象展示环境，生成展示建议返回给用户所在客户端以进行展示的步骤。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据第一对象的初始预估排名和所述预估报名量，计算所述第一对象在所述对象展示环境下的最终预估排名的步骤之前，还包括：将第一对象在各对象展示环境下所述预估交易值，将对象展示环境从大到小进行排序；从排序最靠前的对象展示环境开始，进入根据第一对象的初始预估排名和所述预估报名量，计算所述第一对象在所述对象展示环境下的最终预估排名的步骤。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各交易值预测模型通过如下步骤构建：从平台营销数据库中获取各交易数据，并按交易数据所属的对象展示环境进行分类；利用每个分类下的交易数据构建相应对象展示环境的训练样本集；针对每个对象展示环境的训练样本集，利用回归模型训练以预估交易值为目标的交易值预测模型。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各报名量预测模型通过以下步骤构建：从平台营销数据库中获取各报名数据，并按照报名数据所属的对象展示环境进行分类；利用所述分类下的报名数据，按照预设的报名区间，在所述报名区间内以指定时间周期统计报名量；对所有报名区间的各指定时间长度进行对位平滑，拟合得到各指定时间周期的拟合报名量；根据各指定时间周期及其拟合报名量，构建相应对象展示环境的报名量预测模型。9.根据权利要求2-8其中之一所述的方法，其特征在于，所述第一对象为商品对象；所述对象展示环境为营销场景；所述预估交易值为预估成交额。10.一种数据处理方法，其特征在于，包括：向服务器发送建议请求；所述建议请求包括第一对象和用户标识；接收由服务器根据所述建议请求返回的展示建议，并在客户端中进行展示；所述展示建议由服务器基于与第一对象匹配的对象展示环境生成；所述与第一对象匹配的对象展示环境，根据各对象展示环境下的历史记录确定；所述各对象展示环境根据对应用户标识的属性信息在对象展示环境...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑜，陈凡，杨洋，叶舟，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY