一种数据处理的方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种数据处理的方法及系统。该方法包括：获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据；判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；当所述判断的结果为是时，获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系；显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。利用本申请实施例提供的技术方案可以优化目标对象的评论数据，后续可以帮助用户更好的了解目标对象，提高目标对象的评论数据的可信度，改善用户体验。

A method and system for data processing

The present application embodiment discloses a method and system for data processing. The method includes: obtaining the target user access data corresponding to the trigger instruction comment object; judgment between corresponding to the data user and the target user exists between the user and the user record user dimension table pre established relation in relationships; when the results of the determination is when get the relationship between corresponding to the target user and the user comment data; display relationship corresponding to the data user and the target user identification. The technical solution provided by the application example can optimize the comment data of the target object, and help users understand the target objects better, improve the credibility of the target data and improve the user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理的方法及系统
本申请涉及数据优化处理
，特别涉及一种数据处理的方法及系统。
技术介绍
随着互联网消费时代的发展，越来越多的人会在一些电子商务平台购买自己喜爱的商品。用户在购买前，通常会查看评论数据来更好的了解商品。因此，维持良好的商品评论环境，保证评论数据的可信度至关重要。目前，评论数据中包括了大量广告、刷评信息等垃圾信息，导致评论数据缺乏可信性。现有技术中针对垃圾信息可以通过垃圾评论识别和评论折叠的方式进行评论数据的排序。其中，垃圾评论识别主要是针对广告信息、涉黄、涉政等垃圾信息进行过滤。评论折叠主要是将重复或相似的评论信息、刷评信息、以及恶意诋毁评论信息等信息进行折叠处理。上述现有技术可以在一定程度上改善商品评论环境，但现有的评论折叠和垃圾评论识别方式都是从评论数据的文本这一单一维度进行考虑，且用户一般是匿名评论的，导致评论数据中用户信息并没有参考价值，仅仅展示评论内容，导致呈现给打算购买商品的目标用户的信息较少。因此，现有技术中通过垃圾评论识别和评论折叠的方式进行评论数据的排序后的评论数据仍然不具有太大的可性度，并不能解决评论数据可性度问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的是提供一种数据处理的方法及系统，可以优化评论数据，提高评论数据的可信度；在一些应用中，可以帮助用户更好的了解评论数据所对应的商品，改善用户体验，提高商品的成交转化率。本申请实施例提供一种数据处理的方法及系统是这样实现的：一种数据处理的方法，包括：获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据；判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；当所述判断的结果为是时，获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系；显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。一种数据处理的系统，包括：评论数据获取模块，用于获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据；判断模块，用于判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；关联关系获取模块，用于当所述判断模块判断的结果为是时，获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系；显示模块，用于显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。本申请实施例在获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据之后，可以基于预先建立的用户维度关系表判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在所述预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；当所述判断的结果为是时，可以获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系，并显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识；保证用户在访问浏览目标对象的评论数据时，不仅可以获取评论数据中的评论内容，还可以通过所述关联关系的标识获取所述评论数据所对应用户与自己的关联关系信息，大大提高了评论数据的可信度。与现有技术相比，利用本申请实施例提供的技术方案可以优化评论数据，提高评论数据的可信度，后续可以帮助用户更好的了解目标对象。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请提供的数据处理的方法的一种实施例的流程示意图；图2是本申请提供的基于获取的用户的属性信息确定用户之间的关联关系的一种实施例的流程示意图；图3是本申请提供的在展示所述评论数据的预设展示区域显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识的一种实施例的示意图；图4是本申请提供的数据处理系统的一种实施例的结构示意图。具体实施方式本申请实施例提供一种数据处理的方法及系统。为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。以下以几个具体的例子详细说明本申请实施例的具体实现。以下首先介绍本申请一种数据处理的方法的实施例。图1是本申请提供的数据处理的方法的一种实施例的流程示意图，本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图1所示，所述方法可以包括：S110：获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据。本申请实施例中，服务系统可以获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据。在实际应用中，所述目标用户的访问触发指令可以包括用户访问某一目标对象的评论界面中的评论数据时，点击预设的访问按钮的操作。具体的，所述目标用户可以包括浏览访问评论界面中评论数据的用户。具体的，所述目标对象可以包括电子商务平台中的当前用户浏览访问的商品。所述评论数据可以包括针对所述目标对象的评论内容、相应的用户标识数据等数据。在一个具体的实施例中，假设目标用户A需要访问商品X(目标对象)的评论界面中的评论数据，相应的，目标用户A可以点击商品X的评论界面对应的访问按钮；相应的，服务系统接收到目标用户A的访问触发指令之后，可以获取与所述访问触发指令相对应商品X的评论数据。具体的，假设所述商品X为羽绒服，表1是本申请提供的商品(X)的评论数据的一种示例，如表1所示：表1此外，需要说明的是，表1中仅仅记录了部分评论数据，且表1中仅仅是所述评论数据的一种实施例的形式，本申请实施例中所述评论数据并不以上述表1为限。S120：判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系。本申请实施例中，在步骤S110之后，可以服务系统可以判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系。具体的，所述关联关系可以包括能反映用户与用户之间联系信息的字符化表征。在实际应用中，所述关联关系可以包括多种维度(类型)的关系。具体的，本申请实施例中，可以依次对所述应用系统中的两两用户均进行关联关系存在的确定。具体的，所述用户维度关系表中记录了用户与用户之间的关联关系以及和相应的用户标识数据。具体的，所述用户标识数据可以包括用户名、用户ID等用户的唯一标识信息。具体的，所述用户维度关系表可以存储在服务系统本地，也可以存储在其他的存储系统，例如可以实时查询的keyvalue分布式系统。在一个具体的实施例中，表2是本申请提供的用户维度关系表的一种示例，如表2所示：表2关联关系用户标识数据用户标识数据同城、身材相似用户A用户D本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据；判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；当所述判断的结果为是时，获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系；显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：获取目标用户的访问触发指令相对应的目标对象的评论数据；判断所述评论数据所对应的用户与所述目标用户之间是否存在预先建立的用户维度关系表中记录的用户与用户之间的关联关系；当所述判断的结果为是时，获取所述目标用户与所述评论数据所对应的用户之间的关联关系；显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识包括：在展示所述评论数据的预设展示区域显示所述评论数据所对应的用户与所述目标用户的关联关系的标识。3.根据权利要求1或2任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在展示所述目标对象的评论数据的评论界面中优先展示所述关联关系的标识所对应的评论数据。4.根据权利要求1或2任意一项所述的方法，其特征在于，所述用户维度关系表包括采用下述方式建立：获取应用系统中用户的属性信息；根据所述用户的属性信息按照预设匹配规则计算所述应用系统中用户之间的匹配度，判断所述匹配度是否符合预设匹配度；当所述判断的结果为是时，确定出所述匹配度符合所述预设匹配度的用户之间的关联关系；基于所述用户之间的关联关系和相应的用户标识数据建立所述用户维度关系表。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户的属性信息至少包括下述中的一种：用户的社交关联信息、用户的个人基本信息、用户的行为习惯信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述用户的属性信息包括所述用户的社交关联信息时，所述根据所述用户的属性信息按照预设匹配规则计算所述应用系统中用户之间的匹配度，判断所述匹配度是否符合预设匹配度包括：根据用户的社交关联信息确定所述应用系统中用户之间的社交关联关系，判断所述社交关联关系是否符合预设社交关联关系；相应的，当所述判断的结果为是时，所述确定出所述匹配度符合所述预设匹配度的用户之间的关联关系包括确定出所述社交关联关系符合预设社交关联关系的用户之间的关联关系。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述用户的属性信息包括所述用户的个人基本信息时，所述根据所述用户的属性信息按照预设匹配规则计算所述应用系统中用户之间的匹配度，判断所述匹配度是否符合预设匹配度包括：根据用户的个人基本信息计算所述应用系统中用户之间的个人基本信息的差异度，判断所述差异度是否在预设差异度范围；相应的，当所述判断的结果为是时，所述确定出所述匹配度符合所述预设匹配度的用户之间的关联关系包括确定出差异度在所述预设差异度范围的用户之间的关联关系。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述用户的属性信息包括所述用户的行为习惯信息时，所述根据所述用户的属性信息按照预设匹配规则计算所述应用系统中用户之间的匹配度，判断所述匹配度是否符合预设匹配度包括：根据用户的行为习惯信息计算所述应用系统中用户之间的行为习惯信息相似度，判断所述相识度是否在预设相似度范围；相应的，当所述判断的结果为是时，所述确定出所述匹配度符合所述预设匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：李生，谢朋峻，孙常龙，郎君，
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