CN108537582B - 一种数据处理方法及装置 - Google Patents

一种数据处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108537582B
CN108537582B CN201810259840.8A CN201810259840A CN108537582B CN 108537582 B CN108537582 B CN 108537582B CN 201810259840 A CN201810259840 A CN 201810259840A CN 108537582 B CN108537582 B CN 108537582B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
carbon
amount
data
application
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810259840.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108537582A (zh
Inventor
金华静
徐笛
李振华
白雪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Advanced New Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Advanced New Technologies Co Ltd filed Critical Advanced New Technologies Co Ltd
Priority to CN201810259840.8A priority Critical patent/CN108537582B/zh
Publication of CN108537582A publication Critical patent/CN108537582A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108537582B publication Critical patent/CN108537582B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3013—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is an embedded system, i.e. a combination of hardware and software dedicated to perform a certain function in mobile devices, printers, automotive or aircraft systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3438—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment monitoring of user actions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/018—Certifying business or products
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0222—During e-commerce, i.e. online transactions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0224—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0226—Incentive systems for frequent usage, e.g. frequent flyer miles programs or point systems
    • G06Q30/0232—Frequent usage rewards other than merchandise, cash or travel
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0239—Online discounts or incentives
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/50—Service provisioning or reconfiguring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2219/00—Indexing scheme relating to application aspects of data processing equipment or methods
    • G06F2219/10—Environmental application, e.g. waste reduction, pollution control, compliance with environmental legislation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
    • Y02P90/845—Inventory and reporting systems for greenhouse gases [GHG]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Exhaust Gas After Treatment (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本申请公开了一种数据处理方法及装置，该方法包括：确定用户的积分总量，其中，所述积分用于反映用户使用互联网服务所对应的节碳量；所述互联网服务包括：可以节约纸制品的互联网服务、和/或可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务；根据所述用户的当前积分总量，为所述用户分配与所述积分总量相匹配的虚拟物品。

Description

一种数据处理方法及装置
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。
背景技术
碳排放，是关于温室气体排放的一个总称或简称。人类的任何活动都有可能造成碳排放，比如汽车尾气造成碳排放，火电站造成碳排放等等。
现如今，多数科学家和政府承认温室气体已经并将继续为地球和人类带来灾难。为了避免这种情况的进一步恶化，国际社会在1992年制定了《联合国气候变化框架公约》(以下简称《公约》)，并于1997年12月在日本京都召开的《公约》第三次缔约方大会上达成了《京都议定书》(以下简称《议定书》)。《议定书》要求30多个附件一国家(包括发达国家和经济转型国家)在2008至2012年间，把温室气体的排放量平均比1990年削减>5.2％。在得到占发达国家1990年CO2排放总量的55％以上的缔约发达国家批准后，《议定书》于2005年2月16日正式生效。这标志着国际社会进入了一个实质性减排温室气体的阶段，人类发展史上首次具有了一个国际法律框架，用以限制人类活动对地球系统的碳循环和气候变化的干扰。减少碳排放成为缔约国家社会经济发展和生产经营活动的重要目标之一。
换言之，碳排放已成为重要的社会问题，如何鼓励企业或个人主动控制碳排放则是全人类需要努力的方向。而其中很关键的一环就是让企业和个人清楚了解自己日常行为的碳排放量以及如果采用了更为环保的行为会节约多少碳排放量(下称节碳量)。
而在现有技术中，对企业而言，由于企业行为比较集中，利于各个企业计算和控制各个企业行为中的碳排放量以及节碳量。但对个人而言，由于个人行为很松散随意，导致碳排放行为来源很多，造成信息非常庞杂，并且对普通人而言，也很少会关心自己的行为所带来的碳排放量。因此，如何利用个人碎片化的行为信息来计算每个人日常行为节碳量，成为急需解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种数据处理方法，用以解决如何利用个人碎片化的行为信息使每个人获知日常行为的节碳量的问题。
本申请实施例提供一种数据处理装置，用以解决如何利用个人碎片化的行为信息使每个人获知日常行为的节碳量的问题。
本申请实施例提供的一种数据处理方法，包括：
确定用户的积分总量，其中，所述积分用于反映用户使用互联网服务所对应的节碳量；所述互联网服务包括：可以节约纸制品的互联网服务、和/或可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务；
根据所述用户的当前积分总量，为所述用户分配与所述积分总量相匹配的虚拟物品。
本申请实施例提供的一种数据处理装置，包括：
积分总量确定模块，确定用户的积分总量，其中，所述积分用于反映用户使用互联网服务所对应的节碳量；所述互联网服务包括：可以节约纸制品的互联网服务、和/或可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务；
虚拟物品分配模块，用于根据所述用户的当前积分总量，为所述用户分配与所述积分总量相匹配的虚拟物品。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
通过本申请中的技术方案，可将用户碎片化的行为数据进行汇总，并基于汇总后的各类行为数据，结合相应的节碳量量化算法，计算出用户所减少的碳排放量，即用户的节碳量，相应的业务提供方可进一步基于计算得到的用户的节碳量，对用户所对应的数据进行处理，这样的方式将使用户可更加直观地获知自身的节碳量，而无需自行查询、计算，对于用户而言较为便捷，并且，通过业务提供方基于用户节碳量对用户进行诸如积分累计、账户等级提升等数据处理方式，将相应的业务与用户的节碳量进行关联。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的数据处理过程示意图；
图2a～2e为本申请实施例提供的针对不同场景中不同的用户行为数据的数据处理过程示意图；
图3为本申请实施例提供的实现数据处理过程的架构示意图；
图4a为本申请实施例提供的用户进行积分累加的控件的示意图；
图4b为本申请实施例提供的一种展示积分总量的示意图；
图4c为本申请实施例提供的另一种展示积分总量的示意图；
图5a～5b为本申请实施例提供的用户之间进行积分获取时的示意图；
图6为本申请实施例提供的数据处理装置结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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，都属于本申请保护的范围。
本申请旨在通过收集用户在一段时间内的碎片化的行为数据进行汇总计算，计算用户的碳排放量以及节碳量。
基于此，本申请实施例提供一种数据处理过程，如图1所示，该过程具体包括以下步骤：
S101：获取用户的行为数据，所述行为数据是用户在使用互联网服时产生的，所述行为数据包括表明身份的用户标识，及表明所述行为数据所对应的互联网服务的标识信息。
本申请实施例中，获取到的用户的行为数据，通常是碎片化的多个行为数据。
对于行为数据而言，每一行为数据中，均包括用户标识(如：用户ID、用户的账户等)及用以表明该行为数据所对应的互联网服务的标识信息。这里所述的互联网服务，可包括电子支付、在线预约、在线票务、在线缴费以及健康服务中的至少一种。所述健康服务可以为手机系统或APP中用以监控用户运动行为的服务，所述健康服务包括计步服务或计算距离服务中的至少一种。
根据行为数据中包含的标识信息，可区分来自不同互联网服务行为数据。
在将用户碎片化的行为数据汇总的过程中，需要保证汇总的行为数据均属于同一用户。对于线上行为数据而言，在实际应用中，用户可能通过不同的应用(或服务器)使用互联网服务，如：用户通过支付应用使用在线支付服务，用户通过订餐应用使用在线订餐服务等，用户在使用这些互联网服务时，可能使用不同的账户。那么，为了保证所获取到的行为数据均是该用户的行为数据，故在一种方式下，可获取用户的不同账户(即，用户标识)，实际操作时，可由用户输入其不同的账户名，进而可将该用户不同的账户名进行保存，后续便可通过用户的账户名，从相应的应用(或服务器)中获取与该账户相关联的行为数据。当然，上述方法并不仅限于对用户账户的获取，也适用于其他的用户标识，这里不再赘述。
同时，不同的互联网服务具有不同的标识信息，其中，标识信息可包括：服务类型标识、订单号中的类型标识位等等，那么，通过行为数据中的标识信息，可进一步确定出该行为数据所对应的互联网服务的类型。
实际操作时，在获取到用户的行为数据后，可按照约定明确行为数据中代表类型的字段，故基于该字段中的内容，确定行为数据对应互联网服务的类型。当然，某些应用(或服务器)所提供的互联网服务的类型较为固定，如：票务网站服务器，只提供票务服务。那么，如果从这些应用(或服务器)中获取的行为数据，则可根据该应用(或服务器)的名称、域名、网址等信息，直接识别出行为数据所对应的互联网服务的类型。这里并不构成对本申请的限定。
需要说明的是，本方法的执行主体既可以是应用，也可以是服务器。当执行主体为应用时，作为一种可能的方式，该应用能够向用户提供各类互联网服务，那么，就可由该应用自身实现对用户的行为数据的产生，相应地，后续可直接基于产生的行为数据，进行碳排放量的计算。换言之，在该方式下，用户只需在作为执行主体的应用中注册账户，便可以使用该应用中的各类互联网服务，进而所产生的行为数据均与该账户相关联，故该应用只需获取与该账户相关的行为数据即可。
作为另一种可能的方式，该应用并不能够提供互联网服务，那么，该应用可向能够提供互联网服务的第三方应用(或第三方服务器)发起行为数据的获取请求，并接收第三方应用所反馈的用户的行为数据，或者，与第三方应用进行数据同步，以接收第三应用生成的用户的行为数据。在该方式下，基于前述内容，用户在作为执行主体的应用中，可输入该用户的各第三方账户以及不同的第三方账户所对应的第三方应用(或第三方服务器)，作为执行主体的应用则会将各第三方账户，与用户在作为执行主体的应用中注册的账户进行关联。以第三方应用为例，在获取行为数据的过程中，由于用户输入了各第三方账户分别对应的第三方应用(或第三方服务器)，故作为执行主体的应用，可根据第三方账户，确定出与该第三方账户对应的第三方应用，并可向该第三方应用发出携带第三方账户的获取请求，那么，第三方应用将根据该第三方账户，查找与该第三方账户相关的行为数据并反馈，从而实现对行为数据的获取过程。当然，这里的过程并不构成对本申请的限定。
当然，在实际操作中，如果涉及到第三方应用，则作为执行主体的应用，可预先向第三方应用注册相应的权限，以便接收第三方应用反馈用户的行为数据。如果涉及到第三方服务器，则作为执行主体的应用，可通过与第三方应用约定的数据传输协议，获取第三方服务器反馈的用户的行为数据。
进一步地，在实际应用场景下，对于第三方服务器或第三方应用以常用数据格式所产生的行为数据，诸如：二维表格式、超文本标记语言(HyperText Markup Language，HTML)格式、可扩展标记语言(Extensible Markup Language，XML)格式等，作为执行主体的应用或服务器在获取到行为数据后，可基于相应的格式实现对行为数据的读取、解析。
而对于某些特定的数据格式，作为执行主体的应用可与第三方应用之间约定数据的传输格式，如JSON格式。除此之外，也可以在应用自身的应用程序编程接口(ApplicationProgramming Interface，API)中预先添加不同格式数据的解析方法，以实现不同格式的行为数据的解析。这里并不构成对本申请的限定。
对于获取到的行为数据，既可以存储在终端本地，也可以存储在服务器中。
S102：根据所述互联网服务的标识信息，确定至少一种预设的节碳量量化算法。
在本申请实施例中，互联网服务与节碳量量化算法预先建立有对应关系，故可以根据互联网服务的标识信息，以及所述互联网服务与节碳量量化算法的对应关系，确定至少一种预设节碳量量化算法。所述节碳量量化算法，包括但不限于：量化公式、量化模型等。
换言之，不同的互联网服务(即，包含不同标识信息的行为数据)可能对应着不同的节碳量量化算法，比如：电子支付服务可以节约纸制品，而步行出行则节约的是交通工具的排碳量。同时，互联网服务与节碳量量化算法也可能是一对多的对应关系，也就是说在一个互联网服务中可能会用到多个节碳量量化算法。例如：对于用户使用在线购票服务的场景，在线票务服务可使用户无需前往相应的票务地点，也就可以减少因用户乘坐交通工具前往票务地点所造成的碳排放，故在计算用户使用在线购票服务的节碳量时，可使用减少乘坐交通工具出行的节碳量量化算法，并且，用户在线购票也可避免支付时打印纸质票据(即，纸制品)，也能够减少碳排放，故在计算用户使用在线购票服务的节碳量时，还可使用节约纸制品的节碳量量化算法。
这里需要说明的是，在本申请实施例中，预设节碳量量化算法也分成不同的类型，包括但不限于：第一预设算法，所述第一预设算法为针对节约纸制品的节碳量量化算法(比如：节约打印纸质票据的节碳量量化算法)，以及第二预设算法，所述第二预设算法为针对减少乘坐交通工具出行的节碳量量化算法(比如：步行的节碳量量化算法)。
第一预设算法，针对节约纸制品的节碳量量化算法。
由于传统的线下方式中，用户在执行上述各类型的业务时，均可能产生相应的纸制品(如：纸质支付凭证票据、消费小票、预约单等等)，以纸质票据为例进行说明，而纸质票据的产生进一步会造成碳排放，所以，在该方式中，可通过计算票据纸张所对应的碳排放量，以计算出相应的节碳量。
具体可以采用如下公式：
Figure GDA0003360263050000071
其中，ERy，为每一笔线上支付所节省的纸质票据的节碳量(单位：吨CO2)；这里需要说明的是，ERy实质上表征每一笔线下支付所打印的纸质票据对应的碳排放量，正是由于用户采用线上支付的方式可避免打印纸质票据，故在此将ERy的数值作为每一笔线上支付所节省的纸质票据的节碳量；
i，为线下支付的商户类型；
Fi，为i类型商户采用POS机支付的比例(百分数)；
ADi，y，为第y年用户在i类型商户采用线下支付的次数(单位：次数)；
EFy，为第y年线下支付的基准线排放因子(单位：g CO2/次)。
需要说明的是，EFy可基于不同地区票据纸张生产商的排放强度确定，例如：表1示出了若干省份票据纸张生产商的排放强度：
云南 浙江 陕西 其他省份
排放强度(吨CO2/吨纸) 1.9296 2.0072 1.8834 1.4622
表1
通过上述公式，可以确定出用户以线上方式减少票据生成的节碳量。由于每一笔在线支付业务所减少票据生成对应的节碳量，其数值过小，所以，上述公式采用以年度的方式计算减少票据生成所对应的节碳量，当然，在实际应用中，也可以设定业务次数的阈值，当业务次数达到该阈值后，一并计算节碳量。这里并不构成对本申请的限定。
第二预设算法，针对减少乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
由于传统的线下方式中，用户在执行上述各类型的业务时，均可能前往相应的业务地点(如：银行、商店、餐馆等)以执行相应的业务，该过程中，用户使用的交通工具可能会产生碳排放，所以，在该方式中，可通过线上方式减少用户出行所使用交通工具造成的碳排放，进而计算出相应的节碳量。
具体可以采用如下公式：
P＝L*W；
其中，L，为用户以线上方式执行成业务时所处的位置与最近的业务地点之间的距离；
W，为交通工具所产生的碳排放量均值；(这里的交通工具可包括使用旧能源的各类交通工具)
P，为使用交通工具在这一段距离内所产生的碳排放量。
对于上述公式，用户采用线上方式执行相应的业务，那么，用户也就无需前往相应的业务地点，所以，P的值就可作为用户采用线上方式执行相应的业务的节碳量。
S103：根据所述行为数据及确定的所述预设的节碳量量化算法，计算所述用户的节碳量。
对于计算过程，需要说明的是，在使用前述的第一预设算法计算节碳量时，用户每一次使用互联网服务均可减少纸制品的产生，所以用户的节碳量与用户使用互联网服务的次数有关，同时，由于不同的地区的碳排放标准相互之间具有差异，所以用户的节碳量还与用户所处的区域有关，故在本申请实施例中，当使用第一预设算法进行节碳量计算时，根据所述行为数据及确定出的预设节碳量量化算法，计算所述用户的节碳量，具体包括：根据所述行为数据，至少确定用户执行所述互联网服务的次数，以及用户执行所述互联网服务时所处的地理位置，根据确定出的用户执行所述互联网服务的次数、地理位置以及第一预设算法，计算所述用户的节碳量。
在使用前述的第二预设算法计算节碳量时，用户的节碳量与用户行走的距离或步数有关，故当使用第二预设算法进行节碳量计算时，根据所述行为数据及确定出的预设节碳量量化算法，计算所述用户的节碳量，具体包括：根据所述行为数据，至少确定用户步行的步数或步行的距离，根据确定出的用户步行的步数或步行的距离，以及第二预设算法，计算所述用户的节碳量。
在实际计算时，如果互联网服务与节碳量量化算法是一对一的对应关系，则可使用该节碳量量化算法计算用户的节碳量，而如果互联网服务与节碳量量化算法是一对多的对应关系，则可结合上述的节碳量量化算法，计算用户的节碳量。具体可根据实际应用的情况进行确定，这里并不构成对本申请的限定。
此外，在某些实际应用场景下，获取到的行为数据中，可能包含冗余的数据，例如：获取到用户使用在线票务服务的行为数据，其中包含金额数据，但在进行节碳量计算的过程中，并不需要该金额数据。
而在另一些实际应用场景下，获取到的行为数据，有可能不能直接使用，例如：根据用户使用在线票务服务的行为数据计算节碳量时，主要基于用户使用在线票务服务的次数，那么，就需要针对获取到的多条行为数据进行统计处理，以确定出相应的次数。
故在本申请实施例中，在进行计算前，还可对获取到的行为数据进行诸如统计、筛选、剔除等数据整理操作。作为实际操作中的一种可行方式，可由作为执行主体的应用(或服务器)，执行对行为数据的数据整理操作。作为实际操作中的另一种可行方式，可由作为执行主体的应用(或服务器)与行为数据提供方进行约定，明确计算所需的行为数据，这样一来，可由行为数据提供方对用户的行为数据进行上述的数据整理操作，再提供给作为执行主体的应用(或服务器)。这里并不构成对本申请的限定。
基于上述的行为数据和节碳量量化算法，所计算得到的量化值，就表征了用户所减少的碳排放量，也即，用户的节碳量。
当然，在实际应用中，可以按照设定的周期计算用户的节碳量，也可以按照用户使用互联网服务的次数计算用户的节碳量。这里并不构成对本申请的限定。
S104：根据计算出的所述用户的节碳量及所述用户标识，对所述用户对应的特定数据进行处理。其中，所述特定数据与节碳量相关。
作为本申请实施例中的一种方式，在计算得到了用户的节碳量后，可基于该节碳量，对用户在一段时间内的节碳量进行诸如：统计、分析等处理。作为本申请实施例中的另一种方式，可基于计算得到的节碳量，转换为积分的形式，积分的分值越大，则表明该用户的节碳量越多，相应地，业务提供方还可根据积分的高低为该用户提供不同的业务。这里并不构成对本申请的限定。
在本申请实施例中，用户标识可包括用户的账户，那么，特定数据可以包括该用户的账户内的数据，包括但不限于：用户账户内的节碳积分、节碳等级、节碳勋章和/或与节碳相关的虚拟物品等等。当然，本申请所述的特定数据也可以是其他可以反映用户节碳量的数据。
下面结合不同的场景，对上述如图1所述的方法进行详细说明：
现在个人与互联网的关系越来越紧密，同时随着移动互联网的普及，个人的很多行为都可以反应在互联网上，比如出行会用到约车软件，吃饭会用到点外卖的软件等等。也即，用户使用互联网服务的频率越来越高，而互联网服务相较于传统的线下方式，能够减少用户的碳排放量。具体而言：
场景一、用户使用在线票务服务。
在线票务服务，可包括针对火车票、飞机票、船票、电影票、门票等，以在线的方式进行预订、购买、退票的服务。相较于传统用户前往票务地点获得票务服务的方式而言，在线票务服务可以减少用户出行，尤其能够减少用户乘坐交通出行所产生的碳排放量。同时，也可能减少购票或退票过程中产生的纸制品(如：打印的纸质票据)。
当用户使用了在线票务服务后，提供该在线票务的服务提供方(如：票务网站)，将基于用户本次执行的在线票务行为，生成在线票务数据，该在线票务数据就是用户使用在线票务服务的行为数据，那么，便可以根据该行为数据，计算用户的节碳量。
此场景下，执行主体既可以是具有节碳量计算功能的应用客户端(以下简称为：计算应用)，也可以是具有节碳量计算功能的服务器，以执行主体为计算应用进行说明。并且，由于在线票务服务通常由票务网站提供，用户可通过该票务网站对应的应用(后续称为：票务应用)使用在线票务服务，而用户使用在线票务服务所产生的行为数据，可由该票务网站的服务器生成(后续称为：票务服务器)。
基于此，如图2a所示，假设用户进行在线购票，本场景中获取、计算节碳量的过程如下：
S201：计算应用向票务服务器发送携带有用户信息的获取请求，以获取该用户的票务数据。
在实际应用中，当用户需要在线购票时，可通过相应的票务应用向票务服务器发出购票请求，其中，购票请求中可携带有用户信息(如：用户的身份证号、姓名、在票务应用中注册的票务账户等)以及购票信息(如：所要购买的票务类型、时间、地点等)，那么，票务服务器在接收到由票务应用发出的购票请求后，则会根据在线购票请求进行出票，并生成该用户的票务数据进行记录。
基于前述内容，计算应用中预先存储有该用户的各类用户信息，所以，获取请求中所携带的用户信息中，就可包括：用户的身份证号、姓名、在票务应用中注册的票务账户等。
在实际的获取过程中，计算应用可根据用户预先输入的票务账户以及该票务账户所对应的票务服务器，向该票务服务器发送携带有该票务账户的获取请求，以便于获取与该票务账户相关的票务数据。当然，计算应用可按照设定的周期，获取指定时段内该用户的票务数据，如：计算应用按照一天的周期向票务服务器发送获取请求，并在获取请求中明确，只获取该用户24小时之内的票务数据。换言之，获取请求中还携带有时间信息。当然，这里并不构成对本申请的限定。
对于本步骤中的获取过程而言，除了上述由计算应用主动获取的方式之外，计算应用还可预先将用户在计算应用中注册的账户(后续称为：计算账户)以及用户的票务账户均发送给票务服务器，以使得票务服务器根据该票务账户，动态地获取与该票务账户相关的票务数据，并由票务服务器根据计算账户，主动向计算应用推送与该票务账户相关的票务数据。当然，如果计算应用自身具备在线票务服务，用户又使用了该计算应用提供的在线票务服务，那么，在这种情况下，该计算应用直接获取其产生的票务数据。这里并不构成对本申请的限定。
S202：票务服务器接收获取请求，并根据该获取请求中所携带的用户信息，确定与该用户信息对应的票务数据，并将确定出的所述票务数据反馈给所述计算应用。
其中，所述票务数据中至少包含用户ID，以及反映票务服务类型的标识信息。这里的票务数据，也就是用户使用在线票务服务的行为数据。
当然，如果获取请求中包含时间信息，则票务服务器将根据所述时间信息，获取与所述时间信息相匹配的用户的票务数据。
并且，如前述方法中所述，计算应用可以向票务服务器约定该计算应用所需的票务数据，也就可由该票务服务器对用户的票务数据进行数据整理操作，再将整理后的票务数据发送给计算应用。例如：票务服务器所存储的票务数据中，可能包括购票金额、始发地、目的地等数据，但这些数据对于计算节碳量的过程属于无用数据，故票务服务器可对用户的票务数据进行整理，剔除上述的购票金额、始发地、目的地等数据，从而将经过剔除后的票务数据发送给计算应用。
S203：计算应用获取到票务数据后，根据所述票务数据中包含的用户ID，确定该票务数据与该用户的账户相关联，根据所述票务数据中包含的标识信息，确定计算所需的节碳量量化算法。
其中，与前述内容相类似，在一种方式下，预先建立了标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，那么，计算应用便可根据标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，可确定出针对票务数据计算节碳量所使用的节碳量量化算法为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法，以及减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
而在另一种方式下，计算应用通过标识信息可确定出应用场景为在线票务服务，针对该场景预先定义了相应的节碳量量化算法，故计算应用通过标识信息可确定出在线票务服务场景下的节碳量量化算法进一步为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法，以及减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
S204：根据确定出的节碳量量化算法，以及获取到的票务数据，计算用户使用该在线票务服务的节碳量，并根据计算得到的所述节碳量，对用户对应的特定数据进行处理。
在本场景中，票务应用具有定位功能，能够在用户发出在线票务指令时确定用户的位置信息(即用户位置信息)。
那么，在计算过程中，计算应用可根据获取到的票务数据中的票务单号(可以理解地，票务单号唯一地标识了一次在线票务服务)，可以统计出用户使用在线票务服务的次数，并且，计算应用还可通过票务应用获取用户在使用在线票务服务时的用户位置信息，并根据该用户位置信息所对应的地区，可确定出前述公式中的EFy，从而，基于此可计算出用户每一次使用在线票务服务所减少打印纸质票据的节碳量。如果用户在同一地区使用了多次在线票务服务，由于该地区对应的EFy相同，那么，用户减少打印纸质票据的节碳量＝n*ERy。而如果用户在不同地区使用了多次在线票务服务，由于不同地区对应的EFy不同，故用户减少打印纸质票据的节碳量为用户在各地区节碳量的累加。
此外，计算应用还可以根据用户使用该在线票务服务时的用户位置信息，确定与用户位置最近的票务地点位置(如：火车站)，并计算用户位置与该票务地点位置之间的距离L，再根据上述公式中交通工具所产生的碳排放量均值W，计算出在这一距离内，避免用户乘坐交通工具出行的节碳量。
故在本场景中，用户的节碳量可包括避免乘坐交通工具出行的节碳量，也可包括减少打印纸质票据的节碳量。
之后，可基于用户使用在线票务服务的节碳量，转换为积分，用户登录至作为执行主体的应用后，便可浏览到增长的积分。换言之，这样的方式能够使得用户直观地获知自己使用在线票务服务所减少的碳排放量，即节碳量。
场景二、用户使用在线支付服务。
在线支付服务，可包括以在线方式进行的当面支付、转账等服务，相较于传统的支付服务而言，可以减少支付过程中所产生的纸制品(如：打印的纸质票据)，进而能够减少碳排放量。
当用户使用了在线支付服务后，提供该在线支付的服务提供方，将基于用户本次执行的在线支付行为，生成在线支付数据，该在线支付数据就是用户使用在线支付服务的行为数据，那么，便可以根据该行为数据，计算用户的节碳量。
与前述场景相类似，本场景中的执行主体也可以是具有节碳量计算功能的计算应用(或服务器)，仍以执行主体为计算应用进行说明。并且，在实际场景中，能够提供在线支付服务的服务提供方，可包括：商品网站、支付平台、和/或银行等，以支付平台为例，用户可通过支付平台对应的应用(后续称为：支付应用)使用在线支付服务，而用户使用在线支付服务时产生的行为数据，可由支付平台的服务器(后续称为：支付服务器)生成。
基于此，如图2b所示，假设用户通过支付平台进行在线付款给目标用户，该用户及目标用户均在支付平台上注册有相应的账户，本场景中获取、计算节碳量的过程如下：
S211：计算应用向支付服务器发送携带有用户信息的获取请求，以获取该用户的支付日志数据。
需要说明的是，在实际应用时，当用户需要进行在线支付时，可通过相应的支付应用向支付服务器发送付款请求，其中，付款请求中携带有用户信息(如：用户在支付平台上注册的支付账户)，目标用户信息(如：目标用户的在支付平台上注册的目标账户)以及付款信息(如：付款金额)。支付服务器在接收到支付应用发送的付款请求后，则会根据接收到的所述付款请求，从用户的支付账户中获取与付款金额匹配的款项，分配给目标用户的目标账户中，并生成支付日志数据。
基于前述内容，获取请求中所携带的用户信息可包括：用户在支付平台上注册的支付账户。与前述场景相类似，本场景中，计算应用也可根据用户预先输入的支付账户以及该票务账户所对应的支付服务器，向支付服务器发送携带有该支付账户的获取请求，以便于获取与该支付账户相关的支付日志数据。并且，计算应用也可按照设定的周期，向支付服务器发送获取请求，以获取用户的支付日志数据，并且，获取请求中还可携带时间信息，该时间信息可以使计算应用获取指定时段内该用户的支付日志数据。这里便不再过多赘述。
对于本步骤中的获取过程而言，除了上述由计算应用主动获取的方式之外，计算应用还可预先将用户在计算应用中注册的计算账户以及用户的支付账户均发送给支付服务器，以使得支付服务器根据该支付账户，动态地获取与该支付账户相关的支付日志数据，并由支付服务器根据计算账户，主动向计算应用推送与该支付账户相关的支付日志数据。当然，如果计算应用自身具备在线支付服务，用户又使用了该计算应用提供的在线支付服务，那么，在这种情况下，该计算应用直接获取其产生的支付日志数据。这里并不构成对本申请的限定。
S212：支付服务器接收获取请求，并根据该获取请求中所携带的用户信息，确定与该用户信息对应的支付日志数据，并将确定出的所述支付日志数据反馈给所述计算应用。
其中，所述支付日志数据中至少包含用户ID，以及反映支付服务类型的标识信息。这里的支付日志数据，也就是用户使用在线支付服务的行为数据。当然，如果获取请求中包含时间信息，则支付服务器将根据所述时间信息，获取与所述时间信息相匹配的用户的支付日志数据。
同样，在计算节碳量的过程中，并不需要支付日志数据中的支付金额、目标用户、支付时间等数据，所以，计算应用可以针对接收到的支付日志数据进行数据整理操作，以剔除计算过程中不必要的数据，或者，根据与支付服务器之间的约定，使支付服务器在发送支付日志数据之前，进行相应的数据整理操作。
S213：计算应用在获取到支付日志数据后，将根据所述支付日志数据中包含的用户ID，确定该支付日志数据与该用户的账户相关联，并根据所述支付日志数据中包含的标识信息，确定计算所需的节碳量量化算法。
其中，与前述内容相类似，在一种方式下，预先建立了标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，那么，计算应用可根据标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，可确定出针对支付日志数据计算节碳量所使用的节碳量量化算法为：减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
而在另一种方式下，计算应用通过标识信息可确定出应用场景为在线支付服务，该场景预先定义了相应的节碳量量化算法，故计算应用通过标识信息可确定出，在线支付服务的节碳量量化算法进一步为：减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
S214：根据确定出的节碳量量化算法，以及获取到的支付日志数据，计算用户使用该在线支付服务的节碳量，并根据计算得到的所述节碳量，对用户对应的特定数据进行处理。
在本场景中，支付应用具有定位功能，能够在用户发出在线支付指令时确定用户的位置信息(即用户位置信息)。
故在计算过程中，计算应用可根据获取到的支付日志数据中的支付单号(可以理解地，支付单号唯一地标识了一次在线支付服务)，可以统计出用户使用在线支付服务的次数，并且，计算应用还可通过支付应用获取用户在使用在线支付服务时的用户位置信息，并根据该用户位置信息所对应的地区，可确定出前述公式中的EFy，从而，基于此可计算出用户每一次使用在线支付服务所减少打印纸质票据的节碳量。如果用户在同一地区使用了多次在线支付服务，由于该地区对应的EFy相同，那么，用户减少打印纸质票据的节碳量＝n*ERy。而如果用户在不同地区使用了多次在线支付服务，由于不同地区对应的EFy不同，故用户减少打印纸质票据的节碳量为用户在各地区节碳量的累加。
相类似地，该场景中，也可以基于计算得到的节碳量，转换为积分，从而使得用户直观地获知自己使用在线支付服务的节碳量。
场景三、用户使用在线预约服务。
在线预约服务，可包括：在线饭店预约、酒店预约、场地预定、医院挂号等服务，相较于传统用户前往业务地点进行预约的方式而言，在线预约服务能够使得用户无需前往业务地点，也就能够减少用户使用交通工具出行所产生的碳排放量。
当用户使用了在线预约服务后，提供该在线预约的服务提供方(如：医院网站)，将基于用户本次执行的在线预约行为，生成在线预约数据，该在线预约数据就是用户使用在线预约服务的行为数据，那么，便可以根据该行为数据，计算用户的节碳量。
与前述场景相类似，本场景中的执行主体也可以是具有节碳量计算功能的应用或服务器，仍以执行主体为计算应用进行说明。并且，在实际场景中，能够提供在线预约服务的服务提供方，可包括：预约平台、医院、酒店和/或饭店等，以预约平台为例，用户可通过预约平台的应用(后续称为：预约应用)使用在线预约服务，而用户使用在线预约服务时产生的行为数据，可由预约平台的服务器(后续称为：预约服务器)生成。
基于此，如图2c所示，假设用户通过预约平台进行在线挂号，本场景中获取、计算节碳量的过程如下：
S221：计算应用向预约服务器发送携带有用户信息的获取请求，以获取该用户的挂号数据。
需要说明的是，在实际应用中，当用户需要在线挂号时，可通过相应的预约应用向预约服务器发送挂号请求，其中，挂号请求中携带有用户信息(如：用户的医疗保险信息、用户姓名、身份证号、用户在预约应用中注册的预约账户等)，挂号类型信息(如：专家号、普通号等)，以及用户所选定的医院信息(如：医院等级、医院名称等)，那么，预约服务器在接收到由预约应用发送的挂号请求后，则会根据挂号请求向相应的医院进行挂号，并在挂号成功后，将电子挂号单反馈给所述预约应用，同时基于该电子挂号单生成该用户的挂号数据，并记录。
基于前述内容，计算应用中预先存储有该用户的各类用户信息，所以，获取请求中所携带的用户信息，可包括：用户的医疗保险信息、用户姓名、身份证号、用户在预约应用中注册的预约账户等。与前述场景类似，计算应用可按照设定周期的方式向预约服务器发送获取请求，并请求获取指定时段内该用户的挂号数据。这里不再详细描述。
对于本步骤中的获取过程而言，除了上述由计算应用主动获取的方式之外，计算应用也可以与预约服务器之间进行约定，具体地，计算应用可将用户在计算应用中注册的计算账户以及用户的预约账户均发送给预约服务器，以使得预约服务器根据该预约账户，动态地获取与该预约账户相关的挂号数据，并由预约服务器主动向计算应用推送与该支付账户相关的挂号数据。当然，如果计算应用自身具备在线预约服务，用户又使用了该计算应用提供的在线预约服务，那么，在这种情况下，该计算应用直接获取其产生的挂号数据。这里并不构成对本申请的限定。
S222：预约服务器接收获取请求，并根据该获取请求中所携带的用户信息，确定与该用户信息对应的挂号数据，并将确定出的所述挂号数据反馈给所述计算应用。
其中，所述挂号数据中至少包含用户ID，以及反映预约服务类型的标识信息。这里的挂号数据，也就是用户使用在线预约服务的行为数据。
同样地，挂号数据中诸如挂号类型、就诊日期等数据对于计算节碳量的过程无用的数据，故还可以采用与前述方式相似的数据整理操作，对挂号数据进行整理。具体可参考前述内容，这里不再详细说明。
S223：计算应用获取到挂号数据后，根据所述挂号数据中包含的用户ID，确定该挂号数据与该用户的账户相关联，根据所述挂号数据中包含的标识信息，确定计算所需的节碳量量化算法。
在一种方式下，预先建立了标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，那么，计算应用根据标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，可确定出针对挂号数据计算节碳量所使用的节碳量量化算法为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
而在另一种方式下，计算应用通过标识信息可确定出应用场景为在线预约服务，该场景预先定义了相应的节碳量量化算法，故计算应用通过标识信息可确定出在线预约服务的节碳量量化算法进一步为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
S224：根据确定出的节碳量量化算法，以及获取到的挂号数据，计算用户使用该在线预约服务的节碳量，并根据计算得到的所述节碳量，对用户对应的特定数据进行处理。
在计算过程中，若预约应用具有定位功能，能够在用户发出在线挂号指令时确定用户所在的位置(即用户位置)，那么，计算应用所获取到的挂号数据中还包括用户使用该在线挂号服务时所处的位置。同时，基于挂号数据中包含的医院地址，计算应用可确定出该医院所在的位置，并计算用户位置与该医院之间的距离L，再根据上述公式中交通工具所产生的碳排放量均值W，计算出在这一距离内，避免用户乘坐交通工具出行的节碳量。
类似地，该场景中，也可以基于计算得到的节碳量，转换为积分，从而使得用户直观地获知自己使用在线预约服务的节碳量。
场景四、用户使用在线缴费服务。
在线缴费服务，可包括在线缴纳水、电、天然气、交通罚款等费用的服务。通过在线缴费服务，能够使得用户无需前往缴费地点就可以实现缴费，也就减少了用户乘坐交通工具前往缴费地点的碳排放量。同时，也能够减少在缴费过程中打印的纸质票据。
当用户使用了在线缴费服务后，提供该在线缴费的服务提供方，将基于用户本次执行的在线缴费行为，生成在线缴费数据，该在线缴费数据就是用户使用在线缴费服务的行为数据，那么，便可以根据该行为数据，计算用户的节碳量。
与前述场景相类似，本场景中以执行主体为计算应用进行说明。并且，在实际场景中，能够提供在线缴费服务的服务提供方，可包括：在线缴费平台、缴费网站和/或银行，以缴费平台为例，用户可通过缴费平台对应的应用(后续称为：缴费应用)使用在线缴费服务，而用户使用在线缴费服务时产生的行为数据，可由缴费平台的服务器(后续称为：缴费服务器)生成。
基于此，如图2d所示，假设用户通过缴费平台在线交通罚款，且该用户在该缴费平台上注册有相应的账户，该账户中有充足金额，本场景中获取、计算节碳量的过程如下：
S231：计算应用向缴费服务器发送携带有用户信息的获取请求，以获取该用户的缴费数据。
需要说明的是，在实际应用中，当用户需要进行在线缴费时，可通过相应的缴费应用向缴费服务器发出缴费请求，其中，缴费请求中携带有用户信息(如：用户驾驶证号、身份证号、罚款单号、用户在该缴费平台上所注册的缴费账户等)。那么，缴费服务器在接收到缴费应用发送的缴费请求后，则会根据缴费请求从该用户的账户中扣除相应数额的款项，再向相应的交通缴费网站进行缴费，并在缴费成功后，将电子缴费凭证反馈给所述缴费应用，同时基于该电子缴费凭证生成该用户的缴费数据，并记录。
基于前述内容，计算应用中预先存储有该用户的各类用户信息，所以，获取请求中所携带的用户信息，可包括：用户驾驶证号、身份证号、罚款单号、用户在该缴费平台上所注册的缴费账户等。且类似于前述场景，计算应用可按照设定周期的方式向缴费服务器发送获取请求，并请求获取指定时段内该用户的缴费数据。这里不再具体说明。
对于本步骤中的获取过程而言，除了上述由计算应用主动获取的方式之外，计算应用也可以与缴费服务器之间进行约定(约定过程可参考前述场景，这里不再赘述)，由缴费服务器主动向计算应用推送携带有上述用户信息的缴费数据。当然，如果计算应用自身具备在线缴费服务，用户又使用了该计算应用提供的在线缴费服务，那么，在这种情况下，该计算应用直接获取其产生的缴费数据。这里并不构成对本申请的限定。
S232：缴费服务器接收获取请求，并根据该获取请求中所携带的用户信息，确定与该用户信息对应的缴费数据，并将确定出的所述缴费数据反馈给所述计算应用。
其中，所述缴费数据中至少包含用户ID，以及反映缴费服务类型的标识信息。这里的缴费数据，也就是用户使用在线缴费服务的行为数据。在实际应用时，可针对缴费数据进行数据整理操作，具体可参考前述内容，这里不再详细说明。
S233：计算应用获取到缴费数据后，根据所述缴费数据中包含的用户ID，确定该缴费数据与该用户的账户相关联，根据所述缴费数据中包含的标识信息，确定计算所需的节碳量量化算法。
其中，与前述内容相类似，在一种方式下，预先建立了标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，那么，计算应用根据标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，可确定出针对缴费数据计算节碳量所使用的节碳量量化算法为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法，以及减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
而在另一种方式下，计算应用通过标识信息可确定出应用场景为在线缴费服务，该场景预先定义了相应的节碳量量化算法，故计算应用通过标识信息可确定出在线缴费服务场景下的节碳量量化算法进一步为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法，以及减少打印纸质票据的节碳量量化算法。
S234：根据确定出的节碳量量化算法，以及获取到的缴费数据，计算用户使用该在线缴费服务的节碳量，并根据计算得到的所述节碳量，对用户对应的特定数据进行处理。
本场景中，缴费应用具有定位功能，能够在用户发出在线缴费指令时确定用户的位置信息(即用户位置信息)。
故计算过程中，计算应用可根据获取到的缴费数据中的缴费单号(可以理解地，缴费单号唯一地标识了一次在线缴费服务)，可以统计出用户使用在线缴费服务的次数，并且，计算应用还可通过缴费应用获取用户在使用在线缴费服务时的用户位置信息，并根据该用户位置信息所对应的地区，可确定出前述公式中的EFy，从而，基于此可计算出用户每一次使用在线缴费服务所减少打印纸质票据的节碳量。如果用户在同一地区使用了多次在线缴费服务，由于该地区对应的EFy相同，那么，用户减少打印纸质票据的节碳量＝n*ERy。而如果用户在不同地区使用了多次在线缴费服务，由于不同地区对应的EFy不同，故用户减少打印纸质票据的节碳量为用户在各地区节碳量的累加。
此外，计算应用还可根据用户使用该在线缴费服务时的用户位置信息，确定出与用户位置最近的缴费地点位置(如：银行)，并计算用户位置与该缴费地点位置之间的距离L，再根据上述公式中交通工具所产生的碳排放量均值W，计算出在这一距离内，避免用户乘坐交通工具出行的节碳量。
故在本场景中，用户的节碳量可包括避免乘坐交通工具出行的节碳量，也可包括减少打印纸质票据的节碳量。
该场景中，计算应用将基于计算得到的节碳量，转换为积分，从而使得用户直观地获知自己使用在线缴费服务的节碳量。
除了以上诸场景之外，用户以步行方式出行，也能够起到减少碳排放量的作用，具体如下述场景：
场景五、用户步行出行，使用健康服务对步行进行数据监控。
用户步行出行的方式，能够减少用户使用交通工具所带来的碳排放量。结合上述场景，用户可以采用步行的方式，前往上述的服务地点，如步行前往医院进行挂号、步行前往票务地点进行购票、步行前往缴费地点缴纳相关费用等，均可以起到减少碳排放量的作用。
对于步行数据的产生，可由具有步行采集功能的健康服务应用(后续称为：步行应用)生成，进而，便可基于该步行数据计算用户的节碳量。其中，所述步行数据包括步数、步行距离中的至少一种。
与前述场景相类似，本场景中以执行主体为计算应用进行说明。基于此，如图2e所示，本场景中获取、计算节碳量的过程如下：
S241：计算应用向步行应用发送携带有用户信息的获取请求，以获取该用户的步行数据。
需要说明的是，在实际应用时，所述的步行数据，可由步行应用通过相应的采集算法、模型和/或感应设备(如：智能手环、智能手表等)，进行相应处理得到。这里并不构成对本申请的限定。假设步行数据中包括：用户的步数、用户步行过程中的位置信息、步行距离等，同时，所述步行数据还携带有用户信息(如：用户在步行应用中注册的账户)。
相应地，由计算应用发出的获取请求中，携带有该用户的账户，以便获取到与该账户相关联的步行数据。
对于本步骤中的获取过程而言，除了上述由计算应用主动获取的方式之外，计算应用也可以与步行应用之间进行约定，由步行应用主动向计算应用推送携带有上述用户信息的步行数据。当然，如果计算应用自身具备步行数据的采集功能，那么，在这种情况下，该计算应用直接获取其产生的步行数据。这里并不构成对本申请的限定。
S242：步行应用接收获取请求，并根据该获取请求中所携带的用户信息，确定与该用户信息对应的步行数据，并将确定出的所述步行数据反馈给所述计算应用。
其中，所述步行数据中至少包含用户ID，以及反映步行行为类型的标识信息。这里的步行数据，也就是用户进行步行所对应的行为数据。
S243：计算应用获取到步行数据后，根据所述步行数据中包含的用户ID，确定该步行数据与该账户相关联，根据所述步行数据中包含的标识信息，确定计算所需的节碳量量化算法。
其中，与前述内容相类似，在一种方式下，预先建立了标识信息与节碳量量化算法之间的对应关系，那么，计算应用根据标识信息，可确定出针对步行数据计算节碳量所使用的节碳量量化算法为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
而在另一种方式下，计算应用通过标识信息可确定出应用场景为用户步行，该场景预先定义了相应的节碳量量化算法，故计算应用通过标识信息可确定出用户步行的节碳量量化算法为：避免用户乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
S244：根据确定出的节碳量量化算法，以及获取到的步行数据，计算用户步行的节碳量，并根据计算得到的所述节碳量，对用户对应的特定数据进行处理。
在计算步行数据对应的节碳量时，由于步行数据中包含用户在步行过程中的位置信息，那么，计算应用便可以基于步行数据中的位置信息，确定该用户在交通路线上的行走路程，从而，可基于该行走路程，以及步行的节碳量量化算法，确定用户步行的节碳量。
当然，如果作为执行主体的计算应用(或服务器)自身具备采集用户步行数据的功能，那么，在这种情况下，可由该计算应用(或服务器)直接获取其产生的步行数据。
基于上述内容，本申请中的数据处理方法，可将用户碎片化的行为数据进行汇总，并基于汇总后的各类行为数据，结合相应的节碳量量化算法，计算出用户所减少的碳排放量，即用户的节碳量，相应的业务提供方可进一步基于计算得到的用户的节碳量，对用户所对应的数据进行处理，这样的方式将使用户可更加直观地获知自身的节碳量，而无需自行查询、计算，对于用户而言较为便捷，并且，通过业务提供方基于用户节碳量对用户进行诸如积分累计、账户等级提升等数据处理方式，将相应的业务与用户的节碳量进行关联。
作为一种实际应用的方式，本申请实施例中所描述的内容(包括上述如图1所示的方法、图2a～2e所示的场景以及后续内容)，均可基于如图3所示的架构，具体而言，在图3中，应用客户端获取来源于用户、第三方应用、第三方服务所产生的碎片化的用户行为数据，这些行为数据中包括用户使用不同互联网服务所产生的行为数据。应用客户端将获取到的行为数据发送给服务器，以实现对用户的节碳量的计算，以及基于节碳量进行相应的数据处理，再通过应用客户端，将处理结果展示给用户。这里并不构成对本申请的限定。
在本申请实施例中，在计算用户的节碳量的过程中，由于获取到的用户的行为数据中包含不同类型的行为数据，而每一种类型的行为数据所对应的节碳量量化算法之间存在一定的差异，所以，计算用户的节碳量，可分别计算不同类型的行为数据所对应的节碳量，也即，在本申请实施例中，根据获取到的所述行为数据，以及预设的节碳量量化算法，计算所述用户的节碳量，具体为：针对每一类型的行为数据，根据该类型的行为数据，以及预设的节碳量量化算法，确定该类型的行为数据对应的节碳量。
如前所述，获取到的行为数据中通常包含相应的标识信息，也就可以根据该标识信息确定出行为数据的类型。其中，标识信息可包括：业务订单号中的类型标识位、类型信息等。
例如：在线支付业务的业务数据中包含每一笔在线支付业务的订单号，通过该订单号中的标识位，可确定出该业务为在线支付业务；又例如：在线预订业务的业务数据中包含业务类型信息，便可通过该业务类型信息确定出该业务为在线预订业务。这里并不构成对本申请的限定。
针对确定出的每一类型的业务数据，便可以使用相应的节碳量量化算法，计算该类型的业务数据所对应的节碳量。具体可参考前述内容，这里不再过多赘述。
经过上述内容，确定了用户的节碳量后，便可以根据用户的节碳量，对用户所对应的特定数据进行处理，作为本申请实施例中的一种方式，根据计算出的所述用户的节碳量，对所述用户对应的特定数据进行处理，可包括：获取预设周期时间内用户在多个互联网服务中的节碳量，将获取到的节碳量进行累加，并根据累加后的节碳量对所述特定数据进行处理。
具体而言，实际操作时，用户可能随时会使用不同的互联网服务，前述内容中提供了按照预设周期时间计算用户的节碳量的方式，故在此可以获取预设周期时间内用户的节碳量，并累加。
更为具体地，根据累加后的节碳量对所述特定数据进行处理的过程可以为：将计算出的所述用户在预设周期内累加后的节碳量，与所述用户的节碳总量进行累加，得到更新后的节碳总量，并根据更新后的节碳总量对所述特定数据进行处理。
在上述累加节碳量的过程中，既可以分别统计每一类型业务各自对应的节碳量，并分别累加至各业务对应的历史节碳总量中，也可以在统计出各类型业务的节碳量后，累加各类型业务的节碳量，得到用户的节碳总量，该节碳总量反映了用户碎片化的行为数据所对应的节碳量的统计值。当然，对节碳量累加的方式并不构成对本申请的限定。
在本申请实施例中，用户不断发出新的行为，相应地，也就不断地有行为数据产生，那么，便可以根据新生成的行为数据计算用户的节碳量，并与用户的节碳总量进行累加。
更新后的节碳量可以展示给用户，使得用户可直观地获知自身的节碳量，当然，作为本申请实施例中的一种方式，对于业务提供方而言，也可以基于更新后的节碳量转换为积分的形式，换言之，将计算出的所述用户在预设周期内累加后的节碳量，与所述用户的节碳总量进行累加，可包括：根据预设的转换规则，将计算出的所述用户的节碳量转换为积分，将转换后的积分与该用户的积分总量进行累加，得到更新后的积分总量。
其中，预设的转换规则，可包含相应的转换系数，进而可根据转换系数，将用户的节碳量转换为相应的积分。实际应用时，根据积分的高低，业务提供方可为用户提供不同的业务，如：为用户提供可使用积分进行兑换的商品，或，根据积分高低，为用户提供折扣等等。
上述转换方式并不仅限于积分，还可以是用户的账户等级、勋章等。这里并不构成对本申请的限定。
对于上述的积分的累加过程，可按照设定的周期自动累加，如：按照每1天为周期，将当天转换的积分与用户的积分总量进行累加。也可根据用户的确认指令进行累加，对于该方式，可向用户提供用于进行积分累加的控件，控件的形式可采用诸如悬浮控件、嵌入式控件、弹窗控件等多种形式，例如：如图4a所示，应用界面嵌入有控件，该控件用于实现积分的累加。
基于此，将转换后的积分与该用户的积分总量进行累加，可包括：接收用户通过所述控件发出的确认指令，将转换后的积分与该用户的积分总量进行累加。
如：对于图4a中的控件，用户通过点击该控件，便可以实现对积分的累加。
在实际应用中的一种可选方式，可以按照不同类型的行为(包括：不同类型的业务行为和步行)，分别计算其积分总量并展示，也即，如图4b所示，界面中包含不同类型的行为项，在每一类行项中显示出各类行为对应的积分总量。除此之外，在实际应用中的另一种可选方式，还可以将全局的积分总量进行展示，即，如图4c所示，图4c中的积分总量是用户的所有行为数据所对应的全局积分总量。这里并不构成对本申请的限定。
此外，作为实际应用中的一种扩展方式，不同用户之间可相互获取未累加的积分，也即，所述方法还包括：接收所述用户针对其他用户未累加的积分发出的获取指令，根据所述获取指令，获取其他用户未累加的积分中的全部或部分积分，将获取到的全部或部分积分，与该用户的积分总量进行累加。
其中，所述的其他用户，是与所述用户具有关联关系的用户，如：其他用户是所述用户联系人列表中的各联系人用户。
实际应用中，服务器会针对每一用户计算积分，并且，服务器中存储有不同用户彼此之间的关联关系，那么，针对任一用户，服务器会根据已存储的不同用户之间的关联关系，确定与该用户具有关联关系的各用户，并将各用户的积分数据发送给该用户，以便于通过该用户所使用的应用展示各用户的积分数据。
其中，各用户的积分数据，包括：各用户当前的积分总量、每一类型的行为数据分别对应的积分总量、未累加的积分中的至少一种。
这样一来，该用户便可以通过其使用的应用，直观地查看到联系人列表中的各联系人用户未累加的积分、各联系人用户的积分总量、每一类型的行为数据分别对应的积分总量等数据。
如果该用户点击获取了某个联系人用户未累加的积分，那么，通过该用户所使用的应用，会向服务器发出获取请求，服务器根据获取请求中的用户标识，将该联系人用户未累加的积分，转移给发出获取请求的用户。
当然，在一种可选方式中，用户获取其他用户未累加的积分，并不是获取其他用户未累加的全部积分，而是有一定的数量限制，如：实际的获取量，为其他用户未累加积分的10％。
如图5a所示，提供一种实际应用场景，在图5a中可见，用户的联系人列表中，每一联系人项上都显示出了未累加的积分，此时，用户可以点击任意联系人，获取其未累加的积分。当然，进一步也可如图5b所示，当用户点击了任意联系人后，将进入该联系人的详细界面，其中显示出该联系人不同类型的行为所对应的未累加的积分，用户可以进一步点击不同的行为项，获取该类型行为所对应的未累加积分。可见，上述方式能够增加用户之间的互动及趣味性。当然，如图5a和5b所示的场景并不构成对本申请的限定。
在本申请实施例中，还可以采用为用户分配虚拟物品的方式，也即，所述方法还包括：确定所述用户的更新后的积分总量，根据所述更新后的积分总量，为所述用户分配与所述更新后的积分总量相匹配的虚拟物品。
其中，所述虚拟物品可以包括：虚拟树、虚拟勋章、虚拟奖牌等。
当然，在本申请实施例中，虚拟物品根据积分总量不同具有不同的显示状态，具体地，根据预先划分的积分区间，确定用户的积分总量所落入的积分区间，并根据预先设定的积分区间与虚拟物品显示状态的对应关系，确定用户的虚拟物品的显示状态。其中，所述虚拟物品的显示状态，包括但不限于：虚拟物品的尺寸、形状、颜色等。
例如：假设预先按照数值由小到大的顺序，划分成3个积分区间，这3个积分区间对应的虚拟树的尺寸也由小到大，那么，便可以根据用户的节碳量，确定用户的积分总量，再确定用户的积分总量所落入的区间，进而确定出分配给用户的虚拟树的尺寸。随着用户节碳量的增加，用户的积分总量也相应增加，当用户的积分总量到达下一积分区间后，用户的虚拟树的尺寸也相应增大。
又例如：用户的虚拟物品还可以是虚拟奖牌，随着用户节碳量的增加，用户的积分总量也增加，该虚拟奖牌可由铜牌变为银牌，再变为金牌。
当然，上述的示例并不构成对本申请的限定。
实际应用中，虚拟树具有不同的种类，每一种虚拟树所对应的积分总量均不同，用户的积分总量就反映了用户的节碳量，那么，虚拟树所对应的积分，实质上反映了该种类的树木在自然环境下可以吸收的碳排放量。
作为该方式的延伸，业务提供方可借助第三方基金赞助的方式，以该用户的名义植树，具体而言，业务提供方将根据用户的积分总量，确定与该积分总量相匹配的树木信息(包括：树木品种、树龄等)，并将该树木信息以及该用户的用户信息，发送给第三方基金，以使得第三方基金根据树木信息，确定相应的树木，并以该用户的名义植树。
该方式将用户的节碳量转变为实际的树木，有益于环境保护，也能够促进用户的环保意识。
以上为本申请实施例提供的数据处理方法，基于同样的思路，本申请实施例还提供一种数据处理装置，如图6所示，包括：
获取模块601，获取用户的行为数据，所述行为数据是用户在使用互联网服务时产生的，所述行为数据包括表明用户身份的用户标识，及表明所述行为数据所对应的互联网服务的标识信息；
确定模块602，根据所述互联网服务的标识信息，确定至少一种预设节碳量量化算法；
计算模块603，根据所述行为数据及确定出的预设节碳量量化算法，计算所述用户的节碳量；
处理模块604，根据计算出的所述用户的节碳量及所述用户标识，对所述用户对应的特定数据进行处理，其中，所述特定数据与节碳量相关。
所述至少一种预设节炭量量化算法，具体包括：第一预设算法，所述第一预设算法为针对节约纸制品的节碳量量化算法；及，第二预设算法，所述第二预设算法为针对减少乘坐交通工具出行的节碳量量化算法。
所述确定模块602，根据互联网服务的标识信息，及预先保存的互联网服务与节碳量量化算法的对应关系，确定至少一种预设节碳量量化算法。
当使用第一预设算法进行节碳量计算时，所述计算模块603，根据所述行为数据，至少确定用户执行所述互联网服务的次数，以及用户执行所述互联网服务时所处的地理位置，根据确定出的用户执行所述互联网服务的次数、地理位置以及第一预设算法，计算所述用户的节碳量。
当使用第二预设算法进行节碳量计算时，所述计算模块603，根据所述行为数据，至少确定用户步行的步数或步行的距离，根据确定出的用户步行的步数或步行的距离，以及第二预设算法，计算所述用户的节碳量。
所述互联网服务具体包括：电子支付、在线预约、在线票务、在线缴费服务、健康服务中的至少一种。
处理模块604，获取预设周期时间内用户在多个互联网服务中的节碳量，将获取到的节碳量进行累加，并根据累加后的节碳量对所述特定数据进行处理。
处理模块604，将计算出的所述用户在预设周期内累加后的节碳量，与所述用户的节碳总量进行累加，得到更新后的节碳总量，并根据更新后的节碳总量对所述特定数据进行处理。
进一步地，处理模块604，根据预设的转换规则，将计算出的所述用户的节碳量转换为积分，将转换后的积分与该用户的积分总量进行累加，得到更新后的积分总量。
向用户提供用于进行积分累加的控件，处理模块604，接收用户通过所述控件发出的确认指令，将转换后的积分与该用户的积分总量进行累加。
装置还包括：积分获取模块605，接收所述用户针对其他用户未累加的积分发出的获取指令，根据所述获取指令，获取其他用户未累加的积分中的全部或部分积分，将获取到的全部或部分积分，与该用户的积分总量进行累加。
所述装置还包括：分配模块606，确定所述用户的更新后的积分总量，根据所述更新后的积分总量，为所述用户分配与所述更新后的积分总量相匹配的虚拟物品。其中，所述虚拟物品根据积分总量不同具有不同的显示状态。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种数据处理方法，包括：
确定用户的积分总量，其中，所述积分用于反映用户使用互联网服务所对应的节碳量；所述互联网服务包括：可以节约纸制品的互联网服务、和/或可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务；所述积分总量通过用户使用互联网服务的行为数据和预设节碳量量化算法计算得到；
其中，可以节约纸制品的互联网服务所对应的节碳量，与商户采用POS机支付的比例、单位时间内用户在商户采用线下支付的次数、和单位时间线下支付的基准线排放因子的乘积正相关；所述单位时间线下支付的基准线排放因子基于不同地区票据纸张生产商的排放强度确定；可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务所对应的节碳量，与用户使用在线缴费服务时的用户位置信息和距离所述用户位置最近的缴费地点之间的距离与交通工具所产生的碳排放量均值的乘积正相关；
根据所述用户的当前积分总量，为所述用户分配与所述积分总量相匹配的虚拟物品；
其中，所述虚拟物品根据积分总量不同，具有不同的显示状态，所述虚拟物品的显示状态包括：所述虚拟物品的尺寸、形状、和/或颜色；不同显示状态的确定方式包括：
根据预先划分的积分区间，确定用户的积分总量所落入的积分区间；
并根据预先设定的积分区间与虚拟物品显示状态的对应关系，确定的虚拟物品的显示状态。
2.根据权利要求1所述的方法，所述虚拟物品包括虚拟树，所述不同的显示状态包括虚拟树的不同显示尺寸。
3.根据权利要求1所述的方法，所述虚拟物品包括虚拟奖牌，所述不同的显示状态包括虚拟奖牌的显示颜色。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
根据用户当前积分总量，确定与该积分总量相匹配的树木信息；
将数目信息发送给第三方基金，以使得第三方基金根据树木信息，确定相应的树木，并以所述用户的名义植树。
5.一种数据处理装置，包括：
积分总量确定模块，确定用户的积分总量，其中，所述积分用于反映用户使用互联网服务所对应的节碳量；所述互联网服务包括：可以节约纸制品的互联网服务、和/或可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务；所述积分总量通过用户使用互联网服务的行为数据和预设节碳量量化算法计算得到；
其中，可以节约纸制品的互联网服务所对应的节碳量，与商户采用POS机支付的比例、单位时间内用户在商户采用线下支付的次数、和单位时间线下支付的基准线排放因子的乘积正相关；所述单位时间线下支付的基准线排放因子基于不同地区票据纸张生产商的排放强度确定；可以减少乘坐交通工具出行的互联网服务所对应的节碳量，与用户使用在线缴费服务时的用户位置信息和距离所述用户位置最近的缴费地点之间的距离与交通工具所产生的碳排放量均值的乘积正相关；
虚拟物品分配模块，用于根据所述用户的当前积分总量，为所述用户分配与所述积分总量相匹配的虚拟物品；
其中，所述虚拟物品根据积分总量不同，具有不同的显示状态，所述虚拟物品的显示状态包括：所述虚拟物品的尺寸、形状、和/或颜色；不同显示状态的确定方式包括：
根据预先划分的积分区间，确定用户的积分总量所落入的积分区间；
并根据预先设定的积分区间与虚拟物品显示状态的对应关系，确定的虚拟物品的显示状态。
6.根据权利要求5所述的装置，所述装置还包括：
信息发送模块，用于根据用户当前积分总量，确定与该积分总量相匹配的树木信息；将数目信息发送给第三方基金，以使得第三方基金根据树木信息，确定相应的树木，并以所述用户的名义植树。
CN201810259840.8A 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置 Active CN108537582B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810259840.8A CN108537582B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810259840.8A CN108537582B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201610717756.7A CN106570719B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610717756.7A Division CN106570719B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108537582A CN108537582A (zh) 2018-09-14
CN108537582B true CN108537582B (zh) 2022-08-09

Family

ID=58532351

Family Applications (10)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810259881.7A Active CN108520434B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258454.7A Pending CN108510324A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259882.1A Active CN108510325B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259305.2A Pending CN108563707A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259288.2A Pending CN108520433A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201610717756.7A Active CN106570719B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259840.8A Active CN108537582B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259301.4A Pending CN108509316A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258438.8A Active CN108520432B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258434.XA Active CN108510323B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Family Applications Before (6)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810259881.7A Active CN108520434B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258454.7A Pending CN108510324A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259882.1A Active CN108510325B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259305.2A Pending CN108563707A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810259288.2A Pending CN108520433A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201610717756.7A Active CN106570719B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Family Applications After (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810259301.4A Pending CN108509316A (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258438.8A Active CN108520432B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置
CN201810258434.XA Active CN108510323B (zh) 2016-08-24 2016-08-24 一种数据处理方法及装置

Country Status (16)

Country Link
US (5) US11392476B2 (zh)
EP (1) EP3504668A4 (zh)
JP (1) JP7069127B2 (zh)
KR (3) KR102366686B1 (zh)
CN (10) CN108520434B (zh)
AU (2) AU2017315411A1 (zh)
BR (1) BR112019003706A8 (zh)
CA (1) CA3034886A1 (zh)
CO (1) CO2019002633A2 (zh)
MX (1) MX2019002160A (zh)
PH (1) PH12019500407A1 (zh)
RU (1) RU2720447C1 (zh)
SG (1) SG11201901550WA (zh)
TW (2) TW202107308A (zh)
WO (1) WO2018039445A1 (zh)
ZA (1) ZA201901778B (zh)

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108520434B (zh) 2016-08-24 2021-09-28 创新先进技术有限公司 一种数据处理方法及装置
CN107330835A (zh) * 2017-06-20 2017-11-07 深圳市英尔科技有限公司 环保公益征信体系构建方法、设备及存储介质
FR3071950B1 (fr) * 2017-09-29 2019-10-25 IFP Energies Nouvelles Systeme de determination dynamique de l'empreinte environnementale liee a la mobilite globale d'un usager
US11341490B2 (en) * 2017-10-11 2022-05-24 International Business Machines Corporation Carbon footprint blockchain network
CN108510306A (zh) * 2018-02-23 2018-09-07 北京威控科技股份有限公司 一种酒店客房中央净水宾客体验互动方法、系统和服务器
JP6457132B1 (ja) * 2018-03-21 2019-01-23 株式会社Ｙ４．ｃｏｍ 歩数管理装置
CN109088788B (zh) * 2018-07-10 2021-02-02 中国联合网络通信集团有限公司 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109275013B (zh) * 2018-09-13 2021-02-12 广州酷狗计算机科技有限公司 虚拟物品展示的方法、装置、设备及存储介质
TWI686074B (zh) * 2018-11-30 2020-02-21 國立中興大學 利用區塊鏈的碳權管理方法
CN109685629B (zh) * 2019-01-02 2019-12-27 广东乐心医疗电子股份有限公司 一种预支节碳量获取资源的方法及装置
CN109711901B (zh) * 2019-01-02 2020-03-17 广东乐心医疗电子股份有限公司 一种预支自律积分获得物品的方法及装置
CN109783761B (zh) * 2019-01-25 2023-08-01 武汉轻工大学 三重积分计算方法、装置、终端设备及可读存储介质
US11250462B2 (en) 2019-04-18 2022-02-15 Benjamin D. Smith System and method for trading and tracking digitized coupons
CN112215621A (zh) * 2019-07-12 2021-01-12 上海唯链信息科技有限公司 碳减排数据处理方法、设备和计算机可读存储介质
CN110515965B (zh) * 2019-07-23 2022-03-11 金蝶软件（中国）有限公司 业务单据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113678137B (zh) * 2019-08-18 2024-03-12 聚好看科技股份有限公司 显示设备
CN113596590B (zh) * 2020-04-30 2022-08-26 聚好看科技股份有限公司 显示设备及播放控制方法
CN118212693A (zh) * 2019-08-18 2024-06-18 聚好看科技股份有限公司 显示设备及界面显示方法
CN111221416B (zh) * 2020-01-06 2021-12-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种虚拟道具分配的方法、服务器及终端设备
US20210248523A1 (en) * 2020-02-10 2021-08-12 Cascadia Carbon Inc. Distributed ledger platform for tracking crowdsourced and individual-based carbon offsets in real time
CN111401759B (zh) * 2020-03-20 2022-08-23 支付宝(杭州)信息技术有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
WO2021195047A1 (en) 2020-03-27 2021-09-30 BlueOwl, LLC Systems and methods for determining a total amount of carbon emissions produced by a vehicle
CN111652740B (zh) * 2020-04-27 2022-10-04 平安医疗健康管理股份有限公司 线上行为的监控方法及装置、计算机设备、存储介质
CN111738753A (zh) * 2020-05-20 2020-10-02 广州市格利网络技术有限公司 基于可回收餐饮用具使用的虚拟资源转移方法及装置
EP3992889A1 (en) 2020-06-05 2022-05-04 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd Resource processing method and apparatus, electronic device and storage medium
CN111861539B (zh) * 2020-06-05 2024-04-05 百度在线网络技术（北京）有限公司 资源处理方法、装置、电子设备和存储介质
US10902484B1 (en) 2020-07-03 2021-01-26 Morgan Stanley Services Group Inc. System and method for carbon footprint determination
CN115952251A (zh) * 2020-09-09 2023-04-11 北京交通发展研究院 基于出行链大数据的低碳出行碳减排量核验方法及系统
US11328361B2 (en) 2020-10-01 2022-05-10 Morgan Stanley Services Group Inc. System and method for carbon emissions exposure determination
US11068825B1 (en) 2020-10-01 2021-07-20 Morgan Stanley Services Group Inc. System and method for carbon emissions exposure determination
US11971267B2 (en) 2020-10-05 2024-04-30 Accenture Global Solutions Limited User journey carbon footprint reduction
JP7048714B1 (ja) 2020-12-28 2022-04-05 ＰａｙＰａｙ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
CN112862529B (zh) * 2021-02-09 2023-11-07 上海哔哩哔哩科技有限公司 数据处理方法及装置
US11886837B2 (en) 2021-04-10 2024-01-30 Accenture Global Solutions Limited Simulation-based software design and delivery attribute tradeoff identification and resolution
CN113434298B (zh) * 2021-07-02 2024-01-09 支付宝(杭州)信息技术有限公司 数据处理方法及装置
US20230059038A1 (en) * 2021-08-19 2023-02-23 International Business Machines Corporation Optimizing carbon emissions from streaming platforms with artificial intelligence based model
JP7178032B1 (ja) 2021-10-31 2022-11-25 株式会社Datafluct 情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム
CN114676905A (zh) * 2022-03-22 2022-06-28 阿里云计算有限公司 一种碳积分的预测方法、预测设备和预测系统
KR102602750B1 (ko) 2022-05-27 2023-11-15 카본엑스북(주) 블록체인 기반의 탄소배출 저감량 적립 시스템
KR20230165677A (ko) 2022-05-27 2023-12-05 카본엑스북(주) 블록체인 기반의 탄소배출 저감량 적립 시스템
KR102465074B1 (ko) 2022-05-27 2022-11-09 카본엑스북(주) 빈용기 회수 장치 및 이를 이용한 탄소발자국 기반의 개인 탄소배출 저감 포인트 적립 시스템
KR20230165647A (ko) 2022-05-27 2023-12-05 카본엑스북(주) 빈용기 회수 장치 및 이를 이용한 탄소발자국 기반의 개인 탄소배출 저감 포인트 적립 시스템
US20230419842A1 (en) * 2022-06-27 2023-12-28 Rockwell Collins, Inc. System and method for display of aircraft carbon savings
WO2024010293A1 (ko) * 2022-07-04 2024-01-11 주식회사 지구를구하는인간 메타버스에서의 탄소배출권과 연계된 소득 분배 방법
JP7212195B1 (ja) 2022-09-05 2023-01-24 ＰａｙＰａｙ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
CN115965236B (zh) * 2022-11-07 2023-10-24 广东电网有限责任公司广州供电局 一种基于用电画像的智能优化方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103793776A (zh) * 2012-11-02 2014-05-14 王亚利 对碳排放或碳减排行为实现管理的账户系统及方法

Family Cites Families (97)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6859212B2 (en) * 1998-12-08 2005-02-22 Yodlee.Com, Inc. Interactive transaction center interface
CA2375048A1 (en) * 1999-06-23 2000-12-28 Richard Postrel System for electronic barter, trading and redeeming points accumulated in frequent use reward programs
US7512551B2 (en) * 1999-06-23 2009-03-31 Signature Systems Llc Method and system for implementing a search engine with reward components and payment components
AU2002225824A1 (en) 2000-11-16 2002-05-27 Milepoint, Inc. Loyalty program tracking and conversion system
US7467096B2 (en) 2001-03-29 2008-12-16 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for the real-time transfer of loyalty points between accounts
JP3912651B2 (ja) * 2001-05-30 2007-05-09 東芝テック株式会社 商品販売データ処理システム
US20030004781A1 (en) 2001-06-18 2003-01-02 Mallon Kenneth P. Method and system for predicting aggregate behavior using on-line interest data
US20060184445A1 (en) * 2002-07-20 2006-08-17 Richard Sandor Systems and methods for trading emission reductions
JP3953974B2 (ja) * 2003-03-31 2007-08-08 富士通株式会社 環境保全貢献度換算システム及びそのプログラム
JP2004341788A (ja) 2003-05-15 2004-12-02 Kumohei Otani 地球温暖化対策支援サービス
JP2005204916A (ja) * 2004-01-22 2005-08-04 Suzuken Co Ltd 身体活動測定装置
CN101511900B (zh) 2006-09-14 2011-11-23 松下电工株式会社 印刷电路板用环氧树脂组合物、树脂组合物清漆、预成型料、覆金属层压体、印刷电路板以及多层印刷电路板
CN201009757Y (zh) 2007-01-19 2008-01-23 肖英佳 低温深冷超导体电子电动汽车
US20090171975A1 (en) * 2007-03-06 2009-07-02 Mcconnell Robert S Method and system for tracking carbon credits and other carbon valuation units
US8165891B2 (en) * 2007-12-31 2012-04-24 Roberts Charles E S Green rating system and associated marketing methods
US8165890B2 (en) 2007-12-31 2012-04-24 Roberts Charles E S Green rating system and associated marketing methods
US20090210295A1 (en) * 2008-02-11 2009-08-20 Yorgen Edholm System and Method for Enabling Carbon Credit Rewards for Select Activities
US20090307024A1 (en) 2008-06-06 2009-12-10 Yorgen Edholm System and method for presenting information about conservation activities of an organization
US20140114867A1 (en) 2008-02-12 2014-04-24 Accenture Global Services Gmbh System for providing actions to reduce a carbon footprint
CA2715037A1 (en) * 2008-03-14 2009-09-17 Larry E. Roher System and method for quantifying and using virtual travel mileage
US20090292617A1 (en) * 2008-05-21 2009-11-26 Greenworld, Llc Method and system for an internet based shopping cart to calculate the carbon dioxide generated by shipping products and charge for carbon offsets to mitigate the generated carbon dioxide
US20100042453A1 (en) * 2008-08-12 2010-02-18 Efficiency 2.0, LLC. Methods and apparatus for greenhouse gas footprint monitoring
EP2317469A4 (en) 2008-08-22 2012-02-22 Navitime Japan Co Ltd ROUTE SEARCHING DEVICE AND ROUTE SEARCHING METHOD
KR101203506B1 (ko) * 2008-08-22 2012-11-21 가부시키가이샤 나비타이무쟈판 교통비 정산장치 및 교통비 정산방법
MX2011003570A (es) * 2008-10-01 2011-06-09 Silver Spring Networks Inc Metodo y sistema para aplicar incentivos ambientales.
JP2010097370A (ja) * 2008-10-15 2010-04-30 Earth Health Club Corp 情報配信サーバ、およびこれを使用した情報通知システム、ならびに情報配信サーバ用プログラム
JP2010097577A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Ken Hirokawa 温暖化ガス排出量取引システム、温暖化ガス排出量取引方法、及びプログラム
US20100100417A1 (en) 2008-10-20 2010-04-22 Yahoo! Inc. Commercial incentive presentation system and method
US8738432B2 (en) * 2008-11-24 2014-05-27 International Business Machines Corporation System and method for segmenting items in a shopping cart by carbon footprint
US8229718B2 (en) * 2008-12-23 2012-07-24 Microsoft Corporation Use of scientific models in environmental simulation
US20100179856A1 (en) 2009-01-14 2010-07-15 Yahoo! Inc. Conditional incentive presentation, tracking and redemption
US8799060B2 (en) * 2009-03-30 2014-08-05 Transactis, Inc Method for electronic coupon creation, deployment, transference, validation management, clearance, redemption and reporting system and and method for interactive participation of individuals and groups with coupons
CN101859419A (zh) * 2009-04-08 2010-10-13 蒋斌 一种积分交易平台系统
US7813970B1 (en) * 2009-04-16 2010-10-12 Amazon Technologies, Inc. Environmentally conscious electronic transactions
US8527335B1 (en) 2009-07-07 2013-09-03 Robert S. MacArthur System and method for reducing pollution
WO2011028383A1 (en) * 2009-09-04 2011-03-10 Nike International Ltd. Monitoring and tracking athletic activity
KR101100013B1 (ko) * 2009-09-09 2011-12-29 신한카드 주식회사 탄소의 배출량 측정을 위한 시스템 및 방법
US20130246133A1 (en) * 2009-10-26 2013-09-19 Ron Dembo Systems and methods for incentives
US8478566B2 (en) * 2009-10-26 2013-07-02 Zerofootprint Software Inc. Systems and methods for computing emission values
CA2783034A1 (en) 2009-12-10 2011-06-16 Lowfoot Inc. System, method and computer program for energy use management and reduction
JP5187323B2 (ja) * 2010-01-14 2013-04-24 オムロン株式会社 温室効果ガスの排出抑制量管理システム、排出抑制量管理方法、および排出抑制量管理プログラム
EP2348596B1 (en) 2010-01-25 2021-09-08 Accenture Global Services Limited Analytics for consumer power consumption
US20110184784A1 (en) 2010-01-27 2011-07-28 Trimble Navigation Limited Tracking Carbon Footprints
TWI396966B (zh) 2010-02-05 2013-05-21 Teco Elec & Machinery Co Ltd 多媒體播放裝置及其耗能資訊產生方法
US9524463B2 (en) 2010-02-16 2016-12-20 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Methods and systems for automating carbon footprinting
US20110213690A1 (en) 2010-02-26 2011-09-01 Bank Of America Corporation Carbon footprint determinations
CN105976258B (zh) 2010-04-08 2019-12-10 能源管理公司 能量节约计量系统和方法
CN201731892U (zh) * 2010-04-13 2011-02-02 上海霖碳节能科技有限公司 二氧化碳减排记录检测系统
CN101832795B (zh) * 2010-04-13 2011-07-20 上海霖碳节能科技有限公司 基于个人的二氧化碳记录和追踪的体系平台
CN201919058U (zh) 2010-04-14 2011-08-03 姬宏旺 一种设有碳足迹计算器功能的手机
JP2011242935A (ja) * 2010-05-17 2011-12-01 Masaaki Yamada エコ推進システム、エコ推進方法、及びプログラム
US20110295609A1 (en) * 2010-05-28 2011-12-01 Computer Associates Think, Inc. Itemizing pollutants of activities
US8400661B2 (en) * 2010-08-06 2013-03-19 Xerox Corporation Virtual printing currency for promoting environmental behavior of device users
US9940682B2 (en) 2010-08-11 2018-04-10 Nike, Inc. Athletic activity user experience and environment
US20120054024A1 (en) 2010-08-31 2012-03-01 Paul Anthony Polizzotto Apparatuses, methods and systems for matching environmental advertisements with environmental projects
KR20120023925A (ko) * 2010-09-03 2012-03-14 (주)오디피아 이면지 활용을 위한 프린터 관리 시스템
US20120095897A1 (en) 2010-10-15 2012-04-19 Justin Barrow System and method for trading of carbon units
MY163402A (en) * 2010-12-27 2017-09-15 Sato Holdings Kk Label, top layer formation material for printing medium, information-bearing medium, wristband clip and carbon dioxide reduction method using same
US20120203596A1 (en) 2011-02-07 2012-08-09 Accenture Global Services Limited Demand side management portfolio manager system
US8571922B2 (en) 2011-04-21 2013-10-29 Efficiency3 Corp. Method, technology, and system for displaying, measuring, assessing, and improving the operating and financial performance of metered energy and water consuming systems
US20120323382A1 (en) 2011-06-15 2012-12-20 Expanergy, Llc Systems and methods to assess and optimize energy usage for a facility
US20140155148A1 (en) 2011-07-14 2014-06-05 Texas Climate And Carbon Exchange Llc Process for tracking greenhouse gas emissions/carbon reductions and other environmental credits in open and closed trading systems utilizing a mobile application and accompanying climate change video game
US20130054359A1 (en) 2011-08-24 2013-02-28 Bank Of America Computer System for Generating Recommendations to a Customer About Being Greener
US20130069951A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Zerofootprint Software Inc. System and method for generating, processing and displaying data relating to consumption data with an application
US10120877B2 (en) 2011-09-15 2018-11-06 Stephan HEATH Broad and alternative category clustering of the same, similar or different categories in social/geo/promo link promotional data sets for end user display of interactive ad links, coupons, mobile coupons, promotions and sale of products, goods and services integrated with 3D spatial geomapping and mobile mapping and social networking
US10102546B2 (en) 2011-09-15 2018-10-16 Stephan HEATH System and method for tracking, utilizing predicting, and implementing online consumer browsing behavior, buying patterns, social networking communications, advertisements and communications, for online coupons, products, goods and services, auctions, and service providers using geospatial mapping technology, and social networking
JP5929159B2 (ja) * 2011-12-20 2016-06-01 株式会社リコー 情報処理装置及びプログラム
WO2013172493A1 (en) * 2012-05-17 2013-11-21 Korea Environment Industry Technology Institute Co., Ltd Green life management method and system
US20140067698A1 (en) * 2012-08-31 2014-03-06 Richard W. Parlier, JR. Delivery service carbon calculator
CN103793772A (zh) * 2012-11-02 2014-05-14 王亚利 对碳排放或碳减排行为实现管理的账户系统及方法
CN103793774A (zh) * 2012-11-02 2014-05-14 王亚利 对碳排放或碳减排行为实现管理的账户系统及方法
CN103793773A (zh) * 2012-11-02 2014-05-14 王亚利 对碳排放或碳减排行为实现管理的账户系统及方法
CN103810509A (zh) * 2012-11-08 2014-05-21 无锡津天阳激光电子有限公司 一种旅游物联网方法与装置
SG10201606183XA (en) * 2012-11-26 2016-09-29 Freewheeler Pty Ltd System and method for rewarding commuters
KR20140124060A (ko) 2013-04-15 2014-10-24 한양대학교 산학협력단 양방향 유비쿼터스 네트워크를 이용한 소셜 모바일 경제 생태계를 구성하는 스마트 비즈니스 그리드의 관리 장치 및 방법 그리고 기록매체
EP3025294A2 (en) 2013-07-22 2016-06-01 Ertugrul Kale Global system for the adminstration of carbon balancing
US20150058324A1 (en) 2013-08-19 2015-02-26 Joseph Gregory Kauwe Systems and methods of enabling integrated activity scheduling, sharing and real-time social connectivity through an event-sharing platform
KR101619825B1 (ko) 2013-09-17 2016-05-16 엔에이치엔엔터테인먼트 주식회사 온라인 보상 컨텐츠 관리 방법
US20150127391A1 (en) 2013-11-06 2015-05-07 Vita Travel Agent Corporation Comprehensive carbon footprint determination and offset for multi-point, multi-modal, mixed activity travel
US20150134550A1 (en) 2013-11-08 2015-05-14 Hammel Companies, Inc. System and Method for Calculating Carbon Footprint
US8949028B1 (en) 2013-12-02 2015-02-03 Ford Global Technologies, Llc Multi-modal route planning
MX2016010518A (es) * 2014-02-14 2017-03-07 Platinum Star Ip Partners Llc Sistema y métodos para la producción y gestión de beneficios a partir del uso de una sustancia natural.
US9870580B2 (en) * 2014-05-07 2018-01-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Network-as-a-service architecture
CN104008487A (zh) * 2014-06-11 2014-08-27 曾盛华 一种基于移动物联网商业模式的设置方法
CN104008309A (zh) * 2014-06-16 2014-08-27 中国民航大学 一种航空旅客碳排放计算方法及系统
US20160034909A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 Geng Zhu Incorporating green scores into an e-commerce system
US20160034910A1 (en) * 2014-08-01 2016-02-04 GreenPrint LLC Data processing of carbon offsets for entities
CN105468608B (zh) 2014-08-27 2020-10-30 廖飞 一种基于众包的数据采集及处理方法和系统
CN104239695A (zh) * 2014-08-28 2014-12-24 浙江工业大学 公共自行车节能减排的预测方法
CN104268817B (zh) * 2014-09-25 2018-01-26 国家电网公司 一种耗能用户节能减排的多代理互动推演模拟系统
JP2016134099A (ja) * 2015-01-21 2016-07-25 株式会社東芝 環境活動支援システム、環境活動支援方法及びコンピュータプログラム
CN104598742A (zh) 2015-01-27 2015-05-06 国家电网公司 城市发展需求应用测算方法
US10371861B2 (en) 2015-02-13 2019-08-06 Opower, Inc. Notification techniques for reducing energy usage
CN104766237A (zh) * 2015-04-28 2015-07-08 超越联创环境投资咨询（北京）有限公司 一种碳积分形成及交易的方法及其体系
CN104794640B (zh) * 2015-05-04 2022-03-08 永安行科技股份有限公司 基于云服务器端的车辆管理方法及其云服务器
CN105825461A (zh) * 2016-02-04 2016-08-03 厦门奥普拓自控科技有限公司 一种城市碳排放智能管理云平台
CN108520434B (zh) 2016-08-24 2021-09-28 创新先进技术有限公司 一种数据处理方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103793776A (zh) * 2012-11-02 2014-05-14 王亚利 对碳排放或碳减排行为实现管理的账户系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
低碳生活从网上缴费开始;戈清平;《中国高新技术产业导报》;20100614;第1页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108520432B (zh) 2022-02-18
JP2019528540A (ja) 2019-10-10
AU2021201095A1 (en) 2021-03-11
ZA201901778B (en) 2019-12-18
CN106570719A (zh) 2017-04-19
US20230038676A1 (en) 2023-02-09
JP7069127B2 (ja) 2022-05-17
PH12019500407A1 (en) 2020-01-20
CN106570719B (zh) 2018-05-11
US20190213097A1 (en) 2019-07-11
EP3504668A1 (en) 2019-07-03
CN108510325A (zh) 2018-09-07
US20220164273A1 (en) 2022-05-26
CN108509316A (zh) 2018-09-07
US20200218626A1 (en) 2020-07-09
CN108537582A (zh) 2018-09-14
US11467941B2 (en) 2022-10-11
CN108510323A (zh) 2018-09-07
CN108563707A (zh) 2018-09-21
CA3034886A1 (en) 2018-03-01
KR102366686B1 (ko) 2022-02-23
WO2018039445A1 (en) 2018-03-01
CO2019002633A2 (es) 2019-06-11
US10572364B2 (en) 2020-02-25
KR102331295B1 (ko) 2021-11-24
CN108520434A (zh) 2018-09-11
CN108510325B (zh) 2022-12-20
CN108520432A (zh) 2018-09-11
CN108510323B (zh) 2022-02-01
MX2019002160A (es) 2019-07-22
TWI709867B (zh) 2020-11-11
KR20190042061A (ko) 2019-04-23
KR102265153B1 (ko) 2021-06-17
AU2017315411A1 (en) 2019-03-21
US11392476B2 (en) 2022-07-19
RU2720447C1 (ru) 2020-04-29
CN108520433A (zh) 2018-09-11
SG11201901550WA (en) 2019-03-28
CN108520434B (zh) 2021-09-28
BR112019003706A8 (pt) 2023-04-25
TW202107308A (zh) 2021-02-16
BR112019003706A2 (pt) 2019-05-28
TW201812620A (zh) 2018-04-01
KR20210072830A (ko) 2021-06-17
KR20210072829A (ko) 2021-06-17
US20180060204A1 (en) 2018-03-01
EP3504668A4 (en) 2019-08-14
CN108510324A (zh) 2018-09-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108537582B (zh) 一种数据处理方法及装置
JP6865869B2 (ja) 行動ログ分析システム及びそのプログラム
Zheng et al. Understanding China's urban pollution dynamics
US7617136B1 (en) System and method for capturing, storing and analyzing revenue management information for the travel and transportation industries
CN110008248B (zh) 一种数据处理方法和装置
US20130246133A1 (en) Systems and methods for incentives
CN111401759B (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
US20130191296A1 (en) Method and system for obtaining ghg reduction credits associated with ghg reduction efforts
JP2018139036A (ja) 分析装置
JP2011164811A (ja) 情報処理装置及び情報処理システム
CN102663621A (zh) 基于汽车经销商的小区客户开发模式精准营销管理系统
US20030065610A1 (en) Enabling transfer of energy incentives between entities
CA2815118A1 (en) Systems and methods for incentives
Kumar et al. The Value of Disruptive Innovations
Holguín-Veras et al. ETC adoption, time-of-travel choice, and comprehensive policies to enhance time-of-day pricing: a stated preference investigation
US20210397602A1 (en) Systems and methods for analyzing electronic data to determine faults in a transit system
Jung A Conceptual Model of a B2B Food Distribution Platform Based on Blockchain Consensus Mechanism.
US20160148323A1 (en) System and method for crediting users respective of a value-added tax reclaim
Stadler et al. Bus demand forecasting for rural areas using XGBoost and random Forest algorithm
Rizki et al. The influence of app function evolution on transport SuperApp use behaviour over time
Giuliano et al. Travel Behavior in E-commerce: Shopping, Purchasing, and Receiving
JP7377322B2 (ja) 情報処理システム、方法及びプログラム
Nugroho et al. Estimating greenhouse gas (GHG) emissions from paratransit in B andung, I ndonesia: Reducing the transaction costs of generating conservative emissions baselines
Does CEP Discussion Paper No 1646 August 2019 Does E-Commerce Reduce Traffic Congestion? Evidence from Alibaba Single Day Shopping Event Cong Peng
JP2024044639A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1259035

Country of ref document: HK

TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20201021

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Ltd.

Effective date of registration: 20201021

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co.,Ltd.

Address before: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman Islands

Applicant before: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant