CN108804455A - 一种数据排序方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据排序方法及装置，用以解决现有技术中对用户的步数进行排序时存在着排序不准确的问题；本申请实施例提供的数据排序方法包括：获取终端采集的用户的运动信息；所述运动信息中包含有步数信息；基于所述步数信息和刷步规则，判断所述用户是否存在刷步行为；所述刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；若存在，则确定不对所述用户的步数进行排序；否则，确定对所述步数进行排序，这样，预先根据刷步器生成步数的特征确定刷步规则，再使用刷步规则对用户的步数信息进行过滤，可以很好地甄别出刷步器产生的作弊步数，因而能有效保证在对步数进行排序时的准确性。

Description

一种数据排序方法及装置

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据排序方法及装置。

背景技术

随着生活水平的不断提高，人们的健康意识也不断增强，全民健身已成为大家的共识，因此，出现了多种多样的运动产品，如智能手环和各种用于计步的应用程序。

一般地，计步应用程序都推出有步数排行功能，商家可能会对排在榜首的用户进行一些奖励，一些用户为了轻松拿到奖励，使用刷步器来生成步数；还有一些公司，为督促员工健身为员工配备了智能手环，并且规定员工每周行走的步数要达到一定数量，而一些员工为了躲避运动，也选择使用刷步器来生成步数。这里，刷步器主要是将计步装置，如智能手环，放在金属支架上，通过摇动智能手环来实现自动计步，刷步器每小时可生成5000步，几小时下来可以刷到10万步，使用刷步器代替步行的行为极大地影响了服务器对步数进行排序的准确性，而目前还没有相关技术方案可以过滤刷步器产生的作弊步数。

可见，现有技术中在对用户的步数进行排序时存在着排序不准确的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据排序方法及装置，用以解决现有技术中对用户的步数进行排序时存在着排序不准确的问题。

本申请实施例提供的一种数据排序方法，包括：

获取终端采集的用户的运动信息；其中，运动信息中包含有步数信息；

基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为；刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；

若存在，则确定不对用户的步数进行排序；否则，确定对步数进行排序。

可选地，基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，包括：

当步数信息满足以下任意两项刷步规则时，确定用户存在刷步行为；

在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；

在预设统计周期的指定时间段内行走的步数大于第二预设阈值；

在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值；目标值是根据在N小时内行走的步数的平均值确定的；

在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

可选地，判断步数信息是否满足任意两项刷步规则之前，还包括：

判断用户在预设统计周期内行走的步数是否大于第五预设阈值；第五预设阈值大于第一预设阈值；

若是，则确定用户存在刷步行为。

可选地，运动信息中还包含有用户是否参与数据排序的排序标识；判断用户是否存在刷步行为之前，还包括：

根据运动信息中包含的排序标识，确定用户参与数据排序。

可选地，所述方法还包括：

若用户的刷步行为达到预设次数，则确定在预设时间段内不再对用户的步数进行排序。

本申请实施例提供的一种数据排序装置，包括：

获取模块，用于获取终端采集的用户的运动信息；其中，运动信息中包含有步数信息；

判断模块，用于基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为；刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；若存在，则确定不对用户的步数进行排序；否则，确定对步数进行排序。

可选地，判断模块具体用于：

当步数信息满足以下任意两项刷步规则时，确定用户存在刷步行为；

在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；

在预设统计周期的指定时间段内行走的步数大于第二预设阈值；

在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值；目标值是根据N小时内行走的步数的平均值确定的；

在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

可选地，判断模块还用于：

判断步数信息是否满足任意两项刷步规则之前，判断用户在预设统计周期内行走的步数是否大于第五预设阈值；第五预设阈值大于第一预设阈值；若是，则确定用户存在刷步行为。

可选地，运动信息中还包含有用户是否参与数据排序的排序标识；判断模块还用于：

判断用户是否存在刷步行为之前，根据运动信息中包含的排序标识，确定用户参与数据排序。

可选地，所述装置还包括：

确定模块，用于若确定用户的刷步行为达到预设次数，则在预设时间段内不再对用户的步数进行排序。

本申请实施例中，获取终端采集的包含有用户步数信息的运动信息，然后基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，若确定用户存在刷步行为，则不对用户的步数进行排序，否则，对用户的步数进行排序，这样，预先根据刷步器生成步数的特征确定刷步规则，再使用刷步规则对用户的步数信息进行过滤，可以很好地甄别出刷步器生成的作弊步数，从而保证服务器在对步数进行排序时的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的数据排序方法流程图；

图2为本申请实施例提供的又一数据排序方法流程图；

图3为本申请实施例提供的智能手环采集运动信息的示意图；

图4为本申请实施例提供的数据排序装置结构图。

具体实施方式

本申请实施例中，获取终端采集的包含有用户步数信息的运动信息，然后基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，若确定用户存在刷步行为，则不对用户的步数进行排序，否则，对用户的步数进行排序，这样，预先根据刷步器生成步数的特征确定刷步规则，再使用刷步规则对用户的步数信息进行过滤，可以很好地甄别出刷步器生成的作弊步数，从而保证服务器在对步数进行排序时的准确性。

下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。

如图1所示，为本申请实施例提供的数据排序方法流程图，包括以下步骤：

S101：获取终端采集的用户的运动信息，该运动信息中包含有步数信息。

可选地，终端可以以分冻结形式、日冻结形式和即时形式这三种方式采集用户的运动信息，其中，分冻结形式下，终端以X(如1、5、10、15)分钟为间隔采集运动信息，每条运动信息中包含X分钟内用户行走的步数和距离等信息；日冻结形式下，终端每天采集一条运动信息，该条运动信息中包含用户当天行走的步数和距离等信息；即时数据形式下，终端采集的为当天到目前为止用户的运动信息，包含用户当天行走的步数和距离等信息。

S102：基于获取的步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，若存在，则进入S103，否则，进入S104。

可选地，获取的运动信息中还包含有用户是否参与数据排序的排序标识，在判断用户是否存在刷步行为之前，可以根据运动信息中包含的排序标识，确定用户是否参与数据排序，若确定用户不参与数据排序，则不再进行后续操作，在确定用户参与数据排序后再执行以下操作。

可选地，可以根据刷步器生成步数的特征预先确定刷步规则。假设预先确定的刷步规则至少包括：在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；在预设统计周期的指定时间段内行走的步数超过第二预设阈值；在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值，其中，目标值是根据N小时内行走的步数的平均值确定的；在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

假设预设统计周期为一天，在具体实施过程中，可以根据获取的用户一天的步数信息，首先计算用户当天行走的步数以及每小时行走的步数，然后根据这些信息判断用户的步数信息是否满足以上刷步规则，若用户的步数信息满足以上任意两项刷步规则，则确定用户存在刷步行为，否则，确定用户不存在刷步行为。

此外，通常一个人每小时可以走5公里，考虑极限情况下人可以不停地走12个小时，相当于走60公里，而人的平均步长大约为50cm，60公里相当于12万步。若用户一天的步数大于12万步，则可以直接确定用户存在刷步行为。因此，在判断用户的步数信息是否满足以上任意两项刷步规则之前，还可以判断用户一天行走的步数是否大于第五预设阈值(比如12万)，若确定用户一天的行走步数大于第五预设阈值，则可以直接确定用户存在刷步行为，否则，再执行上述判断步骤，其中，第五预设阈值大于第一预设阈值，并且具体取值可以根据实际情况进行调节。

S103：确定不对用户的步数进行排序。

可选地，若用户的刷步行为达到预设次数，则确定在预设时间段内不再对用户的步数进行排序，如对于当天数据排序，若用户当天存在一次刷步行为，则确定该用户不再参与当天的数据排序。

S104：确定对用户的步数进行排序。

可选地，在对用户的步数进行排序时，服务器是根据获取的各用户最新的步数来进行排序，若服务器未获取到某用户最新的步数信息，则将根据上一次获取的该用户的步数信息进行排序。

本申请实施例中，获取终端采集的包含有用户步数信息的运动信息，然后基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，若确定用户存在刷步行为，则不对用户的步数进行排序，否则，对用户的步数进行排序，这样，预先根据刷步器生成步数的特征确定刷步规则，再使用刷步规则对用户的步数信息进行过滤，可以很好地甄别出刷步器生成的作弊步数，从而保证服务器在对步数进行排序时的准确性。

实施例二

如图2所示，为本申请实施例提供的数据排序方法流程图，包括以下步骤：

S201：获取终端采集的用户的运动信息，运动信息中包含有步数信息。

可选地，假设该步数信息是以分冻结形式采集的，这样，服务器可以根据获取的分冻结数据，计算用户一天行走的步数和每小时行走的步数，以便后续判断用户是否存在刷步行为。

S202：判断用户是否参与数据排序，若是，则进入S203，若否，则流程结束。

可选地，获取的运动信息中还包含有用户是否参与数据排序的排序标识，在获取用户的运动信息之后，可以根据运动信息中包含的排序标识，判断用户是否参与数据排序，在确定用户参与数据排序后再进行以下操作，否则，流程结束。

S203：判断用户一天行走的步数是否大于第五预设阈值，该第五预设阈值大于第一预设阈值；若是，则进入S206；否则，进入S204。

假设人每小时走5公里，一天不停的走12个小时可以走60公里，考虑到人的平均步长约为50cm，60公里相当于12万步，如果用户当天行走的总步数大于12万步，可以直接确定用户存在刷步行为，因此，第五预设阈值可以为12万步。

S204：判断步数信息是否满足任意两项刷步规则，若是，则进入S206；否则，进入S205。

在具体实施过程中，可以对大量真实用户的刷步行为进行分析，确定刷步器生成步数的特征，这里，假设刷步器生成步数的特征至少有如下几种：

①一天生成的步数很大，正常人一天行走的步数在3万以内，参加马拉松的情况下，人行走的步数可能会达到6万，而刷步器生成的步数通常在10万步以上；

②凌晨0～5点每小时都会生成大量步数；

③每小时生成的步数很接近、步数相差在10％以内；

④一天中生成步数的时间有十几个小时，且每小时生成的步数都超过1000步。

针对上述特征，本申请实施例确定的刷步规则为：

①一天行走的步数大于10万步；

②凌晨0-5点，5个小时行走的步数大于25000步；

③一天连续3小时，每小时行走的步数大于1000步、且不超过这3小时行走的平均步数的10％；

④一天的行走时间不低于18个小时，且每小时行走的步数都大于1500步。

其中，对于①进行判断时，若还没有采集到用户一天的步数，则将当天到目前为止采集的用户行走的步数作为当天的总步数。

S205：确定对用户的步数进行排序。

S206：确定不对用户的步数进行排序。

可选地，对于当天数据排序，若用户当天存在一次刷步行为，则确定该用户不再参与当天数据排序。

本申请实施例中，获取终端采集的包含有用户步数信息的运动信息，然后基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为，若确定用户存在刷步行为，则不对用户的步数进行排序，否则，对用户的步数进行排序，这样，预先根据刷步器生成步数的特征确定刷步规则，再使用刷步规则对用户的步数信息进行过滤，可以很好地甄别出刷步器生成的作弊步数，从而保证服务器在对步数进行排序时的准确性。

实施例三

如图3所示，为本申请实施例提供的智能手环采集用户的运动信息的示意图。假设智能手环每5分钟采集一次运动信息，智能手环通过蓝牙与终端进行连接后，可以将采集的运动信息一起发送给终端，终端确定服务器需要对步数进行排序时，再将包含步数信息的运动信息通过网络发送给服务器，服务器对每个用户的步数信息进行过滤、排序以后，再通过网络返回给终端，这样，用户从终端上就可以看到自身的数据排序情况。

下面结合实施细节对上述过程进行详细说明。

在具体实施过程中，智能手环通过蓝牙连接终端中的应用，终端向智能手环下发采集用户运动信息的指令，这里，智能手环采集的信息包括用户行走的步数、时间、距离等，对于采集的信息则按照一定的数据类型(分冻结形式、日冻结形式、即时形式)进行保存，当智能手环与终端连接后，智能手环将采集的信息和自身的标识一起发送给终端，终端在接收到智能手环采集的用户的运动信息以后，将这些数据进行json封装，并上传至服务器。

可选地，服务器维护有用户计步数据表，在该数据表中每个用户每日存储一条数据，该条数据包含的信息有：用户标识(IDentity，ID)、即时步数(step)、每小时累计步数(24个小时字段分别用于存储一天24小时每小时用户行走的步数)、数据的采集日期(yyyy-MM-dd)、是否参与数据排序的排序标识、异常状态下的即时步数(normal_step)、数据防作弊状态(正常、异常)，其中，数据防作弊状态为正常时，normal_step跟step相同；数据防作弊状态为异常时，normal_step为0。

此外，服务器可能会接收到多个用户的计步数据，因此可以将各用户的ID和数据采集日期存储至缓存Redis，等待下一步过滤操作。

进一步地，对于Redis中的每一条数据，服务器根据用户ID和数据采集日期查询用户计步数据表，获取该用户的运动步数、数据作弊状态和是否参与数据排序的排序标识，根据排序标识确定用户参与数据排序后，进行步数防作弊过滤判断。

具体地，判断用户当天行走的步数是否大于12万步，若是，则确定用户存在刷步行为，置normal_step为0、修改数据防作弊状态为异常，然后进行下一条数据的判断；否则，使用以下4条刷步规则作进一步判断：

①一天行走的步数大于10万步；

②凌晨0-5点，5个小时行走的步数大于25000步；

③一天连续3小时，每小时行走的步数大于1000步、且不超过这3小时行走的平均步数的10％；

④一天的行走时间不低于18个小时，且每小时行走的步数都大于1500步。

若该条数据中用户的步数信息满足以上任意2条规则，则确定用户存在刷步行为，置normal_step为0、修改数据防作弊状态为异常，该条数据过程结束进行下一条数据判断；否则，修改数据防作弊状态为正常。

在具体实施过程中，Redis中缓存的数据过滤完以后，对于数据防作弊状态为异常的用户，确定在终端的app中不参与数据排序；对于数据防作弊状态为正常的用户，确定在终端的app中参与数据排序。

本申请实施例提供的方法，保存了用户的原始计步数据和防作弊过滤后的计步数据，通过内容管理系统(Content Management System，CMS)中数据防作弊模块的功能键来控制异常数据是否参与数据排序，可实时切换终端app排行榜中计步数据的来源。具体地，当功能键为异常数据参与数据排序时，取计步数据表的step进行排行，此时，step记录的为终端上传的各用户的原始计步数据；当功能键为异常数据不参与数据排序时，取过滤后的normal_step进行排行。

此外，服务器可以对用户数据状态和计步信息进行可视化显示，以便CMS管理员可以实时监控用户的刷步行为，并对各用户的数据防作弊状态进行纠正，比如对可能存在异常误判的数据进行正常化处理，对正常数据进行异常化处理。

基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种与数据排序方法对应的数据排序装置，由于该装置解决问题的原理与本申请实施例数据排序方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图4所示，为本申请实施例提供的数据排序装置40结构图，包括：

获取模块401，用于获取终端采集的用户的运动信息；其中，运动信息中包含有步数信息；

判断模块402，用于基于步数信息和刷步规则，判断用户是否存在刷步行为；刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；若存在，则确定不对用户的步数进行排序；否则，确定对步数进行排序。

可选地，判断模块402具体用于：

当步数信息满足以下任意两项刷步规则时，确定用户存在刷步行为；

在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；

在预设统计周期的指定时间段内行走的步数大于第二预设阈值；

在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值；目标值是根据N小时内行走的步数的平均值确定的；

在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

可选地，判断模块402还用于：

判断步数信息是否满足任意两项刷步规则之前，判断用户在预设统计周期内行走的步数是否大于第五预设阈值；第五预设阈值大于第一预设阈值；若是，则确定用户存在刷步行为。

可选地，运动信息中还包含有用户是否参与数据排序的排序标识；判断模块402还用于：

判断用户是否存在刷步行为之前，根据运动信息中包含的排序标识，确定用户参与数据排序。

可选地，所述装置还包括：

确定模块403，用于若确定用户的刷步行为达到预设次数，则在预设时间段内不再对用户的步数进行排序。

本领域内的技术人员应明白，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。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(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。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种数据排序方法，其特征在于，该方法包括：

获取终端采集的用户的运动信息；所述运动信息中包含有步数信息；

基于所述步数信息和刷步规则，判断所述用户是否存在刷步行为；所述刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；

若存在，则确定不对所述用户的步数进行排序；否则，确定对所述步数进行排序。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述步数信息和刷步规则，判断所述用户是否存在刷步行为，包括：

当所述步数信息满足以下任意两项刷步规则时，确定所述用户存在刷步行为；

在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；

在预设统计周期的指定时间段内行走的步数大于第二预设阈值；

在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值；所述目标值是根据所述N小时内行走的步数的平均值确定的；

在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，判断所述步数信息是否满足任意两项刷步规则之前，还包括：

判断所述用户在预设统计周期内行走的步数是否大于第五预设阈值；所述第五预设阈值大于第一预设阈值；

若是，则确定所述用户存在刷步行为。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动信息中还包含有所述用户是否参与数据排序的排序标识；判断所述用户是否存在刷步行为之前，还包括：

根据所述运动信息中包含的排序标识，确定所述用户参与数据排序。

5.如权利要求1～4任一项权利要求所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述用户的刷步行为达到预设次数，则确定在预设时间段内不再对所述用户的步数进行排序。

6.一种数据排序装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，用于获取终端采集的用户的运动信息；所述运动信息中包含有步数信息；

判断模块，用于基于所述步数信息和刷步规则，判断所述用户是否存在刷步行为；所述刷步规则是根据刷步器生成步数的特征预先确定的；若存在，则确定不对所述用户的步数进行排序；否则，确定对所述步数进行排序。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断模块具体用于：

当所述步数信息满足以下任意两项刷步规则时，确定所述用户存在刷步行为；

在预设统计周期内行走的步数大于第一预设阈值；

在预设统计周期的指定时间段内行走的步数大于第二预设阈值；

在预设统计周期内连续N小时、每小时行走的步数都大于第三预设阈值且不高于目标值；所述目标值是根据所述N小时内行走的步数的平均值确定的；

在预设统计周期内行走的时间超过预设时间，且每小时行走的步数超过第四预设阈值。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：

判断所述步数信息是否满足任意两项刷步规则之前，判断所述用户在预设统计周期内行走的步数是否大于第五预设阈值；所述第五预设阈值大于第一预设阈值；若是，则确定所述用户存在刷步行为。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述运动信息中还包含有所述用户是否参与数据排序的排序标识；所述判断模块，还用于：

判断所述用户是否存在刷步行为之前，根据所述运动信息中包含的排序标识，确定所述用户参与数据排序。

10.如权利要求6～9任一项权利要求所述的装置，其特征在于，还包括：

确定模块，用于若确定所述用户的刷步行为达到预设次数，则在预设时间段内不再对所述用户的步数进行排序。