CN110458389A - 用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 - Google Patents
用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110458389A CN110458389A CN201910578526.0A CN201910578526A CN110458389A CN 110458389 A CN110458389 A CN 110458389A CN 201910578526 A CN201910578526 A CN 201910578526A CN 110458389 A CN110458389 A CN 110458389A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- score
- answer
- topic
- behavior
- 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.)
- Pending
Links
- 238000009434 installation Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 90
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims abstract description 82
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 158
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 241001269238 Data Species 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 241000282693 Cercopithecidae Species 0.000 description 2
- 241000237858 Gastropoda Species 0.000 description 2
- 241000282376 Panthera tigris Species 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 2
- GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N spiromesifen Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C)=C1C(C(O1)=O)=C(OC(=O)CC(C)(C)C)C11CCCC1 GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function
-
- 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
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种用户数据处理方法，包括：获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；获取答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；根据第一数量、第二数量、第一分数和第二分数计算答题分数；获取用户的行为数据；根据该行为数据确定用户的行为分数；根据行为分数、答题分数以及预设评价模型计算用户的评价分数，确定评价分数对应的评价类别，将评价类别发送至绩效服务器，绩效服务器基于评价类别确定用户的绩效，并在用户的绩效低于预设绩效值时发送提醒。本发明还公开了一种用户数据处理装置、计算机装置和计算机可读存储介质。本发明可以提高用户评价的准确度，进而有利于确定用户绩效的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质。
背景技术
通常在对员工、学生等进行绩效评定时，通常根据自评或者是他人评价，这种方式具有随意性，不能准确的量化员工或学生的真实情况，因此，亟需一种基于用户真实数据提高用户评价和用户绩效准确度的方法。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质，能够提高用户评价的准确度，进而有利于提高确定用户绩效的准确度。
本发明提供一种用户数据处理方法，所述方法包括：
获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；
获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；
根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；
获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；
根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；
将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
在本发明可选实施中，所述根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数包括：
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为类别；
获取所述行为数据中每类行为的多组数据；
从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据；
根据每类行为的标识数据计算所述用户的行为分数。
在本发明可选实施中，所述预设评价模型为S＝A*a％+B*b％，其中S为所述评价分数，A为所述行为分数，B为所述答题分数，a和b分别为预设权重值。
在本发明可选实施中，所述方法还包括：
获取所述用户对所述预设题目进行回答时的答题次序；
根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率；
根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖，得到抽奖结果；
向所述用户发送所述抽奖结果。
在本发明可选实施例中，所述根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率包括：
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序高于所述相同答题分数的其他用户，则提高所述用户的中奖概率；或者
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序低于相同答题分数的其他用户，则降低用户的中奖概率。
在本发明可选实施例中，所述抽奖结果包括所述用户中奖或者所述用户未中奖，所述方法还包括：
若所述用户中奖，根据所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量获取所述用户的答题正确率和/或获取所述用户的答题分数；
向所述用户发送与所述答题正确率和/或与所述答题分数对应的奖品信息。
在本发明可选实施例中，所述方法还包括：
在所述用户的终端显示与所述用户的中奖概率对应的第一图案；或者
在所述用户的终端显示与所述用户的答题准确率对应第二图像。
本发明还提供一种用户数据处理装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；
第二获取模块，用于获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；
计算模块，用于根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；
第三获取模块，用于获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；
确定模块，用于根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；
评价模块，用于根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；
发送模块，用于将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
在本发明可选实施例中，所述确定模块具体用于：
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为类别；
获取所述行为数据中每类行为的多组数据；
从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据；
根据每类行为的标识数据计算所述用户的行为分数。
在本发明可选实施例中，所述预设评价模型为S＝A*a％+B*b％，其中S为所述评价分数，A为所述行为分数，B为所述答题分数，a和b分别为预设权重值。
在本发明可选实施例中，所述装置还包括随机抽奖模块，用于：
获取所述用户对所述预设题目进行回答时的答题次序；
根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率；
根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖，得到抽奖结果；
向所述用户发送所述抽奖结果。
在本发明可选实施例中，所述根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率包括：
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序高于所述相同答题分数的其他用户，则提高所述用户的中奖概率；或者
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序低于相同答题分数的其他用户，则降低用户的中奖概率。
在本发明可选实施例中，所述抽奖结果包括所述用户中奖或者所述用户未中奖，所述装置还包括消息发送模块，用于：
若所述用户中奖，根据所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量获取所述用户的答题正确率和/或获取所述用户的答题分数；
向所述用户发送与所述答题正确率和/或与所述答题分数对应的奖品信息。
在本发明可选实施例中，所述装置还包括显示模块，用于：
在所述用户的终端显示与所述用户的中奖概率对应的第一图案；或者
在所述用户的终端显示与所述用户的答题准确率对应第二图像。
本发明还提供一种计算机装置，所述计算机装置包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现任意实施例中所述的用户数据处理方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现任意实施例中所述的用户数据处理方法。
由以上技术方案看出，本发明通过获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。通过用户的答题数据得到答题分数，根据用户的行为数据得到行为分数，结合答题分数和行为分数以及预设评价爱模型计算用户的评价分数，进而确定用户的评价类别，不仅仅是根据用户的答题分数进行评价，实现了提高用户评价的准确度的目的，进一步通过将评价类别发送至绩效服务器，实现了确定用户绩效的准确度的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种用户数据处理方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种用户数据处理装置的功能模块图；
图3是本发明实现用户数据处理方法的较佳实施例的计算机装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、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发明作进一步详细的说明。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种用户数据处理方法的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
S11，获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据。
本实施例中，所述预设题目为要供用户回答的题目，例如，与公司的行为准则相关的题目、与公司的推广活动相关的题目、与公司的安全规范相关的题目等。
一种可选实施例中，所述题目以关卡形式分组，每个关卡分为若干数量的题目，用户在终端上浏览题目并进行答题，每当答完一个关卡的题目时，进入下一个关卡进入下一个关卡的答题。
所述答题数据包括但不限于答题时间、答题总数、答对题目数量、答错题目数量，答对题目序号、答错题目序号。
S12，获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数。
一种可选实施例中，可以根据用户的答对题目数量来确定用户的答对题的第一分数，预先为答对的题目设置分值，当答对时，进行加分；当答错时扣除相应分数，从而得到用户答错题的第二分数。
例如，答对一题加10分，答错一题扣3分，若答对题的第一数量为10题，则第一分数为100分，答错题的第二数量为5题，则第二分数为-15分。
另一种可选实施例中，若答错题记为零分，则答错题的第二分数为零分。
S13，根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数。
例如，若第一分数为100分，第二分数为-15分，则用户的答题分数为85分。
在本实施例中，不仅通过用户答对题来确定用户的答题分数，同时通过用户答错题来确定用户的答题分数，能够更加全面的评估用户的答题情况。
S14，获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据。
在本实施例中，获取用户的行为数据时，可以获取用户在一段时间内的行为数据。例如，获取用户半年内的与预设题目相关的用户的行为数据。
本实施例中，所述用户的行为数据能够反映用户在与预设题目对应的实际行为。
所述行为数据包括但不限于行为、行为次数、行为发生时间。
本实施例中，与预设题目相关的用户的行为数据可以通过用户在相关app上的操作缓存、在公司系统(如考勤记录)等系统中的记录来进行获取。
例如，当题目考察的为公司的安全规范时，获取该用户在安全规范方面的行为数据(例如，是否有使用邮件外发给预设用户以外的人，是否在电脑中安装了禁止安装的应用软件，是否有将某一机密等级的文件给其他人浏览等)。
S15，根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数。
本实施例中，获取到的行为分数可以直观的反应用户的行为是否符合与预设题目相关的预设规范。
本实施例中，所述根据所述用户行为数据确定用户的行为分数包括：根据所述用户的行为数据获取所述用户的行为不符合预设规范的次数，根据所述次数确定用户的行为分数。其中，根据所述次数确定用户的行为分数包括：获取与所述次数对应的分数为所述用户的行为分数。
例如，获取到用户的安全规范方面的行为数据之后，若确定用户的行为不符合预设安全规范的次数为10次以上，则确定用户的行为分数较低，若确定用户的行为不符合预设安全规范的次数为3次以下，则确定用户的行为分数较高。
可选的，在本发明另一实施例中，所述根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数包括：
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为类别；
获取所述行为数据中每类行为的多组数据；
从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据；
根据每类行为的标识数据计算所述用户的行为分数。
本实施例中，不同的行为数据可以分为不同的行为类别。
一种可选实施例中，预先设置每种行为对应的行为类别，则在获取到行为数据之后，可以确定行为数据之中所包含的行为类别。
例如，获取到的行为数据为安全规范方面的行为数据，其中，获取到的行为数据具体包括用户发送邮件的行为、用户进出办公区域的行为、用户拨打电话的行为、用户使用办公电脑的行为等，则可以确定用户的行为类别为邮件行为类别、电话行为类别、电脑行为类别、办公区域行为类别。
本实施例中，获取所述行为数据中每类行为的多组数据包括：获取行为数据中每类行为在不同时间段的行为数据；或者，获取行为数据中每类行为在预设时间段内的多次行为数据；或者，获取行为数据中不时间段的每段时间段内的多次行为数据。
本实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据是将每类行为对应的多组数据进行筛选。
一种可选实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据包括：从每类行为的多组数据中选取重复次数最多的行为数据为标识数据。
另一种可选实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据包括：根据每类行为的行为等级确定重复次数大于预设次数的行为数据为标识数据。
本实施例中，根据不同类行为的标识数据可以预设对应的分数，进而根据每类行为的标识数据和对应的分数计算用户的行为分数。
在本实施例中，并非将所有的行为数据直接计算行为分数，而是将行为分数进行分类并处理，从而能够得到更加准确的反应用户行为的行为分数。
S16，根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别。
在本实施例中，预设评价模型可以为预先设置的。
可选的，在本发明另一实施例中，所述预设评价模型为S＝A*a％+B*b％，其中S为所述评价分数，A为所述行为分数，B为所述答题分数，a和b分别为预设权重值。
其中，a与b的值可以相同也可以不相同。
在本实施例中，不同的评价分数可对应不同的评价类别，则在获取到用户的评价分数之后，获取与该评价分数对应的评价类别，即得到对用户的评价结果。
在本实施例中，根据行为分数和答题分数进行评价，有利于客观全面的对用户进行评价。
S17，将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
本实施例中，所述绩效服务器可以为云服务器。
绩效服务器可以基于评价类别以及其他的用户行为数据确定用户的绩效，用户的绩效可以为一个具体的分数值或者是等级。所述预设绩效值可以为预先设定的。
可选的，在本发明另一实施例中，所述方法还包括：
获取所述用户对所述预设题目进行回答时的答题次序；
根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率；
根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖，得到抽奖结果；
向所述用户发送所述抽奖结果。
例如，当答题次序为1时，中奖概率为100％，当答题次序为最后时，中奖概率为1％。
本实施例中，中奖概率反映了用户中奖的可能性。
一种可选实施例中，根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖包括：生成列表，长度为10，根据用户的中奖概率生成该用户的中奖区间，若用户的中奖概率为70％时，则从该用户的中奖区区间为[1,7]，为用户分配一个随机数，当随机数为1-7中的数时，确定用户中奖，当随机数为1-7以外的数时，确定该用户没有中奖。
在本实施例中，通过根据答题次序以及答题分数为用户分配中奖概率进而进行抽奖，提高用户参与答题的积极性。
其中，所述根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率包括：
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序高于所述相同答题分数的其他用户，则提高所述用户的中奖概率；或者
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序低于相同答题分数的其他用户，则降低用户的中奖概率。
在本实施例中，根据用户回答题目的次序分配中奖概率，使得答题的用户能够积极的尽早进行，进一步有效提高用户的答题主动性。
可选的，在本发明另一实施例中，所述抽奖结果包括所述用户中奖或者所述用户未中奖，所述方法还包括：
若所述用户中奖，根据所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量获取所述用户的答题正确率和/或获取所述用户的答题分数；
向所述用户发送与所述答题正确率和/或与所述答题分数对应的奖品信息。
在本实施例中，可以在不同的答题正确率和/或答题分数时，对应设置不同的奖品信息，奖品信息中包含用户通过答题以及抽奖所获取的奖品。
一种可选实施例中，按照购买价值划分为不同的奖品类别，例如，一等奖为最贵的奖品，二等奖为价值次于一等奖的奖品，三等奖为价值次于二等奖的奖品，以此类推。
在本实施例中，当用户中奖后，向用户分配与所述用户答题正确率和/或答题分数对应的奖品信息，该奖品信息包含用户通过答题获取的第一奖品的信息，若第一奖品的数量为零，则向用户分配低于所述第一奖品的第二奖品，进一步向用户发送第二奖品的信息。
在本实施例中，可以根据用户的答题情况向用户分配奖品，提高了奖品分配的合理性。
在本实施例中，可以根据用户的答题情况向用户分配奖品，提高了奖品分配的合理性。
可选的，在本发明另一实施例中，所述方法还包括：
在所述用户的终端显示与所述用户的中奖概率对应的第一图案；或者
在所述用户的终端显示与所述用户的答题准确率对应第二图像。
例如，当用户的中奖概率为30％时，显示蜗牛图案；当用户的中奖率为50％时，显示树懒图案；当用户的中奖率为70％时，显示卡通狗图案；当用户的中奖率为80％时，显示猴子图案；当用户的中奖率为100％时，显示老虎图案。
在本实施例中，根据用户的中奖概率和/或用户的答题准确率可以提高显示界面的形象性和生动性，提高用户参与的趣味性。
本发明提供的一种用户数据处理方法，获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。通过用户的答题数据得到答题分数，根据用户的行为数据得到行为分数，结合答题分数和行为分数以及预设评价爱模型计算用户的评价分数，进而确定用户的评价类别，不仅仅是根据用户的答题分数进行评价，实现了提高用户评价的准确度的目的，进一步通过将评价类别发送至绩效服务器，实现了确定用户绩效的准确度的目的。
如图2所示，为本发明实施例提供的一种用户数据处理装置的功能模块图。所述用户数据处理装置包括第一获取模块210、第二获取模块220、计算模块230、第三获取模块240、确定模块250、评价模块260和发送模块270。本发明所称的模块是指一种能够被处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在计算机设备的存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
第一获取模块210，用于获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据。
本实施例中，所述预设题目为要供用户回答的题目，例如，与公司的行为准则相关的题目、与公司的推广活动相关的题目、与公司的安全规范相关的题目等。
一种可选实施例中，所述题目以关卡形式分组，每个关卡分为若干数量的题目，用户在终端上浏览题目并进行答题，每当答完一个关卡的题目时，进入下一个关卡进入下一个关卡的答题。
所述答题数据包括但不限于答题时间、答题总数、答对题目数量、答错题目数量，答对题目序号、答错题目序号。
第二获取模块220，用于获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数。
一种可选实施例中，可以根据用户的答对题目数量来确定用户的答对题的第一分数，预先为答对的题目设置分值，当答对时，进行加分；当答错时扣除相应分数，从而得到用户答错题的第二分数。
例如，答对一题加10分，答错一题扣3分，若答对题的第一数量为10题，则第一分数为100分，答错题的第二数量为5题，则第二分数为-15分。
另一种可选实施例中，若答错题记为零分，则答错题的第二分数为零分。
计算模块230，用于根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数。
例如，若第一分数为100分，第二分数为-15分，则用户的答题分数为85分。
在本实施例中，不仅通过用户答对题来确定用户的答题分数，同时通过用户答错题来确定用户的答题分数，能够更加全面的评估用户的答题情况。
第三获取模块240，用于获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据。
在本实施例中，获取用户的行为数据时，可以获取用户在一段时间内的行为数据。例如，获取用户半年内的与预设题目相关的用户的行为数据。
本实施例中，所述用户的行为数据能够反映用户在与预设题目对应的实际行为。
所述行为数据包括但不限于行为、行为次数、行为发生时间。
本实施例中，与预设题目相关的用户的行为数据可以通过用户在相关app上的操作缓存、在公司系统(如考勤记录)等系统中的记录来进行获取。
例如，当题目考察的为公司的安全规范时，获取该用户在安全规范方面的行为数据(例如，是否有使用邮件外发给预设用户以外的人，是否在电脑中安装了禁止安装的应用软件，是否有将某一机密等级的文件给其他人浏览等)。
确定模块250，用于根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数。
本实施例中，获取到的行为分数可以直观的反应用户的行为是否符合与预设题目相关的预设规范。
本实施例中，所述根据所述用户行为数据确定用户的行为分数包括：根据所述用户的行为数据获取所述用户的行为不符合预设规范的次数，根据所述次数确定用户的行为分数。其中，根据所述次数确定用户的行为分数包括：获取与所述次数对应的分数为所述用户的行为分数。
例如，获取到用户的安全规范方面的行为数据之后，若确定用户的行为不符合预设安全规范的次数为10次以上，则确定用户的行为分数较低，若确定用户的行为不符合预设安全规范的次数为3次以下，则确定用户的行为分数较高。
可选的，在本发明另一实施例中，所述确定模块250具体用于：
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为类别；
获取所述行为数据中每类行为的多组数据；
从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据；
根据每类行为的标识数据计算所述用户的行为分数。
本实施例中，不同的行为数据可以分为不同的行为类别。
一种可选实施例中，预先设置每种行为对应的行为类别，则在获取到行为数据之后，可以确定行为数据之中所包含的行为类别。
例如，获取到的行为数据为安全规范方面的行为数据，其中，获取到的行为数据具体包括用户发送邮件的行为、用户进出办公区域的行为、用户拨打电话的行为、用户使用办公电脑的行为等，则可以确定用户的行为类别为邮件行为类别、电话行为类别、电脑行为类别、办公区域行为类别。
本实施例中，获取所述行为数据中每类行为的多组数据包括：获取行为数据中每类行为在不同时间段的行为数据；或者，获取行为数据中每类行为在预设时间段内的多次行为数据；或者，获取行为数据中不时间段的每段时间段内的多次行为数据。
本实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据是将每类行为对应的多组数据进行筛选。
一种可选实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据包括：从每类行为的多组数据中选取重复次数最多的行为数据为标识数据。
另一种可选实施例中，从每类行为的多组数据中选取标识数据包括：根据每类行为的行为等级确定重复次数大于预设次数的行为数据为标识数据。
本实施例中，根据不同类行为的标识数据可以预设对应的分数，进而根据每类行为的标识数据和对应的分数计算用户的行为分数。
在本实施例中，并非将所有的行为数据直接计算行为分数，而是将行为分数进行分类并处理，从而能够得到更加准确的反应用户行为的行为分数。
评价模块260，用于根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别。
在本实施例中，预设评价模型可以为预先设置的。
可选的，在本发明另一实施例中，所述预设评价模型为S＝A*a％+B*b％，其中S为所述评价分数，A为所述行为分数，B为所述答题分数，a和b分别为预设权重值。
其中，a与b的值可以相同也可以不相同。
在本实施例中，不同的评价分数可对应不同的评价类别，则在获取到用户的评价分数之后，获取与该评价分数对应的评价类别，即得到对用户的评价结果。
在本实施例中，根据行为分数和答题分数进行评价，有利于客观全面的对用户进行评价。
发送模块270，用于将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
本实施例中，所述绩效服务器可以为云服务器。
绩效服务器可以基于评价类别以及其他的用户行为数据确定用户的绩效，用户的绩效可以为一个具体的分数值或者是等级。所述预设绩效值可以为预先设定的。
可选的，在本发明另一实施例中，所述装置还包括随机抽奖模块，用于：
获取所述用户对所述预设题目进行回答时的答题次序；
根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率；
根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖，得到抽奖结果；
向所述用户发送所述抽奖结果。
例如，当答题次序为1时，中奖概率为100％，当答题次序为最后时，中奖概率为1％。
本实施例中，中奖概率反映了用户中奖的可能性。
一种可选实施例中，根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖包括：生成列表，长度为10，根据用户的中奖概率生成该用户的中奖区间，若用户的中奖概率为70％时，则从该用户的中奖区区间为[1,7]，为用户分配一个随机数，当随机数为1-7中的数时，确定用户中奖，当随机数为1-7以外的数时，确定该用户没有中奖。
在本实施例中，通过根据答题次序以及答题分数为用户分配中奖概率进而进行抽奖，提高用户参与答题的积极性。
其中，所述根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率包括：
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序高于所述相同答题分数的其他用户，则提高所述用户的中奖概率；或者
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序低于相同答题分数的其他用户，则降低用户的中奖概率。
在本实施例中，根据用户回答题目的次序分配中奖概率，使得答题的用户能够积极的尽早进行，进一步有效提高用户的答题主动性。
可选的，在本发明另一实施例中，所述抽奖结果包括所述用户中奖或者所述用户未中奖，所述装置还包括消息发送模块，用于：
若所述用户中奖，根据所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量获取所述用户的答题正确率和/或获取所述用户的答题分数；
向所述用户发送与所述答题正确率和/或与所述答题分数对应的奖品信息。
在本实施例中，可以在不同的答题正确率和/或答题分数时，对应设置不同的奖品信息，奖品信息中包含用户通过答题以及抽奖所获取的奖品。
一种可选实施例中，按照购买价值划分为不同的奖品类别，例如，一等奖为最贵的奖品，二等奖为价值次于一等奖的奖品，三等奖为价值次于二等奖的奖品，以此类推。
在本实施例中，当用户中奖后，向用户分配与所述用户答题正确率和/或答题分数对应的奖品信息，该奖品信息包含用户通过答题获取的第一奖品的信息，若第一奖品的数量为零，则向用户分配低于所述第一奖品的第二奖品，进一步向用户发送第二奖品的信息。
在本实施例中，可以根据用户的答题情况向用户分配奖品，提高了奖品分配的合理性。
在本实施例中，可以根据用户的答题情况向用户分配奖品，提高了奖品分配的合理性。
可选的，在本发明另一实施例中，所述装置还包括显示模块，用于：
在所述用户的终端显示与所述用户的中奖概率对应的第一图案；或者
在所述用户的终端显示与所述用户的答题准确率对应第二图像。
例如，当用户的中奖概率为30％时，显示蜗牛图案；当用户的中奖率为50％时，显示树懒图案；当用户的中奖率为70％时，显示卡通狗图案；当用户的中奖率为80％时，显示猴子图案；当用户的中奖率为100％时，显示老虎图案。
在本实施例中，根据用户的中奖概率和/或用户的答题准确率可以提高显示界面的形象性和生动性，提高用户参与的趣味性。
本发明提供的一种用户数据处理装置，通过第一获取模块获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；第二获取模块获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；计算模块根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；第三获取模块获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；确定模块根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；评价模块根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；发送模块将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。通过用户的答题数据得到答题分数，根据用户的行为数据得到行为分数，结合答题分数和行为分数以及预设评价爱模型计算用户的评价分数，进而确定用户的评价类别，不仅仅是根据用户的答题分数进行评价，实现了提高用户评价的准确度的目的，进一步通过将评价类别发送至绩效服务器，实现了确定用户绩效的准确度的目的。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。
如图3所示，是本发明实现用户数据处理方法的较佳实施例的计算机装置的结构示意图。所述计算机装置包括至少一个发送装置31、至少一个存储器32、至少一个处理器33、至少一个接收装置34以及至少一个通信总线。其中，所述通信总线用于实现这些组件之间的连接通信。
所述计算机装置是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。所述计算机装置还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。
所述计算机装置可以是，但不限于任何一种可与用户通过键盘、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，平板电脑、智能手机、监控设备等终端。
所述计算机装置所处的网络包括，但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
其中，所述接收装置34和所述发送装置31可以是有线发送端口，也可以为无线设备，例如包括天线装置，用于与其他设备进行数据通信。
所述存储器32用于存储程序代码。所述存储器32可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，如RAM(Random-Access Memory，随机存取存储器)、FIFO(First InFirst Out，先进先出存储器)等。或者，所述存储器32也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)、智能媒体卡(smart media card)、安全数字卡(securedigital card)、快闪存储器卡(flash card)等储存设备等等。
所述处理器33可以包括一个或者多个微处理器、数字处理器。所述处理器33可调用存储器32中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图2中所述的各个模块是存储在所述存储器32中的程序代码，并由所述处理器33所执行，以实现一种用户数据处理方法。所述处理器33又称中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，是一块超大规模的集成电路，是运算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用户数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；
获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；
根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；
获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；
根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；
将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数包括：
根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为类别；
获取所述行为数据中每类行为的多组数据；
从每类行为的多组数据中选取标识数据，得到每类行为的标识数据；
根据每类行为的标识数据计算所述用户的行为分数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设评价模型为S＝A*a％+B*b％，其中S为所述评价分数，A为所述行为分数，B为所述答题分数，a和b分别为预设权重值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述用户对所述预设题目进行回答时的答题次序；
根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率；
根据所述用户的中奖概率对所述用户进行抽奖，得到抽奖结果；
向所述用户发送所述抽奖结果。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述答题次序以及所述答题分数为所述用户分配中奖概率包括：
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序高于所述相同答题分数的其他用户，则提高所述用户的中奖概率；或者
当存在相同答题分数的其他用户，且所述用户的答题次序低于相同答题分数的其他用户，则降低用户的中奖概率。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述抽奖结果包括所述用户中奖或者所述用户未中奖，所述方法还包括：
若所述用户中奖，根据所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量获取所述用户的答题正确率和/或获取所述用户的答题分数；
向所述用户发送与所述答题正确率和/或与所述答题分数对应的奖品信息。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述用户的终端显示与所述用户的中奖概率对应的第一图案；或者
在所述用户的终端显示与所述用户的答题准确率对应第二图像。
8.一种用户数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取用户对预设题目进行回答之后的答题数据；
第二获取模块，用于获取所述答题数据之中答对题的第一数量和答错题的第二数量，以及答对题的第一分数和答错题的第二分数；
计算模块，用于根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一分数和所述第二分数计算所述用户的答题分数；
第三获取模块，用于获取与所述预设题目相关的所述用户的行为数据；
确定模块，用于根据所述用户的行为数据确定所述用户的行为分数；
评价模块，用于根据所述行为分数、所述答题分数以及预设评价模型计算所述用户的评价分数，确定所述评价分数对应的评价类别；
发送模块，用于将所述评价类别发送至绩效服务器，所述绩效服务器基于所述评价类别确定所述用户的绩效，并在所述用户的绩效低于预设绩效值时发送绩效异常提醒。
9.一种计算机装置，其特征在于，所述计算机装置包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现如权利要求1至7中任一项所述的用户数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于：所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的用户数据处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910578526.0A CN110458389A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910578526.0A CN110458389A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110458389A true CN110458389A (zh) | 2019-11-15 |
Family
ID=68481731
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910578526.0A Pending CN110458389A (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110458389A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111428963A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-07-17 | 贝壳技术有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN112417124A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 社区问答处理方法、装置及介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002056143A (ja) * | 2000-08-08 | 2002-02-20 | Computer Science Corp | 懸賞情報送信装置、懸賞情報送信方法および懸賞情報送信システム |
| CN107944923A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-04-20 | 胡丽英 | 一种基于商品的微信抽奖方法及系统 |
| CN108133306A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-06-08 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 绩效考核方法、服务器及绩效考核系统 |
| CN109409527A (zh) * | 2017-08-15 | 2019-03-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据处理方法、装置、系统以及存储介质 |
-
2019
- 2019-06-28 CN CN201910578526.0A patent/CN110458389A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002056143A (ja) * | 2000-08-08 | 2002-02-20 | Computer Science Corp | 懸賞情報送信装置、懸賞情報送信方法および懸賞情報送信システム |
| CN109409527A (zh) * | 2017-08-15 | 2019-03-01 | 北京国双科技有限公司 | 数据处理方法、装置、系统以及存储介质 |
| CN108133306A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-06-08 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 绩效考核方法、服务器及绩效考核系统 |
| CN107944923A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-04-20 | 胡丽英 | 一种基于商品的微信抽奖方法及系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111428963A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-07-17 | 贝壳技术有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN111428963B (zh) * | 2020-02-21 | 2023-12-19 | 贝壳技术有限公司 | 一种数据处理方法及装置 |
| CN112417124A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 社区问答处理方法、装置及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gottfried et al. | The changing nature of political debate consumption: Social media, multitasking, and knowledge acquisition | |
| CN109981281B (zh) | 基于区块链提案随机共识确定候选元素的方法及装置 | |
| KR20170130608A (ko) | 타임 시리즈 익스플로러 | |
| CN108460627A (zh) | 营销活动方案推送方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| US20160188153A1 (en) | Social messaging system for real-time selection and sorting of photo and video content | |
| CN110732140B (zh) | 游戏奖励实现方法及装置 | |
| EP2184704A1 (en) | Message posting system | |
| CN108279954B (zh) | 一种应用程序排序的方法及装置 | |
| CN112184469B (zh) | 群组互动方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN110458389A (zh) | 用户数据处理方法、装置、计算机装置及存储介质 | |
| CN109948882B (zh) | 基于区块数据结构的任务处理方法及相关设备 | |
| CN108629560A (zh) | 任务派发方法、电子设备及存储介质 | |
| CN108419137A (zh) | 数据处理方法和数据处理装置 | |
| CN107638669A (zh) | 一种信息处理方法、装置及存储介质 | |
| CN103685154A (zh) | 基于互联网络的概率产品数据处理方法及服务器 | |
| JP2021018695A (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
| Edwards et al. | Design requirements for persuasive technologies to motivate physical activity in adolescents: a field study | |
| CN112150090A (zh) | 一种作业规划提醒终端及方法 | |
| CN112308582B (zh) | 资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置 | |
| US8663017B1 (en) | Matrix judging systems and methods | |
| WO2017043824A1 (ko) | 다단계 잭팟 광고 보상 서비스 제공 방법 | |
| CN109214878A (zh) | 业务处理方法及装置 | |
| CN105630474B (zh) | 一种提醒方法和装置 | |
| CN107979529B (zh) | 信息处理方法、装置、计算机装置及计算机可读存储介质 | |
| CN103581271A (zh) | 确定预选择用户的方法和装置、系统 |
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 |