CN111275481A - 基于电子凭证的虚拟资源分配方法及装置、电子设备 - Google Patents
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Abstract
公开一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法,包括:一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法,所述方法包括:接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法及装置、以及电子设备。
背景技术
随着网络技术的发展,出现了多种多样的虚拟资源的分配方式。以“红包”形式的虚拟资源的分配为例,用户可以将电子贺卡、礼金等放入“红包”中,然后单独发放至某个用户,或者发放至群组内,由群组内的所有成员进行领取。然而,随着虚拟资源的分配场景的日益丰富,如何提升在分配虚拟资源时的交互性,对于提升用户体验具有十分重要的意义。
发明内容
本说明书提出一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法,所述方法包括:
接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
可选的,所述关键用户还包括:
已经创建的用户关系群组的创建者用户;
已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户。
可选的,所述虚拟资源包括信用账户的免还款额度。
可选的,所述用户关系群组为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组;所述潜在用户包括家庭关系群组中的潜在户主;
所述方法还包括:
基于用户数据确定用户之间的家庭关系;
基于确定出的用户之间的家庭关系,生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主。
可选的,所述基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主,包括:
提取所述家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
可选的,所述确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户,包括:
获取与所述用户标识对应的目标用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
确定所述概率值是否达到阈值;如果是,确定所述目标用户为关键用户。
可选的,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为用户关系群组中的关键用户,包括:
将所述用户标识与所述关键用户集合中的用户标识进行匹配;其中,所述关键用户集合包括确定出的关键用户的用户标识;
如果所述用户标识与所述关键用户集合中的任一用户标识匹配,确定与所述用户标识对应的目标用户为所述关键用户。
可选的,所述方法还包括:
获取与所述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
删除所述关键用户集合中,所述概率值低于阈值的用户的用户标识,以对所述关键用户集合中的关键用户进行修正。
可选的,还包括:
确定所述目标用户是否创建了用户关系群组;
如果所述目标用户创建了用户关系群组,查询所述用户关系群组中的群组成员,向所述用户关系群组中的各群组成员分别分配所述电子凭证。
可选的,还包括:
响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放事件,从分配了所述电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源。
可选的,所述向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源,包括:
向所述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放所述虚拟资源。
本说明书还提出一种基于电子凭证的虚拟资源分配装置,所述装置包括:
接收模块,接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
确定模块,响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
分配模块,如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
可选的,所述关键用户还包括:
已经创建的用户关系群组的创建者用户;
已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户。
可选的,所述虚拟资源包括信用账户的免还款额度。
可选的,所述用户关系群组为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组;所述潜在用户包括家庭关系群组中的潜在户主;
所述确定模块进一步:
基于用户数据确定用户之间的家庭关系;
基于确定出的用户之间的家庭关系,生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主。
可选的,所述确定模块进一步:
提取所述家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
可选的,所述确定模块:
获取与所述用户标识对应的目标用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
确定所述概率值是否达到阈值;如果是,确定所述目标用户为关键用户。
可选的,所述确定模块:
将所述用户标识与所述关键用户集合中的用户标识进行匹配;其中,所述关键用户集合包括确定出的关键用户的用户标识;
如果所述用户标识与所述关键用户集合中的任一用户标识匹配,确定与所述用户标识对应的目标用户为所述关键用户。
可选的,所述装置还包括:
修正模块,获取与所述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;删除所述关键用户集合中,所述概率值低于阈值的用户的用户标识,以对所述关键用户集合中的关键用户进行修正。
可选的,所述分配模块:
确定所述目标用户是否创建了用户关系群组;
如果所述目标用户创建了用户关系群组,查询所述用户关系群组中的群组成员,向所述用户关系群组中的各群组成员分别分配所述电子凭证。
可选的,还包括:
发放模块,响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放事件,从分配了所述电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源。
可选的,所述发放模块进一步:
向所述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放所述虚拟资源。
本说明书中,提出了一种向通过客户端创建用户关系群组的潜在用户分配电子凭证,来领取面向用户关系群组进行发放,且由用户关系群组共享的虚拟资源的虚拟资源分配模式;
由于电子凭证可以仅面向创建用户关系群组的潜在用户发放,并且基于该电子凭证领取的虚拟资源可以由用户关系群组中的群组成员共享;因此,可以提升用户通过客户端创建用户关系群组的积极性,有助于用户关系群组的创建推广。
附图说明
图1是一示例性实施例提供的一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法的流程图;
图2是一示例性实施例提供的一种电子凭证展示界面的示意图;
图3是一示例性实施例提供的一种家庭关系群组中的成员用户收到电子凭证的示意图;
图4是一示例性实施例提供的一种家庭关系群组中的成员领取到虚拟资源的示意图;
图5是一示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图6是一示例性实施例提供的一种基于电子凭证的虚拟资源分配装置的框图。
具体实施方式
在本说明书中,提出了一种向通过客户端创建用户关系群组的潜在用户分配电子凭证,来领取面向用户关系群组进行发放,且由用户关系群组共享的虚拟资源的虚拟资源分配模式;
在实现时,服务端在接收到客户端发送的电子凭证获取请求后,可以响应于电子凭证获取请求,确定与该电子凭证获取请求中的用户标识对应的目标用户是否为通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;如果是,可以向该目标用户分配电子凭证;其中,该电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;该虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
在以上技术方案中,由于电子凭证可以仅面向创建用户关系群组的潜在用户发放,并且基于该电子凭证领取的虚拟资源可以由用户关系群组中的群组成员共享;因此,可以提升用户通过客户端创建用户关系群组的积极性,有助于用户关系群组的创建推广。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
请参考图1,图1是本申请一实施例提供的一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法,所述方法执行以下步骤:
步骤102,接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
步骤104,响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
步骤106,如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
上述虚拟资源,可以包括任意类型的可以面向用户关系群组进行发放,且由该用户关系群组中的群组成员共享的电子资源;
在示出的一种实施方式中,上述虚拟资源具体可以包括信用账户的免还款额度。
当然,在实际应用中,上述电子资源除了可以包括信用账户的免还款额度以外,也可以包括诸如电子资金(比如“红包”)、电子物品、电子资源、电子奖品等可以在群组成员之间进行共享的电子资源,在本说明书中不再进行一一列举。
上述电子凭证,包括用于取得预设的虚拟资源的分给权限的任意类型的电子凭证;也即,上述电子凭证可以作为用户向服务端提取虚拟资源时的凭证。
例如,在一种实施方式中,服务端上可以预配置一定数量的不同类别的电子凭证,并按照一定的下发规则向特定的用户人群下发不同种类的电子凭证;而用户可以通过收集多种类别的电子凭证,并在收集到的电子凭证的类别数达到预设阈值时,取得预设的虚拟资源集合中的虚拟资源的分配权限;
其中,上述电子凭证的具体形式不进行限制,可以是字符串、数字、字符、口令、虚拟卡片,等等。例如,在一个例子中,上述电子凭证具体可以是一种,由服务端下发给特定用户人群的,可以参与信用账户的免还款额度的抽奖的特殊的虚拟卡片。
上述用户关系群组,具体可以包括具有用户关系的若干用户构成的用户群组;例如,在一种实施方式中,上述用户关系群组,具体可以包括具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组。
上述关键用户,具体可以是指与用户关系群组相关的关键用户;在本说明书中,上述关键用户具体可以包括通过客户端创建用户关系群组的潜在用户;其中,需要说明的是,在本说明书中,上述关键用户除了可以包括通过客户端创建用户关系群组的潜在用户以外,还可以包括已经创建的用户关系群组的创建者用户、以及已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户,等等。
在本说明书中,用户可以通过客户端可以执行特定的电子凭证领取操作,来向服务端领取电子凭证;
其中,用户通过客户端执行的电子凭证领取操作的具体操作类型,在本说明书中不进行特别限定;
在示出的一种实施方式中,上述客户端可以是AR(Augmented Reality)客户端,用户可以通过AR客户端对特定的线下目标进行图像扫描,来触发服务端向该用户发放电子凭证;
比如,用户可以通过AR客户端对部署在线下的预设图形标识进行图像扫描,来触发服务端为该用户发放电子凭证;或者,用户也可以通过AR客户端对任意的或者特定的人物的人脸进行图像扫描,来触发服务端为该用户发放电子凭证。
在实际应用中,除了以上描述的电子凭证领取操作以外,用户还可以和与该用户存在社交关系的其他用户进行互动,取得由其他用户持有的电子凭证。
在示出的一种实施方式中,服务端除了可以向用户发放电子凭证以外,还可以向用户发放一些虚拟道具,用户可以通过使用这些虚拟道具,“抢夺”由其他用户持有的电子凭证;
例如,在实现时,这些虚拟道具可以是特殊的电子凭证,用户在“使用”这些特殊的电子凭证后,可以从具有社交关系的其他用户中选择一个特定用户,并从该特定用户持有的电子凭证中随机抽取电子凭证,来据为己有。
在示出的另一种实施方式中,服务端还可以向用户发放一些虚拟道具,用户可以通过使用这些虚拟道具,来触发服务端从其他用户持有的电子凭证中选择一个电子凭证,并“复制”该电子凭证,然后将“复制”的电子凭证下发给该用户。
在本说明书中,当客户端监听到用户执行以上描述任意一种电子凭证领取操作后,可以向服务端发送一个电子凭证获取请求;其中,在该电子凭证获取请求中,可以包括该用户的用户标识;例如,以上述客户端为支付客户端为例,该用户标识具体可以是该用户的支付账号。
而当服务端收到客户端发送的电子凭证获取请求后,可以获取该电子凭证获取请求中携带的用户标识,来判断该用户标识对应的用户,是否为关键用户。
其中,上述关键用户具体可以包括通过客户端创建用户关系群组的潜在用户。而上述潜在用户,是指通过客户端创建用户关系群组的概率较高的用户。
在示出的一种实施方式中,以上述用户关系群组,为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组为例,由于家庭关系群组中的潜在户主,通过具有通过客户端创建家庭关系群组的需求;因此,在这种场景下,上述潜在用户具体可以是家庭关系群组中的潜在户主。
在实现时,服务端可以基于后台存储的用户数据来确定用户之间的家庭关系;再基于确定出的用户之间的家庭关系,来生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
其中,需要说明的是,服务端基于后台存储的用户数据来确定用户之间的家庭关系的具体方式,在本说明书中不进行详述;
例如,在实际应用中,可以基于后台存储的能够明确用户之间的用户信息,来确定用户之间的关系,也可以在缺乏能够明确用户之间的用户信息的情况下,通过用户之间的交互数据,来预测用户之间的家庭关系。
当服务端生成了家庭关系树状图后,可以基于该家庭关系树状图来确定该家庭关系群组中的潜在户主;
其中,由于家庭关系群组中的户主,通常位于家庭关系树状图中的中间一代;例如,年龄段在25-45周岁的范围内的一代人;因此,在示出的一种实施方式中,可以提取家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
需要说明的是,以上描述的用户活跃度,具体可以将与用户账户相关的账户指标作为评估因子进行评估得到;其中,上述用户账户的具体类型,通常可以和上述虚拟资源的具体类型相关;
例如,以上述虚拟资源为信用账户的免还款额度为例,在这种场景下,在评估用户的活跃度时,则可以基于提取用户的信用账户,在预设时长周期内的信用额度、交易笔数、交易总金额、交易金额大于阈值的交易笔数等指标,来评估用户的活跃度。
其中,评估用户的活跃度时具体的评估方法,在本说明书中不再进行具体限定;在实际应用中,可以基于以上列举的指标来构建训练样本,并基于构建的训练样本来训练机器学习模型,然后基于该机器学习模型来评估用户的活跃度,在本说明书中不再进行详述。
当服务端基于上述家庭关系树状图,确定出该家庭关系群组中的潜在户主之后,可以将潜在户主作为上述关键用户,并将该潜在户主的用户标识,添加至预设的关键用户集合中。
其中,上述关键用户集合是服务端在后台创建的,用于维护已经确定出的关键用户的用户标识的集合。
在示出的另一种实施方式中,上述关键用户,除了可以包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户以外,还可以包括已经创建的用户关系群组的创建者用户、已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户等用户中的一个或者多个的组合。
在这种情况下,服务端可以遍历各个已经创建的用户关系群组,查询各个已经创建的用户关系群组的创建者用户、以及这些用户关系群组中具有向该用户关系群组中添加群组成员的权限的用户;然后,可以将获取到的这些用户的用户标识,也添加至上述关键用户集合中。
当然,在实际应用中,上述关键用户,也可以仅包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户,而并不包括以上描述的其它类型的关键用户。
在示出的一种实施方式中,服务端在确定上述电子凭证获取请求中携带的用户标识对应的用户是否为关键用户时,可以将该用户标识与上述关键用户集合中的用户标识进行匹配;如果该用户标识与上述关键用户集合中的任一用户标识匹配,则可以确定与该用户标识对应的目标用户为上述关键用户。
其中,需要说明的是,由于关键用户集合中包含由服务端确定出的通过客户端创建用户关系群组的潜在用户,而这类潜在用户最终是否会创建用户关系群组仍然具有不确定性;因此,在实际应用中,上述关键用户集合中可能还是会存在大量最终可能并不会创建用户关系群组的潜在用户。
基于此,在本说明书中,还可以通过学习已经创建了用户关系群组的用户群体的行为特征,对上述关键用户集合中的行为特征不匹配上述用户群体的行为特征的关键用户进行过滤,进而达到对上述关键用户集合中的关键用户进行修正的目的。
在实现时,服务端可以获取已经通过客户端创建了用户关系群组的若干用户的行为数据作为训练样本,来训练一个预测模型;其中,上述预测模型具体可以是一个用于预测用户创建用户关系群组的概率的机器学习模型;
其中,上述行为数据具体可以包括,任意形式的用户行为特征,在本说明书中不进行特别限定;上述机器学习模型的具体类型,在本说明书中也不进行特别限定;例如,在实际应用中,可以采用诸如逻辑回归等有监督的机器学习模型。
当上述机器学习模型训练完成后,服务端可以获取与上述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到上述关键用户集合中的各关键用户通过客户端创建用户关系群组的概率值;
然后,服务端可以将预测出的上述关键用户集合中的各关键用户的概率值与阈值进行比较,确定各关键用户的概率值是否达到阈值;进一步,可以将上述关键用户集合中,上述概率值低于阈值的关键用户的用户标识从上述关键用户集合中删除,以完成对该关键用户集合中的关键用户的修正。
通过这种方式,可以将上述关键用户集合中部分可能并不会创建用户关系群组的关键用户,从上述关键用户集合中过滤掉,降低上述关键用户集合中最终并不会创建用户关系群组的用户数量。
在本说明书中,服务端在确定上述电子凭证获取请求中携带的用户标识对应的用户是否为关键用户时,除了可以采用以上描述的直接将用户标识与上述关键用户集合中的用户标识进行匹配的方式以外,也可以采用机器学习模型来直接预测该用户创建用户关系群组的概率,并基于预测出的概率来确定用户是否为关键用户。
在示出的一种实施方式中,服务端仍然可以获取已经通过客户端创建了用户关系群组的若干用户的行为数据作为训练样本,来训练一个预测模型;其中,上述预测模型具体也可以是一个用于预测用户创建用户关系群组的概率的机器学习模型;
当上述机器学习模型训练完成后,服务端可以获取上述电子凭证获取请求中携带的用户标识对应的用户的行为数据;将获取到的行为数据作为预测样本,输入至该预测模型进行预测计算,得到该用户通过客户端创建用户关系群组的概率值;
然后,可以将该用户创建用户关系群组的概率值与阈值进行比较,确定该用户创建用户关系群组的概率值是否达到阈值;如果是,此时该用户创建用户关系群组的概率较高,则可以确定该用户为上述关键用户。
在本说明书中,当服务端在确定上述电子凭证获取请求中携带的用户标识对应的用户为关键用户后,可以向该关键用户分配上述电子凭证;
例如,在实际应用中,上述服务端可以搭载一个概率模型,该概率模型具体用于基于用户的各项用户指标数据,来为该用户计算出一个领取到上述电子凭证的概率。服务端在为该用户分配电子凭证时,首先可以调用上述概率模型,基于该用户的各项用户指标,来计算该用户领取到上述电子凭证的概率,然后基于计算出的概率,来为该用户分配上述电子凭证。
其中,上述概率模型为用户计算领取到上述电子凭证的概率的具体计算方法,在本说明书中不再进行详述。
在本说明书中,当服务端确定任一关键用户能够领取到电子凭证之后,可以进一步确定该关键用户是否创建了用户关系群组;如果该用户创建了用户关系群组,则可以向该用户关系群组中的各群组成员分别分配该电子凭证;
例如,在实现时,服务端可以向各群组成员所在的客户端,分别发送与该电子凭证对应的电子凭证获取提示,来提示各群组成员对该电子凭证进行领取。
当各群组成员通过客户端获取到电子凭证后,客户端可以为获取到的电子凭证生成对应的展示图片,并将生成的展示图片,添加至电子凭证展示界面中与该电子凭证对应的展示位置向第一用户进行展示,以将该电子凭证在用户的客户端上进行持有。
在本说明书中,上述虚拟资源的发放,具体可以采用从分配了电子凭证的用户集合中抽取若干个用户进行发放的形式;
在实现时,服务端可以实时的确定上述虚拟资源是否满足发放条件;例如,上述虚拟资源可以被设置一个发放时刻,当达到该发放时刻时即认为该虚拟资源满足了发放条件;
当上述虚拟资源满足发放条件时,服务端可以响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放指令,从分配了电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
例如,可以采用随机抽取若干个用户的方式,也可以通过概率模型计算各用户领取到虚拟资源的概率,从分配了电子凭证的用户集合中抽取若干个用户的方式,在本说明书中不进行特别限定;
然后,服务端可以确定该若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员,并向该若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放上述虚拟资源;
例如,在实现时,服务端可以向各群组成员所在的客户端,分别发送上述虚拟资源的领取提示(比如可以是一个中奖提示),来提示各群组成员领取虚拟资源。
在示出的一种实施方式中,服务端在向上述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放上述虚拟资源,具体可以向上述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设的时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放上述虚拟资源。
其中,上述预设时刻,具体可以是上述虚拟资源的发放时刻,也可以是上述发放时刻之前的任一指定的时刻,在本说明书中不进行特别限定。
以下结合具体的应用场景对以上实施例中的技术方案进行详细描述。
在示出的一种“五福分大奖”的红包发放场景中,上述客户端可以是支付客户端。上述服务端可以是与支付宝客户端对接的支付平台。上述虚拟资源集合可以是指支付平台的运营方;或者,是与支付平台的运营方合作的企业的企业资金账户。该企业资金账户下的资金即为用于向用户发放红包的资金总额。
上述电子凭证可以包括“寿康福”、“友爱福”、“富强福”、“家和福”以及“财旺福”等5类虚拟福卡,当用户收集到以上5类虚拟福卡后,可以自动取得领取红包的权限。
除了以上5类虚拟福卡以外,服务端还可以向用户下发一些特殊的虚拟福卡作为虚拟道具;比如,该特殊的虚拟福卡可以是“沾福气卡”;用户通过“使用”沾福气卡,可以与具有社交关系的其他用户进行互动,在其他用户持有的电子凭证不减少的基础上,随机“复制”并取得其他用户持有的电子凭证。
上述电子凭证除了可以包括以上示出的5类虚拟福卡以外,还可以包括一种“全家福”的特殊福卡;该“全家福”的特殊福卡,用于参与“帮全家还花呗”的抽奖活动,可以仅向那些可能客户端创建“我的家”家庭群组的潜在用户发放;其中,“花呗”为信用账户;“帮全家还花呗”的奖品为,向用户所创建的“我的家”家庭群组,发放一定数额的,可以由“我的家”的家庭群组中的家庭成员共享的“免还款额度”。其中,“我的家”为用户通过支付客户端创建的家庭关系群组。
请参见图2,图2为本说明书示出的一种电子凭证展示界面的示意图。
如图2所示,上述电子凭证展示界面,具体可以是“我的福卡”界面;在该界面中,可以针对用户持有的以上5类虚拟福卡以及“全家福卡”提供相应的展示位置。
请继续参见图2,在实际应用中,服务端向用户下发的特殊的虚拟福卡,还可以包括诸如“万能福卡”、“花花卡”等特殊的福卡;也即,支付平台的运营方,可以基于实际的需求,为用户灵活的定制对应各种功能的虚拟道具,在本说明书中不再进行一一列举。
请参见图3,图3为本说明书示出的一种家庭关系群组中的成员用户收到“全家福卡”的示意图。
如图3所示,服务端在向确定出的可能通过客户端创建“我的家”“家庭群组的潜在用户分配“全家福卡”时,可以获取该用户创建的“我的家”家庭群组中的各成员,然后向各成员的客户端,分别发送一条“恭喜你的家获得全家福卡”的领取提示,各成员对该领取提示进行确认后,客户端可以将该“全家福卡”在“我的福卡”界面中进行存储和展示。
需要说明的是,当任一用户退出“我的家”家庭群组,服务端可以收回分配给该用户的“全家福卡”,该用户也不再具有参与“帮全家还花呗”的奖品抽奖的权限;该“全家福卡”也不会继续在该用户的客户端上进行存储和展示。
请参见图4,图4为本说明书示出的一种家庭关系群组中的成员的中奖的示意图;
如图4所示,服务端可以在指定时刻,从获得“全家福卡”的用户集合中,随机抽取若干用户作为中奖用户,并获取各中奖用户创建的“我的家”家庭群组中的各成员,然后向各成员的客户端,分别发送一条“恭喜获得帮全家还花呗大奖”的中奖提示,各成员可以查看该中奖提示,来查看相关的中奖事宜。
在以上技术方案中,由于“全家福卡”可以仅面向创建“我的家”家庭群组的潜在用户发放,并且基于该“全家福卡”领取的“帮全家还花呗”可以由“我的家”家庭群组中的各成员共享;因此,可以提升用户通过客户端创建“我的家”家庭群组的积极性,有助于“我的家”家庭群组的创建推广。
例如,由于“帮全家还花呗”大奖可以由“我的家”家庭群组中的成员共享;因此,获得“全家福卡”的用户,如果当前还没有创建“我的家”家庭群组,则可以在“帮全家还花呗”大奖开奖之前,积极的创建“我的家”的家庭群组。
在另一种技术方案中,上述“全家福卡”,也可以向那些通过客户端已经创建了“我的家”家庭群组的用户,以及已经创建了“我的家”家庭群组中具有向“我的家”家庭群组中添加新的家庭成员的用户发放;
在以上技术方案中,可以促使各“我的家”家庭群组的创建者,和“我的家”家庭群组中具有向家庭成员中添加新的家庭成员的用户,积极的扩充“我的家”家庭群组中的家庭成员。
例如,由于“帮全家还花呗”大奖可以由“我的家”家庭群组中的成员共享;因此,获得“全家福卡”的用户,如果当前还没有创建“我的家”的家庭群组,则可以在“帮全家还花呗”大奖开奖之前,积极的邀请新的家庭成员加入“我的家”家庭群组,对“我的家”家庭群组中的家庭成员进行扩充,有助于对“我的家”家庭群组中的家庭成员不断进行完善,使得更多的用户能够加入“我的家”家庭群组。
与上述方法实施例相对应,本申请还提供了装置的实施例。
与上述方法实施例相对应,本说明书还提供了一种基于电子凭证的虚拟资源分配装置的实施例。本说明书的基于电子凭证的虚拟资源分配装置的实施例可以应用在电子设备上。装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言,如图5所示,为本说明书的基于电子凭证的虚拟资源分配装置所在电子设备的一种硬件结构图,除了图5所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外,实施例中装置所在的电子设备通常根据该电子设备的实际功能,还可以包括其他硬件,对此不再赘述。
图6是本说明书一示例性实施例示出的一种基于电子凭证的虚拟资源分配装置的框图。
请参考图6,所述基于电子凭证的虚拟资源分配装置60可以应用在前述图5所示的电子设备中,包括:
接收模块601,接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
确定模块602,响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
分配模块603,如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
在本实施例中,所述关键用户还包括:
已经创建的用户关系群组的创建者用户;
已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户。
在本实施例中,所述虚拟资源包括信用账户的免还款额度。
在本实施例中,所述用户关系群组为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组;所述潜在用户包括家庭关系群组中的潜在户主;
所述确定模块602进一步:
基于用户数据确定用户之间的家庭关系;
基于确定出的用户之间的家庭关系,生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主。
在本实施例中,所述确定模块602进一步:
提取所述家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
在本实施例中,所述确定模块602:
获取与所述用户标识对应的目标用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
确定所述概率值是否达到阈值;如果是,确定所述目标用户为关键用户。
在本实施例中,所述确定模块602:
将所述用户标识与所述关键用户集合中的用户标识进行匹配;其中,所述关键用户集合包括确定出的关键用户的用户标识;
如果所述用户标识与所述关键用户集合中的任一用户标识匹配,确定与所述用户标识对应的目标用户为所述关键用户。
在本实施例中,所述装置60还包括:
修正模块604(图6中未示出),获取与所述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;删除所述关键用户集合中,所述概率值低于阈值的用户的用户标识,以对所述关键用户集合中的关键用户进行修正。
在本实施例中,所述分配模块603:
确定所述目标用户是否创建了用户关系群组;
如果所述目标用户创建了用户关系群组,查询所述用户关系群组中的群组成员,向所述用户关系群组中的各群组成员分别分配所述电子凭证。
在本实施例中,所述装置60还包括:
发放模块605(图6中未示出),响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放事件,从分配了所述电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源。
在本实施例中,所述发放模块605进一步:
向所述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放所述虚拟资源。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机,计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
在一个典型的配置中,计算机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、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质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。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本说明书一个或多个实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本说明书一个或多个实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的较佳实施例而已,并不用以限制本说明书一个或多个实施例,凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书一个或多个实施例保护的范围之内。
Claims (24)
1.一种基于电子凭证的虚拟资源分配方法,所述方法包括:
接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
2.根据权利要求1所述的方法,所述关键用户还包括:
已经创建的用户关系群组的创建者用户;
已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户。
3.根据权利要求1所述的方法,所述虚拟资源包括信用账户的免还款额度。
4.根据权利要求2所述的方法,所述用户关系群组为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组;所述潜在用户包括家庭关系群组中的潜在户主;
所述方法还包括:
基于用户数据确定用户之间的家庭关系;
基于确定出的用户之间的家庭关系,生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主。
5.根据权利要求4所述的方法,所述基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主,包括:
提取所述家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
6.根据权利要求1所述的方法,所述确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户,包括:
获取与所述用户标识对应的目标用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
确定所述概率值是否达到阈值;如果是,确定所述目标用户为关键用户。
7.根据权利要求1所述的方法,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为用户关系群组中的关键用户,包括:
将所述用户标识与所述关键用户集合中的用户标识进行匹配;其中,所述关键用户集合包括确定出的关键用户的用户标识;
如果所述用户标识与所述关键用户集合中的任一用户标识匹配,确定与所述用户标识对应的目标用户为所述关键用户。
8.根据权利要求7所述的方法,所述方法还包括:
获取与所述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
删除所述关键用户集合中,所述概率值低于阈值的用户的用户标识,以对所述关键用户集合中的关键用户进行修正。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
确定所述目标用户是否创建了用户关系群组;
如果所述目标用户创建了用户关系群组,查询所述用户关系群组中的群组成员,向所述用户关系群组中的各群组成员分别分配所述电子凭证。
10.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放事件,从分配了所述电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源。
11.根据权利要求10所述的方法,所述向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源,包括:
向所述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放所述虚拟资源。
12.一种基于电子凭证的虚拟资源分配装置,所述装置包括:
接收模块,接收客户端发送的电子凭证获取请求;其中,所述电子凭证获取请求包括用户标识;
确定模块,响应于电子凭证获取请求,确定与所述用户标识对应的目标用户是否为关键用户;其中,所述关键用户包括通过所述客户端创建用户关系群组的潜在用户;
分配模块,如果所述目标用户为所述关键用户,向所述目标用户分配电子凭证;其中,所述电子凭证用于取得预设的虚拟资源的领取权限;所述虚拟资源为面向用户关系群组进行发放,且由所述用户关系群组中的群组成员共享的虚拟资源。
13.根据权利要求12所述的装置,所述关键用户还包括:
已经创建的用户关系群组的创建者用户;
已经创建的用户关系群组中具有向用户关系群组中添加群组成员的权限的用户。
14.根据权利要求12所述的装置,所述虚拟资源包括信用账户的免还款额度。
15.根据权利要求13所述的装置,所述用户关系群组为具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系群组;所述潜在用户包括家庭关系群组中的潜在户主;
所述确定模块进一步:
基于用户数据确定用户之间的家庭关系;
基于确定出的用户之间的家庭关系,生成由具有家庭关系的若干代用户构成的家庭关系树状图;
基于所述家庭关系树状图确定所述家庭关系群组中的潜在户主。
16.根据权利要求15所述的装置,所述确定模块进一步:
提取所述家庭关系树状图中位于中间的一代,并且在预设时长周期内的用户活跃度最高的用户作为潜在户主。
17.根据权利要求12所述的装置,所述确定模块:
获取与所述用户标识对应的目标用户的行为数据;
将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;
确定所述概率值是否达到阈值;如果是,确定所述目标用户为关键用户。
18.根据权利要求12所述的装置,所述确定模块:
将所述用户标识与所述关键用户集合中的用户标识进行匹配;其中,所述关键用户集合包括确定出的关键用户的用户标识;
如果所述用户标识与所述关键用户集合中的任一用户标识匹配,确定与所述用户标识对应的目标用户为所述关键用户。
19.根据权利要求18所述的装置,所述装置还包括:
修正模块,获取与所述关键用户集合中的用户标识对应的用户的行为数据;将获取到的行为数据作为预测样本,输入至预测模型进行预测计算,得到所述用户通过所述客户端创建用户关系群组的概率值;其中,所述预测模型为将通过所述客户端创建了用户关系群组的用户的行为数据作为训练样本,训练得到的机器学习模型;删除所述关键用户集合中,所述概率值低于阈值的用户的用户标识,以对所述关键用户集合中的关键用户进行修正。
20.根据权利要求12所述的装置,所述分配模块:
确定所述目标用户是否创建了用户关系群组;
如果所述目标用户创建了用户关系群组,查询所述用户关系群组中的群组成员,向所述用户关系群组中的各群组成员分别分配所述电子凭证。
21.根据权利要求12所述的装置,还包括:
发放模块,响应于与所述预设的虚拟资源对应的发放事件,从分配了所述电子凭证的用户集合中确定出若干个用户;
向所述若干个用户创建的用户关系群组中的群组成员发放所述虚拟资源。
22.根据权利要求21所述的装置,所述发放模块进一步:
向所述若干个用户创建的用户关系群组中,在预设时刻之前加入所述用户关系群组的群组成员发放所述虚拟资源。
23.一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
24.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一项所述方法的步骤。
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