CN112235564A - 基于投放渠道的数据处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于投放渠道的数据处理方法和装置，涉及渠道分析技术领域，用于解决相关技术中以单一维度为基础进行质量评估容易导致评估结果的准确度低的问题，其中该方法包括：取经由所述投放渠道的有效终端；查询所述有效终端的行为参量组，所述行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息；计算所述行为参量组中各个行为参量的行为等级；基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。本发明通过以多个维度为基础进行质量评估，从而提高评估结果的准确度。

Description

基于投放渠道的数据处理方法和装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于投放渠道的数据处理方法和装置。

背景技术

随着互联网和大数据的不断发展，家庭电视也逐渐地走向了智能化。例如：在机顶盒/智能电视内安装交互系统，智能电视通过交互系统可以实现利用门户导航菜单选择内容、进行节目检索、软件下载以及信息上传等操作。

相应地，机顶盒/智能电视的厂商作为投放渠道，其通常会被交互系统的开发商进行质量评估，以便了解投放渠道的商业价值，从而进行更优的选择。

在相关技术中，投放渠道的质量评估取决于交互系统的平均开启次数。但是，任意机顶盒/智能电视在使用交互系统时，其行为往往不限于交互系统的开启，即质量评估的维度过于单一导致评估结果无法准确反映投放渠道的商业价值。

目前针对相关技术中以单一维度为基础进行质量评估容易导致评估结果的准确度低的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为了克服相关技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于投放渠道的数据处理方法和装置，其以多个维度为基础进行质量评估，从而提高评估结果的准确度。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于投放渠道的数据处理方法，包括：获取经由所述投放渠道的有效终端；

查询所述有效终端的行为参量组，所述行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影支出及观影记录中的任意两个行为参量的信息；

计算所述行为参量组中各个行为参量的行为等级；

基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

在其中一些实施例中，所述基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级包括：

根据所述行为参量对所述行为等级进行分组，并得到两个以上的处理组；

基于所述处理组中的各个行为等级计算所述投放渠道的综合行为等级；

基于各个综合行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

在其中一些实施例中，所述基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级包括：

基于所述行为参量组中各个行为等级计算所述行为参量组的质量等级；

基于各个质量等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中应用下载的行为等级包括：

统计各个应用类型的下载次数；

通过第一公式计算所述应用下载的行为等级，所述第一公式为：

其中，A为所述应用下载的行为等级，i为所述应用类型，a_i为与所述应用类型对应的常数，b_i为与所述应用类型对应的常数，x_i为所述应用类型的下载次数且x_i≥1，n为所述应用类型的总数。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中应用使用的行为等级包括：

统计各个应用类型的使用次数；

通过第二公式计算所述应用使用的行为等级，所述第二公式为：

其中，B为所述应用使用的行为等级，y为所述应用类型，a_y为与所述应用类型对应的常数，b_y为与所述应用类型对应的常数，x_y为所述应用类型的使用次数且x_i≥1，m为所述应用类型的总数。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中导航使用的行为等级包括：

统计基于导航的触发次数；

对所述导航的触发次数进行分段处理，以得到一个以上的触发段；

通过第三公式计算所述导航使用的行为等级，所述第三公式为：

其中，C为所述导航使用的行为等级，z为所述触发段，a_z为与所述触发段对应的常数，b_z为与所述触发段对应的常数，x_z为所述触发段中的触发次数且x_z≥1，q为所述触发段的总数。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中观影记录的行为等级包括：

获取应用自打开时间至关闭时间之间的观影时长；

按照时长类型对所述观影时长进行分类，以得到观影时长组；

通过第四公式计算所述观影记录的行为等级，所述第四公式为：

其中，D为所述观影记录的行为等级，v为所述观影时长组，a_v为与所述观影时长组对应的常数，b_v为与所述观影时长组对应的常数，x_v为所述观影时长组中观影时长的个数且x_v≥1，p为所述触发段的总数。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中观影支出的行为等级包括：

查询基于所述有效终端的支出信息，各个支出信息均包括：应用类型、购买类型以及支出金额；

计算与各个支出信息分别对应的支出等级；

基于各个支出等级计算所述观影支出的行为等级。

在其中一些实施例中，计算所述行为参量组中任意行为参量的行为等级还包括：

判断所述行为等级是否大于预设阈值，若是，则将所述行为等级更新为所述预设阈值。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种基于投放渠道的数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取经由所述投放渠道的有效终端；

查询模块，用于查询所述有效终端的行为参量组，所述行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息；

第一模块，用于计算所述行为参量组中各个行为参量的行为等级；

第二模块，用于基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

相比相关技术，本发明的有益效果在于：该综合质量等级是以应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量为基础得到的，其中行为参量即为维度，因此本发明是通过两个以上的维度为基础进行质量评估的，从而可以提高评估结果的准确度。本发明以有效终端为单位，通过计算各个有效终端所包含的行为等级，从而确定投放渠道的综合质量等级，即通过分级处理，以提高执行设备运行效率。

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是本申请实施例一所示数据处理方法的流程图；

图2是本申请实施例二所示步骤S104的流程图；

图3是本申请实施例三所示步骤S104的流程图；

图4是本申请实施例五所示数据处理装置的结构框图；

图5是本申请实施例六所示电子设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的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。

可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

实施例一

本实施例一提供一种基于投放渠道的数据处理方法，旨在解决相关技术中以单一维度为基础进行质量评估容易导致评估结果的准确度低的问题。

可以理解，该方法的步骤是基于执行设备完成的。具体地，该执行设备可以为服务器、云服务器、用户端以及处理器等设备，但该执行设备不限于上述类型。

图1是本申请实施例一所示数据处理方法的流程图，如图1所示，本方法包括步骤S101至步骤S104。

步骤S101、获取经由投放渠道的有效终端。在此值得说明的是，该投放渠道可以为机顶盒/智能电视的厂商，该机顶盒/智能电视预装有交互系统，该交互系统经由机顶盒/智能电视向该方法的执行设备上传数据或请求。

其中，一个投放渠道具有多个终端。该终端可以为机顶盒或智能电视，可以理解，终端上传的数据或请求均携带有终端的身份信息。该身份信息可以直接包含投放渠道，也可以是基于该身份信息进行查表得到投放渠道。

该有效终端可以为已经被激活的终端。由于一个投放渠道具有多个终端，该终端可以分为未被激活和已被激活，其中未被激活的终端通常未被使用，已被激活的终端为已经被使用并向执行设备上传数据或请求，因此，执行设备可以根据接收的数据确定有效终端，以避免将未激活的终端纳入评估中，而导致评估结果偏离投放渠道的实际价值。

步骤S102、查询有效终端的行为参量组。该行为参量组至少包括两个行为参量的信息，该行为参量可以为应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出。其中行为参量可以视为维度。

可以理解，有效终端在运行时，可以自动保存生成的数据，然后进行数据的筛选和整合，以得到为行为参量组并在规定时间点上传至执行设备；或有效终端可以将生成的数据保存并规定时间点或实时上传至执行设备，执行设备进行数据的筛选和整合，以得到行为参量组。当然，该行为参量组的生成在此不做限定，主要执行设备可以实现查询即可。

步骤S103、计算行为参量组中各个行为参量的行为等级。该行为参量组具有两个以上行为参量的信息，因此，可以对该行为参量组的各个行为参量进行行为等级的计算。可以理解，该行为等级可以但不限于采用数值或分级的方式。

该步骤S103优选采用以下方式；基于行为参量对行为参量组进行分类，以得到与行为参量对应的信息集合，然后计算各个信息集合的行为等级。在此进行举例说明，行为参量组具有应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出的信息，则在基于行为参量对行为参量组进行分类后可以得到5个信息集合，任意信息集合仅对应一个行为参量，并在对各个信息集合进行行为等级的计算后可以得到5个行为等级。

步骤S104、基于各个行为等级计算投放渠道的综合质量等级。在此进行举例说明，假设一个投放渠道具有100个有效终端，各个有效终端对应的行为参量组均包括了5个行为参量的信息，则在步骤S103中可以得到500个行为等级，然后基于该500个行为等级进行计算以得到综合质量等级。

在此值得说明的是，本方法以有效终端为单位，通过步骤S103计算各个有效终端所包含的行为等级，然后才通过步骤S104确定投放渠道的综合质量等级，即实现了数据的分级处理，以提高执行设备运行效率。

在此还值得说明的是，该方法对应有时间段，即相应的行为参量信息的时间均在该时间段内，该时间段的选取可以由用户根据实际情况自行设置。

综上，该综合质量等级是以应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量为基础得到的，从而实现以多维度为基础进行质量评估的，从而可以提高评估结果的准确度。

作为可选的技术方案，有效终端埋点数据通过接口实时上报，为了分摊流量压力，底层服务器搭建了3台nginx服务器用来做负载均衡，转发给tomcat服务器；在域名解析配置上，通过DNS轮询，将请求轮流转发给3台nginx服务器，而nginx服务器又随机转发给多台tomcat服务器，从而实现负载上的均衡；数据请求通过tomcat上的服务接口，发送到kafka的topic内，再由flink实时流数据处理系统进行实时计算；通过nginx日志，通过logstash实时同步到ES，并在kinaba上做可视化分析。

可以理解，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例二

本实施例二提供了一种基于投放渠道的数据处理方法，本实施例二是在实施例一的基础上进行的。图2是本申请实施例二所示步骤S104的流程图，参照图1和图2所示，该步骤S104包括步骤S201至步骤S203。

步骤S201、根据行为参量对行为等级进行分组，并得到两个以上的处理组。以步骤S104中的举例进行说明，对该500个行为等级按照行为参量进行分组，以得到5个处理组，各个处理组均具有100个对应同一行为参量的行为等级。

步骤S202、基于处理组中的各个行为等级计算投放渠道的综合行为等级。以下以任意处理组为例进行说明，当处理组中具有100个行为等级且行为等级为数值时，可以获取计算该100个行为等级的平均值；也可以将行为等级进行排序，选取排位在k1％～k2％之间的行为等级进行平均值计算，K1可以为5，k2可以为95，以减少最值影响。

当处理组中具有100个行为等级采用分级方式时，该级别可以自第一级至第七级，则确定各个级别所分布的行为等级的数量，并输入第一处理公式以得到处理组的综合行为等级，该第一处理公式为：

其中L为综合行为等级，k表示第k级且取值为1～7，G表示处理组所包含的行为等级的个数，A_k表示第k级分布的行为等级的数量。在此值得说明的是，该级别可以根据具体情况进行调整，相应地第一处理公式会进行调整，例如该级别对应的是低级、中级、高级，则可以为各级预设行为值即对第一公式中的k进行调整，然后采用第一处理公式进行计算。优选地，该L可以采用向上取整的方式，以使得综合行为等于与分级方式匹配。

步骤S203、基于各个综合行为等级计算投放渠道的综合质量等级。具体地，先查询各个行为参量所占的权重，然后采用第二处理公式进行计算，第二处理公式为：

其中，J表示综合质量等级，g表示行为参量的个数，L_g表示行为参量对应的处理组的综合行为等级，G_g表示行为参量的权重。例如应用下载、应用使用、导航使用、观影记录、观影支出的信息的权重可以分别对应为0.1、0.1、0.2、0.3、0.3，相应的综合行为等级分别为60、65、76、85、90，则J＝60*0.1+65*0.1+76*0.2+85*0.3+90*0.3＝80.2。

通过该技术方案，可以得到综合质量等级，该综合质量等级可以直接反应投放渠道的价值。当然，该行为参量组优选包括上述5个行为参量的信息，以使得综合质量等级更为准确。

在此值得说明的是，步骤S202中，执行设备优选保存生成的综合行为等级。该综合行为等级反应了投放渠道的优势和劣势，以便于用户在选取投放渠道时以做参考之用。进一步地，可视化投放渠道的综合行为等级，由于该投放渠道具有多个综合行为等级，该可视化的图表可以但不限于采用雷达图。

实施例三

本实施例三提供一种基于投放渠道的数据处理方法，本实施例三在实施例一的基础上进行的。图3是本申请实施例三所示步骤S104的流程图，参照图1和图2所示，该步骤S104包括步骤S301和步骤S302。

步骤S301、基于行为参量组中各个行为等级计算行为参量组的质量等级。参考实施例二中的相关说明，在执行步骤S103之后，各个行为参量组均具有与行为参量数量对应的行为等级。例如该行为参量组具有5个行为参量组的信息，则在步骤S103之后可以得到5个行为等级。

以下以任意行为参量组为例进行说明，先查询各个行为参量所占的权重，然后采用第三处理公式进行计算，第三处理公式为：

其中，F表示质量等级，s表示行为参量的个数，f表示行为参量，A_f表示行为参量的行为等级，G_f表示行为参量的权重。例如应用下载、应用使用、导航使用、观影记录、观影支出的信息的权重分别对应为：0.1、0.1、0.2、0.3、0.3，相应的综合行为等级可以分别对应为：60、65、76、85、90，则相应的质量等级F为：F＝60*0.1+65*0.1+76*0.2+85*0.3+90*0.3＝80.2。

在此值得说明的是，通过该步骤S301之后，可以得到与有效终端数量相对应的质量等级。

步骤S302、基于各个质量等级计算投放渠道的综合质量等级。该步骤S302可以参照实施例二中步骤S202中的说明，其可以采用取全部质量等级的平均值，或取部分质量等级的平均值，或分级采用第二处理公式的方式进行计算，其具体在此不再赘述。

通过该技术方案，可以得到综合质量等级，该综合质量等级可以直接反应投放渠道的价值。当然，该行为参量组优选包括上述5个行为参量的信息，以使得综合质量等级更为准确。

在此值得说明的是，步骤S301中，执行设备优选保存生成的质量等级。该质量等级反应了有效终端的价值，以便于用户在选取投放渠道时以做参考之用。进一步地，可视化投放渠道的质量等级，由于该投放渠道具有多个质量等级，该可视化的图表可以但不限于采用离散图，以便于快速了解质量等级的离散情况。

实施例四

本实施例四提供一种基于投放渠道的数据处理方法，本实施例四在实施例一至实施例三任意一个的基础上进行的。

在步骤S103中，计算行为参量组中应用下载的行为等级包括：统计各个应用类型的下载次数；通过第一公式计算应用下载的行为等级，第一公式为：

其中，A为应用下载的行为等级，i为应用类型，a_i为与应用类型对应的常数，b_i为与应用类型对应的常数，x_i为应用类型的下载次数且x_i≥1，n为应用类型的总数。

可以理解，该应用类型可以为直播型、CPA型、游戏型、音乐型、漫画型。但对于机顶盒和智能电视而言，该直播型的应用通常均会进行下载，因此该直播型的a_i和b_i均可以为0；CPA型a_i和b_i分别对应为50和10；游戏型、音乐型、漫画型等可以统称为非直播非CPA型，a_i和b_i可以分别对应为20和5。

优选地，在计算得到应用下载的行为等级后，判断该行为等级是否超过预设阈值，若是，则将行为等级更新为预设阈值，若否，则不作处理。可以理解，在上述a_i和b_i的设置可以看出，该行为等级是采用一百分制进行的，因此该应用下载的预设阈值为100，例如当应用下载的行为等级为105，则执行设备将应用下载的该行为等级更新为100。

作为可选的技术方案，在步骤S103中，计算行为参量组中应用使用的行为等级包括：统计各个应用类型的使用次数；通过第二公式计算应用使用的行为等级，第二公式为：

其中，B为应用使用的行为等级，y为应用类型，a_y为与应用类型对应的常数，b_y为与应用类型对应的常数，x_y为应用类型的使用次数且x_i≥1，m为应用类型的总数。

该使用次数为应用被打开的次数，该应用类型可以参照上述说明，可以理解，该应用类型可以为直播型、CPA型、游戏型、音乐型、漫画型。但对于机顶盒和智能电视而言，该直播型的应用通常均会进行下载，因此该直播型的a_y和b_y均可以为0；CPA型a_y和b_y可以分别对应为30和10；游戏型、音乐型、漫画型等可以统称为非直播非CPA型，a_y和b_y可以分别对应为10和5。

优选地，在计算得到应用使用载的行为等级后，判断该行为等级是否超过预设阈值，若是，则将行为等级更新为预设阈值，若否，则不作处理。可以理解，在上述a_y和b_y的设置可以看出，该行为等级是采用一百分制进行的，因此该应用使用的预设阈值为100，例如当应用使用的行为等级为115，则执行设备将应用下载的该行为等级更新为100。

作为可选的技术方案，在步骤S103中，计算行为参量组中导航使用的行为等级包括：统计基于导航的触发次数；对导航的触发次数进行分段处理，以得到一个以上的触发段；通过第三公式计算导航使用的行为等级，第三公式为：

其中，C为导航使用的行为等级，z为触发段，a_z为与触发段对应的常数，b_z为与触发段对应的常数，x_z为触发段中的触发次数且x_z≥1，q为触发段的总数。

机顶盒和智能电视中均安装有导航，导航的触发次数为点击和页面切换的次数。该触发段可以为(0，10]、(10，+∞)，则在[0，10]中，a_z和b_z分别为10和1，在[10，，+∞]中，a_z和b_z分别为2和1。例如该触发次数为13，可以得到(0，10]、(10，+∞)两个触发段，则C＝(10+9*1)+(2+2*1)＝23。

优选地，在计算得到导航使用的行为等级后，判断该行为等级是否超过预设阈值，若是，则将行为等级更新为预设阈值，若否，则不作处理。具体可以不再赘述。

进一步地，统计有效终端的导航使用间隔大于预设时长的次数并记为R，计算E＝R*U，其中U为预设的正值，然后C＝C-E，以更新导航使用的行为等级。其中预设时长可以为30天，U可以为8。

作为可选的技术方案，在步骤S103中，计算行为参量组中观影记录的行为等级包括：获取应用自打开时间至关闭时间之间的观影时长；按照时长类型对观影时长进行分类，以得到观影时长组；通过第四公式计算观影记录的行为等级，第四公式为：

其中，D为观影记录的行为等级，v为观影时长组，a_v为与观影时长组对应的常数，b_v为与观影时长组对应的常数，x_v为观影时长组中观影时长的个数且x_v≥1，p为触发段的总数。

该观影时长与相应应用的使用次数对应。其中时长类型可以为(0，6]、(6，+∞)，该观影时长组的观影时长的个数即为第四公式中的x_v。在(0，6]中，a_v和b_v分别为10和2，在(6，+∞)中，a_v和b_v分别为20和5。例如观影时长(0,6]内的有100个，光影时长在(6，+∞)内的有200次，则D＝(10+99*2)+(20+199*5)＝1223。

优选地，在计算得到观影记录的行为等级后，判断该行为等级是否超过预设阈值，若是，则将行为等级更新为预设阈值，若否，则不作处理。例如上述举例中的D，可以更新为为D＝100。

作为可选的技术方案，在步骤S103中，计算行为参量组中观影支出的行为等级包括：查询基于有效终端的支出信息，各个支出信息均包括：应用类型、购买类型以及支出金额；计算与各个支出信息分别对应的支出等级；基于各个支出等级计算观影支出的行为等级。执行设备预存有与支出信息对应的映射表，通过该映射表，可以得到单一支出信息的分值，然后进行相加后可以得到观影支出的行为等级。例如用户仅购买了h1应用的三年VIP，则其行为等级为80；用户购买了h1应用的VIP一年，购买了h2应用的VIP三年，则行为等级为40+80＝120。

优选地，在计算得到观影支出用的行为等级后，判断该行为等级是否超过预设阈值，若是，则将行为等级更新为预设阈值，若否，则不作处理。具体可以不再赘述。

实施例五

本实施例五提供一种基于投放渠道的数据处理装置，其为上述实施例的虚拟装置结构。图4是本申请实施例五所示数据处理装置的结构框图，参照图4所示，该装置包括：获取模块、查询模块、第一模块以及第二模块。

获取模块用于获取经由投放渠道的有效终端。

查询模块用于查询有效终端的行为参量组，行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息。

第一模块用于计算行为参量组中各个行为参量的行为等级。

第二模块用于基于各个行为等级计算投放渠道的综合质量等级。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例六

本实施例六提供了一种电子设备，图5是本申请实施例六所示电子设备的结构框图，参照图5所示，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例六中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

获取经由投放渠道的有效终端；

查询有效终端的行为参量组，行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息；

计算行为参量组中各个行为参量的行为等级；

基于各个行为等级计算投放渠道的综合质量等级。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的基于投放渠道的数据处理方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于投放渠道的数据处理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于投放渠道的数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，图5是根据本申请实施例六的电子设备的内部结构示意图，如图5所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的数据库用于存储数据。该电子设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种网络用户角色识别的方法。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于投放渠道的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取经由所述投放渠道的有效终端；

查询所述有效终端的行为参量组，所述行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息；

计算所述行为参量组中各个行为参量的行为等级；

基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级包括：

根据所述行为参量对所述行为等级进行分组，并得到两个以上的处理组；

基于所述处理组中的各个行为等级计算所述投放渠道的综合行为等级；

基于各个综合行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级包括：

基于所述行为参量组中各个行为等级计算所述行为参量组的质量等级；

基于各个质量等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中应用下载的行为等级包括：

统计各个应用类型的下载次数；

通过第一公式计算所述应用下载的行为等级，所述第一公式为：

其中，A为所述应用下载的行为等级，i为所述应用类型，a_i为与所述应用类型对应的常数，b_i为与所述应用类型对应的常数，x_i为所述应用类型的下载次数且x_i≥1，n为所述应用类型的总数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中应用使用的行为等级包括：

统计各个应用类型的使用次数；

通过第二公式计算所述应用使用的行为等级，所述第二公式为：

其中，B为所述应用使用的行为等级，y为所述应用类型，a_y为与所述应用类型对应的常数，b_y为与所述应用类型对应的常数，x_y为所述应用类型的使用次数且x_i≥1，m为所述应用类型的总数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中导航使用的行为等级包括：

统计基于导航的触发次数；

对所述导航的触发次数进行分段处理，以得到一个以上的触发段；

通过第三公式计算所述导航使用的行为等级，所述第三公式为：

其中，C为所述导航使用的行为等级，z为所述触发段，a_z为与所述触发段对应的常数，b_z为与所述触发段对应的常数，x_z为所述触发段中的触发次数且x_z≥1，q为所述触发段的总数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中观影记录的行为等级包括：

获取应用自打开时间至关闭时间之间的观影时长；

按照时长类型对所述观影时长进行分类，以得到观影时长组；

通过第四公式计算所述观影记录的行为等级，所述第四公式为：

其中，D为所述观影记录的行为等级，v为所述观影时长组，a_v为与所述观影时长组对应的常数，b_v为与所述观影时长组对应的常数，x_v为所述观影时长组中观影时长的个数且x_v≥1，p为所述触发段的总数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中观影支出的行为等级包括：

查询基于所述有效终端的支出信息，各个支出信息均包括：应用类型、购买类型以及支出金额；

计算与各个支出信息分别对应的支出等级；

基于各个支出等级计算所述观影支出的行为等级。

9.根据权利要求4至8中任意一项所述的方法，其特征在于，计算所述行为参量组中任意行为参量的行为等级还包括：

判断所述行为等级是否大于预设阈值，若是，则将所述行为等级更新为所述预设阈值。

10.一种基于投放渠道的数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取经由所述投放渠道的有效终端；

查询模块，用于查询所述有效终端的行为参量组，所述行为参量组至少包括应用下载、应用使用、导航使用、观影记录及观影支出中的任意两个行为参量的信息；

第一模块，用于计算所述行为参量组中各个行为参量的行为等级；

第二模块，用于基于各个行为等级计算所述投放渠道的综合质量等级。

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