CN112269780A - 数据池中筛选数据的方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种数据池中筛选数据的方法、装置及存储介质。数据池中筛选数据的方法包括：响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。通过本公开，使得用于在数据池中筛选数字编码的随机数是动态、随机变化且不可预测其变化规律的真正的随机数，保证了数据池中筛选数据的公开公正。

Description

数据池中筛选数据的方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据池中筛选数据的方法、装置及存储介质。

背景技术

随着社会的进步，网络的发展速度越来越快，几乎每个人都生活在网络时代。为了提高产品知名度，促进产品与用户之间的交互，有利于广告和信息的传播，各大厂商会发起各种活动，例如通过网络发起抽奖活动是最常见的一种宣传方式。

网络抽奖活动中，分配抽奖编码的结束时间和开奖时间之间会有一个时间段，用于后台从分配出去的抽奖编码中筛选出中奖的抽奖编码。筛选中奖的抽奖编码时，一般会通过设置不同奖项中奖几率、设置用户中奖概率、由某种既定算法通过计算机生成的随机数，最终确定中奖的抽奖编码，但由于通过既定算法生成的随机数并不是真正的随机数，而是具有一定规律可预测的数，故，针对计算机生成随机数的方式，用户可能通过大量刷号等方法作弊，或者产品内部人员也有可能利用已知规则来暗箱操作，导致抽奖结果不公正。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种数据池中筛选数据的方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据池中筛选数据的方法，在数据池中筛选数据的方法包括：响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。

在一示例中，所述获取第一类型数据的参数值，包括：获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值。

在一示例中，若获取第一类型数据的一种参数的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定随机数，包括：将所述一种参数的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，若获取第一类型数据的多种参数的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定随机数，包括：将所述多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，所述根据所述随机数在数据池中筛选数字编码，包括：在多个预设算法中随机选取第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据。

在一示例中，所述第一算法包括：根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据池中筛选数据的装置，在数据池中筛选数据的装置包括：获取单元，被配置为响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；确定单元，被配置为根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；筛选单元，被配置为根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。

在一示例中，所述获取单元采用如下方式获取第一类型数据的参数值：获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值。

在一示例中，所述确定单元采用如下方式确定随机数：根据所述第一类型数据的参数值，获取第一类型的一种参数的参数值，将所述一种参数的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，所述确定单元采用如下方式确定随机数：获取第一类型的多种参数的参数值，将所述多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，所述筛选单元采用如下方式根据所述随机数在数据池中筛选数字编码：在多个预设算法中随机选取的第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据。

在一示例中，所述第一算法包括：根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

根据本公开的第三方面，提供了一种数据池中筛选数据的装置，数据池中筛选数据的装置包括：存储器，配置用于存储指令。以及处理器，配置用于调用指令执行前述第一方面或者第一方面中任意一示例中的数据池中筛选数据的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，非临时性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在由处理器执行时，执行前述第一方面或者第一方面中任意一示例中的数据池中筛选数据的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在本公开示例性的数据池中筛选数据的方法中，在当前时间到达第一时间，获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数，通过获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，使得用于在数据池中筛选数字编码的随机数是动态、随机变化且不可预测其变化规律的真正的随机数，保证了数据池中筛选数据的公开公正。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的装置的框图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本公开的示例性实施例的技术方案可以应用于通过终端中抽奖系统进行网络抽奖的应用场景。在该场景中，抽奖系统可包括用户终端和抽奖服务器。用户可通过用户终端与抽奖服务器连接，并校验身份后，参与网络抽奖活动中。在以下描述的示例性实施例中，在以下描述的示例性实施例中，终端有时也称为智能终端设备，其中，该终端可以是移动终端，也可以称作用户设备(User Equipment，UE)、移动台(Mobile Station，MS)等。终端是一种向用户提供语音和/或数据连接的设备，或者是设置于该设备内的芯片，例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。例如，终端的示例可以包括：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、可穿戴设备、虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备、工业控制中的无线终端、无人驾驶中的无线终端、远程手术中的无线终端、智能电网中的无线终端、运输安全中的无线终端、智慧城市中的无线终端、智慧家庭中的无线终端等。抽奖系统例如可以是独立的抽奖服务设备，也可以是由多个服务器构成的服务集群，实际应用中，其可以是云服务器、云主机、虚拟中心等，本公开对该服务器的结构及其实现形式不作限定。

相关技术中，在数据池中筛选数据，例如在数据池中筛选中奖的抽奖编码时，通过设置不同奖项中奖几率，设置用户中奖概率之后，由某种既定算法通过计算机生成的随机数，最终确定中奖的抽奖编码。而目前基于计算机实际上无法产生一个真正的随机数，通过计算机能产生的“随机数”都是伪随机数。这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。但使用这种伪随机数，用户可能通过刷量或预测等方式来作弊，会造成抽奖游戏中不公平问题的出现，容易出现纠纷，产生不必要的麻烦。或者产品内部人员也有可能利用已知规则来暗箱操作，导致抽奖结果不公正。

本公开实施例，提供一种数据池中筛选数据的方法。在本公开示例性的数据池中筛选数据的方法中，在当前时间到达第一时间，获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数，通过获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，使得用于在数据池中筛选数字编码的随机数是动态、随机变化且不可预测其变化规律的真正的随机数，保证了数据池中筛选数据的公开公正。

其中，数据池中筛选数据的方法例如可应用于抽奖活动中，对抽奖的数据池中筛选中奖号码的场景中。

本公开以下示例将以抽奖活动为例，对应用本公开的数据池中筛选数据的方法进行说明。

图1是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图，如图1所示，数据池中筛选数据的方法，包括以下步骤。

在步骤S11中，响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性。

本公开中的第一类型数据的参数值可以是基于不可预测，随机变化的公开数据确定。本公开为描述方便，将不可预测，随机变化特性的数据的参数值称为第一类型数据的参数值。

例如，针对抽奖活动中，第一时间例如可以是提前预设好的开奖时间，响应于当前时间到达开奖时间，获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值。

其中，第一类型数据的参数值例如可以是随机变化的股市指数参考值和/或股票的股票价格参考值中的一种或组合。

股市指数例如可以是当前的A股，H股等。股市指数也可以是沪深300或者标普500等，沪深300是指由沪深证券交易所联合发布的反映沪深300指数编制目标和运行状况的金融指标，并能够作为投资业绩的评价标准，为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。

在步骤S12中，根据第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

本公开中，随机数可以是获取的第一类型数据的一种参数的参数值，也可以是根据获取的第一类型数据的多种参数的参数值，确定的值。

例如，以股市指数为A股为例，在开奖之前，例如第一时间为2020年12月3日的下午2点。在当前时间到达第一时间时，获取预设的第一类型数据的一种参数的参数值，例如获取2020年12月3日下午2点上证综指的参数值，作为随机数。由于股市指数的特点为不可预测且随机变化，故将股市指数作为第一类型数据的参数值，在开奖之前，确保用户无法通过大量刷号等方法作弊，也确保了抽奖活动的内部人员也无法预测随机数，进而保证了数据池中筛选数据的公开公正。

为了进一步增加随机数的不可预测性，本公开中可获取第一类型数据的多种参数的参数值，根据第一类型数据的多种参数的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

例如，获取的第一类型数据的多种参数的参数值可以是2020年12月3日下午2点上证综指和深证综指的参数值，根据上证综指和深证综指，例如可以是上证综指和深证综指的和，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。又例如，获取的第一类型数据的多种参数的参数值可以是2020年12月3日下午2点上证综指和上证股票M的价格，根据上证综指和预设股票M的价格，例如可以是上证综指指数和股票M价格的和，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在步骤S13中，根据随机数在数据池中筛选数字编码。

本公开中，在确定随机数之后，根据第一类型数据确定随机数后，可根据预设的算法，以及确定的随机数，在数据池中筛选数字，得到符合条件的数字编码。

在本公开的示例性实施例中，在当前时间到达第一时间，获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数，通过获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，使得用于在数据池中筛选数字编码的随机数是动态、随机变化且不可预测其变化规律的真正的随机数，保证了数据池中筛选数据的公开公正。

图2是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图，如图2所示，数据池中筛选数据的方法，包括以下步骤。

在步骤S21中，响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值，第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性。

为了增加随机数的不可预测性以及随机性，本公开可获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值，根据获取的第一类型数据的一种或多种参数的参数值，确定随机数。

例如，本公开中，第一类型数据的参数值为股市类型数据，获取的第一类型数据的一种或多种参数的参数值，例如可以是第一时间的深证综指、第一时间的股票B的价格和第一时间的股票C的价格。

在步骤S22a中，获取第一类型数据的一种参数的参数值，将该获取到的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在步骤S22b中，获取第一类型的多种参数的参数值，将多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

本公开中，随机数可以是获取的第一类型数据的一种参数值，也可以是根据获取的第一类型数据的多种参数值，确定的值。

当随机数是获取的第一类型数据的一种参数值时，对应执行步骤S22a。当随机数是根据获取的第一类型数据的多种参数值，确定的值时，对应执行步骤S22b。

例如，以股市指数为A股为例，在开奖之前，例如第一时间为2020年12月5日的上午10点。在当前时间到达第一时间时，获取预设的第一类型数据一种的参数值，例如获取2020年12月5日上午10点深证综指的参数值，作为随机数。由于股市指数的特点为不可预测且随机变化，故将股市指数作为第一类型数据，在开奖之前，确保用户无法通过大量刷号等方法作弊，也确保了抽奖活动的内部人员也无法预测随机数，进而保证了数据池中筛选数据的公开公正。

为了进一步增加随机数的不可预测性，本公开中可获取第一类型数据的多种参数的参数值，根据第一类型数据的多种参数的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

例如，获取的第一类型数据的多种参数的参数值可以是2020年12月5日上午10点深证综指和创业板综指的参数值，根据深证综指和创业板综指，例如可以是深证综指和创业板综指的和，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

又例如，获取的第一类型数据的参数值可以是2020年12月5日上午10点深证综指和上证股票B的价格，根据上证综指和预设股票B的价格，例如可以是深证综指指数和股票B价格的和，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在步骤S23中，根据随机数在数据池中筛选数字编码。

在本公开的示例性实施例中，在当前时间到达第一时间，通过获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值，根据获取的具有不可预测且随机变化的特性的一个或者多个第一类型数据的参数值，可确定得到随机性更强，不可预测其变化规律的真正的随机数，进而根据确定的随机数，可公开公正地在数据池中筛选出数字编码，增加在数据池中筛选出数字编码的趣味性。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的方法的流程图，如图3所示，数据池中筛选数据的方法包括以下步骤。

在步骤S31中，响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性。

在步骤S32中，根据第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在步骤S33中，在多个预设算法中随机选取第一算法，基于第一算法以及随机数在数据池中筛选数据。

为了增加抽奖活动的丰富性、未知性，根据随机数，本公开中可采用如下方式在数据池中筛选数据：

预设多个算法，根据随机数在数据池中筛选数据时，可随机选取一种算法，通过随机选取的算法和确定的随机数，在数据池中筛选数据。或者根据确定的随机数，每一次从数据池中筛选数据时，可分别采用不同的算法进行筛选，增加数据筛选的丰富性和未知性。本公开为描述方便，将预设的用于根据随机数，在数据池中筛选数字编码的算法称为第一算法。

其中，预设的一种第一算法例如为如下方式：

根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

在本公开的示例性实施例中，在当前时间到达第一时间，获取具有不可预测且随机变化的特性的第一类型数据的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数之后，本公开中可采用预设多个算法，在多个预设算法中随机选取第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据如下方式在数据池中筛选数据，由此可增加在数据池中筛选数据编码的丰富性、未知性，保证在数据池中筛选数据编码方法的长期使用。

基于相同的构思，本公开实施例还提供一种数据池中筛选数据的装置。

可以理解的是，本公开实施例提供的数据池中筛选数据的装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。

图4是根据一示例性实施例示出的一种数据池中筛选数据的装置框图。参照图4，数据池中筛选数据的装置400包括获取单元401，确定单元402和筛选单元403。

其中：获取单元401，被配置为响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；确定单元402，被配置为根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；筛选单元403，被配置为根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。

在一示例中，所述获取单元401采用如下方式获取第一类型数据的参数值：获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值。

在一示例中，若获取第一类型数据的一种参数的参数值，所述确定单元402采用如下方式确定随机数：根据所述第一类型数据的参数值，将所述一种参数的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，若获取第一类型数据的多种参数的参数值，所述确定单元402采用如下方式确定随机数：将所述多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

在一示例中，所述筛选单元403采用如下方式根据所述随机数在数据池中筛选数字编码：在多个预设算法中随机选取的第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据。

在一示例中，所述第一算法包括：根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于数据池中筛选数据的装置500的框图。例如，装置500可以被提供为一服务器。参照图5，装置500包括处理组件522，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器532所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件522的执行的指令，例如应用程序。存储器532中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件522被配置为执行指令，以执行上述数据池中筛选数据的方法。

装置500还可以包括一个电源组件526被配置为执行装置500的电源管理，一个有线或无线网络接口550被配置为将装置500连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口558。装置500可以操作基于存储在存储器532的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

可以理解的是，本公开中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。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。

进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，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，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本公开范围的情况下，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。

进一步可以理解的是，除非有特殊说明，“连接”包括两者之间不存在其他构件的直接连接，也包括两者之间存在其他元件的间接连接。

进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种数据池中筛选数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；

根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；

根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。

2.根据权利要求1所述的数据池中筛选数据的方法，其特征在于，所述获取第一类型数据的参数值，包括：

获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值。

3.根据权利要求2所述的数据池中筛选数据的方法，其特征在于，若获取第一类型数据的一种参数的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定随机数，包括：

将所述一种参数的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

4.根据权利要求2所述的数据池中筛选数据的方法，其特征在于，若获取第一类型数据的多种参数的参数值，根据所述第一类型数据的参数值，确定随机数，包括：

将所述多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的数据池中筛选数据的方法，其特征在于，所述根据所述随机数在数据池中筛选数字编码，包括：

在多个预设算法中随机选取第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据。

6.根据权利要求5所述的数据池中筛选数据的方法，其特征在于，所述第一算法包括：

根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

7.一种数据池中筛选数据的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，被配置为响应于当前时间到达第一时间，获取第一类型数据的参数值，所述第一类型数据的参数值具有不可预测且随机变化的特性；

确定单元，被配置为根据所述第一类型数据的参数值，确定用于在数据池中筛选数字编码的随机数；

筛选单元，被配置为根据所述随机数在数据池中筛选数字编码。

8.根据权利要求7所述的数据池中筛选数据的装置，其特征在于，所述获取单元采用如下方式获取第一类型数据的参数值：

获取第一类型数据的一种或多种参数的参数值。

9.根据权利要求7所述的数据池中筛选数据的装置，其特征在于，若获取第一类型数据的一种参数的参数值，所述确定单元采用如下方式确定随机数：

根据所述第一类型数据的参数值，将所述一种参数的参数值，确定为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

10.根据权利要求7所述的数据池中筛选数据的装置，其特征在于，若获取第一类型数据的多种参数的参数值，所述确定单元采用如下方式确定随机数：

将所述多种参数的参数值进行运算后得到的运算值，作为用于在数据池中筛选数字编码的随机数。

11.根据权利要求7至10中任意一项所述的数据池中筛选数据的装置，其特征在于，所述筛选单元采用如下方式根据所述随机数在数据池中筛选数字编码：

在多个预设算法中随机选取的第一算法，基于所述第一算法以及所述随机数在数据池中筛选数据。

12.根据权利要求11所述的数据池中筛选数据的装置，其特征在于，所述第一算法包括：

根据所述随机数，对所述数据池中数字编码的总数量取余数，根据得到的余数以及预设的数字偏移，确定数据池中符合条件的数字编码。

13.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-6中任一项所述的数据池中筛选数据的方法。

14.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行权利要求1-6中任一项所述的数据池中筛选数据的方法。

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