CN112308582A - 资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出目标数量的资源；在客户端上检测到执行了目标操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数；在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果，其中，资源回退结果用于表示目标数量的资源被回退给目标帐号。本发明解决了相关技术中资源的回退活动用户参与度较低的技术问题。

Description

资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置
技术领域
本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置。
背景技术
目前技术中在交易支付后的运营活动很难吸引到用户进行分享，转发等操作，使得活动的推广比较困难，用户的参与度也较低。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种资源的处理方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中资源的回退活动用户参与度较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种资源的处理方法，包括：
在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种资源的处理装置，包括：
第一显示模块，用于在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
第一确定模块，用于在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
第二显示模块，用于在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
可选地，所述第一获取模块包括：
第三获取单元，用于获取允许将转出的资源回退给转出资源的帐号所需转移的资源的数量阈值；
划分单元，用于将所述数量阈值划分为所述多个数量区间。
可选地，第二确定模块包括：
第二确定单元，用于确定所述帐号的总数量与所述目标操作的触发率的乘积，得到第一乘积值；
第三确定单元，用于确定所述操作数量与所述总操作数量之间的比值，得到第一比值；
第四确定单元，用于确定所述第一乘积值与所述第一比值之间的乘积，得到第二乘积值；
第五确定单元，用于将所述每个数量区间所对应的回退比例与所述第二乘积值之间的第二比值确定为所述每个数量区间所对应的概率值。
可选地，所述第一确定单元包括：
第一确定子单元，用于确定所述目标帐号对应的帐号标识所在的帐号标识列表，其中，每个所述帐号标识列表用于记录属于同一种帐号类型的帐号；或者，
第二确定子单元，用于确定所述目标帐号与属于所述目标帐号类型的帐号之间的相似度，其中，在所述相似度高于目标相似度的情况下，确定所述目标帐号的帐号类型属于所述目标帐号类型。
可选地，第二确定子单元用于：
将所述目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取所述目标神经网络模型的输出信息，其中，所述目标神经网络模型是使用属于所述目标帐号类型的帐号所对应的属性信息对初始神经网络模型进行训练得到的模型；
将所述输出信息确定为所述相似度。
可选地，所述装置还包括：
第三确定模块，用于在将所述目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取所述目标神经网络模型的输出信息之前，将对所述资源回退结果执行分享操作的帐号确定为属于所述目标帐号类型的帐号；
第二获取模块，用于获取第一数量的属于所述目标帐号类型的帐号的属性信息，以及第二数量的不属于所述目标帐号类型的帐号的属性信息作为训练样本，其中，所述第一数量大于所述第二数量；
训练模块，用于使用所述训练样本对所述初始神经网络模型进行训练，得到所述目标神经网络模型。
可选地，所述第一显示模块包括：
第一跳转单元，用于所述客户端上显示的界面从用于指示执行了所述目标资源转移操作的资源转移界面跳转至活动界面；
第一显示单元，用于在所述活动界面上显示用于提示执行所述目标操作的控件；
其中，在检测到对所述控件执行了所述目标操作的情况下，确定检测到执行了所述目标操作。
可选地，所述第二显示模块包括：
第二跳转单元，用于所述客户端上显示的界面从所述活动界面跳转至结果界面；
第二显示单元，用于在所述结果界面上显示所述资源回退结果，其中，所述资源回退结果包括以下至少之一：用于指示所述目标数量的资源回退成功的信息，所述目标数量，所述目标数量的资源的回退路径。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述任一项中所述的方法。
在本发明实施例中，采用在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出目标数量的资源；在客户端上检测到执行了目标操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数，其中，资源回退参数包括将目标数量的资源回退给目标帐号的概率；在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果，其中，资源回退结果用于表示目标数量的资源被回退给目标帐号的方式，在用户在客户端上执行了目标资源转移操作后，提示用户执行目标操作，执行目标操作有几率将通过执行目标资源转移操作转出的目标数量的资源全部回退到目标帐号，从而吸引用户参与活动，同时，将目标数量的资源回退给目标帐号的概率等资源回退参数是与目标帐号对应的，不同的帐号回退的概率也不相同，从而控制活动成本的支出，从而实现了提高资源的回退活动的用户参与度的技术效果，进而解决了相关技术中资源的回退活动用户参与度较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的资源的处理方法的示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的资源的处理方法的应用环境示意图；
图3是根据本发明可选的实施方式的一种可选的资源的处理方法的示意图一；
图4是根据本发明可选的实施方式的一种可选的资源的处理方法的示意图二；
图5是根据本发明可选的实施方式的一种可选的资源的处理方法的示意图三；
图6是根据本发明可选的实施方式的一种可选的资源的处理方法的示意图四；
图7是根据本发明实施例的一种可选的资源的处理装置的示意图；
图8是根据本发明实施例的一种可选的资源的处理方法的应用场景示意图；以及
图9是根据本发明实施例的一种可选的电子装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种资源的处理方法，如图1所示，该方法包括：
S102，在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出目标数量的资源；
S104，在客户端上检测到执行了目标操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数，其中，资源回退参数包括将目标数量的资源回退给目标帐号的概率；
S106，在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果，其中，资源回退结果用于表示目标数量的资源被回退给目标帐号。
可选地，在本实施例中，上述资源的处理方法可以应用于如图2所示的客户端202所构成的硬件环境中。如图2所示，客户端202安装在终端设备204上。目标帐号在客户端202上登录，并在客户端202上执行了目标资源转移操作后，在客户端202上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出目标数量的资源；在客户端202上检测到执行了目标操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数，其中，资源回退参数包括将目标数量的资源回退给目标帐号的概率；在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端202上显示资源回退结果，其中，资源回退结果用于表示目标数量的资源被回退给目标帐号。
可选地，在本实施例中，上述资源的处理方法可以但不限于应用于对客户端中转移的资源进行处理的场景中。其中，上述客户端可以但不限于为各种类型的应用，例如，在线教育应用、即时通讯应用、社区空间应用、游戏应用、购物应用、浏览器应用、金融应用、多媒体应用、直播应用等。具体的，可以但不限于应用于在上述即时通讯应用中转移的资源进行处理的场景中，或还可以但不限于应用于在上述游戏应用中的资源进行处理的场景中，以提高资源的回退活动的用户参与度。上述仅是一种示例，本实施例中对此不做任何限定。
可选地，在本实施例中，目标帐号是在客户端所对应的应用上注册的帐号。目标帐号可以使用客户端进行资源转移操作，将资源转移到其他帐号或者转移到客户端对应的应用。比如：目标帐号可以是即时通讯帐号，目标帐号可以使用即时通讯应用的客户端上提供的支付功能向好友或者商家执行转账、付款等操作。
可选地，在本实施例中，上述资源可以但不限于包括：资金、货币、交易物、道具、装备等等。
可选地，在本实施例中，上述提示信息可以但不限于通过文字或者动画的形式来提示执行目标操作。
可选地，在本实施例中，上述目标操作可以但不限于包括摇动操作、点击操作、滑动操作、触摸操作等等。或者，目标操作也可以是更加富有趣味性的一个或者多个操作的组合。比如：游戏操作，目标帐号在客户端上按照游戏指示执行多个操作后游戏成功通关，则确定目标帐号执行了目标操作。
可选地，在本实施例中，上述资源回退参数包括将目标数量的资源回退给目标帐号的概率。还可以包括任何用于决定是否将目标数量的资源回退给目标帐号的参数。比如：用于计算将目标数量的资源回退给目标帐号的概率的参数、用于指示是否将目标数量的资源回退给目标帐号的信息等等。
可选地，在本实施例中，在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，可以由客户端对应的服务器执行资源回退的操作，并在回退成功时，指示客户端回退成功，客户端在显示界面上显示资源回退结果。
在一个可选的实施方式中，如图3所示，目标帐号在即时通讯应用的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息“摇一摇，有惊喜，免单大奖等着你”，其中，该提示信息用于提示执行目标操作“摇动终端设备”，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出157元到商户A。在客户端上检测到执行了摇动终端设备的操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数，其中，资源回退参数包括将157元回退给目标帐号的概率为37％。在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将157元回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果“恭喜抽中免单大奖”。
可见，通过上述步骤，在用户在客户端上执行了目标资源转移操作后，提示用户执行目标操作，执行目标操作有几率将通过执行目标资源转移操作转出的目标数量的资源全部回退到目标帐号，从而吸引用户参与活动，同时，将目标数量的资源回退给目标帐号的概率等资源回退参数是与目标帐号对应的，不同的帐号回退的概率也不相同，从而控制活动成本的支出，从而实现了提高资源的回退活动的用户参与度的技术效果，进而解决了相关技术中资源的回退活动用户参与度较低的技术问题。
作为一种可选的方案，确定与目标帐号对应的资源回退参数包括：
S1，确定目标帐号所属于的目标帐号类型；
S2，获取目标帐号类型所对应的概率分布信息，其中，概率分布信息包括一一对应的多个数量区间和多个概率值，多个数量区间中的每个数量区间对应的概率值用于指示在转出的资源的数量落入每个数量区间的情况下，将转出的资源回退给转出资源的帐号的概率；
S3，从一一对应的多个数量区间和多个概率值中获取目标数量所落入的目标数量区间所对应的目标概率值，其中，资源回退参数包括目标概率值。
可选地，在本实施例中，不同帐号类型的帐号可以但不限于对应了不同的概率分布信息，也就是说，为不同帐号类型的帐号配置不同的概率分布信息，能够有效控制活动成本和活动的效果。对于不同的活动需求，可以为不同帐号类型的帐号配置不同的概率分布信息。
可选地，在本实施例中，目标帐号类型可以但不限于包括：爱分享用户(即对回退资源的事件进行分享的用户帐号)，学生用户(比如：高中生用户的帐号、大学生用户的帐号、研究生用户的帐号)，高消费用户(比如月平均消费金额在20000元以上的用户的帐号)等等。
可选地，在本实施例中，不同的数量区间可以配置相同或者不同的概率值，从而在让用户感受到资源回退的随机性的同时，能够有效控制资源回退活动所需支出的成本。
作为一种可选的方案，在获取目标帐号类型所对应的概率分布信息之前，还包括：
S1，获取多个数量区间以及目标帐号类型对应的回退资源的平均值；
S2，根据平均值为每个数量区间分配回退比例，其中，回退比例为落入每个数量区间的回退资源的份数与落入多个数量区间的回退资源的总份数之间的比值；
S3，根据每个数量区间所对应的回退比例、客户端对应的应用上属于目标帐号类型的帐号的总数量、目标操作的触发率、每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定每个数量区间所对应的概率值，得到概率分布信息，其中，目标操作的触发率用于指示客户端对应的应用中执行目标操作的概率。
可选地，在本实施例中，可以但不限于根据预测的或者预设的回退资源的平均值来为每个数量区间分配回退比例。
可选地，在本实施例中，不同帐号类型的帐号可以但不限于对应不同的回退资源的平均值。例如：由于爱分享用户会对免单奖励进行截图分享等行为，所以相较普通用户，爱分享用户可以配置更多的高金额区间免单。经过多轮运营实践测试调优后，配比基本可以稳定如下：爱分享用户包，免单均值20元(即上述回退资源的平均值)，数量区间[5,10]对应回退比例31％，数量区间(10，30]对应回退比例51％，数量区间(30,50]对应回退比例17％，数量区间(50,100]对应回退比例0.9％，数量区间(100,200]对应回退比例0.1％。普通用户包，免单均值10元，数量区间[5,10]对应回退比例85％，数量区间(10，30]对应回退比例8.4％，数量区间(30,50]对应回退比例6.5％，数量区间(50,100]对应回退比例0.08％，数量区间(100,200]对应回退比例0.02％。
作为一种可选的方案，获取多个数量区间包括：
S1，获取允许将转出的资源回退给转出资源的帐号所需转移的资源的数量阈值；
S2，将数量阈值划分为多个数量区间。
可选地，在本实施例中，在资源回退的活动中，可以但不限于配置或者自动预测允许将转出的资源回退给转出资源的帐号所需转移的资源的数量阈值。也就是说，配置可以进行资源回退的上限和下限来控制成本。比如：以金额支付为例，通过几期摇摇乐免单的投放和分享率的观察，可以找到免单金额与分享率之间的断点关系，如图4所示，将分享率相近的区间合并，即通过免单金额和分享率的相关性分析，按分享率相似度进行区间划分。为了便于成本管理，减少免单成本波动，金额区间跨度不宜过大，因此，将免单区间[5,200](即上述数量阈值)分为五大金额区间档位(即上述多个数量区间)：[5,10]，(10，30]，(30,50]，(50,100]，(100,200]。
作为一种可选的方案，根据每个数量区间所对应的回退比例、客户端对应的应用上属于目标帐号类型的帐号的总数量、目标操作的触发率、每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定每个数量区间所对应的概率值包括：
S1，确定帐号的总数量与目标操作的触发率的乘积，得到第一乘积值；
S2，确定操作数量与总操作数量之间的比值，得到第一比值；
S3，确定第一乘积值与第一比值之间的乘积，得到第二乘积值；
S4，将每个数量区间所对应的回退比例与第二乘积值之间的第二比值确定为每个数量区间所对应的概率值。
可选地，在本实施例中，活动运营中，通过运营经验的总结，可知对于单用户，周末的交易订单金额分布处于波动不稳定状态，但对于具有大量用户群体的客户端大盘来说，周末全部订单的交易金额分布比例是相对稳定的，也可以理解为金额支付用户在周末发生某个特定金额支出的概率是可预期的。于是，为了实现特定金额区间免单在当天的均匀发放，可以但不限于通过以下公式确定每个数量区间所对应的概率值：
每个数量区间免单中奖概率＝该区间免单份数/该区间预计帐号的参与人数
＝该区间免单份数/预计帐号参与人数*大盘该金额区间支付订单比例
＝该区间免单份数/(帐号总人数*活动参与率(即上述第一乘积值))*(大盘该金额区间支付订单数量/大盘总支付订单数量(即上述第一比值))(即上述第二乘积值)。
通过以上公式可以实现了两个目标，首先将特定数量的免单，利用统计学原理，进行了均匀分散发放，能够实现奖金的随机拟态发放。此外，该处理方法具有拓展性，除了可以针对爱分享用户群体均匀发放特定数量的免单，还可应用于任意圈定的目标用户群体的免单投放，即上述目标帐号类型的帐号可以替换为任何希望计算免单中间率的用户群，比如：爱分享用户群体，学生群体等等。
作为一种可选的方案，确定目标帐号所属于的目标帐号类型包括：
S1，确定目标帐号对应的帐号标识所在的帐号标识列表，其中，每个帐号标识列表用于记录属于同一种帐号类型的帐号；或者，
S2，确定目标帐号与属于目标帐号类型的帐号之间的相似度，其中，在相似度高于目标相似度的情况下，确定目标帐号的帐号类型属于目标帐号类型。
可选地，在本实施例中，可以但不限于对客户端上注册的帐号进行分类，并将每一类帐号的帐号标识记录在一个帐号标识列表中。通过查找目标帐号的帐号标识所在的帐号标识列表来确定目标帐号的帐号类型。或者，还可以通过目标帐号与已知帐号类型的帐号之间的相似度来确定目标帐号的帐号类型。
作为一种可选的方案，确定目标帐号与属于目标帐号类型的帐号之间的相似度包括：
S1，将目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取目标神经网络模型的输出信息，其中，目标神经网络模型是使用属于目标帐号类型的帐号所对应的属性信息对初始神经网络模型进行训练得到的模型；
S2，将输出信息确定为相似度。
可选地，在本实施例中，可以但不限于通过机器学习的方式训练模型，得到目标神经网络模型，再通过目标神经网络模型确定帐号之间的相似度。
作为一种可选的方案，在将目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取目标神经网络模型的输出信息之前，方法还包括：
S1，将对资源回退结果执行分享操作的帐号确定为属于目标帐号类型的帐号；
S2，获取第一数量的属于目标帐号类型的帐号的属性信息，以及第二数量的不属于目标帐号类型的帐号的属性信息作为训练样本，其中，第一数量大于第二数量；
S3，使用训练样本对初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型。
可选地，在本实施例中，可以但不限于针对爱分享用户训练其对应的目标神经网络模型。爱分享用户可以但不限于指对资源回退结果执行分享操作的用户帐号。
可选地，在本实施例中，由于圈定的用户具有一定类似特征，背离了随机性原则，因此通过将一定比例的免单投放至非目标群体用户，可以实现全体大盘用户皆有中免单的机会，产生随机性，增加了中奖的随机感，消除人工干预的痕迹。在对爱分享用户的机器学习过程中，如果人群样本都是人工事先选定的，存在偏差性，影响机器学习模型的最终效果，因此每次机器学习样本中都可以添加入随机产生的样本(即第二数量的不属于目标帐号类型的帐号的属性信息)，这样可以增加学习结果的全面性和正确性。
作为一种可选的方案，在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息包括：
S1，客户端上显示的界面从用于指示执行了目标资源转移操作的资源转移界面跳转至活动界面；
S2，在活动界面上显示用于提示执行目标操作的控件；
其中，在检测到对控件执行了目标操作的情况下，确定检测到执行了目标操作。
可选地，在本实施例中，资源转移界面是用于指示执行了目标资源转移操作的界面。例如：资源转移界面可以但不限于包括：支付界面、交易界面、转账界面等。
可选地，在本实施例中，在显示资金转移界面提醒用户资源转出的结果后，可以将显示界面跳转到活动界面来提醒用户参与活动。活动界面上海可以显示用于执行目标操作的控件，该控件可以但不限于包括：按钮，图标，文字，动画，图片等。界面的跳转可以是自动的，也可以是通过目标帐号的操作触发的。
在一个可选的实施方式中，如图5所示，使用目标帐号的用户在即时通讯应用的客户端上执行了支付操作后，客户端上显示出支付结果，比如：已成功向张某某支付50元，在该界面停留3秒，或者，检测到用户点击界面上显示的“完成”按钮后，跳转到免单活动的抽奖界面，界面上显示“摇一摇，有惊喜，赢免单”的提示信息，如果检测到用户对客户端执行了摇晃操作，则可以确定检测到目标帐号执行了目标操作。
作为一种可选的方案，在客户端上显示资源回退结果包括：
S1，客户端上显示的界面从活动界面跳转至结果界面；
S2，在结果界面上显示资源回退结果，其中，资源回退结果包括以下至少之一：用于指示目标数量的资源回退成功的信息，目标数量，目标数量的资源的回退路径。
可选地，在本实施例中，如果按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号，则可以通过界面的跳转，显示结果界面来提示用户资源回退结果。
可选地，在本实施例中，提示的资源回退结果包括以下至少之一：用于指示目标数量的资源回退成功的信息，目标数量，目标数量的资源的回退路径。即可以将回退成功的结果，回退资源的数量和将资源回退的帐号或者位置等信息提示给用户。例如：资源回退结果可以包括：“恭喜获得免单奖励，本次免单200元，已返回至支付帐号李某某的余额”。
在一个可选的实施方式中，如图6所示，使用目标帐号的用户在即时通讯应用的客户端上执行了支付操作后，客户端上显示出支付结果，比如：已成功向张某某支付50元，在该界面停留3秒，或者，检测到用户点击界面上显示的“完成”按钮后，跳转到免单活动的抽奖界面，界面上显示“按一下，有惊喜，赢免单”的提示信息，并显示“按一下”按钮，如果检测到用户对该按钮执行了点击操作，则确定与该目标帐号对应的资源回退参数。在按照该资源回退参数指示的概率确定出需要将50元现金回退给目标帐号的情况下，客户端上显示的界面从上述抽奖活动的界面跳转至结果界面，在结果界面上显示“恭喜您获得本应用支付的免单奖励，本次支付￥50.00，已返还至您的钱包”。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述资源的处理方法的资源的处理装置，如图7所示，该装置包括：
第一显示模块72，用于在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在客户端上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，目标资源转移操作用于从目标帐号中转出目标数量的资源；
第一确定模块74，用于在客户端上检测到执行了目标操作的情况下，确定与目标帐号对应的资源回退参数，其中，资源回退参数包括将目标数量的资源回退给目标帐号的概率；
第二显示模块76，用于在按照资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果，其中，资源回退结果用于表示目标数量的资源被回退给目标帐号。
作为一种可选的方案，第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定目标帐号所属于的目标帐号类型；
第一获取单元，用于获取目标帐号类型所对应的概率分布信息，其中，概率分布信息包括一一对应的多个数量区间和多个概率值，多个数量区间中的每个数量区间对应的概率值用于指示在转出的资源的数量落入每个数量区间的情况下，将转出的资源回退给转出资源的帐号的概率；
第二获取单元，用于从一一对应的多个数量区间和多个概率值中获取目标数量所落入的目标数量区间所对应的目标概率值，其中，资源回退参数包括目标概率值。
作为一种可选的方案，上述装置还包括：
第一获取模块，用于在获取目标帐号类型所对应的概率分布信息之前，获取多个数量区间以及目标帐号类型对应的回退资源的平均值；
分配模块，用于根据平均值为每个数量区间分配回退比例，其中，回退比例为落入每个数量区间的回退资源的份数与落入多个数量区间的回退资源的总份数之间的比值；
第二确定模块，用于根据每个数量区间所对应的回退比例、客户端对应的应用上属于目标帐号类型的帐号的总数量、目标操作的触发率、每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定每个数量区间所对应的概率值，得到概率分布信息，其中，目标操作的触发率用于指示客户端对应的应用中执行目标操作的概率。
作为一种可选的方案，第一获取模块包括：
第三获取单元，用于获取允许将转出的资源回退给转出资源的帐号所需转移的资源的数量阈值；
划分单元，用于将数量阈值划分为多个数量区间。
作为一种可选的方案，第二确定模块包括：
第二确定单元，用于确定帐号的总数量与目标操作的触发率的乘积，得到第一乘积值；
第三确定单元，用于确定操作数量与总操作数量之间的比值，得到第一比值；
第四确定单元，用于确定第一乘积值与第一比值之间的乘积，得到第二乘积值；
第五确定单元，用于将每个数量区间所对应的回退比例与第二乘积值之间的第二比值确定为每个数量区间所对应的概率值。
作为一种可选的方案，第一确定单元包括：
第一确定子单元，用于确定目标帐号对应的帐号标识所在的帐号标识列表，其中，每个帐号标识列表用于记录属于同一种帐号类型的帐号；或者，
第二确定子单元，用于确定目标帐号与属于目标帐号类型的帐号之间的相似度，其中，在相似度高于目标相似度的情况下，确定目标帐号的帐号类型属于目标帐号类型。
作为一种可选的方案，第二确定子单元用于：
将目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取目标神经网络模型的输出信息，其中，目标神经网络模型是使用属于目标帐号类型的帐号所对应的属性信息对初始神经网络模型进行训练得到的模型；
将输出信息确定为相似度。
作为一种可选的方案，上述装置还包括：
第三确定模块，用于在将目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取目标神经网络模型的输出信息之前，将对资源回退结果执行分享操作的帐号确定为属于目标帐号类型的帐号；
第二获取模块，用于获取第一数量的属于目标帐号类型的帐号的属性信息，以及第二数量的不属于目标帐号类型的帐号的属性信息作为训练样本，其中，第一数量大于第二数量；
训练模块，用于使用训练样本对初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型。
作为一种可选的方案，第一显示模块包括：
第一跳转单元，用于客户端上显示的界面从用于指示执行了目标资源转移操作的资源转移界面跳转至活动界面；
第一显示单元，用于在活动界面上显示用于提示执行目标操作的控件；
其中，在检测到对控件执行了目标操作的情况下，确定检测到执行了目标操作。
作为一种可选的方案，第二显示模块包括：
第二跳转单元，用于客户端上显示的界面从活动界面跳转至结果界面；
第二显示单元，用于在结果界面上显示资源回退结果，其中，资源回退结果包括以下至少之一：用于指示目标数量的资源回退成功的信息，目标数量，目标数量的资源的回退路径。
本发明实施例的应用环境可以但不限于参照上述实施例中的应用环境，本实施例中对此不再赘述。本发明实施例提供了用于实施上述实时通信的连接方法的一种可选的具体应用示例。
作为一种可选的实施例，上述资源的处理方法可以但不限于应用于如图8所示的交易支付抽取免单奖励活动的场景中。在本场景中，在长期性的大型线上平台活动运营中，第一次利用统计学大数理论提出了一套活动配置剧本模板，实现了运营活动配置的规范化和简易化，同时通过数值策划设计实现了活动奖品的随机拟态发放，让奖品均匀分布于日常交易中。在研究了免单价格区间和分享的关系后，对免单进行了价格区间划分，实现了成本的更加精细化管理。通过几期摇摇乐免单的投放和分享率的观察，确定了免单金额与分享率之间的断点关系，将分享率相近的区间合并。为了便于成本管理，减少免单成本波动，金额区间跨度不宜过大。因此，将免单区间[5,200]分为五大金额区间档位：[5,10]，(10，30]，(30,50]，(50,100]，(100,200]。
出于优化免单显性效益的运营目的考虑(让用户感知到的免单均值大于实际付出的免单平均成本)，提取了爱分享用户包体，为其各个区间配置了特定的免单数量，爱分享用户的免单截图分享行为对于活动的影响力有保障，所以相较普通用户，爱分享用户配置更多的高金额区间免单。经过多轮运营实践测试调优后，目前的配比基本稳定如下：爱分享用户包，免单均值20元，[5,10]，31％，(10，30]，51％，(30,50]，17％，(50,100]，0.9％，(100,200]，0.1％。普通用户包，免单均值10元[5,10]，85％，(10，30]，8.4％，(30,50]，6.5％，(50,100]，0.08％，(100,200]，0.02％。(相比大盘用户，爱分享包体用户的高金额区间免单数量占比更高，即这批用户更容易中高值免单)
活动运营中，通过运营经验的总结，观察到虽然对于单用户，他们周末的交易订单金额分布处于波动不稳定状态，但对于具有大量(2亿以上规模的)用户群体的支付大盘来说，周末全部订单的交易金额分布比例是相对稳定的，也可以理解为支付用户在周末发生某个特定金额支出的概率是可预期的。于是，为了实现特定金额区间免单在当天的均匀发放，利用如下公式确定特定金额区间免单中奖概率：
特定金额区间免单中奖概率＝该区间免单份数/该区间预计包体参与人数
＝该区间免单份数/预计包体参与人数*大盘该金额区间支付订单比例
＝该区间免单份数/(包体总人数*活动参与率)*(大盘该金额区间支付订单数量/大盘总支付订单数量)
通过以上公式可以实现目标：将特定数量的免单，利用统计学原理，进行了均匀分散发放(随机拟态发放)。该处理方法具有拓展性，除了可以针对爱分享用户群体，均匀发放特定数量的免单，还可应用于任意圈定的目标用户群体的免单投放。
在大奖配置过程中，还配置特定比例的免单投放到非圈定的目标用户群体，如此配置的目的有两个：由于圈定的用户，具有一定类似特征，背离了随机性，因此通过将一定比例的免单投放至非目标群体用户，实现全体大盘用户皆有中免单的机会，产生随机性，增加了中奖的随机感，消除人工干预的痕迹。在对爱分享人群的机器学习过程中，如果人群样本都是人工事先选定的，存在偏差性，影响机器学习模型的最终效果，因此每次机器学习样本中都添加入随机产生的样本，这样可以增加学习结果的全面性和正确性。
如图8所示，用户小甲支付200元后，在客户端上显示提示信息，其中，提示信息用于提示执行目标操作，在客户端上检测到小甲执行了目标操作的情况下，确定与小甲的帐号对应的资源回退参数，其中，小甲属于爱分享用户，获取的(100,200]数量区间的中奖概率，即资源回退参数，比如0.85％；在按照上述资源回退参数指示的概率确定出需要将目标数量的资源回退给目标帐号的情况下，在客户端上显示资源回退结果，其中，资源回退结果包括：“恭喜获得免单奖励，本次支付￥200.00，已返回至你的零钱账户”。
根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述资源的处理的电子装置，如图9所示，该电子装置包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器902、存储器904、传感器906、编码器908以及传输装置910，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
S2，在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
S3，在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，电子装置也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图9其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图9中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图9所示不同的配置。
其中，存储器904可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的资源的处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器902通过运行存储在存储器904内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的目标组件的控制方法。存储器904可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器904可进一步包括相对于处理器902远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述的传输装置910用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置910包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置910为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
其中，具体地，存储器904用于存储应用程序。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
S2，在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
S3，在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
可选地，存储介质还被设置为存储用于执行上述实施例中的方法中所包括的步骤的计算机程序，本实施例中对此不再赘述。
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元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单元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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种资源的处理方法，其特征在于，包括：
在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数包括：
确定所述目标帐号所属于的目标帐号类型；
获取所述目标帐号类型所对应的概率分布信息，其中，所述概率分布信息包括一一对应的多个数量区间和多个概率值，所述多个数量区间中的每个数量区间对应的概率值用于指示在转出的资源的数量落入所述每个数量区间的情况下，将转出的资源回退给转出资源的帐号的概率；
从所述一一对应的多个数量区间和多个概率值中获取所述目标数量所落入的目标数量区间所对应的目标概率值，其中，所述资源回退参数包括所述目标概率值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述目标帐号类型所对应的概率分布信息之前，所述方法还包括：
获取所述多个数量区间以及所述目标帐号类型对应的回退资源的平均值；
根据所述平均值为所述每个数量区间分配回退比例，其中，所述回退比例为落入所述每个数量区间的回退资源的份数与落入所述多个数量区间的回退资源的总份数之间的比值；
根据所述每个数量区间所对应的回退比例、所述客户端对应的应用上属于所述目标帐号类型的帐号的总数量、所述目标操作的触发率、所述每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及所述客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定所述每个数量区间所对应的概率值，得到所述概率分布信息，其中，所述目标操作的触发率用于指示所述客户端对应的应用中执行所述目标操作的概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述多个数量区间包括：
获取允许将转出的资源回退给转出资源的帐号所需转移的资源的数量阈值；
将所述数量阈值划分为所述多个数量区间。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述每个数量区间所对应的回退比例、所述客户端对应的应用上属于所述目标帐号类型的帐号的总数量、所述目标操作的触发率、所述每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及所述客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定所述每个数量区间所对应的概率值包括：
确定所述帐号的总数量与所述目标操作的触发率的乘积，得到第一乘积值；
确定所述操作数量与所述总操作数量之间的比值，得到第一比值；
确定所述第一乘积值与所述第一比值之间的乘积，得到第二乘积值；
将所述每个数量区间所对应的回退比例与所述第二乘积值之间的第二比值确定为所述每个数量区间所对应的概率值。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述目标帐号所属于的目标帐号类型包括：
确定所述目标帐号对应的帐号标识所在的帐号标识列表，其中，每个所述帐号标识列表用于记录属于同一种帐号类型的帐号；或者，
确定所述目标帐号与属于所述目标帐号类型的帐号之间的相似度，其中，在所述相似度高于目标相似度的情况下，确定所述目标帐号的帐号类型属于所述目标帐号类型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述目标帐号与属于所述目标帐号类型的帐号之间的相似度包括：
将所述目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取所述目标神经网络模型的输出信息，其中，所述目标神经网络模型是使用属于所述目标帐号类型的帐号所对应的属性信息对初始神经网络模型进行训练得到的模型；
将所述输出信息确定为所述相似度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在将所述目标帐号的目标属性信息作为输入信息输入到目标神经网络模型中，并获取所述目标神经网络模型的输出信息之前，所述方法还包括：
将对所述资源回退结果执行分享操作的帐号确定为属于所述目标帐号类型的帐号；
获取第一数量的属于所述目标帐号类型的帐号的属性信息，以及第二数量的不属于所述目标帐号类型的帐号的属性信息作为训练样本，其中，所述第一数量大于所述第二数量；
使用所述训练样本对所述初始神经网络模型进行训练，得到所述目标神经网络模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标帐号登录的所述客户端上执行了所述目标资源转移操作后，在所述客户端上显示所述提示信息包括：
所述客户端上显示的界面从用于指示执行了所述目标资源转移操作的资源转移界面跳转至活动界面；
在所述活动界面上显示用于提示执行所述目标操作的控件；
其中，在检测到对所述控件执行了所述目标操作的情况下，确定检测到执行了所述目标操作。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述客户端上显示资源回退结果包括：
所述客户端上显示的界面从所述活动界面跳转至结果界面；
在所述结果界面上显示所述资源回退结果，其中，所述资源回退结果包括以下至少之一：用于指示所述目标数量的资源回退成功的信息，所述目标数量，所述目标数量的资源的回退路径。
11.一种资源的处理装置，其特征在于，包括：
第一显示模块，用于在目标帐号登录的客户端上执行了目标资源转移操作后，在所述客户端上显示提示信息，其中，所述提示信息用于提示执行目标操作，所述目标资源转移操作用于从所述目标帐号中转出目标数量的资源；
第一确定模块，用于在所述客户端上检测到执行了所述目标操作的情况下，确定与所述目标帐号对应的资源回退参数，其中，所述资源回退参数包括将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的概率；
第二显示模块，用于在按照所述资源回退参数指示的概率确定出需要将所述目标数量的资源回退给所述目标帐号的情况下，在所述客户端上显示资源回退结果，其中，所述资源回退结果用于表示所述目标数量的资源被回退给所述目标帐号。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
第一确定单元，用于确定所述目标帐号所属于的目标帐号类型；
第一获取单元，用于获取所述目标帐号类型所对应的概率分布信息，其中，所述概率分布信息包括一一对应的多个数量区间和多个概率值，所述多个数量区间中的每个数量区间对应的概率值用于指示在转出的资源的数量落入所述每个数量区间的情况下，将转出的资源回退给转出资源的帐号的概率；
第二获取单元，用于从所述一一对应的多个数量区间和多个概率值中获取所述目标数量所落入的目标数量区间所对应的目标概率值，其中，所述资源回退参数包括所述目标概率值。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一获取模块，用于在获取所述目标帐号类型所对应的概率分布信息之前，获取所述多个数量区间以及所述目标帐号类型对应的回退资源的平均值；
分配模块，用于根据所述平均值为所述每个数量区间分配回退比例，其中，所述回退比例为落入所述每个数量区间的回退资源的份数与落入所述多个数量区间的回退资源的总份数之间的比值；
第二确定模块，用于根据所述每个数量区间所对应的回退比例、所述客户端对应的应用上属于所述目标帐号类型的帐号的总数量、所述目标操作的触发率、所述每个数量区间对应的资源转移操作的操作数量以及所述客户端对应的应用上执行资源转移操作的总操作数量确定所述每个数量区间所对应的概率值，得到所述概率分布信息，其中，所述目标操作的触发率用于指示所述客户端对应的应用中执行所述目标操作的概率。
14.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至10任一项中所述的方法。
15.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至10任一项中所述的方法。
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