CN112667655B - 多端交互中的数据流转方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开关于多端交互中的数据流转方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系和数据流转图；获取数据，根据所述数据关联的第二用户标识确定目标数据流转图；根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理。本公开可以提升数据流转效率。

Description

多端交互中的数据流转方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及互联网通信领域，尤其涉及多端交互中的数据流转方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

相关技术中应用程序为了为相关客户对应提供适配的服务，可以为参与应用程序支持的活动的各个角色分别开发适配的客户端，而各个客户端之间，各个客户端与服务器之间存在复杂的数据流通关系，对这种数据流通关系的正确描述，有利于提升数据流转速度，并维护各个客户端之间，各个客户端与服务器之间的数据一致性。角色越多，客户端种类越多，则数据流转越复杂，从而可能导致数据流通效率下降，数据一致性难以保持的问题。

发明内容

本公开提供多端交互中的数据流转方法、装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中数据流通效率下降，数据一致性难以保持的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种多端交互中的数据流转方法，包括：

访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；

对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射；

对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端；

根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系；

基于所述数据流转图进行数据流转。

在一示例性实施方式中，所述基于所述数据流转图进行数据流转，包括：

获取数据，以及确定所述数据关联的第一用户标识；

根据所述数据关联的第一用户标识确定目标数据流转图；

根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理。

在一示例性实施方式中，所述根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理，包括：

实时基于所述第一终端对应的第一用户标识存储所述数据；将所述数据传输至第二终端，触发所述第二终端更新当前时间区间对应的第一数据统计结果；所述数据通过第一用户与数据交互设备交互产生；

根据所述当前时间区间确定对应的第一目标触发时刻，在所述第一目标触发时刻触发所述目标数据流转图中第三终端获取所述第一用户标识的区间数据，所述区间数据为所述第一目标触发时刻与前一个第一目标触发时刻之间第一用户对所述数据交互设备的操作记录；

根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果；

根据所述第二数据统计结果更新所述第二终端的所述第一数据统计结果。

在一示例性实施方式中，所述将所述数据传输至第二终端之后，所述方法还包括：

根据获取到所述数据的时间，确定第二目标触发时刻；

若在所述第二目标触发时刻之前，未接收到新的对应于第一用户的数据，则向第一终端发送提醒信息，以提醒第一用户与所述数据交互设备进行交互。

在一示例性实施方式中，所述根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果，包括：

按照子区间划分规则，将所述区间数据对应的时间区间划分为多个子时间区间；

将所述区间数据中的每一条数据关联到对应的子时间区间，所述每一条数据的产生时间落入对应的所述子时间区间；

对于任意子时间区间，获取所述子时间区间对应的数据，根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项；

根据各个所述数据统计项计算所述第二数据统计结果。

在一示例性实施方式中，所述根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项，包括：

提取所述子时间区间对应的数据中符合数据合法性要求的有效数据；

根据所述有效数据的数据条数进行第一校验；

若所述第一校验通过，则获取所述有效数据中产生时间最早的第一有效数据和产生时间最晚的第二有效数据，根据所述第一有效数据和所述第二有效数据进行第二校验；

根据所述第二校验结果对所述数据统计项进行赋值。

在一示例性实施方式中，所述对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，包括：

在所述多条数据记录中确定出关联数据记录，所述关联数据记录为第一用户标识相同的数据记录；

根据所述数据记录来源和所述第二用户标识对每个所述关联数据记录进行清洗，以在所述关联数据记录中确定唯一符合数据一致性的目标数据记录；

对于清洗结果中的任意一条数据记录，根据所述数据记录中第一用户行为描述确定第三用户标识，根据所述数据记录的第一用户标识、第二用户标识和所述第三用户标识，得到多端数据映射关系。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种多端交互中的数据流转装置，包括：

数据记录存储空间访问模块，用于访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；

数据清洗模块，用于对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射；

映射关系构建模块，用于对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端；

数据流转图生成模块，用于根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系；

数据流转模块，用于基于所述数据流转图进行数据流转。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述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所述指令，以实现如上述任一实施方式所述的多端交互中的数据流转。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任一实施方式所述的多端交互中的数据流转方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述任一种实施方式中提供的多端交互中的数据流转方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本公开实施例提供的多端交互中的数据流转方法，首先从数据记录的多个维度横向比较存在关联的数据记录之间的关系，从中确定最大概率与真实情况相符合的数据记录，滤除数据不一致的数据记录后构建多端关系，根据构建好的多端关系实施多端之间数据的流转，通过滤除不一致的数据记录降低了不良角色作弊风险，通过基于具备一致性的数据记录构建多端关系，确保了多端关系的正确性，以及基于所述多端关系进行数据流转的正确性，提升数据流转效率，确保多端的数据一致性。

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，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据一示例性实施例示出的多端交互中的数据流转流程示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗的流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的进行数据清洗的示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的根据对于第二用户标识的识别结果对数据记录进行甄选的示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理的示意图；

图6是根据一示例性实施例示出的根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果的示意图；

图7是根据一示例性实施例示出的根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项的示意图；

图8是根据一示例性实施例示出的一种多端交互中的数据流转装置的示意图；

图9是根据一示例性实施例示出的多端交互中的数据流转的电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开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，以便这里描述的本公开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。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。

应用程序可以服务于一种或多种角色的用户，以务工类应用软件为例，其至少可以服务于务工者、招聘者、劳务审核者和猎头者。务工者通过猎头者的引荐到企业(招聘者)进行工作，负责企业的劳务审核者对务工者在企业的工作进行审核，并且审核结果同时体现了务工者和猎头者的工作表现。可见，务工者、劳务审核者和猎头者三种角色之间存在复杂的数据依赖关系，由此，产生了数据流转问题和数据一致性问题。

为了提升多种角色之间数据交互效率，确保多种角色相关的数据具备一致性，本公开实施例提供多端交互中的数据流转方法，首先从数据记录的多个维度横向比较存在关联的数据记录之间的关系，从中确定最大概率与真实情况相符合的数据记录，滤除数据不一致的数据记录后构建多端关系，根据构建好的多端关系实施多端之间数据的流转，通过滤除不一致的数据记录降低了不良角色作弊风险，通过基于具备一致性的数据记录构建多端关系，确保了多端关系的正确性，以及基于所述多端关系进行数据流转的正确性，提升数据流转效率，确保多端的数据一致性。

图1是根据一示例性实施例示出的一种多端交互中的数据流转方法的流程图，包括以下步骤：

在步骤S10中，访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系。

本公开实施例中可以根据第一用户标识和第二用户标识来进行一致性数据处理，一致性数据处理的基础是第一用户标识和第二用户标识存在的关联关系。第一用户和第二用户可以是发生某个事件时的参与双方，某个事件发生唯一对应一条数据记录，而其它表征这一事件的其它数据记录则有可能是数据不一致的需要被清理的数据记录。

示例性的，以第一用户为务工者，第二用户为猎头者为例，猎头者a介绍务工者A到甲公司进行工作，则可以对应生成一条数据记录，务工者A可以对应于第一用户标识，猎头者a可以对应于第二用户标识。对于猎头者a介绍务工者A到甲公司进行工作这一事件，可以生成这样一条数据记录A：

第一用户标识：务工者A的标识；

第二用户标识：猎头者a的标识；

数据记录来源：录入设备；

数据记录产生时间：20200113；

第一用户行为描述：务工者A于20200110在甲公司上班。

但是，可能另一猎头b企图将务工者A的求职进展成果据为己有，自行录入数据记录B：

第一用户标识：务工者A的标识；

第二用户标识：猎头者b的标识；

数据记录来源：录入设备；

数据记录产生时间：20200115；

第一用户行为描述：务工者A于20200110在甲公司上班。

这种场景中，服务器内可能存在两条用于描述相同事件的记录，数据记录A与事件是一致的，数据记录B与事件是不一致的，而相关技术中缺少自行对于数据记录B的甄别处理手段，从而导致了数据不一致问题。以务工类应用软件为例，这可能导致动机不良的猎头者通过作弊窃取其它猎头者的成果，威胁合法用户利益，降低用户粘度。

在步骤S20中，对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射。

在一个示例性的实施例中，所述对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗如图2所示，包括：

在步骤S21中，在所述多条数据记录中确定出关联数据记录，所述关联数据记录为第一用户标识相同的数据记录。

本公开实施例中每个第一用户在预设时间段内至多发生一个事件，也就是说，第一用户标识唯一对应一条目标数据记录，如若存在多条包括第一用户标识的数据记录，本公开中将这一类记录称之为关联记录，通过对关联记录进行处理，在关联记录中选择唯一一条目标数据记录，将关联记录中的非目标数据记录清洗掉，实现了数据一致性处理。

以上文示例为例进行说明，数据记录A和数据记录B即为关联记录：

数据记录A：第一用户标识：务工者A的标识；

第二用户标识：猎头者a的标识；

数据记录来源：录入设备；

数据记录产生时间：20200113；

第一用户行为描述：于20200110在甲公司上班。

数据记录B：第一用户标识：务工者A的标识；

第二用户标识：猎头者b的标识；

数据记录来源：录入设备；

数据记录产生时间：20200115；

第一用户行为描述：于20200110在甲公司上班。

在步骤S22中，根据所述数据记录来源和所述第二用户标识对每个所述关联数据记录进行清洗，以在所述关联数据记录中确定唯一符合数据一致性的目标数据记录。

本公开实施例中可以根据关联数据记录中各个数据记录之间的关系，对各个数据记录进行智能化分析，从而确定最大概率与事实相一致的数据记录，实现关联数据记录的清洗。

在一个示例性实施方式中，如图3所示，其示出了一种情况下进行数据清洗的示意图，包括：

在步骤S221中，获取所述关联数据记录中每个数据记录的数据记录来源。

在步骤S222中，若所述关联数据记录中各个所述数据记录的数据记录来源取值不唯一，则在各个所述数据记录覆盖的数据记录来源中，确定可靠度最高的目标来源，在所述关联数据记录中删除数据记录来源取值不等于所述目标来源的数据记录。

示例性的，若务工类应用软件可以提供三种数据来源，即用户可以使用三种方式录入数据记录，分别为通过录入设备录入，通过负责人录入和通过猎头录入，可以认为录入设备录入结果最为可靠，而猎头录入场景中，由于猎头与数据记录存在利益关系，可能产生作弊行为，因此，由猎头录入的数据记录可靠程度最低。因此，若关联数据记录中多个数据记录不只来源于唯一一个途径，则将从可靠程度最高的途径得来的数据记录保留，其它的数据记录删除，本公开实施例中通过可靠度来进行数据筛选，将可靠度作为数据清洗的最主要标准，从而较大概率得到与事实相一致的目标数据记录，降低作弊风险，提升数据正确度。

在删除数据记录来源取值不等于所述目标来源的数据记录之后，所述关联数据如果只剩下一条记录，则其被确定为目标数据记录，若所述关联数据中还剩下多于一条的数据记录，还可以通过本文后续的步骤进一步甄选出目标数据记录，即进入步骤S223。

在步骤S223中，若所述关联数据记录中各个所述数据记录的数据记录来源取值唯一，则获取所述各个所述数据记录的第二用户标识。

当然，若所述关联数据记录中各个所述数据记录的数据记录来源取值唯一，并且所述关联数据记录中仅存在一条数据记录，则将仅存的所述一条数据记录确定为目标数据记录，若该仅存的一条数据记录缺少第二用户标识，则可以为其补充，补充方法参考下文，在此不进行赘述。

本公开实施例中，第一用户标识和第二用户标识对于确定目标数据记录最为重要，因此，在基于数据来源可靠度进行数据筛选的基础上，若关联数据中包括多条数据记录，则本公开实施例进一步根据第二用户标识的获取结果实现关联数据记录的进一步甄选。

在一个示例性的实施例中，请参考图4，其示出了根据对于第二用户标识的识别结果对数据记录进行甄选的示意图，包括：

在步骤S2231中，若所述第二用户标识的获取结果为空，则为数据记录产生时间最近的数据记录确定第二用户标识，并将补充第二用户标识后的所述数据记录确定为目标数据记录。

示例性的，如果所述关联记录中存在两条数据记录，均来自于录入设备，并且都缺少第二用户标识，则可以根据相关的其它数据为最近产生的数据记录补充第二用户标识后得到目标数据记录。比如，可以根据第一用户标识查询第一用户的相关数据，从中提取出跟第一用户产生交集的第二用户，将该第二用户对应的第二用户标识补充进去。或者也可以交由人工审核模块，通过人工介入的方式为该数据记录补充第二用户标识。

在步骤S2232中，若所述第二用户标识的获取结果唯一，则根据所述关联数据记录中的各个数据记录得到数据记录集。

当然若所述数据记录集中仅有一条数据记录，则根据提取结果确定目标数据记录，处理方式参考上文，在此不再赘述。若存在多条数据记录，可以通过下述步骤对数据记录集中的多条记录进行甄选，包括：

在步骤S22321中，获取所述数据记录集中每个数据记录的第一用户行为描述。

在步骤S22322中，若所述数据记录集中各个所述数据记录的第一用户行为描述唯一，则将所述数据记录集中数据记录产生时间最早的数据记录确定为目标数据记录。

本公开实施例中，在预设时间段内第一用户至多产生一种行为，因此，若存在多个第一用户行为描述相同的行为，即所述数据记录集中存在第一用户行为描述相同的多个数据记录，则将数据记录产生时间最早的数据记录确定为目标数据记录。

示例性的，以务工类应用软件为例，若记录务工者A在猎头者a的引荐下报名了企业A，这个事件在早上7点和晚上6点各生成了一条数据记录，则这两条数据记录中第一用户标识、第二用户标识和第一行为描述都相同，可以被判定为重复录入，将早上7点的数据记录自动确定为目标数据记录，即第一用户大概率在早上7点产生了报名行为，而晚上6点则大概率是用户的重复报名行为，其对应的数据记录不能作为目标数据记录。

在步骤S22323中，若所述数据记录集中各个所述数据记录的第一用户行为描述不唯一，则将所述数据记录集中数据记录产生时间最晚的数据记录确定为目标数据记录。

示例性的，在预设时间段内第一用户至多产生一种行为，因此，若存在多个第一用户行为描述不同的行为，并且第一用户标识和第二用户标识相同，则可以认为数据记录产生时间最晚的数据记录对应的事件大概率是最终发生的事件，将这一数据记录确定为目标数据记录。

示例性的，以务工类应用软件为例，若在早上七点务工者A在猎头者a的引荐下报名了企业A，在晚上6点务工者A在猎头者a的引荐下报名了企业B，则这两条数据记录中第一用户标识、第二用户标识相同，差别点仅在于第一用户行为描述不同，根据用户行为学合理推理可知，如果用户去了企业A报名后在企业A服务，则不可能在同一天再去企业B报名，因此，可以认为用户实际上最终选择到企业B报名，因此，将用户到企业B报名的记录确定为目标数据记录。

本公开实施例对于存在多条具备相同第一用户标识和第二用户标识的数据，根据行为学合理推理，视第一用户行为描述的不同情况，对应选择了最大概率与事实具备一致性的目标数据记录，提升目标数据记录正确度，也避免不良用户可能的在已知第一用户标识和第二用户标识的情况下构建虚假数据进行作弊的可能。

在步骤S2233中，若所述第二用户标识的获取结果不唯一，则获取所述关联数据记录中每个数据记录的第一用户行为描述。

在一个示例性实施方式中，若所述关联数据记录中各个所述数据记录的第一用户行为描述唯一，则将所述关联数据记录中数据记录产生时间最晚的数据记录确定为目标数据记录。

以务工类应用软件为例，若在早上七点务工者A在猎头者a的引荐下报名了企业A，在晚上6点务工者A在猎头者b的引荐下报名了企业A，则这两条数据记录中第一用户标识相同并且第一用户行为描述相同，但是第二用户标识不同。根据用户行为学合理推理可知，用户在猎头者a的引荐下有意向报名企业A，但是是在猎头者b的工作中确认了在企业A报名，因此，最终猎头者b的工作直接触发了用户到企业A报名的事件，因此，将其对应的记录确定为目标数据记录。

在一个示例性实施方式中，若所述关联数据记录中各个所述数据记录的第一用户行为描述不唯一，则对所述关联数据记录中的数据记录进行复核，根据复核结果确定目标数据记录。

以务工类应用软件为例，若在早上七点务工者A在猎头者a的引荐下报名了企业A，在晚上6点务工者A在猎头者b的引荐下报名了企业B，则这两条数据记录中只有第一用户标识相同，其余参数均不相同。这种情况猎头者a和猎头者b都可能是作弊者，企图生成与自己相关的数据记录，提升自己的绩效，因此，这种情况难以根据用户行为学推理得到较为正确的结果，需要借助于人工复核确定最终的目标数据记录。

在步骤S23中，对于清洗结果中的任意一条数据记录，根据所述数据记录中第一用户行为描述确定第三用户标识，根据所述数据记录的第一用户标识、第二用户标识和所述第三用户标识，得到多端数据映射关系。

本公开实施例并不限定第三用户的具体角色，第三用户可以根据第一用户行为描述而被唯一确定即可，即第三用户是与第一用户行为相关的用户。示例性的，若第一用户行为描述为到某个企业上班，则第三用户可以为企业管理员；若第一用户描述为到向某个主体消费，则第三用户可以是所述主体的经营者。

以数据记录A：第一用户标识：务工者A的标识；

第二用户标识：猎头者a的标识；

数据记录来源：录入设备；

数据记录产生时间：20200113；

第一用户行为描述：于20200110在甲公司上班。

为例，第一用户行为描述中务工者A到甲公司，则甲公司对应的劳务审核者就是第三用户。

本公开实施例中对于任意的关联数据记录，都可以被最终确定唯一的一个目标数据记录，并清洗掉非目标数据记录，对于关联数据，从数据来源可靠度，第二用户标识获取结果，第一用户行为描述获取结果，结合行为学逻辑和心理学逻辑对关联数据进行自动清洗，得到大概率与事实具备一致性的数据记录，缩小不良用户的作弊空间，提升数据正确率，也确保多端数据映射关系的正确性。

在步骤S30中，对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端。

对于步骤S20中得到的清洗后的任意一条数据记录，可以唯一确定一个多端数据映射关系。以务工类应用软件为例，若务工者A在猎头者a的引荐下到甲公司工作，甲公司对应的劳务审核者1，则所述多端数据映射关系可以描述务工者A、猎头者a、劳务审核者1分别对应的终端之间的关系。

在一些实施例中，猎头者a可以介绍至少一个务工者到至少一个公司去工作，而不同的公司对应的劳务审核者也可以是不同的，每个多端数据映射关系对应于记录一条数据记录。

在步骤S40中，根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系。

对于清洗之后的保留的每一条数据记录，可以对应得到一个多端数据映射关系，相应的，可以唯一确定一个数据流转图。

在获取每个多端数据映射关系对应的数据流转图的基础上，即可进行数据流转。比如根据所述数据流转图中各个节点之间的连通关系进行数据的传输，数据的同步；再比如根据所述数据流转图中各个节点之间的连通关系进行消息通信。

在一个示例性的实施方式中，本公开实施例提供了一种具体的流转方法，请详见步骤S50-S70。

在步骤S50中，获取数据，以及确定所述数据关联的第一用户标识。

在步骤S60中，根据所述数据关联的第一用户标识确定目标数据流转图。

以上文所述的数据记录A对应得到的数据流转图为例，务工者A在甲公司签到上班打卡，即可产生数据，所述数据关联的第一用户标识为务工者A的标识。在各个数据流转图中，将第一用户标识为务工者A的标识的数据流转图确定为目标数据流转图。

在步骤S70中，根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理。

在一个可行的实施方式中，如图5所示，所述根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理，包括：

在步骤S71中，实时基于所述第一终端对应的第一用户标识存储所述数据；将所述数据传输至第二终端，触发所述第二终端更新当前时间区间对应的第一数据统计结果；所述数据通过第一用户与数据交互设备交互产生。

示例性的，以务工者A在甲公司打卡上班为例，该数据交互设备可以为设置在甲公司的考勤机，务工者A通过在考勤机签到产生数据，该数据被传输至服务器。服务器中将该打卡记录与务工者A对应存储，并且可以将该打卡记录传输至猎头者a对应的第二终端。由于务工者A是由猎头者a介绍到甲公司工作的，务工者A的工作表现也反映了猎头者a的业务表现，因此，可以根据该打卡记录更新第一数据统计结果，所述第一数据统计结果体现了对于猎头者a在当前时间区间工作表现。

该第一数据统计结果根据所述数据而进行更新，并未考虑到其它细粒度的因素，因此，是一种粗粒度的统计结果，本公开实施例还可以基于其它手段对其进行修正，详情请参考下文。

在一个可行的实施例中，可以根据预设时间区间划分规则确定当前时间区间，示例性的，所述预设时间区间划分规则可以为按照季度、月、周来划分，本公开实施例对此不进行限定。

在一个可行的实施例中，还可以根据获取到所述数据的时间，确定第二目标触发时刻；若在所述第二目标触发时刻之前，未接收到新的对应于第一用户的数据，则向第一终端发送提醒信息，以提醒第一用户与所述数据交互设备进行交互。

示例性的，以务工者A到甲公司上班为例，当天9点签到上班，若到了晚上8点务工者A还没有进行签到下班，则可以向务工者A的第一终端发送提醒消息。

在步骤S72中，根据所述当前时间区间确定对应的第一目标触发时刻，在所述第一目标触发时刻触发所述目标数据流转图中第三终端获取所述第一用户标识的区间数据，所述区间数据为所述第一目标触发时刻与前一个第一目标触发时刻之间第一用户对所述数据交互设备的操作记录。

示例性的，为了客观确定猎头者a在当前时间区间的业务表现，修正第一数据统计结果，可以借助于第三终端，即引入劳务审核者的角色。比如，如果希望计算当前一周猎头者a在务工者A这个人员上的业务表现，可以由甲公司的劳务审核者(第三终端)提取在所述当前时间区间的末尾对所述当前时间区间中甲公司的考勤机中务工者A的数据(区间数据)，对区间数据进行复核，以便于根据复核结果对猎头者a的业务表现进行修正。

示例性的，若当前时间区间为本周，可以将本周的最后一天下午5点作为第一目标触发时刻，将上一周最后一天下午五点作为前一个第一目标触发时刻，并以此提取本周的区间数据。

在步骤S73中，根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果。

在一个可行的实施例中，如图6所示，所述根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果，包括：

在步骤S731中，按照子区间划分规则，将所述区间数据对应的时间区间划分为多个子时间区间。

在步骤S732中，将所述区间数据中的每一条数据关联到对应的子时间区间，所述每一条数据的产生时间落入对应的所述子时间区间。

示例性的，以按照周划分时间区间为例，可以按照日来划分子时间区间。提取一个周的数据，将其中的每一条数据按照其产生时间分配至对应的子时间区间。

在步骤S733中，对于任意子时间区间，获取所述子时间区间对应的数据，根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项。

具体地，为了确保统计的准确性，服务器可以与第三终端进行交互，对该子时间区间中的数据进行复核，根据复核结果得到数据统计项。如图7所示，所述根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项，包括：

在步骤S7331中，提取所述子时间区间对应的数据中符合数据合法性要求的有效数据。

示例性的，以务工类应用软件为例，可以能要求务工者复核公司的各项要求。示例性的，以务工者A到甲公司考勤机打卡为例，可能要求务工者A具备已经获得了甲公司的录用，并且务工者的工牌号和身份证号均被甲公司承认，这些要求在本公开实施例中称为数据合法性要求，数据合法性要求通过服务器或第三终端进行复核确定，对于不符合数据合法性要求的数据进行删除，得到有效数据。

在步骤S7332中，根据所述有效数据的数据条数进行第一校验。

在一些场景中，可能对于子时间区间的有效数据的条目数量有所要求，当条目数量不达到预设标准，则有效数据无法正确表达第一用户的实际情况。以务工者A到甲公司考勤机打卡为例，务工者A在一天中可以多次在考勤机打卡，但是如果只有一次打卡记录，则难以判定务工者A实际的上班时长，即只有当打卡记录多于两次，才可以通过第一校验。当然，对于只有一次打卡记录的情况，可以对数据统计项进行置空处理。

在步骤S7333中，若所述第一校验通过，则获取所述有效数据中产生时间最早的第一有效数据和产生时间最晚的第二有效数据，根据所述第一有效数据和所述第二有效数据进行第二校验。

示例性的，可以根据所述第一有效数据和第二有效数据计算工作时长，长过预设值即为通过第二校验。

在步骤S7334中，根据所述第二校验结果对所述数据统计项进行赋值。

示例性的，若通过第二校验可以将工作时长确定为所述数据统计项的值，若不通过，直接置空处理。

在步骤S734中，根据各个所述数据统计项计算所述第二数据统计结果。

在步骤S74中，根据所述第二数据统计结果更新所述第二终端的所述第一数据统计结果。

本公开实施例提供的一种多端交互中的数据流转方法，可以首先从数据记录的多个维度横向比较存在关联的数据记录之间的关系，从中确定最大概率与真实情况相符合的数据记录，滤除数据不一致的数据记录后构建多端关系，根据构建好的多端关系实施多端之间数据的流转，通过滤除不一致的数据记录降低了不良角色作弊风险，通过基于具备一致性的数据记录构建多端关系，确保了多端关系的正确性，以及基于所述多端关系进行数据流转的正确性，提升数据流转效率，确保多端的数据一致性。

图8是根据一示例性实施例示出的一种多端交互中的数据流转装置的框图。参照图8，该装置包括:

数据记录存储空间访问模块10，用于访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；

数据清洗模块20，用于对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射；

映射关系构建模块30，用于对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端；

数据流转图生成模块40，用于根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系；

流转模块50，用于基于所述数据流转图进行数据流转。

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。

在示例性实施例中，还提供了一种电子设备，包括处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行存储器上所存放的指令时，实现上述实施例中任一种实施方式中提供的多端交互中的数据流转方法的步骤。

该电子设备可以终端、服务器或者类似的运算装置，以该电子设备是服务器为例，图8是根据一示例性实施例示出的执行多端交互中的数据流转方法的电子设备的框图，该电子设备1000可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central Processing Units，CPU)1010(处理器1010可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器1030，一个或一个以上存储应用程序1023或数据1022的存储介质1020(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1030和存储介质1020可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1020的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对电子设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1010可以设置为与存储介质1020通信，在电子设备1000上执行存储介质1020中的一系列指令操作。电子设备1000还可以包括一个或一个以上电源1060，一个或一个以上有线或无线网络接口1050，一个或一个以上输入输出接口1040，和/或，一个或一个以上操作系统1021，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

输入输出接口1040可以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电子设备1000的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，输入输出接口1040包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个示例性实施例中，输入输出接口100可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本领域普通技术人员可以理解，图8所示的结构仅为示意，其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，电子设备1000还可包括比图8中所示更多或者更少的组件，或者具有与图8所示不同的配置。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述实施例中任一视频多端交互中的数据流转方法的步骤。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述任一种实施方式中提供的多端交互中的数据流转方法。

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 (10)

1.一种多端交互中的数据流转方法，其特征在于，包括：

访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；

对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，以在关联数据记录中确定唯一符合数据一致性的目标数据记录；根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射；

对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端；

根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系；

基于所述数据流转图进行数据流转。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据流转图进行数据流转，包括：

获取数据，以及确定所述数据关联的第一用户标识；

根据所述数据关联的第一用户标识确定目标数据流转图；

根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据流转图和所述数据进行数据流转处理，包括：

实时基于所述第一终端对应的第一用户标识存储所述数据；将所述数据传输至第二终端，触发所述第二终端更新当前时间区间对应的第一数据统计结果；所述数据通过第一用户与数据交互设备交互产生；

根据所述当前时间区间确定对应的第一目标触发时刻，在所述第一目标触发时刻触发所述目标数据流转图中第三终端获取所述第一用户标识的区间数据，所述区间数据为所述第一目标触发时刻与前一个第一目标触发时刻之间第一用户对所述数据交互设备的操作记录；

根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果；

根据所述第二数据统计结果更新所述第二终端的所述第一数据统计结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述数据传输至第二终端之后，所述方法还包括：

根据获取到所述数据的时间，确定第二目标触发时刻；

若在所述第二目标触发时刻之前，未接收到新的对应于第一用户的数据，则向第一终端发送提醒信息，以提醒第一用户与所述数据交互设备进行交互。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三终端传输的区间数据计算第二数据统计结果，包括：

按照子区间划分规则，将所述区间数据对应的时间区间划分为多个子时间区间；

将所述区间数据中的每一条数据关联到对应的子时间区间，所述每一条数据的产生时间落入对应的所述子时间区间；

对于任意子时间区间，获取所述子时间区间对应的数据，根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项；

根据各个所述数据统计项计算所述第二数据统计结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述子时间区间对应的数据计算所述子时间区间对应的数据统计项，包括：

提取所述子时间区间对应的数据中符合数据合法性要求的有效数据；

根据所述有效数据的数据条数进行第一校验；

若所述第一校验通过，则获取所述有效数据中产生时间最早的第一有效数据和产生时间最晚的第二有效数据，根据所述第一有效数据和所述第二有效数据进行第二校验；

根据第二校验结果对所述数据统计项进行赋值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，根据清洗结果构建多端数据映射关系，包括：

在所述多条数据记录中确定出关联数据记录，所述关联数据记录为第一用户标识相同的数据记录；

根据所述数据记录来源和所述第二用户标识对每个所述关联数据记录进行清洗，以在所述关联数据记录中确定唯一符合数据一致性的目标数据记录；

对于清洗结果中的任意一条数据记录，根据所述数据记录中第一用户行为描述确定第三用户标识，根据所述数据记录的第一用户标识、第二用户标识和所述第三用户标识，得到多端数据映射关系。

8.一种多端交互中的数据流转装置，其特征在于，包括：

数据记录存储空间访问模块，用于访问数据记录存储空间，得到预设时间段内的多条数据记录，每条所述数据记录包括第一用户标识、第二用户标识、数据记录来源、数据记录产生时间、第一用户行为描述，所述第二用户标识与所述第一用户标识存在关联关系；

数据清洗模块，用于对所述多条数据记录中的关联数据进行清洗，以在关联数据记录中确定唯一符合数据一致性的目标数据记录；根据清洗结果构建多端数据映射关系，所述多端数据映射关系用于表征第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识的关联关系，所述多端数据映射关系为满射并且单射；

映射关系构建模块，用于对于任意一个多端数据映射关系，根据所述多端数据映射关系中的第一用户标识、第二用户标识和第三用户标识，确定第一用户标识对应的第一终端、第二用户标识对应的第二终端以及第三用户标识对应的第三终端；

数据流转图生成模块，用于根据所述多端数据映射关系确定唯一对应的数据流转图，所述数据流转图表征第一终端、第二终端和第三终端之间的数据流转关系；

数据流转模块，用于基于所述数据流转图进行数据流转。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述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所述指令，以实现如权利要求1至7中任意一项所述的多端交互中的数据流转方法。

10.一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的多端交互中的数据流转方法。

Images