CN113569199A - 抽奖数据处理方法、系统、装置及可读存储介质 - Google Patents

抽奖数据处理方法、系统、装置及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种抽奖数据处理方法，包括以下步骤：获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。本发明可以考虑到用户与抽奖方的关联度以及用户对奖品池中商品的喜好度，使得用户在参与商场或者商户组织的免费抽奖活动时趣味性更强以及关注度更高。

Description

抽奖数据处理方法、系统、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种抽奖数据处理方法、系统、装置及可读存储介质。
背景技术
在现有技术中，大多数的网络抽奖都是随机进行抽取的，更多强调随机性，以及标注随机的参照物的公正性，这种抽奖方式不会考虑用户与商场的密切关联程度，比如，没有购物的人参与可能会抽中大奖，有购物的人参与抽奖活动可能根本不会中奖，因此，这样的抽奖方式对于消费比较多或者对商场关注度高的用户不友好。但，对于用户的参与情况、用户的偏好特征，没有做一定的考虑，如何能根据用户的参与情况以及用户的偏好特征，将奖品做一定概率的发放，目前在这方面并没有很大的改进。
发明内容
本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种抽奖数据处理方法、系统、装置及可读存储介质。
为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：
一种抽奖数据处理方法，包括以下步骤：
响应于用户触发的抽奖请求；
获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
作为一种可实施方式，将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure BDA0003186952870000011
其中，i为0-n。
作为一种可实施方式，所述将中奖概率转换为奖品轮概率，具体为：将奖品轮设置为z轮，每个奖品轮的中奖概率用Kz表示，则z＝Math.round(log1/2Kz)，z表示奖品轮轮数。
作为一种可实施方式，采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体步骤为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
作为一种可实施方式，所述基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率，具体为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
一种抽奖数据处理系统，包括请求响应模块、概率计算模块、概率转换模块、奖品轮确定模块、概率调整模块和商品确定模块；
所述请求响应模块，响应于用户触发的抽奖请求；
所述概率计算模块，用于获取奖品池中每类商品的价格和库存，基于每类商品的价格和库存得到每个商品的中奖概率；
所述概率转换模块，用于设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
所述奖品轮确定模块，用于通过奖品轮数值和每个奖品轮的中奖概率抽取中奖商品所在的奖品轮；
所述概率调整模块，基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
所述商品确定模块，用于从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
作为一种可实施方式，所述概率调整模块被设置为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
作为一种可实施方式，所述奖品轮确定模块被设置为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有每个奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下的方法步骤：
响应于用户触发的抽奖请求；
获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
一种抽奖数据处理的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下的方法步骤：
响应于用户触发的抽奖请求；
获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
本发明由于采用了以上技术方案，具有显著的技术效果：
通过本发明的方法、系统及装置，可以考虑到用户与抽奖方的关联度以及用户对奖品池中商品的喜好度，使得用户在参与商场或者商户组织的免费抽奖活动时趣味性更强以及关注度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法的整体流程示意图；
图2是本发明系统的整体结构示意图；
图3是奖品轮的示意图；
图4是调整前方形的示意图；
图5是调整后方形的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1：
一种抽奖数据处理方法，如图1所示，包括以下步骤：
S100、响应于用户触发的抽奖请求；
S200、获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
S300、设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
S400、通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
S500、基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
S600、从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
通过本发明的方法，可以考虑到用户与抽奖方的关联度以及用户对奖品池中商品的喜好度，使得用户在参与商场或者商户组织的免费抽奖活动时趣味性更强以及关注度更高。
在一个实施例中，将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure BDA0003186952870000053
其中，i为0-n。在此实施例中，为了使得抽奖方便，将每个奖品的中奖概率设置为相同的并且不会按照价格的高低去设置商品的中奖概率，也就是此实施例中将中奖概率设置为商品总价的倒数，并不存在任何问题，当然实际操作用也可以不采用这种涉及到商品总价模式去设置中奖率，可以设置个简单的，比如中奖率就是商品数量总和的倒数也是可以的。
知道每个商品的中奖概率，将中奖概率转换为奖品轮，具体为：将奖品轮设置为z轮，则z＝Math.round(log1/2Kz)，z表示奖品轮轮数。当然在此也可以采用其他方式，不过为了实际体验，本实施例的方式会呈现出最优效果。
在一个实施例中，为了能快速精准的得到待中奖商品所在的奖品轮，采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体步骤为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
假设一共有Z个奖品轮，奖品轮的中奖概率用Ki’，采用Alias Method算法将所有中奖轮的中奖概率可能拼接成一个方形，将其按照均值归一化，每列中最多只放两个中奖轮概率，则有
Figure BDA0003186952870000051
其数组结构为
Figure BDA0003186952870000052
其中，tj,kj是其中一个中奖轮中两个商品的中奖概率，在同一个中奖轮中两种奖品的中奖几率的和为1，Tj+Kj＝1；
获取0到Z之间的一个随机数C，和获取0-1的一个随机数D；根据随机数C和D得出获得其中一个奖品轮F＝D>Kc？Kc:Tc(C∈Z)，其中，Kc，Tc表示的是j取C的值。
在一个实施例中，所述基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率，具体为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
具体地，假设有选定的奖品轮中有G个商品，则用户对A类产品的偏好程度可以表示为：
[Pj]，(j∈0，G，Pj＜1)；
用户对B类产品的偏好程度可以表示为：
[Pi]，(i∈0，G，Pi＜1)；
假设用户对A的偏好度更高，则调整后表示为：
Tj'＝(1+lPi-Pjl)*ti
Kj'＝(1-Tj')
其数组结构表示为：
Figure BDA0003186952870000061
在一个实施例中，所述基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品，具体为：
将选定奖品轮中的商品数量设置为G，获取0到G之间的一个随机数C’；
选定奖品轮中G个商品的中奖概率之和为1，获取0-1的一个随机数D’；
根据奖品数量随机数C’和中奖率随机数D’获得用户所获得的最终奖品商品，商品用F’表示，则有F’＝D’>Kc”？Kc”:Tc”(C’∈G)，其中，Kc”和Tc”表示取随机数C’时两个商品调整后的中奖概率。
按照以上方法，通过实例对整个方法进行说明：
将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure BDA0003186952870000071
其中，i为0-n，计算出来每个商品的中奖概率；
在此，将奖品按照自己的价值范围分成不同的层，也就是方法中所述的中奖轮，如图3所示，奖品轮的中心轮是10分，价值感相对较高的商品；奖品轮的外轮是6分，价值感相对较低，当然也可以按照奖品的价格将奖品放置到不同的奖品轮中，根据此奖品轮，假设从中心轮到最外轮的中奖概率依次为：0.05,0.1,0.1,0.2,0.2和0.35，不同中奖轮的中奖概率可以完全不同也可以不完全相同。
知道这些概率之后，选取中奖商品所在的奖品轮，在此采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体是将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
结合之前数据说明：采用Alias Method算法将所有中奖概率可能拼接成一个方形，如图4，所有中奖轮的中奖概率相加＝1，则有从10-5层的中奖概率之和则有：0.05+0.1+0.1+0.2+0.2+0.35＝1；
B.变成分数1/20+1/10+1/10+1/5+1/5+17/20＝1；
C.变成分母一致，1/20+2/20+2/20+4/20+4/20+17/20＝1，
将其按照均值归一化，即按照*6来归一化处，每列中最多只放两个事件，
由图4方形可得到两个数组：Prob:[3/10,6/10,6/10,8/10,1,6/10]Alias:[5,5,5,4,null,3](记录非原色的下标)；之后就根据Prob和Alias获取其中一个物品,随机产生一列C，再随机产生一个数R，通过与Prob[C]比较，R较大则返回C，反之返回Alias[C]，最终确定出奖品轮也就是图3中所说的层。
确定出具体的中奖轮之后，由于中奖轮中还是有很多商品，其实用户对这些种类的商品喜好度并不是相同的，因此，基于获取到的用户行为相关数据，这些用户行为相关数据包括了用户在商场的消费记录，也包括用户自己输入的感兴趣商品等，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度，在此，基于行为特征和对商品所在商家的状态特征得到偏好表达特征，基于偏好表达特征得到用于对商品的偏好程度，行为特征至少包括用户在商场的本次消费数据和历史消费数据，所述状态特征至少包括商户门前人流量数据和商户店内人流量数据，所述偏好程度表示如下：
μu，i＝∑u∈g，i ∈rWT[Pu，Qi]+b其中，u表示用户，i表示商户群体，g表示用户群体，r表示商家集合，Pu表示用户u的行为特征，Qi表示商家的状态特征，wt表示用户对商家喜好模型的权重，b为模型偏置。
假设得到的偏好程度参见以下表格：
母婴用品-1 餐饮-2 数码电器-3 美妆护肤-4 娱乐玩具-5 教育培训-6
0.5 0.6 0.4 0.7 0.6 0.3
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，再Alias Method抽取算法得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的，即教育培训对应的是7/10，母婴用品对应的是3/10，其调整为(0.5-0.3)＝0.2,既母婴用品多20％，其被抽中的概率＝(1+0.2)*3/10＝3.6/10；教育培训的概率则被调整为：7/10-0.2*3/10＝6.4/10，调整后的方形如图5所示，其展示的就是调整后的中奖概率。
所述基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品，具体为：
将选定奖品轮中的商品数量设置为G，获取0到G之间的一个随机数C’；
选定奖品轮中G个商品的中奖概率之和为1，获取0-1的一个随机数D’；
根据奖品数量随机数C’和中奖率随机数D’获得用户所获得的最终奖品商品，商品用F’表示，则有F’＝D’>Kc”？Kc”:Tc”(C’∈G)，其中，Kc”和Tc”表示取随机数C’时两个商品调整后的中奖概率。
实施例2：
一种抽奖数据处理系统，如图2所示，包括请求响应模块100、概率计算模块200、概率转换模块300、奖品轮确定模块400、概率调整模块500和商品确定模块600；
所述请求响应模块100，响应于用户触发的抽奖请求；
所述概率计算模块200，用于获取奖品池中每类商品的价格和库存，基于每类商品的价格和库存得到每个商品的中奖概率；
所述概率转换模块300，用于设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
所述奖品轮确定模块400，用于通过奖品轮数值和每个奖品轮的中奖概率抽取中奖商品所在的奖品轮；
所述概率调整模块500，基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
所述商品确定模块600，用于从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
所述请求响应模块100被设置为：将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure BDA0003186952870000091
其中，i为0-n。
所述概率转换模块300被设置为：
所述将中奖概率转换为奖品轮，具体为：将不同的奖品轮用Yi表示，此轮的中奖概率用Ki’，则Yi＝Math.round(log1/2Ki’)。
所述奖品轮确定模块400被设置为：
采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体步骤为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
所述概率调整模块500被设置为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
所述商品确定模块600被设置为：
将选定奖品轮中的商品数量设置为G，获取0到G之间的一个随机数C’；
选定奖品轮中G个商品的中奖概率之和为1，获取0-1的一个随机数D’；
根据奖品数量随机数C’和中奖率随机数D’获得用户所获得的最终奖品商品，商品用F’表示，则有F’＝D’>Kc”？Kc”:Tc”(C’∈G)，其中，Kc”和Tc”表示取随机数C’时两个商品调整后的中奖概率。
实施例3：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下的方法步骤：
响应于用户触发的抽奖请求；
获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure BDA0003186952870000101
其中，i为0-n。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现所述将中奖概率转换为奖品轮，体为：将奖品轮设置为z轮，每个奖品轮中有X个商品，每个奖品轮的中奖概率用Kz表示，则z＝Math.round(log1/2Kz)，z表示奖品轮轮数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体步骤为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现所述基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率，具体为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，实现所述基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品，具体为：
将选定奖品轮中的商品数量设置为G，获取0到G之间的一个随机数C’；
选定奖品轮中G个商品的中奖概率之和为1，获取0-1的一个随机数D’；
根据奖品数量随机数C’和中奖率随机数D’获得用户所获得的最终奖品商品，商品用F’表示，则有F’＝D’>Kc”？Kc”:Tc”(C’∈G)，其中，Kc”和Tc”表示取随机数C’时两个商品调整后的中奖概率。
实施例4：
一种抽奖数据处理的装置，在一个实施例中，提供了一种抽奖数据处理的装置，该抽奖数据处理的装置可以是服务器也可以是移动终端。该抽奖数据处理的装置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，该抽奖数据处理的装置的处理器用于提供计算和控制能力。该抽奖数据处理的装置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。该数据库用于存储抽奖数据处理的装置的所有数据。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抽奖数据处理的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
需要说明的是：
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种抽奖数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
响应于用户触发的抽奖请求；
获取奖品池中每类商品的价格和数量，基于每类商品的价格和数量得到奖品池中每个商品的中奖概率；
设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
通过设置的奖品轮轮数和每个奖品轮的中奖概率抽取待中奖商品所在的奖品轮；
基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
2.根据权利要求1所述的抽奖数据处理方法，其特征在于，将每个商品的价格设为pi，商品的种类设为n，每类奖品的数量设为mi，每个商品的中奖概率设为Ki，则每个商品的中奖概率
Figure FDA0003186952860000011
其中，i为0-n。
3.根据权利要求1所述的抽奖数据处理方法，其特征在于，所述将中奖概率转换为奖品轮概率，具体为：将奖品轮设置为z轮，每个奖品轮的中奖概率用Kz表示，则z＝Math.round(log1/2Kz)，z表示奖品轮轮数。
4.根据权利要求1所述的抽奖数据处理方法，其特征在于，采用抽取算法抽取中奖商品所在的奖品轮，具体步骤为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有每个奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
5.根据权利要求1所述的抽奖数据处理方法，其特征在于，所述基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率，具体为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
6.一种抽奖数据处理系统，其特征在于，包括请求响应模块、概率计算模块、概率转换模块、奖品轮确定模块、概率调整模块和商品确定模块；
所述请求响应模块，响应于用户触发的抽奖请求；
所述概率计算模块，用于获取奖品池中每类商品的价格和库存，基于每类商品的价格和库存得到每个商品的中奖概率；
所述概率转换模块，用于设置奖品轮的数量，将每个商品中奖概率转换为奖品轮中奖概率，基于每类商品的属性将商品归到不同的奖品轮中；
所述奖品轮确定模块，用于通过奖品轮数值和每个奖品轮的中奖概率抽取中奖商品所在的奖品轮；
所述概率调整模块，基于用户对奖品池中每类商品的偏好程度，调整选定奖品轮中每个商品的中奖概率；
所述商品确定模块，用于从选定奖品轮的奖品数量区间内选取奖品数量随机数，从选定奖品轮的中奖率区间内获取中奖率随机数，基于奖品数量随机数和中奖率随机数得到中奖商品。
7.根据权利要求6所述的抽奖数据处理系统，其特征在于，所述概率调整模块被设置为：
基于获取到的用户行为相关数据，对用户行为相关数据进行分析，得到用户对某个商品的偏好程度；
基于用户对某个商品的偏好程度对选定奖品轮中的每个商品的初始中奖概率进行调整，得到选定奖品轮中每个商品的第二数组结构，所述第二数组结构由选定奖品轮中所有商品的调整后的中奖概率组成的。
8.根据权利要求6所述的抽奖数据处理系统，其特征在于，所述奖品轮确定模块被设置为：
将每个奖品轮的中奖率按照均值归一化构建方形，方形的行数与奖品轮的轮数相同，方形的每列最多只放置两个商品中奖概率，其中，所有每个奖品轮的中奖概率之和为1，所述数组结构由某个奖品轮中所有商品的初始中奖概率组成的；
从奖品轮数量区间内选取一个奖品轮随机数，从方形每列的商品中奖率区间内选取一个商品中奖率随机数，所述中奖率区间为0-1，基于奖品轮随机数和商品中奖率随机数得到选定奖品轮。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法步骤。
10.一种抽奖数据处理的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法步骤。
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