CN115455291B - 一种服务器标识的显示方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种服务器标识的显示方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取每一事件执行服务器对应的影响因子参数列表；依次将J,W,F作为目标列表H，分别进行标准值确定处理，得到每一事件执行服务器的影响因子标准值列表；确定每一事件执行服务器的排序影响参数；并从n个服务器标识中确定出s个目标服务器标识；根据每一目标服务器标识对应的排序影响参数，确定每一目标服务器标识的显示顺序。用户可以通过查看打车平台上服务商对应的目标服务器标识的显示顺序，就可直观的获取到每个事件执行服务器对应的服务商的服务质量，使服务商的排序更为精准，便于用户根据服务质量的差异对服务商进行选择。

Description

一种服务器标识的显示方法、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种服务器标识的显示方法、电子设备及存储介质。

背景技术

用户在多数据源平台上进行打车时，打车平台聚合有多种服务商的数据源，服务商根据预约单、实时单提供打车服务，但不同服务商在不同城市的车队保有量存在差异，且每个服务商的服务质量也不同，现有的打车平台上的多种服务商之间的显示顺序是以价格单因素从低到高进行排列的，用户无法直接获取到每个服务商的服务质量，对于不同的服务商的选择，较为困难。

基于此，对打车平台的每个服务商按照服务质量进行排列显示是亟需解决的技术问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种服务器标识的显示方法，应用于事件派发服务器，事件派发服务器与若干事件执行服务器通讯连接；事件派发服务器用于向事件执行服务器发送目标事件的事件执行请求；事件执行服务器用于在接收到事件执行请求后，确定是否对事件执行请求进行响应，并在确定响应事件执行请求后，执行事件执行请求对应的目标事件；每一事件执行服务器均具有对应的服务器标识；

所述方法包括如下步骤：

S100、每隔第一时间长度t₁，获取第二时间长度t₂内每一事件执行服务器对应的影响因子参数列表A₁,A₂,...,A_i,...,A_n，A_i＝(J_i,W_i,F_i)；其中，i＝1,2,...,n；A_i为第i个事件执行服务器的影响因子参数列表，n为事件执行服务器的数量；t₂＞t₁；J_i＝N_i1/N_i2；其中，J_i为第i个事件执行服务器的第一影响因子参数，N_i1为第i个事件执行服务器响应的事件执行请求的数量，N_i2为第i个事件执行服务器接收到事件执行请求的数量；W_i＝N_i3/N_i1；其中，W_i为第i个事件执行服务器的第二影响因子参数，N_i3为正常完成目标事件的数量；F_i＝(∑^Ni4 _k＝1P_ik)/N_i4；其中，N_i4≤N_i3，F_i为第i个事件执行服务器的第三影响因子参数，P_ik为第i个事件执行服务器的第k个评价事件接收到的用户影响参数，N_i4为第i个事件执行服务器对应的评价事件的数量；评价事件为正常完成且接收到对应用户输入的用户影响参数的目标事件；

S200、依次将J,W,F作为目标列表H，并分别进行标准值确定处理，以得到每一事件执行服务器对应的影响因子标准值列表B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，B_i＝(BJ_i,BW_i,BF_i)；其中，B_i为第i个事件执行服务器的影响因子标准值列表，J＝(J₁,J₂,...,J_i,...,J_n)，J为第一影响因子参数列表；W＝(W₁,W₂,...,W_i,...,W_n)，W为第二影响因子参数列表；F＝(F₁,F₂,...,F_i,...,F_n)，F为第三影响因子参数列表；BJ_i为J_i对应的影响因子标准值，BW_i为W_i对应的影响因子标准值，BF_i为F_i对应的影响因子标准值；

S300、根据B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，确定每一事件执行服务器的排序影响参数E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)；其中，E_i为第i个事件执行服务器的排序影响参数，CJ为第一影响因子参数对应的权重系数，CW为第二影响因子参数对应的权重系数，CF为第三影响因子参数对应的权重系数；

S400、根据E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，从n个服务器标识中确定出s个目标服务器标识；

S500、根据每一目标服务器标识对应的排序影响参数，确定每一目标服务器标识的显示顺序。

本发明至少具有以下有益效果：

本发明每隔第一时间长度，就获取第二时间长度内打车平台的每个服务商对应的事件执行服务器对应的影响因子参数列表，每个影响因子参数列表中有若干个影响因子参数，对每个影响因子参数进行标准值确定处理，得到每个事件执行服务器对应的影响因子标准值列表，根据影响因子标准值列表和其对应的权重系数，确定每个事件执行服务器的排序影响参数，根据排序影响参数，确定目标服务器标识对应的服务商在打车平台上的显示顺序。解决了目前打车平台只根据价格单因素对服务商进行排序显示的问题，用户可以通过查看打车平台上服务商对应的目标服务器标识的显示顺序，就可直观的获取到每个事件执行服务器对应的服务商的服务质量，使服务商的排序更为精准，便于用户根据服务质量的差异对服务商进行选择。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的服务器标识的显示方法的事件派发服务器的连接框图。

具体实施方式

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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种服务器标识的显示方法，应用于事件派发服务器，如图1所示，事件派发服务器与若干事件执行服务器通讯连接；事件派发服务器可以为打车平台的服务器，事件执行服务器可以为服务商的服务器，服务商即服务车的商家，如用户在航旅途中，去机场或离开机场需要打车服务，提供此服务的商家即为服务商；事件派发服务器用于向事件执行服务器发送目标事件的事件执行请求；目标事件可以为打车平台下发的用车订单派发事件，事件执行请求可以为用车订单派发事件对应的接单请求；事件执行服务器用于在接收到事件执行请求后，确定是否对事件执行请求进行响应，并在确定响应事件执行请求后，执行事件执行请求对应的目标事件；每一事件执行服务器均具有对应的服务器标识，事件派发服务器对应有若干个终端Y₁,Y₂,...,Y_m；其中，m为终端的数量，终端可以为用户的输入终端，如手机、平板等移动终端，用户通过终端向事件派发服务器输入相关信息。

用户通过终端将用车需求信息发送至打车平台(事件派发服务器)，打车平台将用车订单派发事件(目标事件)的接单请求(事件执行请求)下发至每个服务商(事件执行服务器)，每个服务商都有相应的服务商标识(服务器标识)，用以标识对应的服务商。每个服务商在接收到接单请求后，可以选择响应此接单请求，即接下此用车订单，也可以选择不响应此接单请求，即放弃此用车订单，在其中一个服务商选择响应此接单请求后，其他服务商则不可再对相同的接单请求再次进行响应。

所述服务器标识的显示方法，包括如下步骤：

S100、每隔第一时间长度t₁，获取第二时间长度t₂内每一事件执行服务器对应的影响因子参数列表A₁,A₂,...,A_i,...,A_n，A_i＝(J_i,W_i,F_i)；其中，i＝1,2,...,n；A_i为第i个事件执行服务器的影响因子参数列表，n为事件执行服务器的数量；t₂＞t₁；J_i＝N_i1/N_i2；其中，J_i为第i个事件执行服务器的第一影响因子参数，N_i1为第i个事件执行服务器响应的事件执行请求的数量，N_i2为第i个事件执行服务器接收到事件执行请求的数量；W_i＝N_i3/N_i1；其中，W_i为第i个事件执行服务器的第二影响因子参数，N_i3为正常完成目标事件的数量；F_i＝(∑^Ni4 _k＝1P_ik)/N_i4；其中，N_i4≤N_i3，F_i为第i个事件执行服务器的第三影响因子参数，P_ik为第i个事件执行服务器的第k个评价事件接收到的用户影响参数，N_i4为第i个事件执行服务器对应的评价事件的数量；评价事件为正常完成且接收到对应用户输入的用户影响参数的目标事件；

第一时间长度t₁小于第二时间长度t₂，第一时间长度t₁可以为24小时，第二时间长度t₂可以为一周，即每隔一天，就获取过去一周内的每个事件执行服务器的影响因子参数列表，影响因子参数列表为对应的事件执行服务器的影响因子参数的列表，具体的，影响因子参数可以为多个，在本发明的第一实施例中，每个事件执行服务器的影响因子参数有三个，即J、W和F，分别为第一影响因子参数、第二影响因子参数和第三影响因子参数，影响因子参数为确定对应的事件执行服务器的服务器标识的显示顺序的依据，通过三个影响因子参数来确定对应的服务器标识的显示顺序。

第一影响因子参数为对应的事件执行服务器响应的事件执行请求数量与接收到事件执行请求数量的比值，具体的，事件执行服务器响应的事件执行请求数量可以为对应的服务商接受接单请求的数量，事件执行服务器接收到事件执行请求数量可以为对应的服务商接收到接单请求的数量。所以，第一影响因子参数可以表示为对应的服务商的接单率，即接受订单率，接单率越高，表示对应的服务商的工作效率越高。

第二影响因子参数为对应的事件执行服务器正常完成目标事件数量与响应的事件执行请求数量的比值，具体的，事件执行服务器正常完成目标事件数量可以为对应的服务商正常完成用车订单派发事件的数量，即服务商正常将旅客送至目的地以完成订单的数量，通过订单完成数量与订单接受数量的比值，得到第二影响因子参数。所以，第二影响因子参数可以表示为对应的服务商的完单率，即完成订单率，完单率越高，表示对应的服务商的订单完成情况越好。

第三影响因子参数为对应的事件执行服务器的所有评价事件接收的用户影响参数的均值，具体的，评价事件可以为用户对服务商进行打分评价的事件，用户影响参数可以为用户对服务商评分的分值，将每个服务商所接收到的所有用户评分的分值进行平均，即可表示为第三影响因子参数。所以，第三影响因子参数可以表示为对应的服务商的平均评价分值，平均评价分值越高，表示对应的服务商的服务越好，受到用户的好评越多。

S200、依次将J,W,F作为目标列表H，并分别进行标准值确定处理，以得到每一事件执行服务器对应的影响因子标准值列表B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，B_i＝(BJ_i,BW_i,BF_i)，H＝(H₁,H₂,...,H_i,...,H_n)，其中，H_i为H中第i个目标参数，H_i为J_i,W_i,F_i中任意一个；B_i为第i个事件执行服务器的影响因子标准值列表，J＝(J₁,J₂,...,J_i,...,J_n)，J为第一影响因子参数列表；W＝(W₁,W₂,...,W_i,...,W_n)，W为第二影响因子参数列表；F＝(F₁,F₂,...,F_i,...,F_n)，F为第三影响因子参数列表；BJ_i为J_i对应的影响因子标准值，BW_i为W_i对应的影响因子标准值，BF_i为F_i对应的影响因子标准值；

标准值确定处理包括以下步骤：

根据H₁,H₂,...,H_i,...,H_n对n个服务器标识进行排序，以得到第一标识列表G＝(G₁,G₂,...,G_i,...,G_n)；G₁,G₂,...,G_i,...,G_n对应的目标参数递减；其中，G_i为G中第i个第一标识；

若H＝J，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；

若H＝W，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；

若H＝F，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；

其中，Q₁＞Q₂＞...＞Q_d＞Q₀，s≤d≤n。

标准值确定处理步骤即先将所有服务器标识以同一个影响因子参数，从大到小进行排序，并从排序后的第一个服务器标识开始，以第一标识进行标记，再按照第一标识的顺序对每个事件执行服务器的影响因子参数进行赋值，得到每个事件执行服务器对应的影响因子标准值。

如对第一影响因子参数进行标准值确定处理：当n＝5时，将五个服务器标识以第一影响因子参数进行从大到小排序，如第一个服务器标识的第一影响因子参数为0.8，第二个服务器标识的第一影响因子参数为0.5，第三个服务器标识的第一影响因子参数为0.9，第四个服务器标识的第一影响因子参数为0.4，第五个服务器标识的第一影响因子参数为0.7。所以，在进行大小排序后，五个服务器标识的顺序依次为：第三个服务器标识、第一个服务器标识、第五个服务器标识、第二个服务器标识、第四个服务器标识，其对应的第一标识即为G₁，G₂，G₃，G₄，G₅，然后按照第一标识的顺序重新对五个服务器标识的第一影响因子参数进行赋值，若d＝3，则表示排序后的前三个服务器标识的第一影响因子的赋值依次减小，后两个服务器标识的第一影响因子参数的赋值相等，且赋值最小，即可以将第三个服务器标识的第一影响因子参数赋值为10，第一个服务器标识的第一影响因子参数赋值为9，第五个服务器标识的第一影响因子参数赋值为8，第二个服务器标识和第四个服务器标识的第一影响因子参数均赋值为1。

对第二影响因子参数和第三影响因子参数的标准值确定处理与第一影响因子参数的标准值确定处理方法一样，在此不再赘述。

S300、根据B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，确定每一事件执行服务器的排序影响参数E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)；其中，E_i为第i个事件执行服务器的排序影响参数，CJ为第一影响因子参数对应的权重系数，CW为第二影响因子参数对应的权重系数，CF为第三影响因子参数对应的权重系数；CJ+CW+CF＝1；

每个影响因子参数均对应有一个权重系数，此权重系数初始时为固定的，可以由事件派发服务器指定，所有影响因子参数对应的权重系数做归一化处理，使其运算速度提高且减小了计算误差。在确定出每个事件执行服务器的影响因子参数的标准值之后，将每个影响因子的标准值与其对应的权重系数进行加权处理，再把同一个事件执行服务器加权处理后的每个影响因子参数进行相加，得到每个事件执行服务器的排序影响参数，排序影响参数即为确定服务器标识排序的参数，通过排序影响参数的大小，来对服务器标识进行排序。

S400、根据E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，从n个服务器标识中确定出s个目标服务器标识；

步骤S400包括：

S410、根据E₁,E₂,...,E_i,...,E_n对n个服务器标识进行排序，以得到第二标识列表L＝(L₁,L₂,...,L_i,...,L_n)；L₁,L₂,...,L_i,...,L_n对应的排序影响参数递减；其中，L_i为L中第i个第二标识；

S420、将L₁,...,L_s对应的服务器标识，确定为目标服务器标识；其中，s≤n；

第二标识为将所有服务器标识根据排序影响参数进行排序后的标识，如第一个服务器标识的排序影响参数为0.5，第二个服务器标识的排序影响参数为0.4，第三个服务器标识的排序影响参数为0.9，第四个服务器标识的排序影响参数为0.2，第五个服务器标识的排序影响参数为0.6，则根据排序影响参数进行排序后的顺序依次为：第三个服务器标识、第五个服务器标识、第一个服务器标识、第二个服务器标识、第四个服务器标识，其对应的第二标识依次为L₁，L₂，L₃，L₄，L₅。若s＝3，则将L₁，L₂，L₃对应的服务器标识确定为目标服务器标识，即第三个服务器标识、第五个服务器标识、第一个服务器标识被确定为目标服务器标识。

S500、根据每一目标服务器标识对应的排序影响参数，确定每一目标服务器标识的显示顺序；

步骤S500包括：

将s个目标服务器标识根据L₁,...,L_s的顺序确定为每一目标服务器标识的显示顺序。

显示顺序为L₁至L_s对应的目标服务器标识的顺序，在L_s至L_n之间(包括L_n)对应的服务器标识不显示，只做排序处理，所以，在事件派发服务器中只显示目标服务器标识的顺序，而其他服务器标识只在后台进行展示处理。

以上为本发明的第一实施例的服务器标识的显示方法，通过三个影响因子参数得到排序影响参数，排序影响参数即可认为是对应服务商的服务质量分数，通过排序影响参数的大小来对每个服务器标识进行顺序显示，使用户通过查看每个服务器标识的显示顺序，即可得知对应位置的服务商的服务质量在所有服务商之间的排名。

在第一实施例中，权重系数在初始时是固定的，但在实际应用中，为了用户能得到更好的应用体验，权重系数要根据实时情况进行调整，具体的权重系数调整方法为：

在步骤S500之后，所述服务器标识的显示方法还包括：

S600、获取CJ₁，CJ₂，CW₁，CW₂，CF₁，CF₂；其中，CJ₁＞CJ₂，CW₁＜CW₂，CF₁＝CF₂，且CJ₁+CW₁+CF₁＝1，CJ₂+CW₂+CF₂＝1；

S610、以CJ₁作为CJ，以CW₁作为CW，以CF₁作为CF，执行步骤S300-S500，以得到第一显示顺序；

S620、以CJ₂作为CJ，以CW₂作为CW，以CF₂作为CF，执行步骤S300-S500，以得到第二显示顺序；

S630、在目标时间段内，控制Y₁,...,Y_m/2以第一显示顺序显示目标服务器标识；

S640、在目标时间段内，控制Y_(m/2)+1,...,Y_m以第二显示顺序显示目标服务器标识；

若m为奇数，则将m/2中的m替换为m+1，如m为7时，步骤S630中为控制Y₁,...,Y₄以第一显示顺序显示目标服务器标识，步骤S640中为控制Y₅,...,Y₇以第二显示顺序显示目标服务器标识。

S650、获取所述目标时间段内，Y₁,...,Y_m/2对应的评价事件接收到的用户影响参数U₁,...,U_v,...,U_r；其中，U_v为Y₁,...,Y_m/2在目标时间段内对应的评价事件接收到的第v个用户影响参数；v＝1,...,r；r为Y₁,...,Y_m/2在目标时间段内对应的评价事件接收到的用户影响参数的数量；

S660、确定第一平均用户影响参数α＝(∑^r _v＝1U_v)/r；

S670、获取目标时间段内，Y_(m/2)+1,...,Y_m对应的评价事件接收到的用户影响参数O₁,...,O_x,...,O_p；其中，O_x为Y_(m/2)+1,...,Y_m在目标时间段内对应的评价事件接收到的第x个用户影响参数；x＝1,...,p；p为Y_(m/2)+1,...,Y_m在目标时间段内对应的评价事件接收到的用户影响参数的数量；

S680、确定第二平均用户影响参数β＝(∑^p _x＝1O_x)/p；

若α＞β，则将CJ替换为CJ₁，将CW替换为CW₁，将CF替换为CF₁；

若α＜β，则将CJ替换为CJ₂，将CW替换为CW₂，将CF替换为CF₂。

步骤S600中获取两组新的权重系数，新获取的两组权重系数也要进行归一化处理，使同一组的权重系数相加等于1，步骤S610-S680为分别对两组新的权重系数进行用户体验测试，使相同数量的用户对新的权重系数得到的服务器标识的显示顺序进行打分测试，即用户影响参数，获取每一组测试的权重系数的用户影响参数的平均值，并选取平均值大的一组权重系数作为测试后的权重系数。

第一实施例中的影响因子参数只有三个，在实际应用中，可以根据实际情况来添加或删除影响因子参数的数量，如需要更为精准的对服务器标识进行排序显示，则要通过更多的影响因子参数来确定每个事件执行服务器的排序影响参数，所以，提出本发明的第二实施例。

本发明的第二实施例的影响因子参数有四个，除了第一实施例中的三个影响因子参数外，还增加了一个第四影响因子参数。具体的，在本发明的第二实施例中，将第一实施例中的A_i＝(J_i,W_i,F_i)替换为A_i＝(J_i,W_i,F_i,Z_i)，Z_i＝-N_i5/N_i1；其中，Z_i为第i个事件执行服务器的第四影响因子参数，N_i5为第i个事件执行服务器对应的反馈事件的数量；所述反馈事件为正常完成且接收到用户输入的反馈标识的目标事件；

事件执行服务器对应的反馈事件可以为用户对服务商的投诉事件，通过用户对服务商的投诉事件数量与服务商接受接单请求的数量的比值，再做取负处理，得到第四影响因子参数。所以，第四影响因子参数可以表示为投诉率，投诉率越高，则表示对应服务商的服务质量越差，得到的排序影响参数越小，对应的服务商的排名越靠后。

第二实施例中的步骤S200包括：

S210、依次将J,W,F,Z作为目标列表H，并分别进行标准值确定处理，以得到每一事件执行服务器的影响因子标准值列表B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，B_i＝(BJ_i,BW_i,BF_i,BZ_i)；其中，目标列表H＝(H₁,H₂,...,H_i,...,H_n)，H_i为H中第i个目标参数，H_i为J_i,W_i,F_i,Z_i中任意一个；B_i为第i个事件执行服务器的影响因子标准值列表，J＝(J₁,J₂,...,J_i,...,J_n)，J为第一影响因子参数列表；W＝(W₁,W₂,...,W_i,...,W_n)，W为第二影响因子参数列表；F＝(F₁,F₂,...,F_i,...,F_n)，F为第三影响因子参数列表；Z＝(Z₁,Z₂,...,Z_i,...,Z_n)，Z为第四影响因子参数列表；BJ_i为J_i对应的影响因子标准值，BW_i为W_i对应的影响因子标准值，BF_i为F_i对应的影响因子标准值；BZ_i为Z_i对应的影响因子标准值；

由于在第二实施例中增加了第四影响因子参数，所以，在计算排序影响参数时，第四影响因子参数也有其对应的权重系数。具体的，将第一实施例中的E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)替换为E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)+(BZ_i*CZ)；其中，CZ为第四影响因子参数对应的权重系数。

第二实施例中的标准值确定处理方法与第一实施例中的标准值确定处理方法相似，只是比第一实施例多了第四影响因子参数，第二实施例中的标准值确定处理方法包括以下步骤：

根据H₁,H₂,...,H_i,...,H_n对n个服务器标识进行排序，以得到第一标识列表G＝(G₁,G₂,...,G_i,...,G_n)；G₁,G₂,...,G_i,...,G_n对应的目标参数递减；其中，G_i为G中第i个第一标识；

若H＝J，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；

若H＝W，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；

若H＝F，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；

若H＝Z，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第四影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第四影响因子参数进行赋值；

其中，Q₁＞Q₂＞...＞Q_d＞Q₀，s≤d≤n。

第二实施例通过增加表示投诉率的第四影响因子参数，使排序影响参数得到的数值更为多元化，计算的因素增加，使每个服务商的显示顺序排名更为精准。

一种服务器标识的显示方法，应用于打车平台，根据打车平台的每个服务商的服务质量对所有服务商进行排名，并对排名靠前的服务商进行标记显示，以使用户通过查看服务商在打车平台上的排名，即可获知对应服务商的服务质量，便于用户选择服务质量更优的服务商。

本发明每隔第一时间长度，就获取第二时间长度内打车平台的每个服务商对应的事件执行服务器对应的影响因子参数列表，每个影响因子参数列表中有若干个影响因子参数，对每个影响因子参数进行标准值确定处理，得到每个事件执行服务器对应的影响因子标准值列表，根据影响因子标准值列表和其对应的权重系数，确定每个事件执行服务器的排序影响参数，根据排序影响参数，确定目标服务器标识对应的服务商在打车平台上的显示顺序。解决了目前打车平台只根据服务商的首字母进行排序显示的问题，用户可以通过查看打车平台上服务商对应的目标服务器标识的显示顺序，就可直观的获取到每个事件执行服务器对应的服务商的服务质量，使服务商的排序更为精准，便于用户根据服务质量的差异对服务商进行选择。

本发明的实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，该存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种方法相关的至少一条指令或至少一段程序，该至少一条指令或该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述实施例提供的方法。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。

本发明的实施例还提供一种计算机程序产品，其包括程序代码，当所述程序产品在电子设备上运行时，所述程序代码用于使该电子设备执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的方法中的步骤。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种服务器标识的显示方法，其特征在于，应用于事件派发服务器，所述事件派发服务器与若干事件执行服务器通讯连接；所述事件派发服务器用于向所述事件执行服务器发送目标事件的事件执行请求；所述事件执行服务器用于在接收到所述事件执行请求后，确定是否对事件执行请求进行响应，并在确定响应所述事件执行请求后，执行所述事件执行请求对应的目标事件；每一所述事件执行服务器均具有对应的服务器标识；

所述方法包括如下步骤：

S100、每隔第一时间长度t₁，获取第二时间长度t₂内每一事件执行服务器对应的影响因子参数列表A₁,A₂,...,A_i,...,A_n，A_i＝(J_i,W_i,F_i)；其中，i＝1,2,...,n；A_i为第i个事件执行服务器的影响因子参数列表，n为所述事件执行服务器的数量；t₂＞t₁；J_i＝N_i1/N_i2；其中，J_i为第i个事件执行服务器的第一影响因子参数，N_i1为第i个事件执行服务器响应的所述事件执行请求的数量，N_i2为第i个事件执行服务器接收到所述事件执行请求的数量；W_i＝N_i3/N_i1；其中，W_i为第i个事件执行服务器的第二影响因子参数，N_i3为正常完成所述目标事件的数量；F_i＝(∑^Ni4 _k＝1P_ik)/N_i4；其中，N_i4≤N_i3，F_i为第i个事件执行服务器的第三影响因子参数，P_ik为第i个事件执行服务器的第k个评价事件接收到的用户影响参数，所述用户影响参数为用户对事件执行服务器对应的服务商评分的分值，N_i4为第i个事件执行服务器对应的评价事件的数量；所述评价事件为正常完成且接收到对应用户输入的用户影响参数的目标事件；

S200、依次将J,W,F作为目标列表H，并分别进行标准值确定处理，以得到每一事件执行服务器对应的影响因子标准值列表B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，B_i＝(BJ_i,BW_i,BF_i)；其中，B_i为第i个事件执行服务器的影响因子标准值列表，J＝(J₁,J₂,...,J_i,...,J_n)，J为第一影响因子参数列表；W＝(W₁,W₂,...,W_i,...,W_n)，W为第二影响因子参数列表；F＝(F₁,F₂,...,F_i,...,F_n)，F为第三影响因子参数列表；BJ_i为J_i对应的影响因子标准值，BW_i为W_i对应的影响因子标准值，BF_i为F_i对应的影响因子标准值；

S300、根据B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，确定每一事件执行服务器的排序影响参数E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)；其中，E_i为第i个事件执行服务器的排序影响参数，CJ为第一影响因子参数对应的权重系数，CW为第二影响因子参数对应的权重系数，CF为第三影响因子参数对应的权重系数；

S400、根据E₁,E₂,...,E_i,...,E_n，从n个服务器标识中确定出s个目标服务器标识；

S500、根据每一目标服务器标识对应的排序影响参数，确定每一目标服务器标识的显示顺序；

所述目标列表H＝(H₁,H₂,...,H_i,...,H_n)，其中，H_i为H中第i个目标参数，H_i为J_i,W_i,F_i中任意一个；

所述标准值确定处理包括以下步骤：

根据H₁,H₂,...,H_i,...,H_n对n个所述服务器标识进行排序，以得到第一标识列表G＝(G₁,G₂,...,G_i,...,G_n)；G₁,G₂,...,G_i,...,G_n对应的目标参数递减；其中，G_i为G中第i个第一标识；

若H＝J，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；

若H＝W，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；

若H＝F，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；

其中，Q₁＞Q₂＞...＞Q_d＞Q₀，s≤d≤n。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，CJ+CW+CF＝1。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件派发服务器对应有若干个终端Y₁,Y₂,...,Y_m；其中，m为所述终端的数量；

在步骤S500之后，所述方法还包括：

S600、获取CJ₁，CJ₂，CW₁，CW₂，CF₁，CF₂；其中，CJ₁＞CJ₂，CW₁＜CW₂，CF₁＝CF₂，且CJ₁+CW₁+CF₁＝1，CJ₂+CW₂+CF₂＝1；

S610、以CJ₁作为CJ，以CW₁作为CW，以CF₁作为CF，执行所述步骤S300-S500，以得到第一显示顺序；

S620、以CJ₂作为CJ，以CW₂作为CW，以CF₂作为CF，执行所述步骤S300-S500，以得到第二显示顺序；

S630、在目标时间段内，控制Y₁,...,Y_m/2以所述第一显示顺序显示所述目标服务器标识；

S640、在目标时间段内，控制Y_(m/2)+1,...,Y_m以所述第二显示顺序显示所述目标服务器标识；

S650、获取所述目标时间段内，Y₁,...,Y_m/2对应的评价事件接收到的用户影响参数U₁,...,U_v,...,U_r；其中，U_v为Y₁,...,Y_m/2在目标时间段内对应的评价事件接收到的第v个用户影响参数；v＝1,...,r；r为Y₁,...,Y_m/2在目标时间段内对应的评价事件接收到的用户影响参数的数量；

S660、确定第一平均用户影响参数α＝(∑^r _v＝1U_v)/r；

S670、获取所述目标时间段内，Y_(m/2)+1,...,Y_m对应的评价事件接收到的用户影响参数O₁,...,O_x,...,O_p；其中，O_x为Y_(m/2)+1,...,Y_m在目标时间段内对应的评价事件接收到的第x个用户影响参数；x＝1,...,p；p为Y_(m/2)+1,...,Y_m在目标时间段内对应的评价事件接收到的用户影响参数的数量；

S680、确定第二平均用户影响参数β＝(∑^p _x＝1O_x)/p；

若α＞β，则将CJ替换为CJ₁，将CW替换为CW₁，将CF替换为CF₁；

若α＜β，则将CJ替换为CJ₂，将CW替换为CW₂，将CF替换为CF₂。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S400包括：

S410、根据E₁,E₂,...,E_i,...,E_n对n个所述服务器标识进行排序，以得到第二标识列表L＝(L₁,L₂,...,L_i,...,L_n)；L₁,L₂,...,L_i,...,L_n对应的排序影响参数递减；其中，L_i为L中第i个第二标识；

S420、将L₁,...,L_s对应的服务器标识，确定为目标服务器标识；其中，s≤n。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S500包括：

将s个目标服务器标识根据L₁,...,L_s的顺序确定为每一目标服务器标识的显示顺序。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将A_i＝(J_i,W_i,F_i)替换为A_i＝(J_i,W_i,F_i,Z_i)，Z_i＝-N_i5/N_i1；其中，Z_i为第i个事件执行服务器的第四影响因子参数，N_i5为第i个事件执行服务器对应的反馈事件的数量；所述反馈事件为正常完成且接收到用户输入的反馈标识的目标事件；

步骤S200包括：

S210、依次将J,W,F,Z作为目标列表H，并分别进行标准值确定处理，以得到每一事件执行服务器的影响因子标准值列表B₁,B₂,...,B_i,...,B_n，B_i＝(BJ_i,BW_i,BF_i,BZ_i)；其中，B_i为第i个事件执行服务器的影响因子标准值列表，J＝(J₁,J₂,...,J_i,...,J_n)，J为第一影响因子参数列表；W＝(W₁,W₂,...,W_i,...,W_n)，W为第二影响因子参数列表；F＝(F₁,F₂,...,F_i,...,F_n)，F为第三影响因子参数列表；Z＝(Z₁,Z₂,...,Z_i,...,Z_n)，Z为第四影响因子参数列表；BJ_i为J_i对应的影响因子标准值，BW_i为W_i对应的影响因子标准值，BF_i为F_i对应的影响因子标准值；BZ_i为Z_i对应的影响因子标准值；

将E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)替换为E_i＝(BJ_i*CJ)+(BW_i*CW)+(BF_i*CF)+(BZ_i*CZ)；其中，CZ为第四影响因子参数对应的权重系数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标列表H＝(H₁,H₂,...,H_i,...,H_n)，其中，H_i为H中第i个目标参数，H_i为J_i,W_i,F_i,Z_i中任意一个；

所述标准值确定处理包括以下步骤：

根据H₁,H₂,...,H_i,...,H_n对n个所述服务器标识进行排序，以得到第一标识列表G＝(G₁,G₂,...,G_i,...,G_n)；G₁,G₂,...,G_i,...,G_n对应的目标参数递减；其中，G_i为G中第i个第一标识；

若H＝J，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第一影响因子参数进行赋值；

若H＝W，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第二影响因子参数进行赋值；

若H＝F，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第三影响因子参数进行赋值；

若H＝Z，则对G_i进行以下处理：

若i≤d，则以Q_i对G_i对应的第四影响因子参数进行赋值；若i＞d，则以Q₀对G_i对应的第四影响因子参数进行赋值；

其中，Q₁＞Q₂＞...＞Q_d＞Q₀，s≤d≤n。

8.一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任意一项的所述方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求8中所述的非瞬时性计算机可读存储介质。

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