TWI670597B - 資訊處理方法和裝置及動態資訊的顯示方法和裝置 - Google Patents

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Abstract

本發明提出一種資訊處理方法和裝置及動態資訊的顯示方法和裝置，該資訊處理方法包括：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。該方法能夠將更有價值的資訊寫入快取。

Description

資訊處理方法和裝置及動態資訊的顯示方法和裝置
本發明涉及網際網路技術領域，尤其涉及一種資訊處理方法和裝置及動態資訊的顯示方法和裝置。
隨著網際網路技術的發展，很多網際網路金融方案應運而生。一種網際網路金融方案是網際網路群眾募資。使用者進入網際網路群眾募資的頁面後，會對應群眾募資項目顯示該項目的動態資訊，例如，對應募集中的項目，顯示瀏覽資訊、社交資訊和交易資訊等。
相關技術中，動態資訊在產生後，就會被資訊產生模組直接寫入到快取中，例如，使用者介面會將瀏覽資訊和社交資訊直接寫入到快取中，交易服務模組會將交易資訊直接寫入到快取中。
由於產生的動態資訊的資料量很大，特別是瀏覽資訊，那麼就會對快取產生大量的寫入操作，而快取合適的應用場景是寫少讀多，因此會對快取造成很大的寫入壓力，影響快取性能。
進一步的，對於每個項目來說，只快取最新的若干條資訊，當使用者介面從快取中讀取資訊進行顯示時，顯示 的就是相對較新的資訊。由於使用者更常用的行為是瀏覽，因此快取中較新的資訊通常就是瀏覽資訊，相應的，通常顯示的也是瀏覽資訊，而社交資訊和交易資訊就會被淹沒掉。但是，對於使用者更有參考價值的資訊卻是社交資訊和交易資訊，而瀏覽資訊的參考價值相對較小，因此，就會造成顯示的資訊的價值不高，而價值高的資訊無法被顯示。
本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。
為此，本發明的一個目的在於提出一種資訊處理方法和裝置。
為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出的資訊處理方法，包括：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
為達到上述目的，本發明第二方面實施例提出的資訊處理裝置，包括：確定模組，用於確定需要更新的資訊分類；寫入模組，用於將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
為達到上述目的，本發明第三方面實施例提出的動態 資訊的顯示方法，包括：從伺服端的快取中獲取動態資訊；顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
為達到上述目的，本發明第四方面實施例提出的動態資訊的顯示裝置，包括：獲取模組，用於從伺服端的快取中獲取動態資訊；顯示模組，用於顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
為達到上述目的，本發明第五方面實施例提出的資訊處理裝置，包括：處理器；用於儲存處理器可執行指令的記憶體；其中，所述處理器被配置為：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
為達到上述目的，本發明第六方面實施例提出的動態資訊的顯示裝置，包括：處理器；用於儲存處理器可執行指令的記憶體；其中，所述處理器被配置為：從伺服端的快取中獲取動態資訊；顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
為達到上述目的，本發明第七方面實施例提出的資訊處理系統，包括：收集裝置，用於接收前臺介面產生的動態資訊；消息裝置，用於接收後臺伺服器產生的動態資訊；服務裝置，用於接收所述收集模組和所述消息模組發送的動態資訊，並根據所述動態資訊所屬的分類儲存到所述分類對應的儲存空間，以及在快取需要更新時，將所確 定的分類中的動態資訊寫入快取；快取裝置，用於接收所述服務模組寫入的動態資訊。
本發明實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：透過將所確定的分類中的資訊寫入快取，可以選擇更有價值的資訊寫入到快取。當使用者介面從快取中讀取資訊進行顯示時，可以顯示更有價值的資訊。
進一步的，透過在達到更新快取的定時時間時，才將資訊寫入快取，而不是在產生資訊時直接就寫入快取，可以降低寫入次數，從而降低快取的寫入壓力，提高快取性能。進一步的，透過對資訊產生方發送的資訊進行儲存，可以實現資訊沉澱，為相關流程提供資料支持。
本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或透過本發明的實踐瞭解到。
S11、S12‧‧‧步驟
S21~S24‧‧‧步驟
S31~S34‧‧‧步驟
S401~S415‧‧‧步驟
S81、S82‧‧‧步驟
51‧‧‧前臺介面
52‧‧‧收集模組
53‧‧‧動態資訊快取模組
54‧‧‧市場後臺服務模組
55‧‧‧熱度模型
56‧‧‧人工干預模組
57‧‧‧消息模組
58‧‧‧交易服務模組
59‧‧‧資料庫
60‧‧‧裝置
61‧‧‧確定模組
62‧‧‧寫入模組
63‧‧‧觸發模組
64‧‧‧接收模組
65‧‧‧儲存模組
66‧‧‧判斷模組
90‧‧‧裝置
91‧‧‧第一獲取模組
92‧‧‧顯示模組
93‧‧‧第二獲取模組
94‧‧‧發送模組
本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合圖式對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1是本發明一個實施例提出的資訊處理方法的流程示意圖；圖2是本發明另一個實施例提出的資訊處理方法的流程示意圖；圖3是本發明另一個實施例提出的資訊處理方法的流 程示意圖；圖4是本發明另一個實施例提出的資訊處理方法的流程示意圖；圖5是圖4對應的處理系統的結構示意圖；圖6是本發明一個實施例提出的資訊處理裝置的結構示意圖；圖7是本發明一個實施例提出的資訊處理裝置的結構示意圖；圖8是本發明一個實施例提出的動態資訊的顯示方法的流程示意圖；圖9是本發明一個實施例提出的動態資訊的顯示裝置的結構示意圖；圖10是本發明另一個實施例提出的動態資訊的顯示裝置的結構示意圖。
下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在圖式中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的模組或具有相同或類似功能的模組。下面透過參考圖式描述的實施例是示例性的，僅用於解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。相反，本發明的實施例包括落入所附加申請專利範圍的精神和內涵範圍內的所有變化、修改和等同物。
圖1是本發明一個實施例提出的資訊處理方法的流程 示意圖。
參見圖1，本實施例的方法包括：
S11：確定需要更新的資訊分類。
S12：將所確定的分類中的資訊寫入快取。
其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
一些實施例中，參見圖2，在S11之前，還可以包括：
S21：接收資訊產生方發送的資訊。
其中，假設本實施例的執行主體稱為處理模組，在處理模組和資訊產生方之間可以設置統一模組，由統一模組接收資訊產生方產生的資訊，併發送給處理模組。
因此，該步驟可以具體是接收資訊產生方透過統一模組發送的資訊。
其中，統一模組不限於一個，可以依據資訊類別的不同，採用不同的統一模組，例如，前臺(如頁面)產生的資訊透過一個統一模組發送給處理模組，後臺(如交易伺服器)產生的資訊透過另一個統一模組發送給處理模組。
每個資訊產生方在產生資訊後，將各自產生的資訊都發給相同的統一模組，這樣可以避免存在依賴關係的資訊產生者之間的直接依賴，便於擴展。例如，如果資訊產生者A與資訊產生者B之間存在依賴關係，如果不存在統一模組，則資訊產生者A和資訊產生者B之間需要直接連接，而兩者直接相連會存在一定的限定性，而都連接到 統一模組，可以避免這種限定。
一些實施例中，接收的上述的資訊可以具體是預設類型的資訊，以對預設類型的資訊進行本實施例的處理。或者，一些實施例中，也可以是在S21接收到資訊後，判斷是否是預設類型的資訊，以便在是預設類型的資訊進行後續的S22及其後續步驟。
進一步的，上述的預設類型的資訊可以具體是動態資訊，動態資訊是隨著時間的不同動態變化的資訊。動態資訊又可以進一步分為不同類別，如分為瀏覽資訊、社交資訊或交易資訊。以某個項目的動態資訊為例，瀏覽資訊例如包括：使用者A瀏覽了該項目；社交資訊例如包括：使用者A針對該項目進行了什麼評論，或者，使用者A對該項目進行了點讚；交易資訊包括：使用者A對該項目投資了多少錢。
S22：確定所述資訊所屬的分類。
S23：將所述資訊儲存到所述分類對應的儲存空間。
其中，參見圖3，處理模組可以在本地創建佇列，初始時，佇列可以設置為空。當處理模組接收到資訊後，可以將資訊儲存到已創建的佇列中。具體的，可以根據資訊類別，將不同類別的資訊儲存到不同的佇列中(S31)。
例如，可以將資訊分為：瀏覽資訊、社交資訊和交易資訊，則可以創建三個佇列，分別稱為瀏覽佇列、社交佇列和交易佇列。當接收到資訊後，將資訊儲存到對應類別 的佇列中。例如，當接收到瀏覽資訊時，將瀏覽資訊儲存到瀏覽佇列；當接收到社交資訊時，將社交資訊儲存到社交佇列；當接收到交易資訊，將交易資訊儲存到交易佇列。
進一步的，可以設置每個佇列的最大長度。
不同佇列的最大長度可以相同或不同。
例如，可以與佇列中儲存的資訊相關。具體的，可以與所儲存的資訊的價值正相關。例如，一個佇列中儲存的資訊的價值越高，該佇列的最大長度越大。而每種資訊的價值可以根據實際需要確定。
例如，瀏覽佇列、社交佇列和交易佇列的最大長度分別是1、5、10，則如果要在一個佇列中儲存一條資訊時，如果當前佇列長度達到最大長度(佇列滿)時，可以剔除儲存時間最久的資訊，而將新來的資訊儲存到佇列中。
其中，當前佇列長度可以透過檢測佇列的當前情況得到。例如，可以在處理模組中設置計數器，計數器用於對每個佇列中儲存的資訊的個數進行統計，從而可以得到當前佇列長度。例如，瀏覽佇列中當前儲存一條瀏覽資訊，則確定瀏覽佇列的當前佇列長度是1。
進一步的，參見圖2，S11之前還可以包括：
S24：判斷當前時間是否達到更新快取的定時時間，若是，執行S11及其後續步驟，否則重複執行S24及其後續步驟。
其中，快取可以設置為定時更新的，當達到設置的更新時間時，可以確定相應的分類並將所確定的分類中的資訊寫入快取。
如圖3所示，在確定需要更新的資訊的分類時，可以包括：
S32：獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度。
其中，權重資料可以包括：熱度值和/或人工干預值。
熱度值可以透過對佇列中儲存的資訊進行熱度統計後得到，例如，瀏覽佇列的熱度值是瀏覽資訊的熱度值，社交佇列的熱度值是社交資訊的熱度值等。其中，一種類別資訊的熱度值可以是該類別資訊在統計時間內的出現總次數。因此，當一種類別資訊越頻繁出現時，該類別資訊及對應佇列的熱度值越大。
人工干預值是人工設置的，可以根據需求設置每個佇列的人工干預值，例如，某個類別資訊的價值越大，則設置該類別資訊及對應佇列的人工干預值越大。例如，社交資訊相對於瀏覽資訊更為價值，則可以設置社交佇列的人工干預值大於瀏覽佇列的人工干預值。
當前佇列長度可以透過設置的計數器，對每個佇列的長度進行計數得到。
S33：根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列。
其中，對應每個佇列，可以計算權重資料(如熱度值 和人工干預值)和當前佇列長度的乘積，選擇乘積最大的佇列。
進一步的，當乘積最大的佇列為一個時，則將乘積最大的佇列確定為選擇的一個佇列。
當乘積最大的佇列為多個時，則在乘積最大的多個佇列中，進一步根據預設演算法，選擇出一個佇列。例如，預設演算法是根據人工干預值選擇，則假設乘積最大的佇列包括佇列A和佇列B，如果佇列A的人工干預值大於佇列B的人工干預值，則確定選擇的一個佇列是佇列A。
可以理解的是，在人工設置時，需要對應每個佇列分別設置不同的干預值。
在選擇出佇列後，可以從佇列中讀取資訊寫入快取中。
如圖3所示，從佇列中讀取資訊寫入快取的流程可以包括：
S34：將所確定的佇列中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
其中，在佇列中讀取資訊時，依據先進先出原則。
另外，在將資訊寫入到快取時，快取中可以僅儲存最新的若干條資訊。
本實施例中，透過確定需要更新的資訊的分類，在確定的分類中的資訊寫入快取中，可以選擇更有價值的資訊寫入到快取。當使用者介面從快取中讀取資訊進行顯示時，可以顯示更有價值的資訊。進一步的，透過在需要更 新緩衝時，才讀取資訊並寫入快取中，而不是在產生資訊時直接就寫入快取，可以降低寫入次數，從而降低快取的寫入壓力，提高快取性能。進一步的，透過對資訊產生者發送的資訊進行儲存，可以實現資訊沉澱，為相關流程提供資料支持。
將上述的資訊快取方法應用到金融項目的動態資訊的處理場景時，本發明還可以給出如下的實施例。
圖4是本發明另一個實施例提出的資訊處理方法的流程示意圖。圖5是圖4對應的處理系統的結構示意圖。
如圖5所示，上述的處理系統會涉及的模組包括：前臺介面51、收集模組52、動態資訊快取模組53、市場後臺服務模組54、熱度模型55、人工干預模組56、消息模組57、交易服務模組58和資料庫59。
如圖5所示，前臺介面位於客戶端，其餘模組位於伺服端。需要說明的是，圖5以收集模組位於伺服端為例，但是，收集模組也可以位於客戶端。
對各模組的說明如下：前臺介面：使用者進入系統之後看到的介面，使用者所有操作都透過前臺介面，也可以稱為使用者介面。
收集模組：對前臺介面上使用者的操作行為(如點擊行為、搜索行為)進行檢測，併發送給市場後臺服務和熱度模型。
動態資訊快取模組：針對每個金融項目(簡稱項目)設置一個快取列表，每個快取列表中儲存該項目需要顯示 的動態資訊。
市場後臺服務：針對收集模組和消息模組發送過來的資訊進行處理，結合熱度模型和人工干預進行權重計算，並更新快取中的動態資訊。
熱度模型：對使用者的點擊熱度和搜索資訊進行分析，給出每種類別的資訊的熱度值。
人工干預模組：由後臺管理員設置對各類別的資訊的干預值。
消息模組：負責分發交易服務模組的交易消息。
資料庫：用於儲存資訊。例如，熱度模型接收到收集模組發送的資訊後可以將資訊儲存到資料庫中，熱度模型需要計算熱度值時從資料庫中獲取資訊並計算熱度值。
參見圖4，上述各模組之間交互的流程包括：
S401：前臺介面檢測使用者對項目產生的使用者操作行為，併發送給收集模組。
其中，使用者打開項目所在頁面後，使用者可以對項目進行瀏覽、點讚、評論、分享、交易、搜索等操作，相應的，前臺介面可以檢測到相應的具體的使用者操作行為，如瀏覽行為(檢測到對項目的點擊)、社交行為(包括點讚、評論、分享等)、搜索行為。
S402：收集模組根據前臺介面發送的使用者操作行為，獲取瀏覽資訊和社交資訊等不依賴後臺服務的動態資訊。
其中，動態資訊可以分為依賴後臺服務的資訊和不依 賴後臺服務的資訊，依賴後臺服務的資訊例如包括交易資訊，不依賴後臺服務的資訊例如包括瀏覽資訊和社交資訊等。
本實施例以依賴後臺服務的資訊是交易資訊，不依賴後臺服務的資訊是瀏覽資訊和社交資訊為例。
因此，當使用者操作行為是瀏覽或社交時，則可以獲取相應的瀏覽資訊和社交資訊。
S403：收集模組將瀏覽資訊和社交資訊發送給市場後臺服務模組。
瀏覽資訊例如包括：使用者A已瀏覽、使用者B已瀏覽等。
社交資訊例如包括：使用者A說了什麼，使用者B說了什麼；和/或，使用者A點讚，使用者B點讚等。
S404：收集模組將使用者操作行為通知給熱度模型。
例如，使用者在前臺介面上產生一次瀏覽行為，則收集模組向熱度模型發送當前產生一次瀏覽行為的通知消息。
S405：熱度模型根據通知消息，統計每種類別的資訊的熱度值。
例如，熱度模型中可以設置計數器，初始值為0，當接收到對一種行為的一次通知消息，則將該行為對應資訊的熱度值加1。
如，熱度模型在使用者每發生一次瀏覽行為時，則將瀏覽資訊的熱度值加1。熱度模型在使用者每發生一次社 交行為時，則將社交資訊的熱度值加1。熱度模型在使用者每發生一次交易行為時，則將交易資訊的熱度值加1。
可以理解的是，熱度模型在進行上述統計時，是對應每個項目的所有使用者進行的統計。例如，項目A的瀏覽資訊的熱度值，是瀏覽過項目A的所有使用者產生的熱度值。
進一步的，上述的瀏覽可以具體包括對同一項目的所有頁面的查看。社交主要包括使用者在點讚、評論和分享這些社交板塊產生的行為。交易主要包括使用者當前交易及已成交交易。
另外，本實施例以瀏覽、社交和交易為例，還可以包括搜索。
進一步的，搜索可以包括直接搜索和間接搜索。例如系統中有項目名為“零碳科技”，使用者在搜索框直接搜索“零碳科技”為對該項目的直接搜索，使用者在搜索框輸入“環保”，收集模組透過匹配規則，會將該次搜索匹配到“零碳科技”上，這記為對項目的間接搜索。
S406：交易服務模組將交易資訊，發送給消息模組。
S407：消息模組將交易資訊發送給市場後臺服務模組。
S408：市場後臺服務模組將接收的資訊儲存到對應類別的佇列中。
例如，將瀏覽資訊儲存到瀏覽佇列，將社交資訊儲存到社交佇列，將交易資訊儲存到交易佇列。
透過上述流程，資訊產生者可以透過收集模組或消息模組將資訊發送給市場後臺服務模組。
市場後臺服務模組將資訊儲存到佇列中，可以實現資訊沉澱。另外，可以依據資訊類別儲存到不同佇列中，以選擇更有價值的資訊。
在達到每個定時的更新快取的時間時，例如每秒更新一次，則可以每秒循環執行S409-S413：
S409：市場後臺服務模組從熱度模型獲取熱度值。
S410：市場後臺服務模組從人工干預模組獲取人工干預值。
S411：市場後臺服務模組從計數器獲取每個佇列的當前佇列長度。
S412：市場後臺服務模組，計算每個佇列的熱度值、人工干預值和當前佇列長度的乘積，選擇乘積最大的一個佇列。
S413：從選擇的佇列中，讀取一條資訊寫入到動態資訊快取模組中。
進一步的，當前台介面需要顯示資訊時，可以從快取中讀取資訊進行顯示。
其中，前臺介面在顯示資訊時可以採用定時更新的方式，則達到定時的更新顯示時間或接收到使用者觸發更新的指令時，可以循環執行S414-S415。
S414：前臺介面從快取中讀取資訊。
S415：前臺介面顯示讀取的資訊。
可以理解的是，本實施例中無特殊說明的地方，可以參見上述實施例中的相關描述，在此不再贅述。
本實施例中，透過在達到快取的更新時間時，向快取中寫入資訊，可以降低快取的寫入壓力。透過根據熱度值、人工干預值和當前佇列長度的乘積選擇佇列，並在選擇的佇列中讀取資訊，可以將更有價值的資訊寫入快取，以顯示更有價值的資訊，避免社交資訊和交易資訊淹沒在瀏覽資訊中。透過將動態資訊儲存到佇列中，可以實現資訊沉澱，為其他流程提供資料支持。透過消息模組轉發交易消息，可以避免不同服務間的依賴限制。
圖6是本發明一個實施例提出的資訊處理裝置的結構示意圖。
參見圖6，本實施例的裝置60包括：確定模組61和寫入模組62。
確定模組61，用於確定需要更新的資訊分類；寫入模組62，用於將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
一些實施例中，參見圖7，該裝置60還可以包括：觸發模組63，用於判斷當前時間是否達到更新快取的定時時間，以便在達到時，觸發所述確定模組執行。
一些實施例中，參見圖7，該裝置60還可以包括：接收模組64，用於接收資訊產生方發送的資訊； 儲存模組65，用於確定所述資訊所屬的分類，將所述資訊儲存到所述分類對應的儲存空間。
一些實施例中，參見圖7，該裝置60還可以包括：判斷模組66，用於判斷所述資訊是否是預設類型的資訊，以在所述資訊是預設類型的資訊時，觸發儲存模組執行。
一些實施例中，所述儲存模組65具體用於：將不同類別的資訊，儲存到不同的佇列中。
一些實施例中，所述確定模組61具體用於：獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度；根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列。
一些實施例中，所述權重資料包括：熱度值和/或人工干預值，其中，所述熱度值是所述佇列中儲存的資訊的熱度值，所述資訊的熱度值是對所有使用者的對應所述資訊的操作行為進行熱度統計後得到的。
一些實施例中，所述不同的佇列的最大長度與儲存的資訊相關。
一些實施例，所述根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列，包括：計算所述權重資料與所述當前佇列長度的乘積，在所有佇列中選擇乘積最大的佇列；如果乘積最大的佇列為一個，則將所述乘積最大的佇列，作為確定出的一個佇列；或者， 如果乘積最大的佇列大於一個，則在乘積最大的多個佇列中，根據預設演算法，確定出一個佇列。
一些實施例中，所述寫入模組62具體用於：將所確定的分類中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
一些實施例中，所述接收模組64具體用於：接收資訊產生方透過統一模組發送的資訊，其中，當同種類別的資訊由多個資訊產生方產生時，所述多個資訊產生方均與所述統一模組連接。
一些實施例中，所述預設類型的資訊是動態資訊。
可以理解的是，本實施例的裝置與上述方法實施例對應，具體內容可以參見上述相關描述，在此不再贅述。
本實施例中，透過選擇分類，在選擇的分類中讀取資訊寫入快取中，可以選擇更有價值的資訊寫入到快取。當使用者介面從快取中讀取資訊進行顯示時，可以顯示更有價值的資訊。進一步的，透過在達到更新快取的定時時間時，才讀取資訊並寫入快取中，而不是在產生資訊時直接就寫入快取，可以降低寫入次數，從而降低快取的寫入壓力，提高快取性能。進一步的，透過對資訊產生者發送的資訊進行儲存，可以實現資訊沉澱，為相關流程提供資料支持。
圖8是本發明一個實施例提出的動態資訊的顯示方法的流程示意圖。
參見圖8，本實施例的流程包括： S81：從伺服端的快取中獲取動態資訊；S82：顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
當採用相關技術中的產生動態資訊後直接寫入快取的方案時，動態資訊是與產生時間相關的，因此，顯示的動態資訊是最新產生的動態資訊。
而本實施例中，上述的動態資訊與資訊分類相關，因此，顯示的動態資訊屬於所需要分類中的資訊，例如，使用者更希望看到交易資訊，則顯示的動態資訊更多的是交易資訊。
具體的，為了實現動態資訊與資訊分類相關，可以採用上述實施例中的相關內容將動態資訊寫入到快取。
具體的，動態資訊及伺服端對動態資訊的處理流程可以參見上述實施例，在此不再詳細說明。
一些實施例中，該方法還可以包括：從所述伺服端的資料庫中獲取靜態資訊。
靜態資訊例如包括：網頁的固定內容對應的資訊，例如某個金融項目的具體名稱、圖片、相關介紹資訊等。
一些實施例中，該方法還可以包括：還包括：將產生的動態資訊發送給所述伺服端。
例如，客戶端還可以產生瀏覽資訊、社交資訊等動態資訊，當客戶端產生這些資訊後可以將其發送給伺服端。相應的，伺服端接收到動態資訊後，可以對其進行分類儲存。
可以理解的是，本實施例的具體內容可以參見上述實施例中的相關說明，在此不再贅述。
圖9是本發明一個實施例提出的動態資訊的顯示裝置的結構示意圖。
參見圖9，本實施例的裝置90包括：第一獲取模組91和顯示模組92。
第一獲取模組91，用於從伺服端的快取中獲取動態資訊；顯示模組92，用於顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
一些實施例中，參見圖10，該裝置90還包括：第二獲取模組93，用於從所述伺服端的資料庫中獲取靜態資訊。
一些實施例中，參見圖10，該裝置90還包括：發送模組94，用於將產生的動態資訊發送給所述伺服端。
可以理解的是，本實施例的裝置與上述方法實施例對應，具體內容可以參見上述相關描述，在此不再贅述。
本實施例中，透過顯示動態資訊，並且動態資訊與資訊分類相關，可以顯示更有價值的資訊。
本發明還提供了一種資訊處理裝置。該裝置包括：處理器；用於儲存處理器可執行指令的記憶體；其中，所述處理器被配置為：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，所述分類中的資訊，在接 收後根據資訊所屬的分類被儲存到所述分類對應的儲存空間。
一些實施例中，所述處理器還被配置為：判斷當前時間是否達到更新快取的定時時間，以便在達到時，執行確定需要更新的資訊分類的步驟。
一些實施例中，所述處理器還被配置為：接收資訊產生方發送的資訊；確定所述資訊所屬的分類；將所述資訊儲存到所述分類對應的儲存空間。
一些實施例中，在接收資訊產生方發送的資訊之後，所述方法還包括：判斷所述資訊是否是預設類型的資訊，以便在所述資訊是預設類型的資訊時，執行確定所述資訊所屬的分類的步驟。
一些實施例中，所述將所述資訊儲存到所述分類對應的儲存空間，包括：將不同類別的資訊，儲存到不同的佇列中。
一些實施例中，所述確定需要更新的資訊分類，包括：獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度；根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列。
一些實施例中，所述權重資料包括：熱度值和/或人工干預值，其中，所述熱度值是所述佇列中儲存的資訊的熱度值，所述資訊的熱度值是對所有使用者的對應所述資 訊的操作行為進行熱度統計後得到的。
一些實施例中，所述不同的佇列的最大長度與儲存的資訊相關。
一些實施例中，所述根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列，包括：計算所述權重資料與所述當前佇列長度的乘積，在所有佇列中選擇乘積最大的佇列；如果乘積最大的佇列為一個，則將所述乘積最大的佇列，作為確定出的一個佇列；或者，如果乘積最大的佇列大於一個，則在乘積最大的多個佇列中，根據預設演算法，確定出一個佇列。
一些實施例中，所述將所確定的分類中的資訊寫入快取，包括：將所確定的分類中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
一些實施例中，所述接收資訊產生方發送的資訊，包括：接收資訊產生方透過統一模組發送的資訊，其中，當同種類別的資訊由多個資訊產生方產生時，所述多個資訊產生方均與所述統一模組連接。
一些實施例中，所述預設類型的資訊是動態資訊。
可以理解的是，本實施例與上述的資訊處理方法實施例對應，具體內容可以參見上述實施例中的相關描述，在此不再詳細說明。
本發明還提供了一種動態資訊的顯示裝置。該裝置包括：處理器；用於儲存處理器可執行指令的記憶體；其中，所述處理器被配置為：從伺服端的快取中獲取動態資訊；顯示所述動態資訊；其中，所述動態資訊與資訊分類相關。
一些實施例中，所述處理器還被配置為：將產生的動態資訊發送給所述伺服端。
一些實施例中，所述處理器還被配置為：從所述伺服端的資料庫中獲取靜態資訊。
可以理解的是，本實施例與上述的動態資訊的顯示方法實施例對應，具體內容可以參見上述實施例中的相關描述，在此不再詳細說明。
本發明還提供了一種資訊處理系統，包括：收集裝置、消息裝置、服務裝置和快取裝置。
收集裝置，用於接收前臺介面產生的動態資訊；消息裝置，用於接收後臺伺服器產生的動態資訊；服務裝置，用於接收所述收集模組和所述消息模組發送的動態資訊，並根據所述動態資訊所屬的分類儲存到所述分類對應的儲存空間，以及在快取需要更新時，將所確定的分類中的動態資訊寫入快取；快取裝置，用於接收所述服務模組寫入的動態資訊。
一些實施例中，該系統還包括：前臺介面裝置，用於將產生的動態資訊發送給所述收集模組，以及，在需要顯示動態資訊時，從所述快取裝置 獲取動態資訊進行顯示。
一些實施例中，所述服務裝置具體用於：將不同類別的動態資訊，儲存到不同的佇列中；以及，在快取需要更新時，獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度，根據所述權重資料和所述當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列；以及，將所確定佇列中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
一些實施例中，所述權重資料包括：熱度值和人工干預值，所述系統還包括：熱度模型裝置，用於計算所述熱度值；人工干預裝置，用於設置所述人工干預值。
可以理解的是，本實施例的收集裝置、消息裝置、服務裝置、快取裝置、前臺介面裝置、熱度模型裝置和人工干預裝置分別對應上述實施例中的收集模組、消息模組、市場後臺服務模組、動態資訊快取模組、前臺介面、熱度模型、人工干預模組，本實施例的後臺伺服器對應上述實施例中的交易服務模組。因此，具體內容可以參見上述實施例中的相關描述，在此不再詳細說明。
需要說明的是，在本發明的描述中，術語“第一”、“第二”等僅用於描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是指至少兩個。
流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用於實現特定邏輯功能或過程的步驟的可執行指令的代碼的模組、片段或部分，並且本發明的優選實施方式的範圍包括另外的實現，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執行功能，這應被本發明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。
應當理解，本發明的各部分可以用硬體、軟體、韌體或它們的組合來實現。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用儲存在記憶體中且由合適的指令執行系統執行的軟體或韌體來實現。例如，如果用硬體來實現，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現：具有用於對資料信號實現邏輯功能的邏輯閘電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯閘電路的專用集成電路，可程式閘陣列(PGA)，現場可程式閘陣列(FPGA)等。
本技術領域的具有通常知識者可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以透過程式來指令相關的硬體完成，所述的程式可以儲存於一種電腦可讀儲存媒體中，該程式在執行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
此外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模組中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模組中。上述集成的 模組既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能模組的形式實現。所述集成的模組如果以軟體功能模組的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，也可以儲存在一個電腦可讀取儲存媒體中。
上述提到的儲存媒體可以是唯讀記憶體，磁碟或光碟等。
在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
儘管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的具有通常知識者在本發明的範圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變形。

Claims (14)

  1. 一種資訊處理方法，其特徵在於，包括：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，該分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到該分類對應的儲存空間，其中，該方法還包括：接收資訊產生方發送的資訊；確定該資訊所屬的分類，包括：獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度；根據該權重資料和該當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列，包括：計算該權重資料與該當前佇列長度的乘積，在所有佇列中選擇乘積最大的佇列；如果乘積最大的佇列為一個，則將該乘積最大的佇列，作為確定出的一個佇列；或者，如果乘積最大的佇列大於一個，則在乘積最大的多個佇列中，根據預設演算法，確定出一個佇列；將該資訊儲存到該分類對應的儲存空間。
  2. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，還包括： 判斷當前時間是否達到更新快取的定時時間，以便在達到時，執行確定需要更新的資訊分類的步驟。
  3. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，在接收資訊產生方發送的資訊之後，該方法還包括：判斷該資訊是否是預設類型的資訊，以便在該資訊是預設類型的資訊時，執行確定該資訊所屬的分類的步驟。
  4. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，該將該資訊儲存到該分類對應的儲存空間，包括：將不同類別的資訊，儲存到不同的佇列中。
  5. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，該權重資料包括：熱度值和/或人工干預值，其中，該熱度值是該佇列中儲存的資訊的熱度值，該資訊的熱度值是對所有使用者的對應該資訊的操作行為進行熱度統計後得到的。
  6. 根據申請專利範圍第4項所述的方法，其中，該不同的佇列的最大長度與儲存的資訊相關。
  7. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，該將所確定的分類中的資訊寫入快取，包括：將所確定的分類中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
  8. 根據申請專利範圍第1項所述的方法，其中，該接收資訊產生方發送的資訊，包括：接收資訊產生方透過統一模組發送的資訊，其中，當同種類別的資訊由多個資訊產生方產生時，該多個資訊產生方均與該統一模組連接。
  9. 根據申請專利範圍第3項所述的方法，其中，該預設類型的資訊是動態資訊。
  10. 一種資訊處理裝置，其特徵在於，包括：處理器；用於儲存處理器可執行指令的記憶體；其中，該處理器被配置為：確定需要更新的資訊分類；將所確定的分類中的資訊寫入快取；其中，該分類中的資訊，在接收後根據資訊所屬的分類被儲存到該分類對應的儲存空間，其中，該處理器還被配置為：接收資訊產生方發送的資訊；確定該資訊所屬的分類，包括：獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度；根據該權重資料和該當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列，包括： 計算該權重資料與該當前佇列長度的乘積，在所有佇列中選擇乘積最大的佇列；如果乘積最大的佇列為一個，則將該乘積最大的佇列，作為確定出的一個佇列；或者，如果乘積最大的佇列大於一個，則在乘積最大的多個佇列中，根據預設演算法，確定出一個佇列；將該資訊儲存到該分類對應的儲存空間。
  11. 根據申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，該處理器還被配置為：判斷當前時間是否達到更新快取的定時時間，以便在達到時，執行確定需要更新的資訊分類的步驟。
  12. 一種資訊處理系統，其特徵在於，包括：收集模組，用於接收前臺介面產生的動態資訊；消息模組，用於接收後臺伺服器產生的動態資訊；服務模組，用於接收該收集模組和該消息模組發送的動態資訊，並根據該動態資訊所屬的分類儲存到該分類對應的儲存空間，以及在快取需要更新時，將所確定的分類中的動態資訊寫入快取；快取模組，用於接收該服務模組寫入的動態資訊，其中，該服務模組具體用於：將不同類別的動態資訊，儲存到不同的佇列中； 以及，在快取需要更新時，獲取每個佇列的權重資料和當前佇列長度，根據該權重資料和該當前佇列長度，在所有佇列中確定一個佇列，包括：計算該權重資料與該當前佇列長度的乘積，在所有佇列中選擇乘積最大的佇列；如果乘積最大的佇列為一個，則將該乘積最大的佇列，作為確定出的一個佇列；或者，如果乘積最大的佇列大於一個，則在乘積最大的多個佇列中，根據預設演算法，確定出一個佇列；以及，將所確定佇列中的當前存在且儲存時間最久的一條資訊，寫入快取。
  13. 根據申請專利範圍第12項所述的系統，其中，還包括：前臺介面模組，用於將產生的動態資訊發送給該收集模組，以及，在需要顯示動態資訊時，從該快取模組獲取動態資訊進行顯示。
  14. 根據申請專利範圍第12項所述的系統，其中，該權重資料包括：熱度值和人工干預值，該系統還包括：熱度模型模組，用於計算該熱度值；人工干預模組，用於設置該人工干預值。
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