数据处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及网络技术领域，尤其涉及数据处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着移动智能终端的快速发展，通过智能终端在网上进行商品购买的方式也越来 越频繁。为了体现商品的差异，通常在用户购买商品后，对商品进行评分。
[0003] 由于商品的评分，给用户在选择商品时，产生视觉上的直观影响，从而增加用户的 购买欲望，因此部分厂商为了提高商品的评分，从而聘用职业好评用户终端或职业差评用 户终端对商品进行评价，以提升自己的商品评分或降低他人商品的评分；由于商品评分数 据存在较大的人为因素，从而使得现有商品评分数据的可靠性较低。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例的主要目的是提供一种数据处理方法及装置，旨在提高数据的可靠 性和真实性。
[0005] 为实现上述目的，本发明实施例提供了一种数据处理方法包括以下步骤：
[0006] 接收用户终端发送的数据处理请求，所述数据处理请求包括用户终端的信息以及 对目标对象的当前评分数据；
[0007] 根据所述数据处理请求，获取所述用户终端的历史评分数据以及用于反应所述目 标对象平均评分的基础评分分数；
[0008] 根据所述当前评分数据、所述历史评分数据及所述基础评分分数计算获得所述用 户终端对所述目标对象当次评分的权重值；
[0009] 根据各用户终端对所述目标对象的评分数据与对应的权重值计算目标对象的当 前总体评分分数。
[0010] 进一步地，本发明实施例还提供了一种数据处理装置包括：
[0011] 接收模块，用于接收用户终端发送的数据处理请求，所述数据处理请求包括用户 终端的信息以及对目标对象的当前评分数据；
[0012] 获取模块，用于根据所述数据处理请求，获取所述用户终端的历史评分数据以及 用于反应所述目标对象平均评分的基础评分分数；
[0013] 第一计算模块，用于根据所述当前评分数据、所述历史评分数据及所述基础评分 分数计算获得所述用户终端对所述目标对象当次评分的权重值；
[0014] 第二计算模块，用于根据各用户终端对所述目标对象的评分数据与对应的权重值 计算目标对象的当前总体评分分数。
[0015] 本发明实施例在接收到用户终端发送的第一数据请求时，获取目标历史评分数据 和基础评分分数，并根据当前评分数据、目标历史评分数据和基础评分分数按照预置计算 规则分析计算获得当前评分数据对应的权重值，以及根据目标对象的评分数据和对应的权 重值分析计算获得目标对象的当前总体评分分数。由于采用了加权计算分析，从而有效降 低了异常数据（即职业差评用户或职业好评用户终端的评分数据）对总体评分分数的影响， 进而提高了数据的可靠性与真实性。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明数据处理方法一实施例的流程示意图；
[0017] 图2为图1中步骤S30 -实施例的细化流程示意图；
[0018] 图3为图1中步骤S30另一实施例的细化流程示意图；
[0019] 图4为本发明数据处理方法另一实施例的流程示意图；
[0020] 图5为本发明数据处理装置一实施例的功能模块示意图；
[0021] 图6为图5中第一计算模块的功能模块示意图；
[0022] 图7为本发明数据处理装置另一实施例的功能模块示意图；
[0023] 图8是本发明数据处理装置又一实施例的硬件架构示意图。
[0024] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
【具体实施方式】
[0025] 以下结合说明书附图及具体实施例进一步说明本发明的技术方案。应当理解，此 处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0026] 本发明提出了 一种数据处理方法。参照图1，该实施例的数据处理方法包括以下步 骤：
[0027] 步骤S10,接收用户终端发送的数据处理请求；
[0028] 所述数据处理请求包括用户终端的信息以及对目标对象的当前评分数据。上述用 户终端的信息可以为用户终端的名称或代码等；上述目标对象可以为一商品或一种服务， 以下实施例中均以商品为例作出详细说明，例如该商品可以为电磁炉、电饭煲等；上述当前 评分分数为用户终端对商品的评分数据，具体地该评分数据为分数形式的评价数据，例如 可以以3分或5分进行评分。
[0029] 步骤S20,根据所述数据处理请求，获取所述用户终端的历史评分数据以及用于反 应所述目标对象平均评分的基础评分分数；
[0030] 可以理解的是，本实施例中，可在服务器端预置有对历史数据记录表和对每一对 象的对象评分记录表；其中历史数据记录表用于存储各用户终端每次的评分记录，该评分 记录可包括用户的评分的对象、评分数据和用户终端的信息等；对象评分记录表用于储存 各对象的每一次评分数据、对应的用户终端的信息和历史总体评分分数等。具体地，当接收 到数据处理请求时，可通过用户终端的信息查询获取所述用户终端对应的所有历史评分数 据；并通过目标对象的名称或代码在对象评分记录表中查询并分析反应目标对象平均评分 的基础评分分数。
[0031] 步骤S30,根据所述当前评分数据、所述历史评分数据及所述基础评分分数计算获 得所述用户终端对所述目标对象当次评分的权重值；
[0032] 当分析获得上述历史评分数据和基础评分分数后，将根据前评分数据、所述历史 评分数据及所述基础评分分数按照预置的计算规则计算获得用户终端对所述目标对象当 次评分的权重值。
[0033] 步骤S40,根据各用户终端对所述目标对象的评分数据与对应的权重值计算目标 对象的当前总体评分分数。
[0034] 具体的，在对象评分记录表中，存储有目标对象的所有历史评分数据、以及对应的 权重值。在计算获得本次评分的权重值后，将根据目标对象的所有评分数据及对应的权重 值计算目标对象的评分分数。
[0035] 本发明实施例在接收到用户终端发送的第一数据请求时，获取目标历史评分数据 和基础评分分数，并根据当前评分数据、目标历史评分数据和基础评分分数按照预置计算 规则分析计算获得当前评分数据对应的权重值，以及根据目标对象的评分数据和对应的权 重值分析计算获得目标对象的当前总体评分分数。由于采用了加权计算分析，从而有效降 低了异常数据（即职业差评用户或职业好评用户终端的评分数据）对总体评分分数的影响， 进而提高了数据的可靠性与真实性。
[0036] 应当说明的是，基础评分分数为反应所述目标对象平均评分的数据，具体地以何 种数据作为反应目标对象的平均评分数据可根据实际需要进行设置。例如在目标对象的评 分数据量较多时，可直接采用所述目标对象的历史总体评分分数作为基础评分分数进行计 算，该历史总体评分分数为对象的所有评分分数与对应的权重值按照步骤S40的方式进行 加权计算获得的。在目标对象的评分数据量较少时，可采用所述目标对象的历史总体评分 分数及与所述目标对象所属类别相同的预置对象的历史总体评分分数平均值作为基础评 分分数进行计算。可以理解的是，在其他实施例中，还可采用目标对象的平均评分分数或采 用所述目标对象的平均评分分数及与所述目标对象所属类别相同的预置对象的平均评分 分数平均值作为基础评分分数进行计算。
[0037] 下面将对上述实施例中的数据处理方法如何计算基础评分分数做进一步应用说 明：本实施例的数据处理方法具体可应用在商品评分计算中，该目标对象为电磁炉，预置对 象为电饭煲，其中电磁炉的历史评分数据为3、3、5、4、4、4、4、2、5、5,对应的权重值为0. 9、 I. 1、1、1、0. 7、1. 3、1、1、1、1 ;电饭煲的历史评分数据为，2、2、5、4、4、4、4、2、5、5，对应的权重 值为0. 8、1. 2、1、1、0. 7、1. 3、1、1、0. 9、1. 1 ;若通过步骤S40的方式进行加权计算获得电磁 炉的历史总体评分分数为3. 9,电饭煲的历史总体评分分数为3. 7。则直接采用所述目标对 象的历史总体评分分数作为基础评分分数进行计算时，基础评分分数为3. 9 ;采用所述目 标对象的历史总体评分分数及与所述目标对象所属类别相同的预置对象的历史总体评分 分数平均值作为基础评分分数进行计算时，基础评分分数为3. 8。应当说明的是，由于上述 电磁炉和电饭煲的所属类别均为家用电器，因此可采用两者历史总体评分分数的平均值作 为基础评分分数，具体地，在实际应用中上述预置对象的数量可根据实际需要进行设置，可 以为该家用电器的部分商品，也可以为家用电器的所有商品。以下实施例中以基础评分分 数为3. 9作出详细说明。
[0038] 进一步地，上述权重值计算的方式可根据实际需要进行设置，本实施例中优选地， 参照图2,上述步骤S30包括：
[0039] 步骤S31，统计所述历史评分数据低于所述基础评分分数的次数k、所述历史评分 数据高于或等于所述基础评分分数的次数m、及历史评分数据的平均值mean_score ;
[0040] 步骤S32,根据当前评分数据、基础评分分数、k、m和mean_score分析计算所述用 户终端当次评分的权重值；
[0041] 所述权重值w满足：