一种数据处理方法和装置与流程

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据处理方法和装置。

背景技术：

近年来，随着移动互联通讯技术的快速发展，网络已经在很大程度上影响着人们的生活，另外，伴随着互联网+技术的不断深入，人们的衣食住行也变得越发便捷。此外，这种改变也使得现代企业的商业模式和运营模式发生了重大改变，致使在线平台逐渐演变为企业实现业务转型的重要媒介，即对于企业而言，可以利用微信平台的社交属性，将企业的公众号准确、快速地传播给消费者，并尽可能地吸引更多的消费者通过在线平台定购商品。另外，随着智能手机普及和电子商务技术的发展成熟，越来越多的人们通过手机终端进行购物，且这种新兴时尚的消费方式尤其存在于大多数的年轻消费人群中，此外，对于这些年轻消费人群而言，互联网也是他们获得最新资讯和社交的主要方式，比如，通过关注八卦媒体的公众号可以及时获取最新的娱乐八卦新闻。

目前，对于新注册的公众号，服务器往往需要通过统计其在一段时间内的社交网络行为数据(例如，过去一段时间内的金融交易数据等行为数据)，才能获取到对该新注册的公众号的信用评分，换言之，该新注册的公众号在刚上线时、甚至是运营初期的一个时间段内都不具备对应的信用评分，进而在运营初期的时间段内无法准确地为该公众号进行合理配置，如在配置该公众号后，可能会使该公众号的管理用户具备过高的使用权限，导致该公众号在运营初期可能存在安全隐患，进而导致该公众号可能在运营初期会给关注该公众号的用户造成不良影响。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种数据处理方法和装置，可为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响。

本发明第一方面提供了一种数据处理方法，包括：

获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。

本发明第二方面提供了一种数据处理装置，包括：

注册信息获取模块，用于获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

查找获取模块，用于根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

初始评分获取模块，用于根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

配置模块，用于根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。

本发明第三方面提供了一种数据处理装置，包括：处理器、存储器和网络接口；

所述处理器、存储器和网络接口相连，且所述网络接口用于提供网络通讯功能，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行以下操作：

获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。

本发明实施例第四方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时执行本发明实施例中第一方面中的方法。

本发明实施例通过获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响。

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是本发明实施例提供的一种网络架构的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种计算初始群组信用评分的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的一种查找获取模块的结构示意图；

图8是本发明实施例提供的又一种数据处理装置的结构示意图。

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，本领域普通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。

请参见图1，是本发明实施例提供的一种网络架构的结构示意图。如图1所示，所述网络架构可以包括运营客户端集群和服务器2000；所述运营客户端集群可以包括多个运营客户端，如图1所示，具体包括运营客户端3000a、运营客户端3000b、…、运营客户端3000n；每个运营客户端均可以为用于管理和运营公众号的客户端。所述公众号可以为开发者或商家在微信或qq公众平台上所申请的应用账号，商家通过公众号可在微信或qq平台上实现和特定群体进行文字、图片、语音、视频的全方位沟通与互动。

所述运营客户端3000a、运营客户端3000b、…、运营客户端3000n可以分别与所述服务器2000进行网络连接。

如图1所示，所述服务器2000可在所述运营客户端集群中将刚上线的至少一个运营客户端作为运营主体所对应的目标运营客户端(以目标运营客户端为运营客户端3000a为例)，并进一步获取所述运营客户端3000a对应的目标公共广播群组，并获取目标公共广播群组对应的群组注册信息，例如，所述群组注册信息可以包括用户注册的电话号码、用户注册的企业标识等注册信息。随后，所述服务器2000可进一步根据所述目标公共广播群组对应的群组注册信息在所述运营客户端集群中查找与所述目标公共广播群组相关联的其他运营客户端(如运营客户端3000d、…、运营客户端3000n)，以获取各相关联的其他运营客户端中的关联公共广播群组所对应的最新群组信用评分(所述最新群组信用评分可以基于关联公共广播群组的日常业务行为数据进行评定的分数)，所述服务器2000还可根据各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分、所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分计算所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并可根据所述初始群组信用评分对该目标公共广播群组进行合理配置，从而可以保证该目标公共广播群组对应的运营者具有合理的使用权限。其中，所述公共广播群组可以具体为公众号、订阅号、服务号等具有群发消息功能的群组，例如，多个用户可以关注所述公共广播群组，而所述公共广播群组可以定时或不定时向已关注的所有用户广播消息。所述用户信息评分可以是基于该目标公共广播群组的运营者的个人账号(如运营者的微信号或qq号)的日常业务行为进行评定的分数，运营者的日常业务行为可以包括运营者的日常交易数据以及其他社交网络行为数据。

以公共广播群组为公众号为例，如有5个公众号(该5个公众号分别对应的运营客户端包括运营客户端3000a、运营客户端3000b、运营客户端3000c以及运营客户端3000d、运营客户端3000e)，且在这5个公众号中，有3个公众号用的是同一个运营主体，即这3个公众号具有一定的数据关联性，例如，均用同一个网络邮箱(abcd)进行注册。此时，若服务器2000将刚上线的运营客户端3000f对应的公众号作为目标公众号，则可从所述运营客户端3000f中获取目标公众号对应的群组注册信息，即注册时采用的网络邮箱(abcd)，并可进一步查找到携带该相同网络邮箱(abcd)的其他运营客户端(比如，运营客户端3000a、运营客户端3000c以及运营客户端3000d)。所述服务器2000还可进一步获取运营客户端3000f对应的管理用户(即运营者)的用户信息评分，并同步获取其他3个相关联的运营客户端分别对应的公众号评分(即所述最新群组信用评分)，并根据目标公众号对应的用户信息评分和与其相关联的3个公众号(即运营客户端3000a、运营客户端3000c以及运营客户端3000d的公众号)分别对应的公众号评分计算目标公众号对应的初始群组信用评分，并根据所述初始群组信用评分对该目标公众号进行合理配置。

其中，所述服务器2000计算目标公众号对应的初始群组信用评分的具体过程可以参见如下图2至图4对应的实施例。

进一步地，请参见图2，是本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。如图2所示，所述方法可以包括：

s201，获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

具体地，服务器从目标客户端中获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；所述群组注册信息可以包括注册号码、注册邮箱、注册名中的至少一个注册信息；所述目标公共广播群组可以为刚上线(即新注册)的公众号；

其中，所述注册号码可以为注册的移动手机号码、注册的座机号码以及注册的企业标识号码等；

其中，所述服务器可以为上述图1对应实施例中的服务器2000，且所述服务器获取所述群组注册信息的具体过程可以参见上述图1对应实施例中对服务器2000和运营客户端集群的描述，这里不再进行赘述。

其中，所述目标客户端可以为上述图1所对应实施例中的所述运营客户端集群中的任意一个刚上线的运营客户端；所述目标客户端可以包括个人电脑、平板电脑、笔记本电脑、智能手机等具有网络连接功能的终端设备。

s202，根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

具体地，所述服务器可根据所述群组注册信息中的各注册信息在预设的信息关系存储库中进行关联挖掘，以查找与所述各注册信息具有关联关系的至少一个公共广播群组，作为与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并可进一步获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

其中，所述信息关系存储库中包含多个群组注册信息与多个公共广播群组之间的关联关系；每个群组注册信息中的各注册信息均与所述至少一个公共广播群组具有关联关系；

其中，所述信息关系存储库可以为包含多个运营主体的真实人系统；

其中，所述最新群组信用评分可为上述图1所对应实施例中的公众号评分，即所述最新群组信用评分可以基于公众号的日常业务行为数据进行评定的分数。

比如，在所述信息关系存储库中，有4个运营主体(比如，运营主体a、运营主体b，运营主体c和运营主体d)，不同的运营主体对应不同的群组注册信息，且运营主体a的群组注册信息可以与5个公共广播群组相关联(即有5个具有相同群组注册信息的公众号)；运营主体b的群组注册信息可以与6个公共广播群组相关联(即有6个具有相同群组注册信息的公众号)；运营主体c的群组注册信息可以与8个公共广播群组相关联(即有8个具有相同群组注册信息的公众号)，以及,运营主体d的群组注册信息可以与10个公共广播群组相关联(即有10个具有相同群组注册信息的公众号)，因此，在所述信息关系存储库中可以包括4个运营主体与29个公共广播群组之间的关联关系。

又比如，在上述预设的信息关系存储库中，各群组注册信息中的各注册信息均与所述至少一个公共广播群组具有关联关系，且以上述的运营主体d为例，当该运营主体d的公众号为刚上线的公众号，服务器可将该刚上线的公众号作为目标公众号，且在该信息关系存储库中可根据该刚上线的公众号所对应的群组注册信息(例如，注册的家装电话号码)查找到与该家装电话号码具有关联关系的某个公众号(即该公众号的运营者也使用与运营主体d相同的家装电话号码注册了该公众号)，因此，可将该公众号确定为与运营主体d的目标公众号相关联的关联公众号，并可进一步获取关联公众号对应的最新群组信用评分，以对目标公众号的初始群组信息评分进行计算。

s203，根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

其中，所述服务器可以根据预设的评分关联公式对所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分进行计算，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分。所述评分关联公式可以为中位数公式、平均数公式、逻辑回归函数公式中的任意一种公式；所述管理用户即为目标公共广播群组的运营者；所述用户信息评分可以是基于该目标公共广播群组的运营者的个人账号(如运营者的微信号或qq号)的日常业务行为进行评定的分数，运营者的日常业务行为可以包括运营者的日常交易数据以及其他社交网络行为数据。

其中，若所述评分关联公式为所述中位数公式，则服务器可以将与所述目标公共广播群组对应的用户信息评分和与所述各关联公共广播群组分别对应的各最新群组信用评分按从大到小或从小到大的顺序进行排列，进而可将处于中间位置的关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分确定为中位数，即该服务器可进一步将该中位数作为与所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；可选地，若参与中位数计算的评分个数为偶数，则中位数就是中间两个数的平均数。

其中，若所述评分关联公式为所述平均数公式，则服务器可以将与所述目标公共广播群组对应的用户信息评分和与所述各关联公共广播群组分别对应的各最新群组信用评分进行均值计算，并将均值计算后的平均值作为与所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分。

其中，若所述评分关联公式为所述逻辑回归函数公式，则服务器可以将与所述目标公共广播群组对应的用户信息评分和与所述各关联公共广播群组分别对应的各最新群组信用评分作为所述逻辑回归函数(例如，线性回归函数)的输入值，并将各输入值与所述逻辑回归函数中的权重值进行计算，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分。

进一步地，可一并参见图3，是本发明实施例提供的一种计算初始群组信用评分的结构示意图。如图3所示，当服务器300(所述服务器300为上述图1所对应实施例中的服务器2000)检测到有新注册(或刚上线的)公众号a时，可进一步获取该公众号a的群组注册信息，并在如图3所示的信息关系存储库500中查找与所述群组注册信息相关联的关联公众号(例如，公众号b和公众号c)，并从如图3所示的用户信用评分系统600中提取公众号a对应的管理用户的用户信息评分，并获取与所述公众号b和公众号c分别对应的最新群组信用评分，进而可将所述用户信息评分和各最新群组信用评分放入如图3所示的初始评分获取模块400中进行评分计算，以输出如图3所示的公众号a所对应的初始群组信用评分。

比如，以上述信息关系存储库中的运营主体d所对应的目标公共广播群组即刚上线的公众号为例，所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分为65分，且在该信息关系存储库中，可查找到3个与该目标公共广播群组相关联的公共广播群组(即与该刚上线的公众号相关联的关联公众号有3个)，从而可进一步获取到这3个关联公共广播群组对应的最新群组信用评分依次为75分，85分，80分。于是，若通过所述中位数公式，则可以得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分为80分(即75分和85分的平均值)。可选地，若通过所述平均值公式，则可得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分为76.25分,(即这4个分值所对应的平均值)。可选地，若通过所述逻辑回归函数，例如，fd＝(cd*0.7+fd1*0.1+fd2*0.1+fd3*0.1)，其中，fd为运营主体d的初始群组信用评分，cd为该运营主体d的用户信息评分，fd1～fd3为与该运营主体d相关联的3个关联公共广播群组对应的最新群组信用评分，于是，可得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分为69.5。由此可见，中位数是位置平均数，不受极端值的影响，因此在总体群组信用评分值差异很大的情况下，中位数具有很强的代表性。由此可见，通过所述评分关联公式，可在该公众号上线初期，将该公众号和与其相关联，以获取该公众号的初始群组信用评分，即通过将各相关联的评分数据统一纳入考虑，从而可以在目标公众号的运营初期即可保证目标公众号的信用评分的真实性和全面性。

步骤s204，根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置；

比如，对于初始群组信用评分较低的目标公共广播群组，则可为其进行低权限配置，使得所述目标公共广播群组对应的管理用户具有较低的使用权限，以实现对信用较低的公众号的赞赏额和收款额进行交易限制，以避免给关注该公众号的用户造成不良影响(例如，经济上的损失)，可见，该服务器可合理的对所述目标公共广播群组进行配置。同样的，对于初始群组信用评分较高的目标公共广播群组，则可为其进行高权限配置，使得所述目标公共广播群组对应的管理用户具有较高的使用权限。

本发明实施例通过获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响。

进一步地，请参见图4，是本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图。如图4所示，所述方法可以包括：

步骤s401，获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

步骤s402，根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

步骤s403，根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

步骤s404，根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置；

其中，所述步骤s401～步骤s404的具体执行过程可参见上述图2所对应实施例中对步骤s201～步骤s204的描述，这里将不再进行赘述。

步骤s405，若所述目标公共广播群组的待更新时长达到预设的更新周期时长，则根据扩散算法对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行内部扩散，以调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，得到第一评分；

具体地，所述服务器可在所述目标公共广播群组的待更新时长达到预设的更新周期时长时，可根据热传导算法或标签传播算法或网页级别pagerank算法对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行内部扩散，以调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，得到第一评分；

其中，当所述扩散算法为热传导算法时，可对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行平均值计算，得到信用评分均值，并将所述信用评分均值作为与所述目标公共广播群组对应的第一评分；

比如，将运营主体b所对应的刚上线的公众号b0作为目标公共广播群组，所述服务器可通过上述步骤s401～步骤s403获取到与该公众号b0具有关联关系的公众号b1、公众号b2以及公众号b3(即各关联公共广播群组)的最新群组信用评分(例如，公众号b1的最新群组信用评分为75分，公众号b2的最新群组信用评分为85分、公众号b3的最新群组信用评分为80分)，且通过上述图2所对应实施例中的评分关联公式，可进一步计算得到该运营主体b所对应的公众号b0的初始群组信用评分85分。

此外，由于每个公众号的注册时间可能存在不同，于是所对应的待更新时长即可能存在不同，比如，对于公众号b0而言，由于是新上线的公众号，相对于与其相关联的三个公众号(公众号b1、公众号b2以及公众号b3)而言，具有最长的待更新时长；比如，公众号b0若在一个月后可达到预设的更新周期，可将这一个月的时间作为该公众号b0对应的待更新时长，而与其相关联的公众号b1、公众号b2以及公众号b3均属于先前已注册过的公众号，比如，这三个公众号可在一周后、两周后和三周后分别达到预设的更新周期。

当所述公众号b0的待更新时长达到预设的更新周期时长时，可根据热传导算法初步更新该公众号b0的初始群组信用评分，即根据所述热传导算法可将公众号b1、公众号b2以及公众号b3分别对应的最新群组信用评分75分，85分和80分和所述公众号b0对应的初始群组信用评分85分统一纳入考虑，以计算各个分值(初始群组信用评分和各最新群组信用评分)之间的平均值，并将获得的平均值81.25分作为与所述公众号b0(目标公共广播群组)对应的第一评分。

可选地，若所述扩散算法为标签传播算法，则在预设的标签管理库中获取与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的扩散标签，并根据各扩散标签调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分；

比如，以运营主体c所对应的刚上线的公众号c0作为目标公共广播群组时，所述服务器仍可通过上述步骤s401～步骤s403获取到与该公众号c0具有关联关系的公众号c1、公众号c2以及公众号c3(即各关联公共广播群组)的最新群组信用评分(例如，公众号c1的最新群组信用评分为76分，公众号c2的最新群组信用评分为82分、公众号c3的最新群组信用评分为84分)，且通过上述图2所对应实施例中的评分关联公式，可进一步计算得到该运营主体b所对应的公众号b0的初始群组信用评分78分。因此，在预设的标签管理库中可获取到该初始群组信用评分所对应的扩散标签为80分，其中，在所述标签管理库中可包含多个扩散标签，且每个扩散标签均对应一个待扩散阈值范围，例如，该扩散标签为80分的待扩散阈值范围可以包括75-79分以及80-84分的扩散范围，因此可根据各公众号所对应的分值，确定位于相应待扩散阈值范围内的扩散标签，即公众号b0所对应的初始群组信用评分78分位于扩散标签为80分的待扩散范围内，因此可进一步根据该扩散标签将公众号b0(所述目标公共广播群组)对应的初始群组信用评分调整为80分，并将调整后的初始群组信用评分(80分)作为第一评分。

可选地，若所述扩散算法为网页级别pagerank算法，则在预设的数据等级库中查找与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的评分等级，并根据各评分等级调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分。例如，可将85～89分内各公众号的等级确定为第二等级，且第二等级对应的等级分值为90分，若初始群组信用评分为88分，则所述初始群组信用评分属于第二等级，进而可以将所述初始群组信用评分调整为90分，即调整后的初始群组信用评分(90分)为第一评分。

步骤s406，获取所述更新周期时长内的所述目标公共广播群组对应的多个业务行为数据，并基于预设的更新公式，对所述第一评分和所述多个业务行为数据进行计算，得到第二评分，并将所述第二评分作为所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分；

其中，所述更新公式可以为逻辑回归函数公式、支持向量机svm模型、深度学习模型中的任意一种公式；

其中，所述多个业务行为数据包括：投诉次数、投诉率，第一数据转移总量、人均第一数据转移量，第二数据转移总量、人均第二数据转移量、举报次数、举报率；

其中，所述第一数据转移总量可以为赞赏总额，因此，所述人均第一数据转移量可为人均赞赏额，且所述人均赞赏额为赞赏总额和赞赏人数之比，比如，服务器统计到目标公共广播群组(公众号a)在过去的一个月内总共收到1000元的赞赏金额，且这1000元的赞赏总额共计由100个人打赏而来，因此，可以计算出所述人均赞赏额为100元/人次。

其中，所述第二数据转移总量在过去一个月内用户在该公众号a所处的在线平台上购买商品时所统计到的总的支付金额，比如，1万元，且这1万元总共由200个用户进行支付而来，因此，可计算得到过去一个月内的人均支付金额为50元/人次。

其中，投诉率为投诉次数/文章浏览人数，举报次数为金额支付总的举报行为次数，举报率为举报次数/支付人数，

比如，有100个人在该公众号a所处的在线平台上进行支付操作，但其中有30个人在付完款后进行了举报，因此可计算得到30％的投诉率。

例如，以所述更新公式为逻辑回归函数公式为例，所述更新公式可以为：

fa＝p(fa,t,tp,z,zp,p,pp,g,gp)＝fa*50％+t*10％+tp*130％+g*10％+gp*130％+z*1％+zp*1％+p*0.1％+pp*1％，在该逻辑回归函数中，fa,t,tp,z,zp,p,pp,g,gp均为该逻辑回归函数的输入值，其中，fa为目标公共广播群组(即公众号a)的第一评分(例如，90分)，且t，tp，z，zp，p，pp，g和gp为该公众号a在更新周期时长内(例如，一个月内)所统计到的业务行为数据；其中，t为一个月内统计到的投诉次数(例如，10次)，从而可进一步统计到该公众号a的投诉率tp，由于投诉率为投诉次数/文章浏览人数(即有tp＝10％)；z为一个月内统计到的赞赏总额(例如，1000元)，从而可进一步统计到该公众号a的人均赞赏额zp(100元/人次)；p为一个月内统计到的总的支付金额(例如，一万元)，从而可进一步统计到该公众号a的人均支付金额pp(50元/人次)；g为一个月内统计到的举报次数(例如，30次)，从而可进一步统计到该公众号a的投诉率gp(30％)；因此，该逻辑回归函数可以根据各输入值(所述第一评分和所述多个业务行为数据)和该逻辑回归函数中的权重值进行计算，得到第二评分(即fa＝90*50％+10*10％+10％*130％+30*10％+30％*130％+1000*1％+100*1％+10000*0.1％+50*1％＝71.02分)。在该逻辑回归函数中，在对第二评分进行计算的过程中，可结合实际需要灵活调整各业务行为数据分别对应的权重值，比如，投诉率和举报率的权重值可设置较大的权重值，而赞赏总额和总的支付金额则对应的设置较小的权重值，从而可计算得到比较合理的第二评分，并可进一步将该第二评分作为该公众号a的最新群组信用评分，以便于后续根据该公众号a的最新群组信用评分重新调整该公众号a的使用权限。

步骤s407，根据所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分对所述目标公共广播群组进行重新配置；

具体地，所述服务器可根据目标公共广播群组对应的最新群组信用评分，进一步对所述目标公共广播群组进行重新配置，以得到与所述目标公共广播群组对应的新的使用权限。比如，对于最新群组信用评分较低的目标公共广播群组，则可为其重新进行低权限配置，使得所述目标公共广播群组对应的管理用户具有较低的使用权限，以实现对信用较低的公众号的赞赏额和收款额进行交易限制，以避免给关注该公众号的用户造成不良影响(例如，经济上的损失)，可见，该服务器可定时的对所述目标公共广播群组进行合理配置。同样的，对于最新群组信用评分较高的目标公共广播群组，则可为其重新进行高权限配置，使得所述目标公共广播群组对应的管理用户具有较高的使用权限。

比如，对于在运营初期进行低权限配置的目标公共广播群组(例如，该目标公共广播群组对应的初始群组信用评分为75分，此时，允许总的赞赏额和收款额不超过5000元)，则可在该目标公共广播群组的待更新时长达到预设的更新周期时长时，根据该更新周期时长内该目标公共广播群组的第一评分和各业务行为数据，将初始群组信用评分更新为最新群组信用评分(比如，该更新周期时长内，未收到任何举报和投诉，即可计算得到最新群组信用评分为80分)，并根据所述最新群组信用评分为该目标公共广播群组重新进行高权限配置，即可将目标公共广播群组的赞赏额和收款额调整为不超过一万元，可见，该服务器可根据该目标公共广播群组的行为数据，定时为其进行合理配置。

可选地，所述服务器还可在检测到新注册的公共广播群组，且所述新注册的公共广播群组对应的群组注册信息与所述目标公共广播群组对应的群组注册信息相同时，将所述目标公共广播群组确定为所述新注册的公共广播群组对应的关联公共广播群组，以便于后续基于与所述新注册的公共广播群组关联的至少一个关联公共广播群组对应的最新群组信用评分和所述新注册的公共广播群组对应的用户信用评分，得到所述新注册的公共广播群组对应的初始群组信用评分。

可选地，服务器统计到某运营主体下曾有3个运营者(例如，运营者b、运营者c和运营者d)在一月之前注册了3个公众号，且这3个运营者均用了该运营主体的公司标识进行信息注册，且在今天，当服务器检测到又有新运营者e和新运营者f同时也用该运营主体的公司标识注册公众号时，该服务器可将新运营者e和新运营者f分别所运营的公众号作为目标公共广播群组，且可将所述运营者b、运营者c和运营者d所运营的公众号分别作为这两个目标公共广播群组对应的关联公共广播群组。因此，在计算新运营者e的公众号的初始群组信用评分时，该服务器不会将新运营者f的个人账号的用户信息评分纳入考虑，即只考虑新运营者e的个人账号的用户信息评分以及运营者b、运营者c和运营者d分别运营的公众号的最新群组信用评分。

同理可得，在计算新运营者f的公众号的初始群组信用评分时，也不考虑新运营者e的个人账号的用户信息评分，即只考虑新运营者f的个人账号的用户信息评分以及运营者b、运营者c和运营者d分别运营的公众号的最新群组信用评分。

鉴于此，当还有新上线的公众号时，可以参照上述过程计算任何新上线的公众号所对应的初始群组信用评分。

本发明实施例通过获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响，另外，通过各公众号之间的关联性，可对各公众号之间的信用评分进行内部扩散以确保信用评分的真实性和全面性，进而可进一步提高配置的合理性。

进一步的，请一并参见图5，是本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图5所示，所述数据处理装置1可应用于上述图1所对应实施例中的所述服务器2000，所述数据处理装置1包括：注册信息获取模块10，查找获取模块20，初始评分获取模块30和配置模块40；

所述注册信息获取模块10，用于获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

所述查找获取模块20，用于根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

所述初始评分获取模块30，用于根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

所述配置模块40，用于根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。

其中，所述注册信息获取模块10、查找获取模块20，初始评分获取模块30和配置模块40的具体实现方式可参见上述图2所对应实施例中对步骤s201-步骤s204的描述，这里将不再进行赘述。

本发明实施例通过获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响。

进一步的，请一并参见图6，是本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图6所示，所述数据处理装置1可应用于上述图1所对应实施例中的所述服务器2000，所述数据处理装置1包含上述图5所对应实施例中的所述注册信息获取模块10，查找获取模块20，初始评分获取模块30和配置模块40；进一步地，所述数据处理装置1还包括：评分扩散模块50、最新评分计算模块60、权限调整模块70和群组检测确定模块80；

所述评分扩散模块50，用于若所述目标公共广播群组的待更新时长达到预设的更新周期时长，则根据扩散算法对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行内部扩散，以调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，得到第一评分；

具体地，所述评分扩散模块50，具体用于若所述扩散算法为热传导算法，则对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行平均值计算，得到信用评分均值，并将所述信用评分均值作为与所述目标公共广播群组对应的第一评分；

可选地，所述评分扩散模块50，具体用于若所述扩散算法为标签传播算法，则在预设的标签管理库中获取与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的扩散标签，并根据各扩散标签调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分；或者，

可选地，所述评分扩散模块50，具体用于若所述扩散算法为pagerank算法，则在预设的数据等级库中查找与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的评分等级，并根据各评分等级调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分。

所述最新评分计算模块60，用于获取所述更新周期时长内的所述目标公共广播群组对应的多个业务行为数据，并基于预设的更新公式，对所述第一评分和所述多个业务行为数据进行计算，得到第二评分，并将所述第二评分作为所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分；

其中，所述更新公式为逻辑回归函数、svm模型、深度学习模型中的任意一种；

所述权限调整模块70，用于根据所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分对所述目标公共广播群组进行重新配置。

其中，所述评分扩散模块50、最新评分计算模块60、权限调整模块70的具体实现方式可参见上述图4所对应实施例中对步骤s405-步骤s407的描述，这里将不再进行赘述。

可选地，所述群组检测确定模块80，用于当检测到新注册的公共广播群组，且所述新注册的公共广播群组对应的群组注册信息与所述目标公共广播群组对应的群组注册信息相同时，将所述目标公共广播群组确定为所述新注册的公共广播群组对应的关联公共广播群组，以便于后续基于与所述新注册的公共广播群组关联的至少一个关联公共广播群组对应的最新群组信用评分和所述新注册的公共广播群组对应的用户信用评分，得到所述新注册的公共广播群组对应的初始群组信用评分；

其中，所述群组检测确定模块80的具体实现方式可参见上述图4所对应实施例对新注册的公共广播群组的描述，这里将不再进行赘述。

进一步地，请参见图7，是本发明实施例提供的一种查找获取模块的结构示意图。如图7所示，所述查找获取模块10包括：关联信息查找单元101和关联评分获取单元102；

所述关联信息查找单元101，用于在预设的信息关系存储库中对所述群组注册信息中的各注册信息进行关联挖掘，以查找与所述各注册信息具有关联关系的至少一个公共广播群组，作为所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组；

所述关联评分获取单元102，用于获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

其中，所述信息关系存储库中包含多个群组注册信息与多个公共广播群组之间的关联关系；每个群组注册信息中的各注册信息均与所述至少一个公共广播群组具有关联关系；

其中，所述关联信息查找单元101和关联评分获取单元102的具体实现方式可参见上述图2所对应实施例中对步骤s201的描述，这里将不再进行赘述。

本发明实施例通过获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响，另外，通过各公众号之间的关联性，可对各公众号之间的信用评分进行内部扩散，以确保该新上线的公众号所对应的信用评分的真实性和全面性，进而可进一步对使用权限进行合理分配。

进一步地，请参见图8，是本发明实施例提供的又一种数据处理装置的结构示意图。如图8所示，所述数据处理装置1000可以应用于上述图1对应实施例中的服务器2000，所述数据处理装置1000可以包括：处理器1001、存储器1005和网络接口1004，此外，所述数据处理装置1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图8所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。

在图8所示的数据处理装置1000中，网络接口1004主要用于连接上述图1所对应实施例中的运营客户端集群，可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：

获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；

根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；

根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。

在一个实施例中，所述群组注册信息包括：注册号码、注册邮箱、注册名中的至少一个注册信息；所述评分关联公式为中位数公式、平均数公式、逻辑回归函数公式中的任意一种公式。

在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分时，具体执行以下步骤：

在预设的信息关系存储库中对所述群组注册信息中的各注册信息进行关联挖掘，以查找与所述各注册信息具有关联关系的至少一个公共广播群组，作为所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组；

获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；

其中，所述信息关系存储库中包含多个群组注册信息与多个公共广播群组之间的关联关系；每个群组注册信息中的各注册信息均与所述至少一个公共广播群组具有关联关系。

在一个实施例中，所述处理器1001，还执行以下步骤：

若所述目标公共广播群组的待更新时长达到预设的更新周期时长，则根据扩散算法对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行内部扩散，以调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，得到第一评分；

获取所述更新周期时长内的所述目标公共广播群组对应的多个业务行为数据，并基于预设的更新公式，对所述第一评分和所述多个业务行为数据进行计算，得到第二评分，并将所述第二评分作为所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分；

根据所述目标公共广播群组对应的最新群组信用评分对所述目标公共广播群组进行重新配置。

在一个实施例中，所述处理器1001在所述根据扩散算法对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行内部扩散，以调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，得到第一评分时，具体执行以下步骤：

若所述扩散算法为热传导算法，则对所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分和所述各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分进行平均值计算，得到信用评分均值，并将所述信用评分均值作为与所述目标公共广播群组对应的第一评分；

若所述扩散算法为标签传播算法，则在预设的标签管理库中获取与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的扩散标签，并根据各扩散标签调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分；

若所述扩散算法为网页级别pagerank算法，则在预设的数据等级库中查找与所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组分别对应的评分等级，并根据各评分等级调整所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，并将调整后的初始群组信用评分作为第一评分。

在一个实施例中，所述更新公式为逻辑回归函数公式、支持向量机svm模型、深度学习模型中的任意一种公式。

在一个实施例中，所述多个业务行为数据包括：投诉次数、投诉率，第一数据转移总量、人均第一数据转移量，第二数据转移总量、人均第二数据转移量、举报次数、举报率。

在一个实施例中，所述处理器1001，还执行以下步骤：

当检测到新注册的公共广播群组，且所述新注册的公共广播群组对应的群组注册信息与所述目标公共广播群组对应的群组注册信息相同时，将所述目标公共广播群组确定为所述新注册的公共广播群组对应的关联公共广播群组，以便于后续基于与所述新注册的公共广播群组关联的至少一个关联公共广播群组对应的最新群组信用评分和所述新注册的公共广播群组对应的用户信用评分，得到所述新注册的公共广播群组对应的初始群组信用评分。

本发明实施例通过所述数据处理装置1000首先获取目标公共广播群组对应的群组注册信息；其次，根据所述群组注册信息查找与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组，并获取各关联公共广播群组分别对应的最新群组信用评分；然后，根据所述目标公共广播群组对应的管理用户的用户信息评分和各最新群组信用评分，得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分；最后，根据所述初始群组信用评分对所述目标公共广播群组进行配置。由此可见，在查找到与所述目标公共广播群组相关联的至少一个关联公共广播群组时，可根据所述目标公共广播群组和所述各关联公共广播群组之间的数据关联性，计算得到所述目标公共广播群组对应的初始群组信用评分，进而可根据所述初始群组信用评分为新上线的公众号进行合理配置，以避免给关注公众号的用户造成不良影响，另外，通过各公众号之间的关联性，可对各公众号之间的信用评分进行内部扩散，以确保该新上线的公众号所对应的信用评分的真实性和全面性，进而可进一步对使用权限进行合理分配。

此外，这里需要指出的是：本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的数据处理装置所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图2或图4所对应实施例中对所述数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。

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，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。