一种客户端版本选择方法、装置及系统与流程

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种客户端版本选择方法、装置及系统。

背景技术：

随着移动互联网的快速发展，越来越多的app客户端应运而生，在客户端不断发版更新的迭代过程中，有很多新上线功能需求或者视觉改版需求，一般针对同一个需求会设计多个不同版本，由设计师们讨论决策出一个最佳版本，最终向市场推出该最佳版本。

技术实现要素：

发明人经过研究发现目前的客户端有新版本上线时，如果有多个设计版本，由设计师人为主观地确定一个最佳版本进行版本发布，这种主观确定最佳版本的方式，不考虑用户实际使用体验，导致该最佳版本上线无法满足用户需求；另，该方式直接抛弃其他版本，导致其他版本的数据资源无法发挥其数据价值，造成一定程度的数据资源浪费。

有鉴于此，本申请提供了一种客户端版本选择方法，该方法利用与客户端每个版本各自相关用户行为数据计算每个版本对应的用户行为数据指标，再根据该用户行为数据指标确定客户端的最佳版本，这样，以用户行为数据为基准选择客户端的最佳版本，确保该最佳版本的用户满意度最高。另，该方法使得所有的设计版本在版本发布过程中均能发挥其数据价值，避免数据资源浪费。

本申请还提供了一种客户端版本选择装置和系统，用以保证上述方法在实际中的实现和应用。

在本申请第一方面提供了一种客户端版本选择系统，包括：

客户端，用于接收服务端分配的版本数据，根据所述版本数据渲染页面，向服务端发送用户行为数据；

服务端，用于为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据，根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标，根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本。

在本申请第二方面提供了一种客户端版本选择方法，该方法包括：

为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；

根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；

根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本。

在本申请第三方面提供了一种客户端版本选择装置，该装置包括：

分配模块，用于为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；

计算模块，用于根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；

确定模块，用于根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本。

与现有技术相比，本申请包括以下优点：

在本申请中，将客户端的不同版本同时发布上线，为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本。可见，本申请抛弃了现有的人为设定最佳版本的方式，而是以用户行为数据为基准，通过数据分析以确定客户端的最佳版本，确保该最佳版本的用户满意度最高。另，本申请在选择最佳版本时，将所有的设计版本都发布上线，使得所有的设计版本在版本发布过程中均能发挥其数据价值，避免数据资源浪费。

当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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是本申请在实际应用中的场景示例图；

图2是本申请实施例提供的一种客户端版本选择系统的结构图；

图3是本申请实施例提供的一种客户端版本选择方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的服务端为客户端分配版本数据的示意图；

图5是本申请实施例提供的服务端计算用户行为数据指标的示意图；

图6是本申请实施例提供的服务端确定客户端最佳版本的示意图；

图7是本申请实施例提供的另一种客户端版本选择方法的流程图；

图8是本申请实施例提供的一种客户端版本选择装置的结构图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解本申请提供的技术方案，下面先对本申请技术方案的研究背景进行简单说明。

近年来，随着智能手机、平板电脑等终端设备和移动互联网的迅速普及和发展，越来越多的客户端应运而生，随着用户需求的不断增加和科技的不断创新，客户端也在不断的发版更新中，从目前的客户端新功能上线来看，一般针对客户端一个新功能的需求，设计师们往往会设计多个不同的客户端版本，最终设计师们经过讨论选择一个最佳版本进行发布，可见，这样人为主观地选择客户端的最佳版本的方式直接抛弃了其他版本，导致其他版本的数据资源无法发挥其数据价值，浪费了其数据资源。

基于此，本申请提出了一种客户端版本选择方法、装置和系统，本申请提供的技术方案，用于为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据，根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标，根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本，可见，本申请抛弃了现有的人为设定最佳版本的方式，而是以用户行为数据为根据，通过分析用户行为数据来确定客户端的最佳版本，确保该最佳版本的用户满意度最高。另，本申请在选择最佳版本时，将所有的设计版本都发布上线，使得所有的设计版本在版本发布过程中均能发挥其数据价值，避免数据资源浪费，也有利于设计师后续对客户端的功能进行设计和优化。

为了便于解释，下面先对本申请在实际中的应用场景进行介绍。

参见图1，图1为本申请在实际应用中的场景示例图，如图1所示，本申请可应用于包括终端和服务器的硬件场景中；其中，终端是指能够安装、运行客户端的设备，如智能手机，ipad等；客户端是指能够安装在终端中的一种应用程序(app)，例如，游戏类app、电商类app(淘宝、天猫等app)；服务器是指能够与终端通信的设备，为终端提供数据支持的服务设备。

下面以客户端101是天猫app为例进行说明，天猫app有一个新的业务需求，需要增加一个新功能，设计师针对该新功能共设计出10个版本，利用本申请能够智能决策出一个最佳版本。

如图1所示，50个用户在各自终端中下载安装有客户端101，则服务器将50个用户进行分组，分成10个用户分组，每个用户分组包括5个用户，则用户在实际启用终端中的客户端101时，服务器根据用户分组情况为不同用户分组的客户端101分配不同的版本数据，即如图1所示，用户分组1中各个用户的客户端101渲染的是版本1的数据，用户分组2中各个用户的客户端101渲染的是版本2的数据，依次类推，不同用户分组的用户看到的是不同版本的页面；在此基础上，终端根据用户实际的行为向服务器反馈用户行为数据，服务器根据用户行为数据计算出各个版本的用户行为数据指标，根据该用户行为数据指标确定出这10个版本中的最佳版本。如图1所示，服务器确定出版本1为客户端101的最佳版本。这样，以用户行为数据为基准自动选择客户端的最佳版本，能够确保该最佳版本的用户满意度最高。

为了让所有用户及时享用到最佳版本，服务器还可以通过版本切换操作，为所有客户端推送最佳版本的版本数据。如图1所示，服务器为50个用户均推送版本1的版本数据。

这里需要说明的是，本申请在实际应用中，对终端的个数，对用户分组个数，对每个用户分组下用户个数都不做具体限定。

可见，本申请抛弃了现有的人为设定最佳版本的方式，而是以用户行为数据为根据，通过分析用户行为数据来确定客户端的最佳版本，确保该最佳版本的用户满意度最高。另，本申请在选择最佳版本时，将所有的设计版本都发布上线，使得所有的设计版本在版本发布过程中均能发挥其数据价值，避免数据资源浪费，也有利于设计师后续对客户端的功能进行设计和优化。

基于以上应用场景，本申请提供了一种客户端版本选择系统，下面对该系统进行介绍。

参见图2，为本申请实施例提供的一种客户端版本选择系统的结构图，如图2所示，该系统包括：

客户端201，用于接收服务端分配的版本数据，根据所述版本数据渲染页面，向服务端发送用户行为数据；优选地，客户端201的处理过程可参见图3所示实施例的实现。

服务端202，为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据，根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标，根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本；优选地，服务端202的处理过程可参见图3所示实施例的实现。

具体实现时，客户端201可以安装于图1所示的终端中，以实现其功能；而服务端202可以安装于图1所示的服务器102中，以实现其功能。

利用本申请实施例提供的客户端版本选择系统，由服务端控制客户端的多个版本同时上线，为不同用户分组的客户端分配的不同的版本数据，再根据客户端反馈的用户行为数据确定出客户端的最佳版本，这种以线上的用户行为数据为基础，智能决策最佳版本的方式，能够根据用户的喜好决策出用户感兴趣的版本。

下面对本申请提供的一种客户端版本选择方法进行介绍。

参见图3，图3为本申请实施例提供的一种客户端版本选择方法的流程图，该方法应用于服务器，如图3所示，该方法包括：

步骤301：为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；

其中，客户端的版本数据包括ui的颜色、图片资源、文本、布局、功能等一种或者多种数据；不同版本的版本数据不相同，客户端根据不同的版本数据，能够渲染出不同页面。

在本申请实施例中，服务器根据客户端发送的数据请求，响应该数据请求，根据用户分组情况，为客户端分配对应的版本数据；属于不同用户分组的用户的客户端会接收到不同版本的版本数据，这样不同用户分组的用户将使用不同版本的客户端。

举例说明，参见图4，图4为本申请实施例提供的服务端为客户端分配版本数据的示意图，为了便于理解，客户端为天猫app为例进行介绍。天猫app具有新的功能需求，设计师针对该新功能需求设计了10个版本，包括：设计版本1、设计版本2……设计版本10；以天猫app的50个用户为例对本申请实施例的实现进行示例说明。

服务器控制这天猫app的这10个设计版本同时上线，针对这10个设计版本建立10个用户分组，一个用户分组对应一个版本；则属于同一用户分组的用户都将接收到对应版本的版本数据，属于不同用户分组的用户会接收道不同版本的版本数据。如图4所示，用户1至用户5被划分至第1个用户分组，用户6至用户10被划分至第2个用户分组，以此类推，每个用户分组下都划分有对应的用户。服务器会根据用户的客户端发送的数据请求，为客户端分配对应的版本数据。如图4所示，服务器将版本1分配给用户分组1，服务器将版本2分配给用户分组2，以此类推，服务器根据客户端的数据请求，将不同的版本数据分配给不同的用户分组下的客户端。

本申请实施例对如何分配版本数据提供了一种可选的实现方式，该实现方式包括：

s3011，建立n个用户分组以及用户分组与客户端的版本之间的一一对应关系，其中，n是指客户端的版本个数，其取值为大于或者等于2的正整数；

s3012，根据所述用户所属的用户分组和所述对应关系，为所述客户端发送对应的版本数据。

本申请实施例对如何划分用户所属的用户分组，提供了几种可选的实现方式，下面分别进行介绍。

在一种可选的实现方式中，可以通过以下方式确定用户所属的用户分组：

对所述用户的用户id进行模值为n的取模运算得到结果为n；所述n取值为小于n的整数；

确定所述用户属于第n+1个用户分组。

举例说明，假设客户端新功能的设计版本共10个，即n＝10，则建立10个用户分组，用户a的用户id为50，用户b的用户id为45，则对用户a的用户id进行模值为10的取模运算得到结果n＝0,则用户a归属于第1个用户分组；而用户b的用户id进行模值为10的取模运算得到结果n＝5,则用户b归属于第6个用户分组。依次类推，每个用户具有自己唯一的用户id，则对用户id进行取模运算，能够将用户归属于唯一的一个用户分组。

在另一种可选的实现方式中，可以通过以下方式确定永不所属的用户分组：

对所述用户的终端id进行模值为n的取模运算得到结果为n；所述n取值为小于n的整数；

确定所述用户属于第n+1个用户分组。

举例说明，假设客户端新功能的设计版本共10个，即n＝10，则建立10个用户分组，用户a的终端id为1001，用户b的用户id为1003，则对用户a的终端id进行模值为10的取模运算得到结果n＝1,则用户a归属于第2个用户分组；而用户b的终端id进行模值为10的取模运算得到结果n＝3,则用户b归属于第4个用户分组。依次类推，每个用户使用的终端都具有唯一的终端id，则对终端id进行取模运算，能够将用户归属于唯一的一个用户分组。

在另一种可选的实现方式中，可以通过以下方式确定用户所属的用户分组：

将用户随机划分至所述n个用户分组中的任意一个用户分组。

举例说明，假设客户端新功能的设计版本共10个，即n＝10，则建立10个用户分组，将用户a、用户b均是该客户端的用户，对于服务端而言，接收到用户a的客户端发送的数据请求后，随机地将该用户a划分至第1个用户分组；接收到用户b的客户端发送的数据请求后，随机地将该用户b划分至第2个用户分组；以此类推，服务端采用随机划分方式，将用户归属于某一个用户分组，保证每个用户分组下具有多个用户。

在另一种可选的实现方式中，可以通过以下方式确定用户所属的用户分组：

根据用户个人属性信息进行分组划分，将用户划分至所述n个用户分组中的一个用户分组。

其中，用户个人属性信息，包括性别、年龄、职业等等任意一种或多种。

举例说明，假设客户端新功能的设计版本共10个，即n＝10，则建立10个用户分组，用户a的用户个人属性信息包括：女和18岁；用户b的用户个人属性信息包括：女和19岁；用户c的用户个人属性信息包括：女和20岁；用户d的用户个人属性信息包括：女和22岁。服务端将用户a划分至第1个用户分组，将用户b划分至第2个用户分组，将用户c划分至第3个用户分组，将用户c划分至第4个用户分组，以此类推，服务端根据用户的个人属性信息将用户划分至一个用户分组，使得每个而用户分组均包含相同属性信息的用户，例如，每个用户分组中均包含男性用户和女性用户，包含不同年龄层次的用户，包含不同职业的用户。

这种以用户个人属性信息为基础的划分方式，能够保证每个用户分组均划分有包含相同属性信息的用户，保证每个用户分组的用户群体均有一定代表性，这些用户群体的用户行为数据具有一定的普遍性。

在实际应用中，考虑到不同客户端的用户群体大小不同，有的客户端的用户群体有百万、千万、甚至几亿，而有的客户端的用户群体仅有几百、几千或者几万。而本申请实施例的目的是为了根据用户的实际使用体验来决策出客户端的最佳版本，只要能够收集到用户对不同版本的用户行为数据，依据用户行为数据确定出最佳版本即可，因此，本申请实施例对具体的用户个数不作限定，可以针对客户端的所有用户实施该方法，也可以选择部分用户群体实施该方法。

在实际应用中，若客户端的用户群体比较小，则优选地，针对所有用户实施该方法，若客户端的用户群体比较大，则优选地，选择部分用户参与其中，对所选择的部分用户实施该方法，而关于部分用户的选择，可以根据用户所在区域，用户个人属性等信息来进行选择。

步骤302：根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；

在本申请实施例中，服务器可以预先设置时间周期阈值，从第一次向客户端发送某个版本的版本数据时开始计时，当该时间周期阈值到达时，利用接收到的用户行为数据计算该版本对应的用户行为数据指标。

举例说明，服务器预先设置的时间周期阈值为10天，则服务器从第一次发送客户端的第一版本的版本数据开始计时，当10天到达时，则根据这10天内接收到用户行为数据计算该第一版本对应的用户行为数据指标。当然，服务器针对每一个版本的发布情况作独立的时间监控，当时间周期阈值到达时，再计算版本对应的用户行为数据指标。

其中，时间周期阈值可以根据实际的客户端发布需求而定，例如，可以设置为1天，1个月，等等。

在本申请实施例中，服务器也可以预先设置数据量阈值，独立统计针对每个版本的用户行为数据，当统计的数据量达到所述数据量阈值时，则根据统计的用户行为数据计算每个版本对应的用户行为数据指标。

举例说明，服务器预先设置的数据量阈值为1g，服务器统计每个版本相关的用户行为数据，当统计的数据量达到1g时，则针对该版本相关的用户行为数据计算对应的用户行为数据指标。当然，服务器针对每一个版本均作独立的数据量监控，当数据量达到阈值时，再计算版本对应的用户行为数据指标。

在本申请实施例中，考虑到用户行为数据量比较大的情况，为了提高数据处理效率，提出了利用大数据处理方式，通过分布式实时计算引擎(jsrom技术)，并行计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标。

在实际应用中，用户行为数据指标包括但不限定于以下一种或者多种：页面停留时间、转换率、点击率等。这些用户行为数据指标能够反映出用户对页面内容的感兴趣程度，如用户在一个页面停留的时间越久，说明用户对该页面内容就越感兴趣。

在实际应用中，服务器针对一个版本可以仅计算一种用户行为数据指标，也可以计算多种用户行为数据指标，当针对一个版本计算得到多种用户行为数据指标时，则利用这多种用户行为数据指标进行加权平均，利用加权平均后的用户行为数据指标来确定最佳版本。

举例说明，参见图5，图5为本申请实施例提供的服务端计算用户行为数据指标的示意图，为了便于解释，图5是在图4所示场景的基础上实现的，即，客户端为天猫app为例进行介绍。天猫app具有新的功能需求，设计师针对该新功能需求设计了10个版本，包括：设计版本1、设计版本2……设计版本10；以天猫app的50个用户为例对本申请实施例的实现进行示例说明。

如图5所示，服务器建立10个用户分组，每个用户分组对应一个设计版本，如用户分组1对应设计版本1，用户分组2对应设计版本2，依次类推，用户分组10对应设计版本10；客户端根据服务器发送的版本数据渲染页面，并收集用户在页面实施操作生成的用户行为数据，向服务器反馈用户行为数据；服务端就将以收到的这些用户行为数据为基准，利用实时的大数据计算技术，并行计算得到客户端的每个版本对应的用户行为数据指标s1至s10，利用大数据计算技术使得计算速度快，准确性高，保证数据不丢失，为后续的最优设计版本的选择提供依据。

在本申请实施例中，服务器还可以存储客户端的每个版本对应的用户行为数据指标，以方便设计师查看这些信息，通过这些信息了解用户对这些版本的偏好程度，进而为后续设计开发提供参考依据。

步骤303：根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本；

本申请实施例针对如何确定客户端的最佳版本还提供了以下几种可选的实现方式，下面分别进行介绍。

一种可选的实现方式，包括：

根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出唯一的最大值；

将所述唯一的最大值对应的版本作为客户端的最佳版本。

在本申请实施例中，针对客户端的每个版本对应的用户行为数据指标来确定出一个最佳版本，由于一个版本的用户行为数据指标越大表明用户对客户端的这一版本越感兴趣，因此，将唯一的最大值对应的版本作为客户端的最佳版本，能够保证该最佳版本是用户最为感兴趣的版本。

举例说明，参见图6，图6为本申请实施例提供的服务端确定客户端的最佳版本的示意图，图6是以图5场景为基础来描述的，如图6所示，服务器根据每个版本相关的用户行为数据计算出对应的用户行为数据指标s1、s2、s3、……s10，服务器通过比较这10个用户行为数据指标的大小关系，确定出s1为最大值，则确定s1对应的设计版本1作为客户端的最佳版本。

另一种可选的实现方式，包括：

根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出多个最大值；

从多个最大值各自对应的版本中选择任意一个版本作为客户端的最佳版本。

在本申请实施例中，若针对客户端的每个版本的用户行为数据指标无法确定出唯一的最大值，而是确定出多个最大值时，如确定出两个最大值，或者，确定出三个最大值，等等。在这种情况下，服务器可以从这多个最大值中任意选择一个版本作为客户端的最佳版本。

举例说明，仍旧以图6所示场景为例，假设服务器确定出s1＝s2＝s3，且大于其他7个用户行为数据指标，则可以选择s1，s2，s3各自对应的版本中的任意一个版本作为最佳版本，例如，选择s2对应的版本2作为客户端的最佳版本。还有一种实现方式，包括：

根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出多个最大值；

接收与多个最大值各自对应的版本相关的用户行为数据，计算每个版本对应的第二用户行为数据指标；

根据所述第二用户行为数据指标的大小关系确定出唯一的最大值，将所述唯一的最大值对应的版本作为客户端的最佳版本。

在本申请实施例中，若针对客户端的每个版本的用户行为数据指标无法确定出唯一的最大值，而是确定出多个最大值时，如确定出两个最大值，或者，确定出三个最大值，等等。在这种情况下，服务器可以继续收集这几个最大值对应的版本相关的用户行为数据，再利用收集的用户行为数据重新计算这几个版本的用户行为数据指标，以确定出唯一最大值对应的版本为最佳版本。在本申请实施例中，服务器可以循环执行图3所示方法，以经过多次选择，最终选择出最受用户喜好的版本作为最佳版本。

利用本申请实施例提供的客户端版本选择系统，由服务端控制客户端的多个版本同时上线，为不同用户分组的客户端分配的不同的版本数据，再根据客户端反馈的用户行为数据确定出客户端的最佳版本，这种利用所有版本的线上运行情况，以线上的用户行为数据为基础，智能决策最佳版本的方式，既能够根据用户的喜好决策出用户感兴趣的版本，又能够发挥所有版本的数据价值，避免数据资源浪费。

在选择出最佳版本后，为了避免重新发布版本带来了人力、时间成本的消耗，为了尽快提升用户体验，让用户及时使用最具版本，本申请实施例还提供了对应的解决方法，下面结合图7对该方法进行说明。

参见图7，图7为本申请实施例提供的另一种客户端版本的选择方法的流程图，如图7所示，该方法包括：

步骤701：为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；其具体实现过程同步骤301所述，此处不再赘述；

步骤702：根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；其具体实现过程同步骤302所述，此处不再赘述；

步骤703：根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本；其具体实现过程同步骤303所述，此处不再赘述；

步骤704：将不同的用户分组调整为同一用户分组，设置所述同一用户分组对应所述客户端的最佳版本；

举例说明，以图5所示场景为例，假设客户端的最佳版本为设计版本1，则将用户分组1、用户分组2……用户分组10共10个用户分组合并为同一用户分组，即为用户分组11，设置该用户分组11对应的客户端版本为设计版本1，即最佳版本。

步骤705：响应于用户的客户端的数据请求，为所述客户端发送所述客户端的最佳版本的版本数据。

举例说明，仍旧参见图6，服务器确定客户端的设计版本1为客户端的最佳版本之后，将10个用户分组均合并到一个用户分组，即合并到用户分组1中，并设置该最佳版本与合并后的该用户分组1相对应，基于此，服务器会为所有用户的客户端均分发最佳版本。关于用户分组合并也可以理解为是，服务器取消了用户分组，所有用户同等对待，没有用户分组的概念，并且在服务器中仅仅保留客户端的最佳版本，任何用户的客户端发送数据请求，服务器均为其分配该唯一的最佳版本，从而由服务器主动切换版本，实现最佳版本的快速发布。

本申请实施例的方法，不但确保了所有客户端设计版本同时上线，充分发挥了各个客户端版本的数据价值，避免了数据资源浪费，并且能以用户行为数据为基准选择客户端的最佳版本，在选择出最佳版本之后，快速地将客户端切换到最佳版本上，该方法确保了该最佳版本的用户满意度最高，快速切换最佳版本能够保证所有用户及时使用最佳版本，符合客户端版本及时更新的需求。

上述实施例详细叙述了本申请方法的技术方案，相应地，本申请还提供了客户端版本选择装置，下面对该装置进行介绍。

参见图8，图8是本申请实施例提供的客户端版本选择装置的结构图，如图8所示，该装置包括：

分配模块801，用于为不同用户分组的客户端分配不同版本的版本数据；可选地，该分配模块801的处理过程可参见图3所示实施例的实现。

计算模块802，用于根据每个用户分组的客户端反馈的用户行为数据，计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标；可选地，该计算模块802的处理过程可参见图3所示实施例的实现。

确定模块803，用于根据所有用户行为数据指标确定客户端的最佳版本；可选地，该确定模块803的处理过程可参见图3所示实施例的实现。

可选地，所述分配模块，包括：

建立子模块，用于建立n个用户分组以及用户分组与客户端的版本之间的一一对应关系，其中，n是指客户端的版本个数，其取值为大于或者等于2的正整数；

分发子模块，用于根据所述用户所属的用户分组和所述对应关系，为所述客户端发送对应的版本数据。

可选地，所述分配模块，还包括：

取模子模块，用于对所述用户的用户id进行模值为n的取模运算得到结果为n；所述n取值为小于n的整数；

第一分组子模块，用于确定所述用户属于第n+1个用户分组。

可选地，所述分配模块，还包括：

第二分组子模块，用于将用户随机划分至所述n个用户分组中的任意一个用户分组。

可选地，所述分配模块，还包括：

第三分组子模块，用于根据用户个人属性信息进行分组划分，将用户划分至所述n个用户分组中的一个用户分组。

可选地，所述装置还包括：，

合并模块，用于将不同的用户分组调整为同一用户分组，设置所述同一用户分组对应所述客户端的最佳版本；

切换模块，用于响应于客户端的版本数据请求，为客户端发送所述客户端的最佳版本的版本数据。

可选地，所述用户行为数据指标包括以下一种或多种：

页面停留时间、转换率、点击率。

可选地，所述确定模块，包括：

比较子模块，用于根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出唯一的最大值；

第一确定子模块，用于将所述唯一的最大值对应的版本作为客户端的最佳版本。

可选地，所述确定模块，包括：

比较子模块，用于根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出多个最大值；

第二确定子模块，用于从多个最大值各自对应的版本中选择任意一个版本作为客户端的最佳版本。

可选地，所述确定模块，包括：

比较子模块，用于根据所有用户行为数据指标的大小关系，确定出多个最大值；

计算子模块，用于接收与多个最大值各自对应的版本相关的用户行为数据，计算每个版本对应的第二用户行为数据指标；

第三确定子模块，用于根据所述第二用户行为数据指标的大小关系确定出唯一的最大值，将所述唯一的最大值对应的版本作为客户端的最佳版本。

所述计算模块，包括：

并行计算子模块，用于通过分布式实时计算引擎，并行计算客户端的每个版本对应的用户行为数据指标。

可选地，所述装置，包括：

存储模块，用于存储客户端的每个版本对应的用户行为数据指标。

需要说明的是，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。对于装置类实施例、系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种客户端版本选择方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。