本发明涉及计算机信息处理技术领域，具体涉及一种抽奖信息处理方法及装置。
背景技术：
传统的抽奖活动受组织方式、参与方式、参与时间和参与地点的诸多限制，受众范围和影响范围十分有限。随着电子商务、网络社交、新媒体和网上娱乐业务的不断发展，出现了线上抽奖活动。相较于传统的抽奖活动，线上抽奖活动不受时间和地域的限制，能够调动更多的参与者，扩大抽奖活动的影响力，满足人们对社交以及商业宣传的需要。现有技术能够根据当前时间、抽奖结束时间以及活动参与次数等计算并动态设置当前中奖概率，通过动态设置中奖概率调动参与者的积极性以提高抽奖活动在社交以及商业宣传方面的效果。现有技术虽然实现了中奖概率的动态设置，但仍存在灵活性较差的问题，不能根据剩余的奖品数量实时调整单次中奖的数值，以保证在抽奖结束时将预设的奖品或奖金全部发放出去，这可能会造成抽奖活动的参与者对抽奖活动的公平性和真实性产生质疑，进而影响抽奖活动在社交以及商业宣传方面的预期效果。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种抽奖信息处理方法及装置，以解决现有的线上抽奖灵活性较差并存在奖品不能全部发放的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种抽奖信息处理方法，包括：获取剩余奖品的数量信息；根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值；判断所述剩余奖品的数量信息是否大于所述动态阈值；当所述剩余奖品的数量信息不大于所述动态阈值时，根据预设的下限信息及所述剩余抽奖次数计算第一动态上限；在所述第一动态上限和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出所述中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，根据当前的抽奖相关信息(包括预设的上限信息和剩余抽奖次数)并考虑极端情况下的奖品分布情况，即除最后一次抽奖之外的其他剩余抽奖次数均以最大奖品数量(即预设的上限信息)分配，计算出当前的动态阈值；若当前的剩余奖品的数量信息小于或等于当前的动态阈值，则在上述极端情况下会出现奖品提前发放一空的情况，不能保证所有参与抽奖的人次均获得奖品。为避免出现上述不利的极端情况，本发明实施例提供的抽奖信息处理方法计算出与当前的剩余奖品的数量信息相适应的第一动态上限，以调低本次抽奖的发奖上限，进而增加本次抽奖之后的剩余奖品数量，以应对后续可能出现的极端情况下的奖品分布。本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，为每次抽奖计算动态阈值以及与当前的剩余奖品的数量信息相适应的第一动态上限，适时调整每次抽奖的发奖上限，避免出现奖品提前发放一空及奖品不能全部发放的情况，并且通过动态阈值和第一动态上限提高了线上抽奖的灵活性。
结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述的抽奖信息处理方法还包括：当所述剩余奖品的数量信息大于所述动态阈值时，根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态下限；在所述上限信息和所述动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出所述中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在剩余奖品数量较多时，通过动态下限适时调高本次抽奖的发奖上限，避免出现抽奖活动结束时奖品不能全部发放的情况，同时避免最后一次抽奖中发奖数量过多的情况，在多次抽奖机会中使奖品数量得到适当均衡。
结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，在所述第一动态上限和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，包括：判断所述第一动态上限是否大于所述上限信息；当所述第一动态上限大于所述上限信息时，在所述上限信息和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息；当所述第一动态上限不大于所述上限信息时，在所述第一动态上限和所述下限信息限定的范围内随机获取中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在需要调低本次抽奖的发奖上限时，通过比较第一动态上限与预设上限，确定是否使用第一动态上限对本次抽奖的发奖数量进行管控，能够保证运用第一动态上限对单次抽奖的奖品数量进行管控的有效性。
结合第一方面第一实施方式，在第一方面第三实施方式中，在所述上限信息和所述动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息，包括：判断所述动态下限是否大于所述下限信息；当所述动态下限大于所述下限信息时，在所述上限信息和所述动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息；当所述动态下限不大于所述下限信息时，在所述上限信息和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在需要调高本次抽奖的发奖下限时，通过比较动态下限与预设下限，确定是否使用动态下限对本次抽奖的发奖数量进行管控，能够保证运用动态下限对单次抽奖的奖品数量进行管控的有效性。
结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，在获取剩余奖品的数量信息之后，以及根据预设的上限信息及剩余抽奖次数信息计算动态阈值之前，所述抽奖信息处理方法还包括：判断是否存在所述预设的上限信息；当不存在所述上限信息时，根据预设的下限信息及所述剩余抽奖次数计算第二动态上限；在所述第二动态上限和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出所述中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在用户没有设定单次抽奖的发奖数量上限时，为避免出现奖品提前发放一空及奖品不能全部发放的情况，计算出与当前的剩余奖品数量相适应的第二动态上限，利用该第二动态上限对每次抽奖的发奖数量进行管控。
结合第一方面或第一方面第一至第四实施方式中的任一种实施方式，在第一方面第五实施方式中，利用以下公式计算所述动态阈值：
其中，σ表示所述动态阈值，
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，利用预设的上限信息和剩余抽奖次数，计算出当前的动态阈值，该动态阈值可以用于判断剩余奖品数量是否充裕，进而对单次抽奖的发奖数量范围进行管理。该动态阈值对应极端情况下的奖品分布情况，该极端情况指的是除最后一次抽奖之外的其他剩余抽奖次数均以最大奖品数量(即预设的上限信息)分配。
结合第一方面或第一方面第一至第四实施方式中的任一种实施方式，在第一方面第六实施方式中，利用以下公式计算所述第一动态上限：
其中，
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，利用当前的剩余奖品数量计算出与之相适应的第一动态上限，以达到对单次抽奖的发奖数量范围进行管理的目的。
结合第一方面第四实施方式，在第一方面第七实施方式中，利用以下公式计算所述第二动态上限：
其中，
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在单次抽奖的发奖数量上限为空时，利用当前的剩余奖品数量计算出与之相适应的第二动态上限，以达到对单次抽奖的发奖数量范围进行管理的目的。
结合第一方面第一至第四实施方式中的任一种实施方式，在第一方面第八实施方式中，利用以下公式计算所述动态下限：
其中，
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，利用当前的剩余奖品数量计算出与之相适应的动态下限，以达到对单次抽奖的发奖数量范围进行管理的目的。
结合第一方面，在第一方面第九实施方式中，在获取剩余奖品的数量信息之后，以及根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值之前，所述抽奖信息处理方法还包括：当所述上限信息和所述下限信息相等时，获取平均中奖数量信息；判断所述平均中奖数量信息是否大于所述剩余奖品的数量信息；当所述平均中奖数量信息大于所述剩余奖品的数量信息时，根据所述剩余奖品的数量信息确定中奖数量信息，输出所述中奖数量信息；当所述平均中奖数量信息不大于所述剩余奖品的数量信息时，根据所述平均中奖数量信息确定中奖数量信息，输出所述中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，可以为每次抽奖平均发放奖品，并且设置有容错机制，以保证剩余奖品数量小于预设的平均中奖数量时也能够顺利完成发奖。
结合第一方面，在第一方面第十实施方式中，在获取剩余奖品的数量信息之前，所述抽奖信息处理方法还包括：获取或设置中奖概率；根据所述中奖概率判断是否中奖。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，通过中奖概率判断本次抽奖是否中奖，只有在判断中奖时才会发放奖品。由于设置了中奖概率，能够使得对抽奖信息的处理更为灵活。
结合第一方面，在第一方面第十一实施方式中，在获取剩余奖品的数量信息之后，以及根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值之前，所述抽奖信息处理方法还包括：判断所述剩余奖品的数量信息是否为零。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，通过剩余奖品的数量信息判断抽奖活动是否结束，能够在奖品全部发放出去时及时识别，避免进行后续的动态阈值及动态上下限计算，加快对抽奖信息的处理。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种抽奖信息处理装置，包括：输入单元，用于获取剩余奖品的数量信息；计算单元，用于根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值；判断单元，用于判断所述剩余奖品的数量信息是否大于所述动态阈值；当所述剩余奖品的数量信息不大于所述动态阈值时，所述计算单元还用于根据预设的下限信息及所述剩余抽奖次数计算第一动态上限；执行单元，用于在所述第一动态上限和所述下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出所述中奖数量信息。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的抽奖信息处理方法。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的抽奖信息处理方法。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1示出了本发明实施例中的抽奖信息处理方法的一个具体示例的流程图；
图2示出了本发明实施例中的抽奖信息处理方法中步骤s105在第一动态上限和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息的一个具体示例的流程图；
图3示出了本发明实施例中另一种抽奖信息处理方法的一个具体示例的流程图；
图4示出了本发明实施例中另一种抽奖信息处理方法中步骤s302在上限信息和动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息的一个具体示例的流程图；
图5示出了本发明实施例中的无预设上限的抽奖信息处理方法的一个具体示例的流程图；
图6示出了本发明实施例中的平均分配奖品的抽奖信息处理方法的一个具体示例的流程图；
图7示出了本发明实施例中的随机分配奖品数量的抽奖信息处理方法的一个具体示例的流程图；
图8示出了本发明实施例中的抽奖信息处理装置的一个具体示例的原理框图；
图9示出了本发明实施例中的计算机设备的一个具体示例的原理框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明实施例提供了一种抽奖信息处理方法，如图1所示，该抽奖信息处理方法包括以下步骤：
步骤s101：获取剩余奖品的数量信息。剩余奖品数量能够用于判断抽奖活动是否结束。当剩余奖品数量为零时，即抽奖活动的全部奖品已发放完毕，可以认为抽奖活动已结束；此时，若有抽奖请求，可直接向对应的用户发送有关抽奖活动已结束或未中奖的提示信息。
在一具体实施方式中，在步骤s101之后，可以增设以下步骤：判断剩余奖品的数量信息是否为零。当剩余奖品的数量信息不为零时，执行步骤102；当剩余奖品的数量信息为零时，结束即可。另外，为了提高对抽奖信息处理的灵活性，一方面可以使用默认的100％中奖概率对抽奖信息进行处理，另一方面可以自由设置中奖概率。在一具体实施方式中，在步骤s101之前，可以增设以下步骤：获取或设置中奖概率，根据中奖概率判断是否中奖，中奖概率可以是预设的某一概率数值，也可以是随机设定的；当根据中奖概率判断本次抽奖中奖时，还可以随机设置奖品数量。在这一实施方式中，单次抽奖未必能够中奖，单次抽奖的结果取决于中奖概率；并且单次抽奖的奖品数量取决于随机设置的奖品数量；通过上述随机的中奖概率及随机设置的奖品数量，能够实现对抽奖信息的双重随机设置，使得针对抽奖信息的处理方法更为灵活。
步骤s102：根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值。在一具体实施方式中，利用以下公式(1)计算动态阈值：
其中，σ表示动态阈值，
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，根据当前的抽奖相关信息(包括预设的上限信息和剩余抽奖次数)并考虑极端情况下的奖品分布情况，即除最后一次抽奖之外的其他剩余抽奖次数均以最大奖品数量(即预设的上限信息)分配，计算出当前的动态阈值，该动态阈值可以用于判断剩余奖品数量是否充裕，进而对单次抽奖的发奖数量范围进行管理。
步骤s103：判断剩余奖品的数量信息是否大于动态阈值。由于动态阈值对应极端情况下的奖品分布情况，该极端情况指的是除最后一次抽奖之外的其他剩余抽奖次数均以最大奖品数量(即预设的上限信息)分配，使得动态阈值可以用于判断剩余奖品数量是否充裕，进而根据剩余奖品情况选择调低上限或调高下限。
步骤s104：当剩余奖品的数量信息不大于动态阈值时，根据预设的下限信息及剩余抽奖次数计算第一动态上限。若当前的剩余奖品的数量信息小于或等于当前的动态阈值，则在上述极端情况下会出现奖品提前发放一空的情况，即剩余奖品数量并不充裕，不能保证所有参与抽奖的人次均获得奖品。为避免出现上述不利的极端情况，需要计算出与当前的剩余奖品的数量信息相适应的第一动态上限，以调低本次抽奖的发奖上限，进而增加本次抽奖之后的剩余奖品数量，以应对后续可能出现的极端情况下的奖品分布。在一具体实施方式中，利用以下公式(2)计算第一动态上限：
其中，
步骤s105：在第一动态上限和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出中奖数量信息。由于本次中奖数量信息满足第一动态上限的要求，使得本次抽奖的发奖数量得到管控，并且这种管控是与当前的剩余奖品的数量信息相适应的，具有较高的灵活性。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，为每次抽奖计算动态阈值以及与当前的剩余奖品的数量信息相适应的第一动态上限，适时调整每次抽奖的发奖上限，避免出现奖品提前发放一空及奖品不能全部发放的情况，并且通过动态阈值和第一动态上限提高了线上抽奖的灵活性。
在上述步骤s104中，当剩余奖品的数量信息不大于动态阈值时，需要调低本次抽奖的发奖上限。但是实际应用中，可能会出现计算所得第一动态上限与预设上限相比并未降低的情况，这就需要就第一动态上限进行检验，以判断是否使用第一动态上限对本次抽奖的发奖数量进行管控。图2示出了本发明实施例中步骤s105在第一动态上限和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息的方法，该方法包括以下步骤：
步骤s201：判断第一动态上限是否大于上限信息；
步骤s202：当第一动态上限大于上限信息时，在上限信息和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息；
步骤s203：当第一动态上限不大于上限信息时，在第一动态上限和下限信息限定的范围内随机获取中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，通过比较第一动态上限与预设上限，确定是否使用第一动态上限对本次抽奖的发奖数量进行管控，能够保证运用第一动态上限对单次抽奖的奖品数量进行管控的有效性。
本发明实施例提供了另一种抽奖信息处理方法，如图3所示，该抽奖信息处理方法包括图1所示抽奖信息处理方法中的步骤s101—步骤s103，为避免重复，在此不再赘述，以下为该抽奖信息处理方法在步骤s103之后的其他步骤：
步骤s301：当剩余奖品的数量信息大于动态阈值时，根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态下限。在一具体实施方式中，利用以下公式(3)计算动态下限：
其中，
步骤s302：在上限信息和动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在剩余奖品数量较多时，通过动态下限适时调高本次抽奖的发奖上限，避免出现抽奖活动结束时奖品不能全部发放的情况，同时避免最后一次抽奖中发奖数量过多的情况，在多次抽奖机会中使奖品数量得到适当均衡。
在上述步骤s301中，当剩余奖品的数量信息大于动态阈值时，可以认为剩余奖品数量较为充裕，需要调高本次抽奖的发奖下限。但是实际应用中，可能会出现计算所得动态下限与预设下限相比并未提高的情况，这就需要就动态下限进行检验，以判断是否使用动态下限对本次抽奖的发奖数量进行管控。图4示出了本发明实施例中步骤s302在上限信息和动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息的方法，该方法包括以下步骤：
步骤s401：判断动态下限是否大于下限信息；
步骤s402：当动态下限大于下限信息时，在上限信息和动态下限限定的范围内随机选取中奖数量信息；
步骤s403：当动态下限不大于下限信息时，在上限信息和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在需要调高本次抽奖的发奖下限时，通过比较动态下限与预设下限，确定是否使用动态下限对本次抽奖的发奖数量进行管控，能够保证运用动态下限对单次抽奖的奖品数量进行管控的有效性。
本发明实施例还提供了一种无预设上限的抽奖信息处理方法，如图5所示，该无预设上限的抽奖信息处理方法包括图1所示抽奖信息处理方法中的步骤s101，为避免重复，在此不再赘述，以下为该无预设上限的抽奖信息处理方法在步骤s101之后的其他步骤：
步骤s501：判断是否存在预设的上限信息。
步骤s502：当不存在上限信息时，根据预设的下限信息及剩余抽奖次数计算第二动态上限。当存在上限信息时，可以执行步骤s102根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值。在一具体实施方式中，利用以下公式(4)计算第二动态上限：
其中，
步骤s503：在第二动态上限和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出中奖数量信息。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，在用户没有设定单次抽奖的发奖数量上限时，为避免出现奖品提前发放一空及奖品不能全部发放的情况，计算出与当前的剩余奖品数量相适应的第二动态上限，利用该第二动态上限对每次抽奖的发奖数量进行管控。
本发明实施例还提供了一种平均分配奖品的抽奖信息处理方法，如图6所示，该平均分配奖品的抽奖信息处理方法包括图1所示抽奖信息处理方法中的步骤s101，为避免重复，在此不再赘述，以下为该平均分配奖品的抽奖信息处理方法在步骤s101之后的其他步骤：
步骤s601：判断上限信息和下限信息是否相等；
步骤s602：当上限信息和下限信息相等时，获取平均中奖数量信息；
步骤s603：判断平均中奖数量信息是否大于剩余奖品的数量信息；
步骤s604：当平均中奖数量信息大于剩余奖品的数量信息时，根据剩余奖品的数量信息确定中奖数量信息，输出中奖数量信息；
步骤s605：当平均中奖数量信息不大于剩余奖品的数量信息时，根据平均中奖数量信息确定中奖数量信息，输出中奖数量信息。在一具体实施方式中，当上限信息和下限信息不相等时，可以执行步骤s102根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值。
本发明实施例提供的抽奖信息处理方法，可以为每次抽奖平均发放奖品，并且设置有容错机制，以保证剩余奖品数量小于预设的平均中奖数量时也能够顺利完成发奖。
本发明实施例还提供了一种随机分配奖品数量的抽奖信息处理方法，如图7所示，该随机分配奖品数量的抽奖信息处理方法包括图1所示抽奖信息处理方法中的步骤s101，为避免重复，在此不再赘述，以下为该随机分配奖品数量的抽奖信息处理方法在步骤s101之后的其他步骤：
步骤s701：判断中奖概率是否为100％；
步骤s702：当中奖概率为100％时，判断在抽奖活动结束时是否允许奖品剩余；
步骤s703：当允许奖品剩余时，获取随机奖品数量信息；
步骤s704：判断随机奖品数量是否大于剩余奖品的数量；
步骤s705：当随机奖品数量不大于剩余奖品的数量时，根据随机奖品数量确定中奖数量信息，输出中奖数量信息。在一具体实施方式中，在步骤s702中可以在预设的上限及下限范围内随机设置本次的奖品数量信息，以实现对单次中奖数量的管控。在另一具体实施方式中，在步骤s702中，当在抽奖活动结束后不允许奖品剩余时，可以执行步骤s102根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值。
本发明实施例提供的随机分配奖品数量的抽奖信息处理方法，能够在实现100％中奖的前提下随机分配单次中奖的奖品数量，并且在所有的抽奖机会全部用尽的情况下，允许奖品剩余，可以作为本发明实施例中的抽奖信息处理方法的一种补充，为用户提供更为丰富的抽奖信息处理方法，使用户对抽奖信息的处理能够更为灵活。
相应地，请参考图8，本发明实施例提供一种抽奖信息处理装置，该抽奖信息处理装置包括：输入单元701、计算单元702、判断单元703和执行单元704。其中，输入单元701用于获取剩余奖品的数量信息；计算单元702用于根据预设的上限信息及剩余抽奖次数计算动态阈值；判断单元703用于判断剩余奖品的数量信息是否大于动态阈值；当剩余奖品的数量信息大于所述动态阈值时，计算单元703还用于根据预设的下限信息及剩余抽奖次数计算第一动态上限；执行单元704用于在第一动态上限和下限信息限定的范围内随机选取中奖数量信息，输出中奖数量信息。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，如图9所示，该计算机设备可以包括处理器801和存储器802，其中处理器801和存储器802可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
处理器801可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器801还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器802作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的抽奖信息处理方法对应的程序指令/模块(例如，图8所示的输入单元701、计算单元702、判断单元703和执行单元704)。处理器801通过运行存储在存储器802中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的抽奖信息处理方法。
存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器801所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器801。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器802中，当被所述处理器801执行时，执行如图1-6所示实施例中的抽奖信息处理方法。
上述计算机设备具体细节可以对应参阅图1至图6所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解，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，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如图1-6所示实施例中的抽奖信息处理方法。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。