数据处理的方法、装置、设备和计算机可读介质与流程

1.本发明涉及云计算技术领域，尤其涉及一种数据处理的方法、装置、设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.互联网金融以及第三方支付平台的不断发展，带来了众多的金融科技红利与便捷，然而，问题也逐渐暴露。随着监管的不断深入，支付平台与大型线上商户客户在实名、支付、资金监管等方面受到更多的关注与约束。
3.采用通用账户的出海模式，即一个钱包账户应用于所有合作方。除了传统线下渠道无法刷卡外，其余线上渠道均与线下实体卡无差异。采用专用账户的出海模式，即一个钱包账户应用于某个特定的合作方。但是由于合作方众多，每个合作方进行单独的账户开立，容易造成账户资源的浪费。
4.在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：由于账户功能与场景深度耦合，难以显示同一账户与不同合作方合作后的参数。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例提供一种数据处理的方法、装置、设备和计算机可读介质，能够显示同一账户与不同合作方合作后的参数。
6.为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理的方法，包括：
7.依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；
8.配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；
9.基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
10.按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。
11.所述数据方的特征包括用户支付方式、业务种类和用户权益中的一种或多种。
12.所述依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟，包括：
13.依据数据方的特征，成功匹配到数据处理联盟，所述数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的；
14.将所述数据方增加到所述数据处理联盟。
15.所述依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟，包括：
16.依据数据方的特征，未成功匹配到数据处理联盟，所述数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的；
17.按照所述数据方的特征新建数据处理联盟，并将所述数据方增加到新建的数据处
理联盟。
18.所述共享处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。
19.所述独立处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。
20.所述共享处理方式的优先级高于所述独立处理方式的优先级。
21.所述共享处理方式包括数据处理联盟中数据方的共享用户信息和数据处理联盟中数据方的共享用户权益。
22.所述共享用户信息包括以下一种或多种：用户活动、用户金融货架和广告引导流量。
23.所述共享用户权益包括以下一种或多种：优惠券、满减活动、用户积分和用户签到优惠。
24.所述基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据，包括：
25.基于所述共享处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
26.按照所述独立处理方式，处理经所述共享处理方式处理的交互数据。
27.所述基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据，包括：
28.基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，筛选出所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
29.在所述数据处理联盟下属数据方的交互数据中，获知所述交互数据的支出明细数据和收入明细数据。
30.所述支出明细数据包括以下一种或多种信息：支付方、支付金额和支付时间。
31.所述收入明细数据包括以下一种或多种信息：收入方、收入金额和收入时间。
32.所述按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数，包括：
33.按照所述数据处理联盟，显示所述数据处理联盟中处理后交互数据的参数；
34.按照所述数据处理联盟下属数据方，显示所述数据处理联盟下属数据方中处理后交互数据的参数。
35.所述交互数据的参数包括以下一种或多种：充值、消费、收益和提现。
36.所述方法还包括：
37.建立所述数据处理联盟的联合账户，所述联合账户是由所述数据处理联盟下属数据方的个体账户确定的。
38.根据本发明实施例的第二方面，提供了一种数据处理的装置，包括：
39.聚类模块，用于依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；
40.配置模块，用于配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；
41.处理模块，用于基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
42.显示模块，用于按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。
43.根据本发明实施例的第三方面，提供了一种数据处理的电子设备，包括：
44.一个或多个处理器；
45.存储装置，用于存储一个或多个程序，
46.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的方法。
47.根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述的方法。
48.上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。以数据处理联盟作为处理交互数据的基础，账户所属数据方与其他合作方属于同一个数据处理联盟，因而能够显示同一账户与不同合作方合作后的参数。
49.上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
50.附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
51.图1是根据本发明实施例的数据处理的方法的主要流程的示意图；
52.图2是根据本发明实施例的数据处理联盟聚类的示意图；
53.图3是根据本发明实施例的对多个数据方聚类得到数据处理联盟的流程示意图；
54.图4是根据本发明实施例的另一个对多个数据方聚类得到数据处理联盟的流程示意图；
55.图5是根据本发明实施例的共享处理方式和独立处理方式的示意图；
56.图6是根据本发明实施例的共享用户信息和共享用户权利的示意图；
57.图7是根据本发明实施例的处理数据处理联盟下属数据方的交互数据的流程示意图；
58.图8是根据本发明实施例的账户明细的示意图；
59.图9是根据本发明实施例的数据处理的装置的主要结构的示意图；
60.图10是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
61.图11是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
62.以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识
到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
63.支付平台与大型线上商户客户在实名、支付、资金监管等方面受到更多的关注与约束。以此为契机，商业银行逐渐开始发挥自身金融科技优势，在商户端，积极探索商户与第三方支付业务合作新模式；在用户端，植入互联网基因，无缝切入生态场景，突破传统思维，通过账户出海，尝试传统银行服务方式与经营模式的创新。
64.突破原有发卡模式，在第三方场景开立二、三类账户实现账户出海，是目前商业银行与第三方合作方的重要模式。但是目前该种模式的账户出海存在如下问题：
65.问题1、采用通用账户的出海模式，即一个钱包账户应用于所有合作方。首先存在资金监管的问题，如a合作方进行了消费交易，在b合作方进行代发交易，资金来去混杂，存在洗钱的风险。其次，账户的通用性决定了账户的出海模式无法根据合作方定制，也就难以根据不同生态完成场景搭建。最后，账户余额、账户明细与传统银行账户无差异，无法针对合作方进行隔离，提供差异化登记。
66.问题2、采用专用账户的出海模式，即一个钱包账户应用于某个特定的合作方。其好处在于可以根据不同的合作方生态场景进行电子钱包的差异化定制。但是由于合作方众多，每个合作方进行单独的账户开立，容易造成账户资源的浪费，这也与账户分类管理机制中的账户数量限制思路相违背。
67.采用通用账户，账户功能与多种场景深度耦合；采用专用账户，账户功能与特定场景深度耦合。由于账户功能与场景深度耦合，难以显示同一账户与不同合作方合作后的参数。
68.为了解决难以显示同一账户与不同合作方合作后的参数，可以采用以下本发明实施例中的技术方案。
69.参见图1，图1是根据本发明实施例的数据处理的方法主要流程的示意图，以数据处理联盟配置独立处理方式和共享处理方式，进而显示交互数据的参数。如图1所示，具体包括以下步骤：
70.s101、依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟。
71.在本发明的实施例中，数据方是涉及多个用户的应用。作为一个示例，数据方是是第三方或合作方。作为一个实例，数据方是在移动终端安装的应用app。或，是社交媒体中的用户等。通过数据方，用户可以购买商品或与其他用户交互信息。
72.对于数据方而言，涉及用户的数据。多个数据方所涉及的用户具有重叠性。对于涉及相同用户的数据方，可以采用同样的方式显示与用户的交互数据。作为一个示例，数据方a和数据方b，均涉及用户a。那么，数据方a和数据方b能够共享用户a的同一个账户，而且用户a可以在数据方a和数据方b处获得优惠。
73.对于相似的数据方共同使用一个账户，可以依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟。这样，同类的数据方，包括在一个数据处理联盟中。
74.在本发明的一个实施例中，数据方的特征包括用户支付方式、业务种类和用户权益中的一种或多种。作为一个示例，用户支付方式包括缴费支付、现金支付、购买支付或出行支付。业务种类是数据方所涉及业务的种类。作为一个示例，业务种类包括基金交易、理财交易和贵金属交易。用户权益是用户所享有的收益。作为一个示例，用户权益包括积分和
代金券。
75.参见图2，图2是根据本发明实施例的数据处理联盟聚类的示意图。图2中展示第一数据处理联盟的聚类要素。具体来说，第一数据处理联盟的聚类要素即数据方的特征，包括用户支付方式、业务种类和用户权益。
76.其中，用户支付方式包括缴费、购买和出行。缴费的权重是30％，购买的权重是50％，出行的权重是20％。业务种类包括基金、理财和贵金属。基金的权重是40％，理财的权重是30％，贵金属的权重是30％。用户权益包括积分和代金券。积分的权重是40％，代金券的权重是60％。对于其他数据处理联盟还可以设置不同的聚类要素。
77.参见图3，图3是根据本发明实施例的对多个数据方聚类得到数据处理联盟的流程示意图，具体包括以下步骤：
78.s301、依据数据方的特征，成功匹配到数据处理联盟，数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的。
79.对于每个数据方而言，依据该数据方的特征，匹配数据处理联盟。其中，数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的。也就是说，成功匹配数据处理联盟的情况下，说明该数据方与匹配成功的数据处理联盟中的数据方相似。
80.s302、将数据方增加到数据处理联盟。
81.由于数据方成功匹配数据处理联盟，则可以将数据方增加到数据处理联盟。
82.作为一个示例，依据数据方a的特征进行聚类，发现与第一数据处理联盟最为相似，则数据方a可以加入第一数据处理联盟。依据数据方b的特征进行聚类，发现与第二数据处理联盟最为相似，则数据方b可以加入第二数据处理联盟。
83.在图3的实施例中，数据方成功匹配到数据处理联盟，则将该数据方增加到该数据处理联盟中。
84.参见图4，图4是根据本发明实施例的另一个对多个数据方聚类得到数据处理联盟的流程示意图，具体包括：
85.s401、依据数据方的特征，未成功匹配到数据处理联盟，数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的。
86.数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的。依据数据方的特征，未成功匹配到数据处理联盟的情况下，说明该数据方与当前任一数据处理联盟不相似。
87.s402、按照数据方的特征新建数据处理联盟，并将数据方增加到新建的数据处理联盟。
88.数据方与当前任一数据处理联盟不相似，则需要新建数据处理联盟。具体来说，按照数据方的特征新建数据处理联盟，并将数据方增加到新建的数据处理联盟。
89.作为一个示例，依据数据方a的特征进行聚类，未成功匹配到数据处理联盟，则按照数据方a的特征新建第三数据处理联盟，第三数据处理联盟包括数据方a。
90.在图4的实施例中，数据方未成功匹配到数据处理联盟，则将新建数据处理联盟，该新建的数据处理联盟中包括上述数据方。
91.作为一个示例，数据方a和数据方b均为电商平台，需要使用某商业银行的账户功能，作为其平台用户钱包。使用该钱包，可以实现平台用户的支付、用户权益、缴费和基金购买功能。数据方a和数据方b建立第一数据处理联盟。在第一数据处理联盟的平台用户，在数
据方a和数据方b可使用同一钱包账户，用户在数据方a开立后，在数据方b可以直接使用。同时，第一数据处理联盟内的用户共享账户功能和用户权益，且具有自己独立的账本和资金池。
92.s102、配置数据处理联盟的共享处理方式和数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式。
93.对于数据处理联盟中的数据方来说，涉及两种处理方式，分别为共享处理方式和独立处理方式。
94.共享处理方式是适用于数据处理联盟中所有数据方的处理方式。共享处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。作为一个示例，共享账户资金属于交易账户限额。共享处理方式包括共享账户资金。共享账户余额为1000元。在数据方a中使用300元后，在数据方b中只能使用700元。
95.独立处理方式是适用于数据处理联盟中特定数据方的处理方式。独立处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。作为一个示例，数据方a的交易账户限额10000元，用户在数据方a已支付6000元，则在数据方a至多再消费4000元。上述数据方a的交易账户限额与用户在数据方b的消费无关。
96.需要说明的是，共享处理方式的优先级高于独立处理方式的优先级。也就是说，在共享处理方式与独立处理方式发生冲突时，以共享处理方式为准。作为一个示例，共享处理方式包括交易账户限额1000元，数据方a的独立处理方式包括交易账户限额2000元。在上述情况下，数据方a的交易账户限额1000元。
97.参见图5，图5是根据本发明实施例的共享处理方式和独立处理方式的示意图。图5中，共享处理方式包括交易账户限额、产品类型和账户开户数量，以及上述三种方式的权重。独立处理方式包括交易限额、交易渠道、产品类型和交易商户，以及上述四种方式的权重。
98.用户区别于客户和账户，是指在一个平台的注册会员。一个客户可以在不同的平台注册多个用户。用户权益是指第三方平台围绕用户进行的一系列经营活动，如会员体系、满减活动和签到任务等。
99.共享处理方式包括两部分。一部分是数据处理联盟中数据方的共享用户信息，另一部分是数据处理联盟中数据方的共享用户权益。即，共享处理方式包括数据处理联盟中数据方的共享用户信息和数据处理联盟中数据方的共享用户权益。共享用户信息包括以下一种或多种：用户活动、用户金融货架和广告引导流量。共享用户权益包括以下一种或多种：优惠券、满减活动、用户积分和用户签到优惠。
100.通过共享用户信息，允许同一个数据处理联盟内的数据方共享用户信息，为数据方引流，从而促进平台互惠互利。通过共享用户权益，实现同一个数据处理联盟内的数据方共享优惠货单。作为一个示例，数据方a的用户，在数据方a的银行专区用户签到，累积10积分。在数据方b即可以使用该积分，达到共享用户权利的作用。作为另一个示例，在第一数据处理联盟内，共享用户权益包括满100
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10的活动，允许每个用户享受一次。如果用户a在数据方a支付时已经享受该用户权益，则用户a在数据方b不能再次享受该用户权益。
101.参见图6，图6是根据本发明实施例的共享用户信息和共享用户权利的示意图。图6中第一数据处理联盟的共享用户信息包括用户金融货架、广告引导流量和用户活动。第一
数据处理联盟的共享用户权利包括优惠券、满减活动、用户积分和用户签到优惠。
102.s103、基于共享处理方式和独立处理方式，处理数据处理联盟下属数据方的交互数据。
103.在确定共享处理方式和独立处理方式之后，就可以基于共享处理方式和独立处理方式，处理数据处理联盟下属数据方的交互数据。交互数据是数据方与其他数据方或金融机构之间的数据。作为一个示例，交互数据包括消费金额，充值金额和收益金额等。
104.具体来说，基于共享处理方式，处理数据处理联盟下属数据方的交互数据；按照独立处理方式，处理经共享处理方式处理的交互数据。由于共享处理方式的优先级高于独立处理方式的优先级。那么，针对数据的交互数据，先执行共享处理方式，再执行独立处理方式。
105.参见图7，图7是根据本发明实施例的处理数据处理联盟下属数据方的交互数据的流程示意图，具体包括以下步骤：
106.s701、基于共享处理方式和独立处理方式，筛选出数据处理联盟下属数据方的交互数据。
107.对于数据方而言，针对共享处理方式和独立处理方式可以筛选出交互数据。即，基于共享处理方式和独立处理方式，筛选出数据处理联盟下属数据方的交互数据。
108.作为一个示例，共享处理方式包括产品类型1和产品类型2。独立处理方式包括交易商户1和交易商户2。在数据处理联盟下属数据方的数据中，基于上述共享处理方式和独立处理方式，筛选出数据处理联盟下属数据方的交互数据。筛选出的交互数据，涉及产品类型1、产品类型2、交易商户1和交易商户2中的至少一种。
109.s702、在数据处理联盟下属数据方的交互数据中，获知交互数据的支出明细数据和收入明细数据。
110.数据处理联盟下属数据方的交互数据中包括支出明细数据和收入明细数据。为了显示交互数据中的支出明细数据和收入明细数据，在数据处理联盟下属数据方的交互数据中，获知交互数据的支出明细数据和收入明细数据。作为一个示例，基于明细数据的摘要获知明细数据是支出明细数据或收入明细数据。
111.其中，支出明细数据包括以下一种或多种信息：支付方、支付金额和支付时间。收入明细数据包括以下一种或多种信息：收入方、收入金额和收入时间。
112.参见图8，图8是根据本发明实施例的账户明细的示意图。图8中第一数据处理联盟包括数据方a和数据方b。在合作方账本中，即数据方账本中记载有交易时间、金额、摘要和备注。账户明细中包括明细数据，明细数据包括：交易时间、金额、摘要和备注。其中，合作方账本包括数据方a的账本和数据方b的账本。
113.s104、按照数据处理联盟和数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。
114.对于每个数据方来说，均属于数据处理联盟。从数据处理联盟的角度，按照数据处理联盟，显示处理后交互数据的参数。向用户按照数据处理联盟为单位，显示处理后交互数据的参数。作为一个示例，交互数据的参数包括以下一种或多种：充值、消费、收益和提现。
115.此外，从数据方的角度来看，按照数据处理联盟下属数据方，显示数据处理联盟下属数据方中处理后交互数据的参数。向用户展示数据方中处理后交互数据的参数。
116.可以理解的是，处理后交互数据的参数，可以按照数据处理联盟显示，还可以按照数据方显示。
117.在本发明的一个实施例中，建立数据处理联盟的联合账户，联合账户是由数据处理联盟下属数据方的个体账户确定的。由于数据处理联盟下属多个数据方，为了便于处理数据处理联盟中数据方的数据，建立联合账户和个体账户。
118.联合账户是基于同一个数据处理联盟的前提下，为每个数据方建立独立的个体账户，个体账户的余额累加为联合账户的余额。每个个体账户根据不同的平台分配不同的密钥，用于管理用户在不同的平台所持有的资金和资金使用情况。可以实现余额分离，账户一体。可以理解的是，个人账户可以是资金池。
119.作为一个示例，小李在第一数据处理联盟开立账户，第一数据处理联盟包括数据方a和数据方b。小李在数据方a充值1000元，消费100元，数据方a的个体账户余额是900元。在联合账户可以看到余额为900元。小李在数据方b充值500元，然后购买200元基金，数据方b的个体账户余额是300元。至此，联合账户余额1200元。
120.在上述实施例中，依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。以数据处理联盟作为处理交互数据的基础，账户所属数据方与其他合作方属于同一个数据处理联盟，因而能够显示同一账户与不同合作方合作后的参数。
121.参见图9，图9是根据本发明实施例的数据处理的装置的主要结构的示意图，数据处理的装置可以实现数据处理的方法，如图9所示，数据处理的装置具体包括：
122.聚类模块901，用于依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；
123.配置模块902，用于配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；
124.处理模块903，用于基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
125.显示模块904，用于按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。
126.在本发明的一个实施例中，所述数据方的特征包括用户支付方式、业务种类和用户权益中的一种或多种。
127.在本发明的一个实施例中，聚类模块901，具体用于依据数据方的特征，成功匹配到数据处理联盟，所述数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的；
128.将所述数据方增加到所述数据处理联盟。
129.在本发明的一个实施例中，聚类模块901，具体用于依据数据方的特征，未成功匹配到数据处理联盟，所述数据处理联盟是对多个数据方聚类得到的；
130.按照所述数据方的特征新建数据处理联盟，并将所述数据方增加到新建的数据处理联盟。
131.在本发明的一个实施例中，所述共享处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。
132.在本发明的一个实施例中，所述独立处理方式包括以下一种或多种：账户开户数量、产品类型、交易账户限额、交易商户和交易渠道。
133.在本发明的一个实施例中，所述共享处理方式的优先级高于所述独立处理方式的优先级。
134.在本发明的一个实施例中，所述共享处理方式包括数据处理联盟中数据方的共享用户信息和数据处理联盟中数据方的共享用户权益。
135.在本发明的一个实施例中，所述共享用户信息包括以下一种或多种：用户活动、用户金融货架和广告引导流量。
136.在本发明的一个实施例中，所述共享用户权益包括以下一种或多种：优惠券、满减活动、用户积分和用户签到优惠。
137.在本发明的一个实施例中，处理模块903，具体用于基于所述共享处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
138.按照所述独立处理方式，处理经所述共享处理方式处理的交互数据。
139.在本发明的一个实施例中，处理模块903，具体用于基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，筛选出所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
140.在所述数据处理联盟下属数据方的交互数据中，获知所述交互数据的支出明细数据和收入明细数据。
141.在本发明的一个实施例中，所述支出明细数据包括以下一种或多种信息：支付方、支付金额和支付时间。
142.在本发明的一个实施例中，所述收入明细数据包括以下一种或多种信息：收入方、收入金额和收入时间。
143.在本发明的一个实施例中，显示模块904，具体用于按照所述数据处理联盟，显示所述数据处理联盟中处理后交互数据的参数；
144.按照所述数据处理联盟下属数据方，显示所述数据处理联盟下属数据方中处理后交互数据的参数。
145.在本发明的一个实施例中，所述交互数据的参数包括以下一种或多种：充值、消费、收益和提现。
146.在本发明的一个实施例中，处理模块903，还用于建立所述数据处理联盟的联合账户，所述联合账户是由所述数据处理联盟下属数据方的个体账户确定的。
147.图10示出了可以应用本发明实施例的数据处理的方法或数据处理的装置的示例性系统架构1000。
148.如图10所示，系统架构1000可以包括终端设备1001、1002、1003，网络1004和服务器1005。网络1004用以在终端设备1001、1002、1003和服务器1005之间提供通信链路的介质。网络1004可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
149.用户可以使用终端设备1001、1002、1003通过网络1004与服务器1005交互，以接收或发送消息等。终端设备1001、1002、1003上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
150.终端设备1001、1002、1003可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，
包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
151.服务器1005可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备1001、1002、1003所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息
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仅为示例)反馈给终端设备。
152.需要说明的是，本发明实施例所提供的数据处理的方法一般由服务器1005执行，相应地，数据处理的装置一般设置于服务器1005中。
153.应该理解，图10中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
154.下面参考图11，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统1100的结构示意图。图11示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
155.如图11所示，计算机系统1100包括中央处理单元(cpu)1101，其可以根据存储在只读存储器(rom)1102中的程序或者从存储部分1108加载到随机访问存储器(ram)1103中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 1103中，还存储有系统1100操作所需的各种程序和数据。cpu 1101、rom 1102以及ram 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(i/o)接口1105也连接至总线1104。
156.以下部件连接至i/o接口1105：包括键盘、鼠标等的输入部分1106；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分1107；包括硬盘等的存储部分1108；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1110也根据需要连接至i/o接口1105。可拆卸介质1111，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1110上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1108。
157.特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1101执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
158.需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd
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rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限
于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
159.附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
160.描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括聚类模块、配置模块、处理模块和显示模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，聚类模块还可以被描述为“用于依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟”。
161.作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：
162.依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；
163.配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；
164.基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；
165.按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。
166.根据本发明实施例的技术方案，依据数据方的特征，对多个数据方聚类得到数据处理联盟；配置所述数据处理联盟的共享处理方式和所述数据处理联盟中每个数据方的独立处理方式；基于所述共享处理方式和所述独立处理方式，处理所述数据处理联盟下属数据方的交互数据；按照所述数据处理联盟和所述数据处理联盟下属数据方，显示处理后交互数据的参数。以数据处理联盟作为处理交互数据的基础，账户所属数据方与其他合作方属于同一个数据处理联盟，因而能够显示同一账户与不同合作方合作后的参数。
167.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围
之内。