奖励数据处理的方法和系统与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种奖励数据处理的方法和装置。

背景技术：

随着计算机技术的发展，人们通过各种计算机应用进行生活、工作和学习。各种应用往往采取奖励的方式提高应用的用户粘度和受欢迎度，如根据用户的行为给予积分奖励，通过积分兑换现金或礼品等。

现有的计算用户奖励数据的方法往往限于用户本身的行为，如用户通过应用消费的额度、登录时长等，这种方式比较单一，无法提高用户推广应用的积极度，不利于应用的推广。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种奖励数据处理的方法和装置，利于应用的推广。

一种奖励数据处理的方法，所述方法包括：

获取当前用户对应的推荐好友信息，所述推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，所述前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，所述前向等级和/或后向等级包括一个或多个；

获取所述前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取所述后向推荐好友用户对应的第二数据；

根据所述第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。

在其中一个实施例中，在所述获取当前用户对应的推荐好友信息的步骤之前还包括：

接收第二用户的注册信息，所述注册信息为第二用户根据包含第一用户标 识的推荐链接返回的注册信息，包括第二用户标识和所述第一用户标识；

根据注册信息注册第二用户，根据第二用户与第一用户的推荐顺序分配第二用户为第二等级，第一用户为第一等级；

将第二用户标识、第二等级和第一用户标识、第一等级对应存储，所述第二用户为第一用户的后向推荐好友，所述第一用户为第二用户的前向推荐好友。

在其中一个实施例中，所述前向等级共m级，m>＝1，前向等级i级对应的推荐好友用户为其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i为前向等级i级对应的前向推荐好友用户总个数，前向推荐好友用户对应的第一数据为所述后向等级共n级，n>＝1，后向等级i′级对应的推荐好友用户为其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′为后向等级i′级对应的后向推荐好友用户总个数，后向推荐好友用户对应的第二数据为所述根据所述第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据的步骤包括：

获取前向等级i级对应的奖励系数λ_i，根据公式计算前向奖励数据；

获取后向等级i′级对应的奖励系数β_i′，根据公式计算后向奖励数据；

将前向奖励数据和后向奖励数据根据预设算法得到奖励数据。

在其中一个实施例中，所述将前向奖励数据和后向奖励数据根据预设算法得到奖励数据的步骤包括：

判断后向奖励数据是否大于前向奖励数据，如果是，则当前用户每增加一个后向推荐好友用户，将所述前向奖励数据减少预设比例直到所述前向奖励数据为0。

在其中一个实施例中，所述第一数据和/或第二数据为投资资金。

一种奖励数据处理的装置，所述装置包括：

推荐好友信息获取模块，用于获取当前用户对应的推荐好友信息，所述推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，所述前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，所述前向等级和/或后向等级包括一个或多个；

数据获取模块，用于获取所述前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取所述后向推荐好友用户对应的第二数据；

计算模块，用于根据所述第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

推荐模块，用于接收第二用户的注册信息，所述注册信息为第二用户根据包含第一用户标识的推荐链接返回的注册信息，包括第二用户标识和所述第一用户标识，根据注册信息注册第二用户，根据第二用户与第一用户的推荐顺序分配第二用户为第二等级，第一用户为第一等级，将第二用户标识、第二等级和第一用户标识、第一等级对应存储，所述第二用户为第一用户的后向推荐好友，所述第一用户为第二用户的前向推荐好友。

在其中一个实施例中，所述前向等级共m级，m>＝1，前向等级i级对应的推荐好友用户为其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i为前向等级i级对应的前向推荐好友用户总个数，前向推荐好友用户对应的第一数据为所述后向等级共n级，n>＝1，后向等级i′级对应的推荐好友用户为其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′为后向等级i′级对应的后向推荐好友用户总个数，后向推荐好友用户对应的第二数据为所述计算模块包括：

前向奖励数据计算单元，用于获取前向等级i级对应的奖励系数λ_i，根据公式计算前向奖励数据；

后向奖励数据计算单元，用于获取后向等级i′级对应的奖励系数β_i′，根据公式计算后向奖励数据；

奖励数据计算单元，用于将前向奖励数据和后向奖励数据根据预设算法得到奖励数据。

在其中一个实施例中，所述奖励数据计算单元还用于判断后向奖励数据是否大于前向奖励数据，如果是，则当前用户每增加一个后向推荐好友用户，将所述前向奖励数据减少预设比例直到所述前向奖励数据为0。

在其中一个实施例中，所述第一数据和/或第二数据为投资资金。

上述奖励数据处理的方法和装置，通过获取当前用户对应的推荐好友信息，推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，前向等级和/或后向等级包括一个或多个，获取前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取后向推荐好友用户对应的第二数据，根据第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。在计算奖励数据时综合考虑了当前用户的前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户对应的数据，便于提高当前用户推荐好友使用应用的积极度，利于应用的推广。

附图说明

图1为一个实施例中奖励数据处理的方法的应用环境图；

图2为一个实施例中图1中服务器的内部结构图；

图3为一个实施例中奖励数据处理的方法的流程图；

图4为一个实施例中当前用户、前向推荐好友用户和后向推荐好友用户关系示意图；

图5为一个实施例中用户推荐好友的流程图；

图6为一个实施例中计算奖励数据的流程图；

图7为另一个实施例中当前用户、前向推荐好友用户和后向推荐好友用户关系示意图；

图8为一个实施例中奖励数据处理的装置的结构框图；

图9为另一个实施例中奖励数据处理的装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算模块的结构框图。

具体实施方式

图1为一个实施例中奖励数据处理的方法运行的应用环境图，如图1所示，该应用环境包括终端110、终端120和服务器130，终端110、终端120和服务器130通过网络进行通信。终端110和终端120可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。服务器130可以响应终端110和终端120发送的请求。

终端110可向终端120发送包含第一用户标识的推荐链接，终端120接收推荐链接后输入注册信息，并将注册信息发送至服务器130注册，注册信息包括输入的第二用户标识和所述第一用户标识，注册成功的第二用户为第一用户的后向推荐好友，第一用户为第二用户的前向推荐好友，并且有不同的等级。服务器130根据当前用户的前向推荐好友和/或后向推荐好友以及前向等级和/或后向等级计算奖励数据。

在一个实施例中，图1中的服务器130的内部结构如图2所示，该服务器130包括通过系统总线连接的处理器、存储介质、内存和网络接口。其中，该服务器130的存储介质存储有操作系统、数据库和一种奖励数据处理的装置，数据库用于存储数据，如存储用户标识、用户等级等，该装置用于实现一种适用于服务器130的奖励数据处理的方法。该服务器130的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个服务器130的运行。该服务器130的内存为存储介质中的广告推荐的装置的运行提供环境。该服务器130的网络接口用于与外部的终端110或终端120通过网络连接通信，比如接收终端110或终端120发送的请求以及向终端110、终端120返回数据等。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种奖励数据处理的方法，包括：

步骤S210，获取当前用户对应的推荐好友信息，所述推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，所述前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，所述前向等级和/或后向等级包括一个或多个。

具体的，推荐当前用户注册的好友是当前用户的前向推荐好友用户，当前用户推荐其它用户注册的好友，是当前用户的后向推荐好友。根据推荐好友的顺序和推荐的好友与当前好友的推荐距离确定前向等级和后向等级。也可以根据注册和推荐的顺序依次得到用户的实际等级，再根据实际等级得到推荐好友相对于当前用户的前向等级和/或后向等级。如图4所示，为当前用户和前向推荐好友、后向推荐好友的关系。当前用户X1直接推荐了用户Y1、用户Y2和用户Y3，构成了后向推荐等级为一级的后向推荐好友320，用户Y1又推荐了用户Z4和用户Z5，用户Y2推荐了用户Z1、用户Z2和用户Z3，则用户Z1、用户Z2、用户Z3、用户Z4、用户Z5构成了后向推荐等级为二级的后向推荐好友330。当前用户X1的前向推荐好友是用户W1，用户W1是前向推荐等级为一级的前向推荐好友310。具体的，可先得到用户的实际等级，如用户W1为1级，当前用户X1为2级，后向推荐好友320为3级，后向推荐好友330为4级，将推荐好友的实际等级与当前用户的实际等级相减得到推荐好友与当前用户的推荐等级，如果相减的值为负，则为前向推荐好友，如果相减的值为正则为后向推荐好友，相减得到的值的绝对值即为推荐好友相对于当前用户的前向等级或后向等级。当前用户可以只有前向推荐好友或只有后向推荐好友或都有。

步骤S220，获取前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取后向推荐好友用户对应的第二数据。

具体的，具体的，第一数据或第二数据可为用户在使用应用的过程中的行为所产生的数据，如可为积分、登录时长、好友个数、投资金额等。当前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户包括多个时，分别获取各个向推荐好友用户或后向推荐好友用户对应的第一数据和/或第二数据。

步骤S230，根据第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。

具体的，不同的等级可对应不同的奖励系数，可自定义算法计算得到奖励数据。当前向推荐好友用户存在多个前向等级和/或后向推荐好友用户存在多个后向等级时，根据奖励系数分别计算不同等级不同用户的奖励数据，再进行相 加或加权或自定义算法公式得到最终的奖励数据。

本实施例中，通过获取当前用户对应的推荐好友信息，推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，前向等级和/或后向等级包括一个或多个，获取前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取后向推荐好友用户对应的第二数据，根据第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。在计算奖励数据时综合考虑了当前用户的前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户对应的数据，便于提高当前用户推荐好友使用应用的积极度，利于应用的推广。

在一个实施例中，如图5所示，在步骤S210之前还包括：

步骤S410，接收第二用户的注册信息，注册信息为第二用户根据包含第一用户标识的推荐链接返回的注册信息，包括第二用户标识和第一用户标识。

具体的，用户可通过包含自身用户标识的推荐链接推荐好友，通过应用生成包含第一用户标识的推荐链接，发送至第二用户，如通过朋友圈等形式发送，第二用户收到推荐链接后点击推荐链接自动跳转至注册页面，服务器接收第二用户输入的注册信息，如用户名等，并且注册信息中包含第二用户标识和第一用户标识，便于后续对应存储，以根据对应存储的标识找到当前用户推荐的好友。

步骤S420，根据注册信息注册第二用户，根据第二用户与第一用户的推荐顺序分配第二用户为第二等级，第一用户为第一等级。

具体的，收到注册信息后，判断注册信息是否符合注册条件，如果符合注册条件，则注册第二用户，由于第二用户是第一用户推荐的，根据第二用户与第一用户的推荐顺序分配不同的等级，分配第二用户为第二等级，第一用户为第一等级。可以理解的是，如果第二用户推荐第三用户注册成功，则第三用户为第三等级，等级依次累加。

步骤S430，将第二用户标识、第二等级和第一用户标识、第一等级对应存储，第二用户为第一用户的后向推荐好友，第一用户为第二用户的前向推荐好 友。

具体的，将第二用户标识、第二等级和第一用户标识、第一等级对应存储，则可以根据存储的对应关系由第一用户找到第二用户，由第二用户找到第一用户。第二用户为第一用户的后向推荐好友，第一用户为第二用户的前向推荐好友。如果第二用户推荐了第三用户，则第三用户为第二用户的后向推荐好友，也为第一用户的后向推荐好友，好友间的推荐关系直接或间接按照推荐顺序关联。

在一个实施例中，前向等级共m级，m>＝1，前向等级i级对应的推荐好友用户为其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i为前向等级i级对应的前向推荐好友用户总个数，前向推荐好友用户对应的第一数据为后向等级共n级，n>＝1，后向等级i′级对应的推荐好友用户为其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′为后向等级i′级对应的后向推荐好友用户总个数，后向推荐好友用户对应的第二数据为如图6所示，步骤S230包括：

步骤S231，获取前向等级i级对应的奖励系数λ_i，根据公式计算前向奖励数据。

具体的，前向等级的奖励系数可根据需要自定义，不同的前向等级对应不同的奖励系数。可设置奖励系数与前向等级数成反比，前向推荐好友所在前向等级数越大，则说明前向推荐好友与当前用户的联系越小，奖励系数越小。存在多个前向等级的情况下，分别计算各个等级所有前向推荐好友的等级奖励数据，再将各个等级的等级奖励数据相加得到前向奖励数据。可以理解的是前向奖励数据可与获得奖励的时间长度相关，可根据时间长度累加。

步骤S232，获取后向等级i′级对应的奖励系数β_i′，根据公式计算后向奖励数据。

具体的，后向等级的奖励系数可根据需要自定义，不同的后向等级对应不同的奖励系数。可设置奖励系数与后向等级数成反比，后向推荐好友所在后向等级数越大，则说明后向推荐好友与当前用户的联系越小，奖励系数越小。存 在多个后向等级的情况下，分别计算各个等级所有后向推荐好友的等级奖励数据，再将各个等级的等级奖励数据相加得到后向奖励数据。可以理解的是后向奖励数据可与获得奖励的时间长度相关，可根据时间长度累加。

步骤S233，将前向奖励数据和后向奖励数据根据预设算法得到奖励数据。

具体的，可自定义预设算法，如将前向奖励数据和后向奖励数据进行加权得到奖励数据或根据前向奖励数据和后向奖励数据的大小关系根据不同的计算公式得到奖励数据。

在一个实施例中，步骤S233包括：判断后向奖励数据是否大于前向奖励数据，如果是，则当前用户每增加一个后向推荐好友用户，将前向奖励数据减少预设比例直到前向奖励数据为0。

具体的，预设比例可以根据需要自定义，如每次减少20％，在后向奖励数据大于前向奖励数据的情况下，当前用户再推荐5个好友，或当前用户推荐的好友再推荐5个好友，前向奖励数据就会减为0。

在一个实施例中，第一数据和/或第二数据为投资资金。

具体的，将奖励数据与投资资金相联系，投资资金多则得到的奖励数据多，更利于提高用户的投资兴趣，进一步利于应用的使用与推广。

在一个具体的实施例中，如图7所示，当前用户有2个前向推荐好友A和B，前向等级分别为前向二级和前向一级，有2个后向推荐好友C和D，后向等级分别为后向一级和后向二级，A对应的投资资金为A1，B对应的投资资金为B1，C对应的投资资金为C1，D对应的投资资金为D1，A所在前向二级对应的奖励系数为0.0005，A所在前向一级对应的奖励系数为0.005，C所在后向一级对应的奖励系数为0.012，D所在后向二级对应的奖励系数为0.003，计算前向奖励数据为：A1*0.0005*100/360+B1*0.005*100/360，其中100表示奖励数据与资金的兑换系数，如每100单位的奖励数据兑换1块钱，360表示天数。计算后向奖励数据为：C1*0.0125*100/360+D1*0.003*100/360。如果后向奖励数据大于前向奖励数据，则当前用户每增加一个后向推荐好友，前向奖励数据递减20％直到为0。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种奖励数据处理的装置，包括：

推荐好友信息获取模块510，用于获取当前用户对应的推荐好友信息，推荐好友信息包括前向推荐好友用户和/或后向推荐好友用户，前向推荐好友用户所在前向等级和/或后向推荐好友用户所在后向等级，前向等级和/或后向等级包括一个或多个。

数据获取模块520，用于获取前向推荐好友用户对应的第一数据，和/或获取后向推荐好友用户对应的第二数据。

计算模块530，用于根据第一数据和第一数据对应的前向推荐好友用户所在前向等级、和/或第二数据和第二数据对应的后向推荐好友用户所在后向等级计算得到奖励数据。

在一个实施例中，如图9所示，所述装置还包括：

推荐模块540，用于接收第二用户的注册信息，所述注册信息为第二用户根据包含第一用户标识的推荐链接返回的注册信息，包括第二用户标识和所述第一用户标识，根据注册信息注册第二用户，根据第二用户与第一用户的推荐顺序分配第二用户为第二等级，第一用户为第一等级，将第二用户标识、第二等级和第一用户标识、第一等级对应存储，所述第二用户为第一用户的后向推荐好友，所述第一用户为第二用户的前向推荐好友。

在一个实施例中，前向等级共m级，m>＝1，前向等级i级对应的推荐好友用户为其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i为前向等级i级对应的前向推荐好友用户总个数，前向推荐好友用户对应的第一数据为所述后向等级共n级，n>＝1，后向等级i′级对应的推荐好友用户为其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′为后向等级i′级对应的后向推荐好友用户总个数，后向推荐好友用户对应的第二数据为如图10所示，计算模块530包括：

前向奖励数据计算单元531，用于获取前向等级i级对应的奖励系数λ_i，根据公式计算前向奖励数据。

后向奖励数据计算单元532，用于获取后向等级i′级对应的奖励系数β_i′，根 据公式计算后向奖励数据。

奖励数据计算单元533，用于将前向奖励数据和后向奖励数据根据预设算法得到奖励数据。

在一个实施例中，奖励数据计算单元533还用于判断后向奖励数据是否大于前向奖励数据，如果是，则当前用户每增加一个后向推荐好友用户，将前向奖励数据减少预设比例直到前向奖励数据为0。

在一个实施例中，第一数据和/或第二数据为投资资金。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。