一种点赞数据处理系统、方法、装置及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种点赞数据处理系统、方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的快速发展，客户端所具备的功能也变得多样化，例如，大量的客户端中可以具备点赞功能，而用户也可以执行对应的点赞操作。通常，点赞操作可所涉及到到各种场景，比如说针对一个帖子、或一个评论、或一个榜单的点赞操作等等。目前，针对不同场景下的点赞数据的处理通常是独自开发处理，从而可能会造成不同场景下对应功能模块的重复开发，进而导致资源的浪费。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种点赞数据处理系统、方法、装置及存储介质，建立了统一的点赞数据收集处理和分析，可以简化客户端所包括的各模块的点赞数据的逻辑处理，从而降低了各模块的维护成本。
4.本技术实施例第一方面提供了一种点赞数据处理系统，所述系统包括具有点赞功能的客户端、点赞数据处理设备和点赞数据分析设备，所述客户端具有多个点赞功能子模块；
5.所述点赞数据处理设备，用于接收所述客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果；利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；
6.所述点赞数据处理设备，还用于接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求；从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据，并将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；
7.所述点赞数据分析设备，用于接收所述目标数据，并根据所述目标数据进行数据分析，得到对应的分析结果；将所述分析结果发送给所述点赞数据处理设备；
8.所述点赞数据处理设备，还用于接收所述点赞分析设备发送的分析结果，并基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。
9.本技术实施例第二方面提供了一种点赞数据处理方法，所述点赞数据处理方法应用于点赞数据处理系统中点赞数据处理设备，所述方法包括：
10.接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；
11.根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；
12.接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据，并将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；
13.接收所述点赞分析设备发送的分析结果，并基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。
14.本技术实施例第三方面提供了一种点赞数据处理装置，所述点赞数据处理装置部署于风险评估设备，所述装置包括：
15.接收单元，用于接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；
16.处理单元，用于根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；
17.所述接收单元，还用于接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求；
18.获取单元，用于从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据；
19.发送单元，用于将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；
20.所述接收单元，还用于接收所述点赞分析设备发送的分析结果；
21.推荐单元，用于基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。
22.第三方面，本技术实施例公开了一种点赞数据处理设备，包括处理器、存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第二方面的方法。
23.第四方面，本技术实施例公开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使所述处理器执行上述第二方面的方法。
24.在本技术实施例中，可以接收客户端上传的点赞数据，点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，目标点赞功能子模块为客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块。还可以根据模块标识对点赞数据进行数据处理，以得到对应的处理结果，并利用处理结果更新点赞数据相关联的数据记录。可以接收点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，以从更新后的数据记录中获取数据获取请求对应的目标数据，并将目标数据发送给点赞数据分析设备，以接收点赞分析设备发送的分析结果，并基于分析结果对客户端进行信息推荐。通过上述实施方法，可以将客户端所包括的各个点赞功能模块的数据统一到数据处理设备进行处理，建立了统一的点赞数据收集处理，降低了各点赞功能模块的维护成本，可以让各点赞功能模块的点赞功能和各模块中的数据处理解耦。统一的点赞数据收集处理也可以使客户端所包括的各点赞功能模块对应的数据互通，实现完整的数据记录和落地，有利于数据的汇总和后续数据的分析。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术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
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1是本技术实施例提供的一种点赞数据处理系统的结构示意图；
27.图2是本技术实施例提供的一种点赞数据处理方法的流程示意图；
28.图3是本技术实施例提供的一种用户关系网络图的示意图；
29.图4是本技术实施例提供的一种点赞数据处理方法的流程示意图；
30.图5是本技术实施例提供的一种点赞数据处理装置的结构示意图；
31.图6是本技术实施例提供的一种点赞数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
32.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
33.为了实现对点赞数据的统一管理，本技术实施例提出了一种点赞数据处理方法，该方法可由点赞数据处理设备执行，其大致原理如下：在本技术实施例中，可以接收客户端上传的点赞数据，点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，目标点赞功能子模块为客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块。还可以根据模块标识对点赞数据进行数据处理，以得到对应的处理结果，并利用处理结果更新点赞数据相关联的数据记录。可以接收点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，以从更新后的数据记录中获取数据获取请求对应的目标数据，并将目标数据发送给点赞数据分析设备，以接收点赞分析设备发送的分析结果，并基于分析结果对客户端进行信息推荐。通过这样的方式，可以将客户端所包括的各个点赞功能模块的数据统一到数据处理设备进行处理，建立了统一的点赞数据收集处理，降低了各点赞功能模块的维护成本，可以让各点赞功能模块的点赞功能和各模块中的数据处理解耦。统一的点赞数据收集处理也可以使客户端所包括的各点赞功能模块对应的数据互通，实现完整的数据记录和落地，有利于数据的汇总和后续数据的分析。
34.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的一种点赞数据处理系统的结构示意图，该基于点赞数据处理系统包括客户端10、点赞数据处理设备11和点赞数据分析设备12。其中，客户端10可以是具有点赞功能的客户端，如客户端a或客户端b等等，在本技术不做限定；该客户端10可以是具有多个点赞功能子模块的客户端。
35.可选的，客户端10所具有的多个点赞功能子模块可以预先进行划分。具体实现中，可以根据客户端10中所包括的各种点赞数据的来源进行点赞功能子模块的划分。例如，针对数据来源的不同，点赞数据可以分为物料类的点赞数据，如用户或官方发的帖子；评论类的点赞数据，如功能评论，帖子评论，咨询评论等；榜单类的点赞数据，如学习榜，成长榜、影视榜等；或其他数据来源的点赞数据，在本技术不一一举例。基于此，根据点赞数据来源的不同，将客户端10所具有点赞功能划分为与点赞数据来源对应的点赞功能子模块，即客户端10所具有的多个点赞功能子模块可以包括物料子模块、评论子模块以及榜单子模块。其中，一个点赞功能子模块对应一个数据来源的点赞数据。在进行点赞功能子模块的划分时，
可以利用更为细致的划分，例如可以将一个数据来源大类在进行划分，如上述的评论类还可以划分为功能评论类，帖子评论类，咨询评论类等等，则对应的点赞功能子模块的划分更为细致。在本技术中，对点赞功能子模块的划分不做具体限定，本技术主要以多个点赞功能子模块包括物料子模块、评论子模块以及榜单子模块为例进行说明。还可以配置各个点赞功能子模块对应的模块标识，该模块标识可以用于唯一指示对应的点赞功能子模块。各点赞功能子模块在下发对应的点赞数据时，可以附带上各自的模块标识，以便于点赞数据处理设备可以根据模块标识，进行各点赞功能子模块的处理。
36.客户端10，用于向用户提供点赞功能和点赞取消功能。当检测到目标用户的点赞操作(如对一个帖子的点赞或取消点赞、对一个评论的点赞或取消点赞、对一个榜单的点赞或取消点赞等等)时，客户端10可以获取针对该目标用户的点赞操作对应的点赞数据，该点赞数据可以包括目标用户(可以称之为点赞用户，即执行点赞操作的用户)的目标用户信息、被点赞用户、点赞时间、点赞内容等等。客户端10还用于确定目标用户当前所执行点赞操作所在的点赞功能子模块，该点赞功能子模块可以是多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块，可以将目标用户所执行点赞操作所在的点赞功能子模块称之为目标点赞功能子模块。客户端10在确定了该目标点赞功能子模块，还可以获取该目标点赞功能子模块对应的模块标识，并将该模块标识携带在点赞数据中，并将携带有模块标识的点赞数据发送给点赞数据处理设备11。可选的，客户端10中的各个点赞功能子模块可以通过数据转发接口将相应的点赞数据发送到点赞数据处理设备11，以使该点赞数据处理设备11可以接收到各个点赞功能子模块对应的点赞数据。其中，该数据转发接口可以是通过各个点赞功能子模块对应的模块接口所集成得到的，以使该数据转发接口可以对客户端10中每个点赞功能子模块对应的点赞数据进行转发处理。
37.点赞数据处理设备11，用于接收客户端10上传的携带有模块标识的点赞数据，以根据模块标识对点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用该处理结果更新点赞数据相关联的数据记录。点赞数据处理设备11还用于接收点赞数据分析设备12发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，而在接收到该数据获取请求之后，可以从更新后的数据记录中获取数据获取请求对应的目标数据，并将目标数据返回给点赞数据分析设备12，以使点赞数据分析设备12可以基于该目标数据进行数据分析。而点赞数据处理设备11还用于接收点赞数据分析设备12发送的分析结果，以基于该分析结果对客户端10进行信息推荐。
38.点赞数据分析设备12，用于向点赞数据处理设备11发送用于请求获取目标数据的数据获取请求，并接收点赞数据处理设备11返回的目标数据，以根据该目标数据进行数据分析，得到对应的分析结果。而在得到分析结果之后，还可以将该分析结果发送给点赞数据处理设备11，以使点赞数据处理设备11可以基于该分析结果对客户端10进行信息推荐。
39.以下对本技术实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
40.请参见图2，图2是本技术实施例提供的一种点赞数据处理方法的流程示意图，基于点赞数据处理方法涉及客户端、点赞数据处理设备和点赞数据分析设备，本实施例主要描述客户端、点赞数据处理设备和点赞数据分析设备之间的交互过程，基于点赞数据处理方法包括以下步骤：
41.s201：当客户端检测到目标用户的点赞操作时，获取针对点赞操作的点赞数据，并
基于点赞数据确定点赞操作所在的目标点赞功能子模块。
42.其中，目标用户可以是指任一用户，点赞操作可以包括点赞或取消点赞，本技术主要以点赞为例进行相关阐述。
43.在一种实现方式中，当客户端检测到目标用户的点赞操作时，可以获取该点赞操作对应的点赞数据。该点赞数据可以包括目标用户的目标用户信息(如目标用户账号等)、点赞事件(点赞事件可以包括点赞物料(即被目标用户执行点赞操作的物料)或点赞评论(即被目标用户执行点赞操作的评论)或点赞榜单(即被目标用户执行点赞操作的榜单))、被点赞用户的点赞用户信息(如被点赞用户账号，比如可以是点赞评论或点赞物料对应的发表用户的用户账号)、点赞时间等等。在获取到点赞数据之后，还可以基于点赞数据确定目标用户的点赞操作所在的点赞功能子模块(可以称之为目标点赞功能子模块)。例如，可以基于点赞数据中的点赞事件确定对应的目标点赞功能子模块。如果点赞对象是一个点赞物料，则对应的目标点赞功能子模块可以是物料子模块，如果点赞对象是一个点赞评论，则对应的目标点赞功能子模块可以是评论子模块，如果点赞对象是一个点赞榜单，则对应的目标点赞功能子模块可以是榜单子模块。
44.s202：客户端获取目标点赞功能子模块的模块标识，并将模块标识携带在点赞数据中。
45.s203：客户端将携带有模块标识的点赞数据发送给点赞数据处理设备。
46.在步骤s202和s203中，客户端还可以获取目标点赞功能子模块对应的模块标识。其中，各个点赞功能子模块对应的模块标识可以预先设置，即客户端可以存储有点赞功能子模块和模块标识之间的映射关系。该模块标识可以用于唯一指示一个点赞功能子模块，该模块标识可以是数字编号，比特值(位)，或者其他信息，本技术不做限定。在获取到目标点赞功能子模块的模块标识之后，可以将该模块标识携带在点赞数据中，并将携带有模块标识的点赞数据发送给点赞数据处理设备。
47.可选的，点赞功能子模块和模块标识之间的映射关系可以同步至点赞数据处理设备，以便于在点赞数据处理设备接收到点赞数据后，可以基于携带在点赞数据中的模块标识确定该点赞数据对应的点赞功能子模块。
48.s204：点赞数据处理设备根据模块标识对点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用处理结果更新点赞数据相关联的数据记录。
49.在一种实现方式中，点赞数据处理设备可以接收客户端所发送的携带有模块标识的点赞数据，并根据模块标识对点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用处理结果更新点赞数据相关联的数据记录，以便于后续点赞数据分析设备可以获取到最新的数据进行数据分析，提高数据分析的准确性。
50.s205：点赞数据分析设备将用于请求获取目标数据的数据获取请求发送给点赞数据处理设备。
51.在一种实现方式中，点赞数据分析设备可以向点赞数据处理设备发送数据获取请求。可选的，该数据获取请求可以是数据分析员通过点赞数据分析设备向点赞数据处理设备所发送的数据获取请求。如数据分析设备可以数据分析员提供一个分析操作界面，数据分析员可以在该分析操作界面执行相关操作，以发起数据获取请求，该数据获取请求所请求获取的数据可以供数据分析设备进行数据分析。可选的，该数据获取请求可以是定时发
送的
52.在一种实现方式中，数据获取请求还可以是触发数据分析任务所产生的。如可以设置一个数据分析任务，该数据分析任务中可以包括一个或多种数据获取请求，每一个数据获取请求所请求获取的目标数据可以不一样。数据分析任务中还可以指示向点赞数据处理设备发送数据获取请求的触发条件。例如，该触发条件可以是当前时间到达了预设时间等等，该预设时间可以预先设置。
53.其中，该目标数据可以是例如针对某一指定用户的数据记录，如可以是该指定用户在某一时间段内的数据记录，该数据记录可以包括该指定用户对应的点赞物料的相关信息，如点赞物料时间、点赞物料内容、点赞物料的发表用户等等；或者是该指定用户对应的点赞评论的相关信息，如点赞评论时间、点赞评论内容、点赞评论的发表用户等等；或者是该指定用户对应的点赞榜单的相关信息，如点赞榜单时间、点赞榜单内容等等；或者是该指定用户对应的点赞物料的相关信息、点赞评论的相关信息以及点赞榜单的相关信息；等等。又如，该目标数据可以是一段时间内所有点赞评论的相关信息，如该相关信息可以是各个点赞评论的内容，各个点赞评论的发表用户，各个点赞评论的点赞数量等等。又如，该目标数据可以是点赞榜单的相关信息，如该相关信息可以是所有榜单中各个榜单的点赞用户，每个点赞榜单的点赞数量等等。在本技术中，对目标数据可以基于各种需求进行设定，在本技术中不做具体限定。
54.s206：点赞数据处理设备从更新后的数据记录中获取数据获取请求对应的目标数据。
55.s207：点赞数据处理设备将目标数据发送给点赞数据分析设备。
56.s208：点赞数据分析设备根据目标数据进行数据分析，得到对应的分析结果。
57.s209：点赞数据分析设备将分析结果发送给点赞数据处理设备。
58.在步骤s208和s209中，点赞数据分析设备在接收到目标数据之后，即可以根据该目标数据进行数据分析，针对不同点赞功能子模块所获取到的目标数据，可以进行不同的数据分析。例如，如下述描述：
59.在一种实现方式中，多个点赞功能子模块中可以包括物料子模块，该目标数据可以包括指定用户在预设时间段内所有的点赞物料，即被指定用户点赞过的物料，如被指定用户点赞过的帖子等等。点赞数据分析设备可以在接收到该目标数据之后，基于该目标数据进行针对指定用户的物料推荐类型的确定，或针对指定用户的用户画像的更新，或针对指定用户的兴趣特征的泛化等等。则对应的分析结果可以是针对指定用户的物料推荐类型，或针对指定用户的更新后的用户画像，或针对指定用户的兴趣特征等等。这些数据分析的结果可以作为后续客户端对指定用户的信息推荐，例如利用物料推荐类型、更新后的用户画像以及兴趣特征中的一种或多种进行信息推荐。
60.其中，预设时间段可以预先设置，例如可以是时间a-时间b，或其他时间段，下述描述中的预设时间段可以作同样理解。
61.可选的，以数据分析为确定指定用户的物料推荐类型为例进行说明。具体实现中，可以先确定每个点赞物料对应的物料类型，物料类型可以划分为教育、体育、娱乐、财经等类型，还可以在这些类型下进行更为细致的划分，如体育类型可以基于体育项目进行划分，如兵乓球、羽毛球、篮球等类型。在本技术中，对物料类型的划分不做具体限定。在确定目标
数据中所包括的所有物料类型之后，可以统计每个物料类型下点赞物料的点赞物料数量。然后，再根据点赞物料数量确定指定用户的物料推荐类型。例如，可以按照点赞物料数量从大到小的顺序对每个物料类型进行排序，以得到物料类型排序结果。而在得到该物料类型排序结果之后，可以将该物料类型排序结果中位于前n位的物料类型确定为物料推荐类型。其中，该n可以是正整数，例如，该n值可以是1或3等数值，其具体数值在本技术不做限定。在点赞数据分析设备确定了针对指定用户的物料推荐类型之后，即可以将该物料推荐类型发送给点赞数据处理设备。
62.可选的，以数据分析为对指定用户的用户画像的更新为例进行说明。具体实现中，指定用户的原始用户画像中可以包括指定用户的兴趣特征，该兴趣特征是利用各种物料类型来表征的，则可以利用上述的物料类型排序结果来更新指定用户的用户画像。如可以利用位于前m位的物料类型来更新用户画像，可以将前m位的物料类型作为指定用户更新后的用户画像。例如，该指定用户的原始用户画像中的兴趣特征可以包括影视类型、旅游类型、美食类型。而该物料类型排序结果中位于前三位的物料类型分别为影视类型、音乐类型、美食类型，则可以将用户画像中的旅游类型更新为音乐类型。
63.可选的，以数据分析为对对指定用户的兴趣特征的泛化为例进行说明。具体实现中，可以通过点赞物料中所包括的一些实体词，进行兴趣点泛化。如某一点赞物料中的实体词包括麻辣火锅，可以将麻辣火锅泛化为重庆菜；又如某一点赞物料中的实体词包括乳鸽，可以将乳鸽泛化为粤菜。而如重庆菜、粤菜可以作为指定用户的兴趣特征，以更好地刻画用户的兴趣点，提升信息推荐的多样性。
64.在一种实现方式中，多个点赞功能子模块中可以包括评论子模块，该目标数据可以包括在预设时间段内所有的点赞评论以及每个点赞评论对应的发表用户。点赞数据分析设备可以进行发表用户的发表频率分析(如哪些发表用户的评论比较高频)、用户喜爱度分析(如哪些发表用户所发表的评论比较受用户喜欢)等等。例如，该用户喜爱度可以基于每个发表用户所发表的评论的点赞评论数量来确定，某一发表用户所发表的评论的点赞评论数量越多，则表示对应的发表用户比较受用户喜爱。具体实现中，可以确定所有的点赞评论包括的多个发表用户，并统计每个发表用户下点赞评论的点赞评论数量。然后再基于点赞评论数量确定发表用户排序结果，如可以基于点赞评论数量从大到小的顺序对多个发表用户进行排序，以得到发表用户排序结果。那么，基于该发表用户排序结果也可以确定用户喜爱度，如在该发表用户排序结果中排位越靠前，则表明该发表用户所发表的评论越受用户喜爱。而在点赞数据分析设备得到对应的发表用户排序结果之后，可以将该发表用户排序结果发送给点赞数据处理设备。
65.在一种实现方式中，多个点赞功能子模块中可以包括榜单子模块，目标数据可以包括多个点赞榜单以及每个点赞榜单所对应的榜单点赞数量。点赞数据分析设备可以进行用户喜爱度分析(如哪些榜单比较受用户喜欢)等等，例如，该用户喜爱度可以基于点赞榜单所对应的榜单点赞数量来确定。具体实现中，点赞数据分析设备可以确定每个点赞榜单的榜单类型，并基于每个点赞榜单对应的榜单点赞数量，统计每个榜单类型下的榜单类型点赞数量。进一步的，可以基于榜单类型点赞数量确定榜单类型排序结果，如可以基于榜单类型点赞数量从大到小的顺序对榜单类型进行排序，以得到榜单类型排序结果。那么，基于该榜单类型排序结果也可以确定用户喜爱度，如在该榜单类型排序结果中排位越靠前，则
表明该榜单类型越受用户喜爱。而在点赞数据分析设备得到榜单类型排序结果，即可以将该榜单类型排序结果发送给点赞数据处理设备。
66.在一种实现方式中，目标数据除了上述描述的获取各点赞功能子模块下的数据之外，还可以获取多个点赞功能子模块下的数据。例如，可以获取指定用户对于在各个点赞功能子模块下对应的数据记录，如可以获取指定用户在预设时间段内的所有的点赞物料、点赞评论以及点赞榜单。以根据获取到的数据记录确定指定用户的兴趣特征，便于后续根据该兴趣特征进行信息推荐。如可以确定所有的点赞物料、点赞评论以及点赞榜单分别对应的内容类型，其中，内容类型可以包括影视类型、时政类型、美食类型、旅游类型等等。然后统计各个内容类型下的点赞数量，并按照该点赞数量从大到小的顺序依次对各个内容类型进行排序，以得到内容类型排序结果，根据该内容类型排序结果还可以对指定用户的用户画像进行更新，或指定用户的兴趣特征的泛化，等等。而在点赞数据分析设备得到该内容类型排序结果或更新后的用户画像等等时，也可以将这些数据发送给点赞数据处理设备，以时点赞数据处理设备可以基于这些数据进行信息推荐。
67.在一种实现方式中，点赞数据分析设备还可以基于目标数据进行关系图谱的分析。例如，可以基于目标数据建立一个用户关系网络图，该用户关系网络图可以包括多个节点，每个节点可以用于表征一个用户。该用户可以包括针对物料、评论以及榜单等的发表用户，也可以包括对这些物料、评论以及榜单执行点赞操作的用户。任意两个相连的节点所表征的用户之间具有关联关系；任意两个节点之间的连接边上可以具有用于显示关联关系强度的数值，该数值可以是由用户的点赞操作的次数确定的，当次数越多时，则表明两个用户之间的关系越强。例如，参考图3所示：用户a指向用户b之间的连接边上的数值为5，即表明用户a对用户b所发表的物料、评论以及榜单进行点赞操作的次数为5；用户b指向用户a之间的连接边上的数值为7，即表明用户b对用户a所发表的物料、评论以及榜单进行点赞操作的次数为7。基于此，对于基于目标数据建立一个用户关系网络图的具体实施方式可以包括：首先，可以获取在预设时间段内所有的点赞数据，然后，从该点赞数据中确定所有的节点用户，并根据该点赞数据确定各个节点用户之间的点赞次数，以依照所有的节点用户和各个节点用户之间的点赞次数构建用户关系网络图。而在点赞数据分析设备确定该用户关系网络图之后，也可以将该用户关系网络图发送至点赞数据处理设备，以便于后续点赞数据处理设备可以基于该用户关系网络图进行信息推荐。
68.s210：点赞数据处理设备基于分析结果对客户端进行信息推荐。
69.在一种实现方式中，点赞数据处理设备可以接收点赞分析设备所发送的分析结果，以基于该分析结果对客户端进行信息推荐。
70.在一种实现方式中，如步骤s209所述，分析结果可以包括针对指定用户的物料推荐类型，或针对指定用户的更新后的用户画像，或针对指定用户的兴趣特征等等。这些数据分析的结果可以作为后续客户端对指定用户的信息推荐，如可以利用物料推荐类型、更新后的用户画像以及兴趣特征中的一种或多种进行信息推荐。例如，可以向指定用户推送与物料推荐类型相关的物料，从而可以提高用户的浏览量。
71.在一种实现方式中，如步骤s209所述，分析结果可以包括发表用户排序结果，点赞数据处理设备可以根据该发表用户排序结果确定发表用户的评论推荐顺序，该评论推荐顺序可以理解为各个评论在客户端的评论界面上的显示顺序，即可以依照该评论推荐顺序在
客户端的评论界面上进行评论显示。若某一发表用户在该发表用户排序结果中的排位越靠前，则该发表用户的评论在评论界面上的显示也就越靠前。例如，后续在针对多个评论(如针对一个帖子的多个评论)的显示时，可以先确定每个评论的发表用户，并确定这些发表用户是否存在于发表用户排序结果中，如果在该发表用户排序结果中存在部分或全部发表用户时，则确定各个发表用户在该发表用户排序结果中的排序位置，以基于各个发表用户的排序位置的先后顺序依次在评论界面上显示发表用户对应的评论。
72.在一种实现方式中，如步骤s209所述，分析结果可以包括榜单类型排序结果，点赞数据处理设备可以根据该榜单类型排序结果确定榜单类型的榜单推荐顺序，该榜单推荐顺序可以理解为各个榜单在客户端的榜单界面上的显示顺序，即可以依照该榜单推荐顺序在客户端的榜单界面上进行榜单显示。若某一榜单对应的榜单类型在该榜单类型排序结果中的排位越靠前，则该榜单在榜单界面上的显示也就越靠前。例如，后续在针对多个榜单的显示时，可以先确定每个榜单的榜单类型，并确定这些榜单类型是否存在于榜单类型排序结果中，如果在该榜单类型排序结果中存在部分或全部榜单类型时，则确定各个榜单类型在该榜单类型排序结果中的排序位置，以基于各个榜单类型的排序位置的先后顺序依次在榜单界面上显示榜单类型对应的榜单。
73.在一种实现方式中，如步骤s209所述，分析结果可以包括用户关系网络图，当存在针对点赞用户(执行点赞操作的用户)的显示需求时，例如，某一物料对应的发表用户需要查看该物料对应的点赞用户时，或某一评论对应的发表用户需要查看该评论对应的点赞用户时，等等，均可以确定存在针对点赞用户的显示需求。其中，该显示需求可以携带有需求用户以及该需求用户的需求事件，该需求用户可以是指发表用户，需求事件可以是指该发表用户所发表的物料或评论等等。那么，在确定存在针对点赞用户的显示需求之后，可以进一步根据需求用户以及该需求用户的需求事件从数据记录中确定针对该需求事件的所有点赞用户。然后，从用户关系网络图中确定需求用户与各个点赞用户之间的点赞次数，以按照该点赞次数从大到小的顺序对所有的点赞用户进行排序，得到点赞用户排序结果，并按照该点赞用户的排序结果在客户端上进行点赞用户的显示。即可以按照用户之间的关系强度进行用户显示。
74.可选的，当点赞数据处理设备每次接收到客户端上传的点赞数据之后，还可以根据接收到的点赞数据对该用户关系网络图进行更新。例如，可以从点赞数据中确定点赞用户以及被点赞用户，然后，从用户关系网络图中确定点赞用户以及被点赞用户分别对应的节点，并将这两个节点之间的连接边上的点赞次数进行调整，以得到更新后的用户关系网络图。
75.通过上述实施方法，可以将客户端所包括的各个点赞功能模块的数据统一到数据处理设备进行处理，建立了统一的点赞数据收集处理，统一的点赞数据落地，以及统一的对外服务，降低了各点赞功能模块的维护成本，可以让各点赞功能模块的点赞功能和各模块中的数据处理解耦，各点赞功能模块可以不需关注点赞数据的处理，而只需关注各自对于数据的使用。统一的点赞数据收集处理也可以使客户端所包括的各点赞功能模块对应的数据互通，实现完整的数据记录和落地，有利于数据的汇总和后续数据的分析，也便于对用户行为的分析。
76.请参阅图4，图4为本技术实施例提供的一种点赞数据处理方法的流程示意图。本
实施例中所描述的点赞数据处理方法，所述点赞数据处理方法应用于上述点赞数据处理设备，包括：
77.s401：接收目标点赞功能子模块上传的点赞数据，点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识。
78.s402：根据模块标识对点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用处理结果更新点赞数据相关联的数据记录。
79.在一种实现方式中，点赞数据处理设备可以检测点赞数据中的模块标识是否为预设模块标识，以根据检测结果确定对应的数据处理方式。例如，如果检测结果为模块标识不为预设模块标识，则可以对点赞数据进行第一数据处理；如果检测结果为模块标识为预设模块标识，则可以对点赞数据进行第一数据处理，并根据预设模块标识所指示的预设处理方式对点赞数据进行第二数据处理。
80.其中，预设模块标识可以是预先存储在点赞数据处理设备上的，该预设模块标识可以基于需求设置。第一处理方式可以是指通用数据处理，如点赞数据的记录，点赞数据的统计等等，这些数据处理针对各个点赞功能子模块而言，是都可以进行的。例如，针对点赞数据的记录，如以物料子模块来说，可以生成一个针对物料的点赞数据的记录，该记录可以包括目标用户信息、点赞时间、物料发表用户的用户账号、物料内容、点赞操作类型(点赞类型或取消点赞类型)等等；如以评论子模块来说，也可以生成一个针对评论的点赞数据的记录，该记录可以包括目标用户信息、点赞时间、评论发表用户的用户账号、评论内容等等；如以榜单子模块来说，也可以生成一个针对榜单的点赞数据的记录，该记录可以包括目标用户信息、点赞时间、榜单内容等等。又如，针对点赞数据的统计，可以是针对一个点赞物料的点赞数量的统计，可以是针对一个点赞评论的点赞数量的统计，可以是针对一个点赞榜单的点赞数量的统计，等等。
81.第二数据处理可以是区别于上述通用数据处理的特殊数据处理，特征数据处理可以是预先设置的，该特殊数据处理可以根据各个点赞功能子模块不同的个性化需求进行设置。例如，针对某一点赞功能子模块，可以设置对应的预设任务，而第二数据处理可以是触发该预设任务。如针对评论子模块，该预设任务可以是指向目标用户当前时间所使用的客户端推送与该评论所对应帖子内容相关的其他帖子。
82.在一种实现方式中，处理结果可以包括针对第一数据处理对应的处理结果，参考上述第一数据处理的描述可知，处理结果可以包括点赞数据的记录，点赞数据的统计(如点赞数量的统计)等等。那么，根据这些处理结果可以更新原始点赞数据相关联的数据记录，例如可以利用当前所统计得到的点赞数量更新原有的点赞数量，又如，可以将当前点赞数据的记录添加至原有的数据记录中。
83.在一种实现方式中，点赞数据相关联的数据记录可以存储在数据库中，还可以存储在缓存中，数据库中的存储数据可以主要用于数据的落地和向数据分析方提供数据来源；缓存中的存储数据则可以主要用于向对外服务提供数据来源。通常，针对一个系统而言，系统的点赞明细数据是比较庞大的，那么，在实际使用的过程中，可以尽量避免直接和数据库进行数据交互，而与缓存进行数据交互。那么，缓存中所存储的数据可以是针对系统内包括的各个场景所需要的数据，可以提前将需要的数据进行处理，并将对应的处理结果存储在缓存中，后续在使用的时候，只需要根据场景从缓存中获取相应的数据即可，从而可
以大大提升系统的响应速度和性能。其中，可以由点赞数据处理设备对所需要的数据进行处理。例如，对外服务可以包括查询服务，如针对一个评论而言，可提供该评论对应的点赞数量的查询、点赞用户的查询等等。那么，点赞数据处理设备可以统计评论对应的点赞数量和所有的点赞用户，进而将该评论、点赞数量和所有的点赞用户进行关联，并存储至缓存中，后续用户需要查询评论对应的点赞数量或点赞用户时，直接从缓存中获取即可。
84.那么，在对点赞数据相关联的数据记录进行更新时，可以对数据库和缓存中对应的数据记录均进行更新，以保持数据的一致性。具体实现中，可以先从数据库中确定针对点赞数据的数据记录，可以将该数据记录称之为第一数据记录，以基于处理结果更新第一数据记录。还可以从缓存中确定针对点赞数据的数据记录，可以将该数据记录称之为第二数据记录，以基于处理结果更新第二数据记录。
85.s403：接收点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，从更新后的数据记录中获取数据获取请求对应的目标数据，并将目标数据发送给点赞数据分析设备。
86.s404：接收点赞分析设备发送的分析结果，并基于分析结果对客户端进行信息推荐。
87.其中，步骤s404的具体实施方式可以参见上述实施例步骤s210的具体描述，此处不再赘述。
88.通过上述实施方法，可以对客户端内所具有的点赞模块进行数据来源的划分，以实现对不同数据来源的不同数据处理，主要可以通过各子模块在上传点赞数据的时候，携带对应的模块标识，以使数据处理设备可以根据模块标识，进行各模块的数据处理。通过模块的划分，并将个模块的数据统一到数据处理设备进行处理，也可以降低了各模块的维护成本，可以让各点赞功能模块的点赞功能和各模块中的数据处理解耦。统一的点赞数据收集处理也可以使客户端所包括的各点赞功能模块对应的数据互通，实现完整的数据记录和落地，有利于数据的汇总和后续数据的分析。
89.请参见图5，图5为本技术实施例提供的一种点赞数据处理装置的结构示意图。本实施例中所描述的点赞数据处理装置，所述点赞数据处理装置配置于点赞数据处理设备，包括：
90.接收单元501，用于接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；
91.处理单元502，用于根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；
92.所述接收单元501，还用于接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求；
93.获取单元503，用于从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据；
94.发送单元504，用于将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；
95.所述接收单元501，还用于接收所述点赞分析设备发送的分析结果；
96.推荐单元505，用于基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。
97.在一种实现方式中，所述处理单元502，具体用于：
98.检测点赞数据中的模块标识是否为预设模块标识；
99.若检测结果为模块标识不为预设模块标识，则对点赞数据进行第一数据处理；
100.若检测结果为模块标识为预设模块标识，则对点赞数据进行第一数据处理，并根据预设模块标识所指示的预设处理方式对点赞数据进行第二数据处理。
101.在一种实现方式中，所述处理单元502，具体用于：
102.从数据库中确定针对所述点赞数据的第一数据记录，基于所述处理结果更新所述第一数据记录；
103.从缓存中确定针对所述点赞数据的第二数据记录，基于所述处理结果更新所述第二数据记录。
104.在一种实现方式中，所述推荐单元505，具体用于：
105.基于所述物料推荐类型对所述指定用户进行物料推荐。
106.在一种实现方式中，所述推荐单元505，具体用于：
107.根据所述发表用户排序结果确定发表用户的评论推荐顺序，并依照所述评论推荐顺序在所述客户端的评论界面上进行评论显示。
108.在一种实现方式中，所述推荐单元505，具体用于：
109.根据所述榜单类型排序结果确定点赞榜单的榜单推荐顺序，并依照所述榜单推荐顺序在所述客户端的榜单界面上进行榜单显示。
110.可以理解的是，本实施例的点赞数据处理装置的各功能模块可根据上述方法实施例图2或图4中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例图2或图4的相关描述，此处不再赘述。
111.本技术实施例中，接收单元501接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；处理单元502根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；接收单元501接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求；获取单元503从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据；发送单元504将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；接收单元501接收所述点赞分析设备发送的分析结果；推荐单元505基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。通过实施上述方法，可以基于多个维度特征进行加油站的推荐，提高推荐合理性。
112.请参阅图6，图6是本技术实施例提供的一种点赞数据处理设备的结构示意图。该点赞数据处理设备包括：处理器601、存储器602以及网络接口603。上述处理器601、存储器602以及网络接口603之间可以交互数据。
113.上述处理器601可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
114.上述存储器602可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器601提供程序指令和数据。存储器602的一部分还可以包括随机存取存储器。其中，所述处理器601调用所述程序指令时用于执行：
115.接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；
116.根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；
117.接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，从更新后的数据记录中获取所述数据获取请求对应的目标数据，并将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；
118.接收所述点赞分析设备发送的分析结果，并基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。
119.在一种实现方式中，所述处理器601，具体用于：
120.检测点赞数据中的模块标识是否为预设模块标识；
121.若检测结果为模块标识不为预设模块标识，则对点赞数据进行第一数据处理；
122.若检测结果为模块标识为预设模块标识，则对点赞数据进行第一数据处理，并根据预设模块标识所指示的预设处理方式对点赞数据进行第二数据处理。
123.在一种实现方式中，所述处理器601，具体用于：
124.从数据库中确定针对所述点赞数据的第一数据记录，基于所述处理结果更新所述第一数据记录；
125.从缓存中确定针对所述点赞数据的第二数据记录，基于所述处理结果更新所述第二数据记录。
126.在一种实现方式中，所述处理器601，具体用于：
127.基于所述物料推荐类型对所述指定用户进行物料推荐。
128.在一种实现方式中，所述处理器601，具体用于：
129.根据所述发表用户排序结果确定发表用户的评论推荐顺序，并依照所述评论推荐顺序在所述客户端的评论界面上进行评论显示。
130.在一种实现方式中，所述处理器601，具体用于：
131.根据所述榜单类型排序结果确定点赞榜单的榜单推荐顺序，并依照所述榜单推荐顺序在所述客户端的榜单界面上进行榜单显示。
132.具体实现中，本技术实施例中所描述的处理器601和存储器602可执行本技术实施例图2或图4提供的点赞数据处理方法中所描述的实现方式，也可执行本技术实施例图5所描述的点赞数据处理装置的实现方式，在此不再赘述。
133.本技术实施例中，处理器601接收客户端上传的点赞数据，所述点赞数据携带有目标点赞功能子模块的模块标识，所述目标点赞功能子模块为所述客户端所具有的多个点赞功能子模块中的任一点赞功能子模块；根据所述模块标识对所述点赞数据进行数据处理，得到对应的处理结果，并利用所述处理结果更新所述点赞数据相关联的数据记录；接收所述点赞数据分析设备发送的用于请求获取目标数据的数据获取请求，从更新后的数据记录
中获取所述数据获取请求对应的目标数据，并将所述目标数据发送给所述点赞数据分析设备；接收所述点赞分析设备发送的分析结果，并基于所述分析结果对所述客户端进行信息推荐。通过实施上述方法，可以基于多个维度特征进行加油站的推荐，提高推荐合理性。
134.本技术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中存储有程序指令，所述程序执行时可包括如图2或图4对应实施例中的点赞数据处理方法的部分或全部步骤。
135.需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
136.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
137.需要强调的是，为进一步保证上述数据的私密和安全性，上述数据还可以存储于一区块链的节点中。其中，本技术所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
138.以上对本技术实施例所提供的一种点赞数据处理系统、方法、装置及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术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技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，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技术的限制。