[发明专利]一种排行榜数据过滤的方法和设备

说明书

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种排行榜数据过滤的方法和设备。

背景技术

排行榜作为现代社会很受关注的一项事物深入大家的生活。例如，电子购物网站会提供各类产品的销量排行榜供给消费者(为描述方便，以下将消费者简称为买家)或商家(为描述方便，以下将商家简称为卖家)参考。

现有技术中，排行榜通常是通过对所有原始数据(例如商品销量排行榜，其原始数据即为各种商品的销量)进行排序得到。但是，这种方式导致计算排行榜的效率很低，尤其是在原始数据量很大的情况下，采用这种方式难以迅速得到排行榜。

为了克服上述问题，现有技术中提供了一种排行榜数据过滤方法，该方法以下称为阈值过滤方法。阈值过滤方法预先设定阈值，只对大于阈值的数据进行排序，过滤掉阈值以下的数据。这种方式可以降低参与排序的数据量，但是，阈值的设定存在不合理的情况，将本来不应该被过滤的数据过滤掉。例如，对于销量排行榜，假定阈值为5，则应该将销量在5以下的数据过滤掉，但是，有些商品本身的总体销量就很低，这就使得即使销量在5以下的商品仍可能进榜单。因此，现有的阈值过滤方法无法准确的对原始数据进行过滤。

发明内容

本申请实施例提供一种排行榜数据过滤的方法和设备，解决在现有技术中存在的通过简单设定销量阈值的排行榜数据过滤方法无法准确的对原始数据进行过滤的问题，准确的对原始数据进行过滤。

为达到上述目的，本申请实施例一方面提供了一种排行榜数据过滤方法，包括：

数据过滤设备从数据存储设备获取排行日之前预设时间段内的原始数据；

数据过滤设备根据所述原始数据的缺损程度对所述原始数据进行补值处理得到历史数据；

数据过滤设备根据所述历史数据和所述排行日数据进行计算，确定排行日数据的进榜单概率；

数据过滤设备在排行日数据的进榜单概率小于或等于概率阈值时，过滤所述排行日数据。

另一方面，本申请实施例还提供了一种数据过滤设备，包括：

获取单元，用于从数据存储设备获取排行日之前预设时间段内的原始数据；

处理单元，用于根据所述原始数据的缺损程度对所述原始数据进行处理得到历史数据；

计算单元，用于根据所述历史数据和所述排行日数据进行计算，确定排行日数据的进榜单概率；

过滤单元，用于当排行日数据的进榜单概率小于或等于概率阈值时，过滤所述排行日数据。

与现有技术相比，本申请实施例具有以下优点：

根据历史数据进入排行榜的概率以及排行日数据与统计对象的历史数据之间的比较，计算排行日数据的进榜单概率，如果进榜单概率大于概率阈值，则不过滤排行日数据，如果进榜单概率小于概率阈值，则过滤排行日数据。通过本申请实施例提供的排行榜数据过滤方法，提供了一种以历史数据为依据计算排行日数据能否进入排行榜的进榜单概率，根据该进榜单概率是否大于某一设定的概率阈值来确定是否过滤排行日数据，提高了排行榜数据过滤的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提出的一种排行榜数据过滤方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提出的一种缺损数据补值方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提出的一种数据过滤设备的结构示意图。

具体实施方式

如背景技术所述，现有技术中的排行榜数据过滤方法是通过设定阈值，并过滤数值小于阈值的数据来进行排行榜原始数据的过滤，这种方法无法准确的对原始数据进行过滤。

为了解决现有技术的缺陷，本申请提出了一种排行榜数据过滤方法。对当前参与排行的数据进行过滤时，采用之前一定时间段内的原始数据作为参考，来确定当前参与排行的数据是否需要过滤。该时间段的取值需要预先配置，可以为经验值或者根据预设策略得到。

以下以销量排行榜为例说明本申请实施例提供的排行榜数据过滤方法，以商品作为统计对象，需要说明，本申请提供的排行榜数据过滤方法还可以适用于其他类型的排行榜，例如人气排行榜等，以及适用于其他类型的排行榜对应的统计对象，例如人气指数等。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，数据过滤设备从数据存储设备获取预先设定的时间段内的原始数据。