[发明专利]数据处理方法及计算机设备在审
申请号: | 202010090376.1 | 申请日: | 2020-02-13 |
公开(公告)号: | CN112418900A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 郁之阳 | 申请(专利权)人: | 上海哔哩哔哩科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 邓小玲;邓应山 |
地址: | 200433 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据处理 方法 计算机 设备 | ||
1.一种数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:
当接收到用户的抽奖请求时,获取所述用户的隐藏款剩余抽奖次数、剩余总抽奖次数和抽取到每个商品组的概率信息,其中,每个商品组包括隐藏款和普通款;
根据每个商品组的概率信息确定所述用户进行抽奖的目标商品组;
当所述用户的隐藏款剩余抽奖次数为0时,则判断所述目标商品组中普通款的库存量是否大于或等于所述剩余总抽奖次数;
当所述目标商品组中普通款的库存量大于或等于所述剩余总抽奖次数时,则从缓存中获取所述用户的当日抽取记录,以根据所述当日抽取记录对所述目标商品组中普通款进行抽取。
2.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
通过异步线程方式,从所述缓存中将更新后的所述当日抽取记录保存至数据库中;
当所述缓存发生故障,且所述目标商品组中普通款的库存量大于或等于所述剩余总抽奖次数时,则从所述数据库中获取所述当日抽取记录。
3.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
判断所述用户的隐藏款剩余抽取次数是否大于0;
当所述隐藏款剩余抽取次数大于0时,获取所述目标商品组中隐藏款和普通款的库存信息;
根据所述目标商品组中普通款和隐藏款的库存信息计算所述普通款库存和所述隐藏款库存的比值;
根据所述比值,从所述目标商品组中进行奖品的抽取。
4.如权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述根据所述比值,从所述目标商品组中进行奖品的抽取,包括:
当抽取到所述隐藏款时,则将所述隐藏款剩余抽奖次数以及所述剩余总抽奖次数减1,并从所述目标商品组的隐藏款奖品库存中移除抽取到的所述隐藏款,并将抽取到的所述隐藏款加入至抽取日志中;
当抽取到所述普通款时,则将所述隐藏款剩余抽奖次数减1。
5.如权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述从缓存中获取所述用户的当日抽取记录,以根据所述当日抽取记录对所述目标商品组中普通款进行抽取,包括:
判断所述剩余总抽奖次数是否大于0;
当所述剩余总抽奖大于0时,获取所述用户的许愿信息;
根据所述许愿信息、所述当日抽取记录和预设配置信息确定抽取到所述库存中每个普通款的权重值;
根据所述目标商品组中每个普通款的库存信息确定所述目标商品组普通款中库存量多的目标普通款,其中,所述目标普通款包括一个或多个;
根据每个目标普通款的权重值、每个目标普通款的库存量分别计算抽取到每个目标普通款的概率;
根据每个目标普通款的概率从所述目标普通款中进行奖品的抽取。
6.如权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述根据所述目标商品组中每个普通款的库存信息确定所述目标商品组普通款中库存量多的目标普通款,包括:
将每个普通款的库存量与预设值进行比较;
当所述库存量大于所述预设值时,则确定与所述库存量对应的普通款属于所述目标普通款。
7.如权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述抽取到每个目标普通款的概率计算公式为:
其中,i表示第i个目标普通款,Pi表示抽取到第i个目标普通款的概率,ki表示所述目标商品组中第i个目标普通款的库存量,wi表示所述目标商品组中第i个目标普通款的权重值,n表示所述目标普通款的个数。
8.如权利要求4所述的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述剩余总抽奖次数不大于0时,则返回所述抽取日志;
当所述目标商品组中普通款的库存量小于所述剩余总抽奖次数时,则发送库存不足的信息至用户终端。
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