本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種獎勵數(shù)據(jù)處理的方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們通過各種計(jì)算機(jī)應(yīng)用進(jìn)行生活、工作和學(xué)習(xí)。各種應(yīng)用往往采取獎勵的方式提高應(yīng)用的用戶粘度和受歡迎度，如根據(jù)用戶的行為給予積分獎勵，通過積分兌換現(xiàn)金或禮品等。

現(xiàn)有的計(jì)算用戶獎勵數(shù)據(jù)的方法往往限于用戶本身的行為，如用戶通過應(yīng)用消費(fèi)的額度、登錄時長等，這種方式比較單一，無法提高用戶推廣應(yīng)用的積極度，不利于應(yīng)用的推廣。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種獎勵數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，利于應(yīng)用的推廣。

一種獎勵數(shù)據(jù)處理的方法，所述方法包括：

獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，所述推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，所述前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，所述前向等級和/或后向等級包括一個或多個；

獲取所述前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取所述后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。

在其中一個實(shí)施例中，在所述獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息的步驟之前還包括：

接收第二用戶的注冊信息，所述注冊信息為第二用戶根據(jù)包含第一用戶標(biāo) 識的推薦鏈接返回的注冊信息，包括第二用戶標(biāo)識和所述第一用戶標(biāo)識；

根據(jù)注冊信息注冊第二用戶，根據(jù)第二用戶與第一用戶的推薦順序分配第二用戶為第二等級，第一用戶為第一等級；

將第二用戶標(biāo)識、第二等級和第一用戶標(biāo)識、第一等級對應(yīng)存儲，所述第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，所述第一用戶為第二用戶的前向推薦好友。

在其中一個實(shí)施例中，所述前向等級共m級，m>＝1，前向等級i級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i為前向等級i級對應(yīng)的前向推薦好友用戶總個數(shù)，前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)為所述后向等級共n級，n>＝1，后向等級i′級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′為后向等級i′級對應(yīng)的后向推薦好友用戶總個數(shù)，后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)為所述根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)的步驟包括：

獲取前向等級i級對應(yīng)的獎勵系數(shù)λ_i，根據(jù)公式計(jì)算前向獎勵數(shù)據(jù)；

獲取后向等級i′級對應(yīng)的獎勵系數(shù)β_i′，根據(jù)公式計(jì)算后向獎勵數(shù)據(jù)；

將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)設(shè)算法得到獎勵數(shù)據(jù)。

在其中一個實(shí)施例中，所述將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)設(shè)算法得到獎勵數(shù)據(jù)的步驟包括：

判斷后向獎勵數(shù)據(jù)是否大于前向獎勵數(shù)據(jù)，如果是，則當(dāng)前用戶每增加一個后向推薦好友用戶，將所述前向獎勵數(shù)據(jù)減少預(yù)設(shè)比例直到所述前向獎勵數(shù)據(jù)為0。

在其中一個實(shí)施例中，所述第一數(shù)據(jù)和/或第二數(shù)據(jù)為投資資金。

一種獎勵數(shù)據(jù)處理的裝置，所述裝置包括：

推薦好友信息獲取模塊，用于獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，所述推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，所述前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，所述前向等級和/或后向等級包括一個或多個；

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取所述前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取所述后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。

在其中一個實(shí)施例中，所述裝置還包括：

推薦模塊，用于接收第二用戶的注冊信息，所述注冊信息為第二用戶根據(jù)包含第一用戶標(biāo)識的推薦鏈接返回的注冊信息，包括第二用戶標(biāo)識和所述第一用戶標(biāo)識，根據(jù)注冊信息注冊第二用戶，根據(jù)第二用戶與第一用戶的推薦順序分配第二用戶為第二等級，第一用戶為第一等級，將第二用戶標(biāo)識、第二等級和第一用戶標(biāo)識、第一等級對應(yīng)存儲，所述第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，所述第一用戶為第二用戶的前向推薦好友。

在其中一個實(shí)施例中，所述前向等級共m級，m>＝1，前向等級i級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i為前向等級i級對應(yīng)的前向推薦好友用戶總個數(shù)，前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)為所述后向等級共n級，n>＝1，后向等級i′級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′為后向等級i′級對應(yīng)的后向推薦好友用戶總個數(shù)，后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)為所述計(jì)算模塊包括：

前向獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元，用于獲取前向等級i級對應(yīng)的獎勵系數(shù)λ_i，根據(jù)公式計(jì)算前向獎勵數(shù)據(jù)；

后向獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元，用于獲取后向等級i′級對應(yīng)的獎勵系數(shù)β_i′，根據(jù)公式計(jì)算后向獎勵數(shù)據(jù)；

獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元，用于將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)設(shè)算法得到獎勵數(shù)據(jù)。

在其中一個實(shí)施例中，所述獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元還用于判斷后向獎勵數(shù)據(jù)是否大于前向獎勵數(shù)據(jù)，如果是，則當(dāng)前用戶每增加一個后向推薦好友用戶，將所述前向獎勵數(shù)據(jù)減少預(yù)設(shè)比例直到所述前向獎勵數(shù)據(jù)為0。

在其中一個實(shí)施例中，所述第一數(shù)據(jù)和/或第二數(shù)據(jù)為投資資金。

上述獎勵數(shù)據(jù)處理的方法和裝置，通過獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，前向等級和/或后向等級包括一個或多個，獲取前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)，根據(jù)第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。在計(jì)算獎勵數(shù)據(jù)時綜合考慮了當(dāng)前用戶的前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶對應(yīng)的數(shù)據(jù)，便于提高當(dāng)前用戶推薦好友使用應(yīng)用的積極度，利于應(yīng)用的推廣。

附圖說明

圖1為一個實(shí)施例中獎勵數(shù)據(jù)處理的方法的應(yīng)用環(huán)境圖；

圖2為一個實(shí)施例中圖1中服務(wù)器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖；

圖3為一個實(shí)施例中獎勵數(shù)據(jù)處理的方法的流程圖；

圖4為一個實(shí)施例中當(dāng)前用戶、前向推薦好友用戶和后向推薦好友用戶關(guān)系示意圖；

圖5為一個實(shí)施例中用戶推薦好友的流程圖；

圖6為一個實(shí)施例中計(jì)算獎勵數(shù)據(jù)的流程圖；

圖7為另一個實(shí)施例中當(dāng)前用戶、前向推薦好友用戶和后向推薦好友用戶關(guān)系示意圖；

圖8為一個實(shí)施例中獎勵數(shù)據(jù)處理的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖9為另一個實(shí)施例中獎勵數(shù)據(jù)處理的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖10為一個實(shí)施例中計(jì)算模塊的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

圖1為一個實(shí)施例中獎勵數(shù)據(jù)處理的方法運(yùn)行的應(yīng)用環(huán)境圖，如圖1所示，該應(yīng)用環(huán)境包括終端110、終端120和服務(wù)器130，終端110、終端120和服務(wù)器130通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。終端110和終端120可為智能手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦、臺式計(jì)算機(jī)等，但并不局限于此。服務(wù)器130可以響應(yīng)終端110和終端120發(fā)送的請求。

終端110可向終端120發(fā)送包含第一用戶標(biāo)識的推薦鏈接，終端120接收推薦鏈接后輸入注冊信息，并將注冊信息發(fā)送至服務(wù)器130注冊，注冊信息包括輸入的第二用戶標(biāo)識和所述第一用戶標(biāo)識，注冊成功的第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，第一用戶為第二用戶的前向推薦好友，并且有不同的等級。服務(wù)器130根據(jù)當(dāng)前用戶的前向推薦好友和/或后向推薦好友以及前向等級和/或后向等級計(jì)算獎勵數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，圖1中的服務(wù)器130的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2所示，該服務(wù)器130包括通過系統(tǒng)總線連接的處理器、存儲介質(zhì)、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)接口。其中，該服務(wù)器130的存儲介質(zhì)存儲有操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和一種獎勵數(shù)據(jù)處理的裝置，數(shù)據(jù)庫用于存儲數(shù)據(jù)，如存儲用戶標(biāo)識、用戶等級等，該裝置用于實(shí)現(xiàn)一種適用于服務(wù)器130的獎勵數(shù)據(jù)處理的方法。該服務(wù)器130的處理器用于提供計(jì)算和控制能力，支撐整個服務(wù)器130的運(yùn)行。該服務(wù)器130的內(nèi)存為存儲介質(zhì)中的廣告推薦的裝置的運(yùn)行提供環(huán)境。該服務(wù)器130的網(wǎng)絡(luò)接口用于與外部的終端110或終端120通過網(wǎng)絡(luò)連接通信，比如接收終端110或終端120發(fā)送的請求以及向終端110、終端120返回數(shù)據(jù)等。

在一個實(shí)施例中，如圖3所示，提供了一種獎勵數(shù)據(jù)處理的方法，包括：

步驟S210，獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，所述推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，所述前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，所述前向等級和/或后向等級包括一個或多個。

具體的，推薦當(dāng)前用戶注冊的好友是當(dāng)前用戶的前向推薦好友用戶，當(dāng)前用戶推薦其它用戶注冊的好友，是當(dāng)前用戶的后向推薦好友。根據(jù)推薦好友的順序和推薦的好友與當(dāng)前好友的推薦距離確定前向等級和后向等級。也可以根據(jù)注冊和推薦的順序依次得到用戶的實(shí)際等級，再根據(jù)實(shí)際等級得到推薦好友相對于當(dāng)前用戶的前向等級和/或后向等級。如圖4所示，為當(dāng)前用戶和前向推薦好友、后向推薦好友的關(guān)系。當(dāng)前用戶X1直接推薦了用戶Y1、用戶Y2和用戶Y3，構(gòu)成了后向推薦等級為一級的后向推薦好友320，用戶Y1又推薦了用戶Z4和用戶Z5，用戶Y2推薦了用戶Z1、用戶Z2和用戶Z3，則用戶Z1、用戶Z2、用戶Z3、用戶Z4、用戶Z5構(gòu)成了后向推薦等級為二級的后向推薦好友330。當(dāng)前用戶X1的前向推薦好友是用戶W1，用戶W1是前向推薦等級為一級的前向推薦好友310。具體的，可先得到用戶的實(shí)際等級，如用戶W1為1級，當(dāng)前用戶X1為2級，后向推薦好友320為3級，后向推薦好友330為4級，將推薦好友的實(shí)際等級與當(dāng)前用戶的實(shí)際等級相減得到推薦好友與當(dāng)前用戶的推薦等級，如果相減的值為負(fù)，則為前向推薦好友，如果相減的值為正則為后向推薦好友，相減得到的值的絕對值即為推薦好友相對于當(dāng)前用戶的前向等級或后向等級。當(dāng)前用戶可以只有前向推薦好友或只有后向推薦好友或都有。

步驟S220，獲取前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)。

具體的，具體的，第一數(shù)據(jù)或第二數(shù)據(jù)可為用戶在使用應(yīng)用的過程中的行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如可為積分、登錄時長、好友個數(shù)、投資金額等。當(dāng)前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶包括多個時，分別獲取各個向推薦好友用戶或后向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)和/或第二數(shù)據(jù)。

步驟S230，根據(jù)第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。

具體的，不同的等級可對應(yīng)不同的獎勵系數(shù)，可自定義算法計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。當(dāng)前向推薦好友用戶存在多個前向等級和/或后向推薦好友用戶存在多個后向等級時，根據(jù)獎勵系數(shù)分別計(jì)算不同等級不同用戶的獎勵數(shù)據(jù)，再進(jìn)行相 加或加權(quán)或自定義算法公式得到最終的獎勵數(shù)據(jù)。

本實(shí)施例中，通過獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，前向等級和/或后向等級包括一個或多個，獲取前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)，根據(jù)第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。在計(jì)算獎勵數(shù)據(jù)時綜合考慮了當(dāng)前用戶的前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶對應(yīng)的數(shù)據(jù)，便于提高當(dāng)前用戶推薦好友使用應(yīng)用的積極度，利于應(yīng)用的推廣。

在一個實(shí)施例中，如圖5所示，在步驟S210之前還包括：

步驟S410，接收第二用戶的注冊信息，注冊信息為第二用戶根據(jù)包含第一用戶標(biāo)識的推薦鏈接返回的注冊信息，包括第二用戶標(biāo)識和第一用戶標(biāo)識。

具體的，用戶可通過包含自身用戶標(biāo)識的推薦鏈接推薦好友，通過應(yīng)用生成包含第一用戶標(biāo)識的推薦鏈接，發(fā)送至第二用戶，如通過朋友圈等形式發(fā)送，第二用戶收到推薦鏈接后點(diǎn)擊推薦鏈接自動跳轉(zhuǎn)至注冊頁面，服務(wù)器接收第二用戶輸入的注冊信息，如用戶名等，并且注冊信息中包含第二用戶標(biāo)識和第一用戶標(biāo)識，便于后續(xù)對應(yīng)存儲，以根據(jù)對應(yīng)存儲的標(biāo)識找到當(dāng)前用戶推薦的好友。

步驟S420，根據(jù)注冊信息注冊第二用戶，根據(jù)第二用戶與第一用戶的推薦順序分配第二用戶為第二等級，第一用戶為第一等級。

具體的，收到注冊信息后，判斷注冊信息是否符合注冊條件，如果符合注冊條件，則注冊第二用戶，由于第二用戶是第一用戶推薦的，根據(jù)第二用戶與第一用戶的推薦順序分配不同的等級，分配第二用戶為第二等級，第一用戶為第一等級。可以理解的是，如果第二用戶推薦第三用戶注冊成功，則第三用戶為第三等級，等級依次累加。

步驟S430，將第二用戶標(biāo)識、第二等級和第一用戶標(biāo)識、第一等級對應(yīng)存儲，第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，第一用戶為第二用戶的前向推薦好 友。

具體的，將第二用戶標(biāo)識、第二等級和第一用戶標(biāo)識、第一等級對應(yīng)存儲，則可以根據(jù)存儲的對應(yīng)關(guān)系由第一用戶找到第二用戶，由第二用戶找到第一用戶。第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，第一用戶為第二用戶的前向推薦好友。如果第二用戶推薦了第三用戶，則第三用戶為第二用戶的后向推薦好友，也為第一用戶的后向推薦好友，好友間的推薦關(guān)系直接或間接按照推薦順序關(guān)聯(lián)。

在一個實(shí)施例中，前向等級共m級，m>＝1，前向等級i級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i為前向等級i級對應(yīng)的前向推薦好友用戶總個數(shù)，前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)為后向等級共n級，n>＝1，后向等級i′級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′為后向等級i′級對應(yīng)的后向推薦好友用戶總個數(shù)，后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)為如圖6所示，步驟S230包括：

步驟S231，獲取前向等級i級對應(yīng)的獎勵系數(shù)λ_i，根據(jù)公式計(jì)算前向獎勵數(shù)據(jù)。

具體的，前向等級的獎勵系數(shù)可根據(jù)需要自定義，不同的前向等級對應(yīng)不同的獎勵系數(shù)?？稍O(shè)置獎勵系數(shù)與前向等級數(shù)成反比，前向推薦好友所在前向等級數(shù)越大，則說明前向推薦好友與當(dāng)前用戶的聯(lián)系越小，獎勵系數(shù)越小。存在多個前向等級的情況下，分別計(jì)算各個等級所有前向推薦好友的等級獎勵數(shù)據(jù)，再將各個等級的等級獎勵數(shù)據(jù)相加得到前向獎勵數(shù)據(jù)?？梢岳斫獾氖乔跋颡剟顢?shù)據(jù)可與獲得獎勵的時間長度相關(guān)，可根據(jù)時間長度累加。

步驟S232，獲取后向等級i′級對應(yīng)的獎勵系數(shù)β_i′，根據(jù)公式計(jì)算后向獎勵數(shù)據(jù)。

具體的，后向等級的獎勵系數(shù)可根據(jù)需要自定義，不同的后向等級對應(yīng)不同的獎勵系數(shù)?？稍O(shè)置獎勵系數(shù)與后向等級數(shù)成反比，后向推薦好友所在后向等級數(shù)越大，則說明后向推薦好友與當(dāng)前用戶的聯(lián)系越小，獎勵系數(shù)越小。存 在多個后向等級的情況下，分別計(jì)算各個等級所有后向推薦好友的等級獎勵數(shù)據(jù)，再將各個等級的等級獎勵數(shù)據(jù)相加得到后向獎勵數(shù)據(jù)。可以理解的是后向獎勵數(shù)據(jù)可與獲得獎勵的時間長度相關(guān)，可根據(jù)時間長度累加。

步驟S233，將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)設(shè)算法得到獎勵數(shù)據(jù)。

具體的，可自定義預(yù)設(shè)算法，如將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)得到獎勵數(shù)據(jù)或根據(jù)前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)的大小關(guān)系根據(jù)不同的計(jì)算公式得到獎勵數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，步驟S233包括：判斷后向獎勵數(shù)據(jù)是否大于前向獎勵數(shù)據(jù)，如果是，則當(dāng)前用戶每增加一個后向推薦好友用戶，將前向獎勵數(shù)據(jù)減少預(yù)設(shè)比例直到前向獎勵數(shù)據(jù)為0。

具體的，預(yù)設(shè)比例可以根據(jù)需要自定義，如每次減少20％，在后向獎勵數(shù)據(jù)大于前向獎勵數(shù)據(jù)的情況下，當(dāng)前用戶再推薦5個好友，或當(dāng)前用戶推薦的好友再推薦5個好友，前向獎勵數(shù)據(jù)就會減為0。

在一個實(shí)施例中，第一數(shù)據(jù)和/或第二數(shù)據(jù)為投資資金。

具體的，將獎勵數(shù)據(jù)與投資資金相聯(lián)系，投資資金多則得到的獎勵數(shù)據(jù)多，更利于提高用戶的投資興趣，進(jìn)一步利于應(yīng)用的使用與推廣。

在一個具體的實(shí)施例中，如圖7所示，當(dāng)前用戶有2個前向推薦好友A和B，前向等級分別為前向二級和前向一級，有2個后向推薦好友C和D，后向等級分別為后向一級和后向二級，A對應(yīng)的投資資金為A1，B對應(yīng)的投資資金為B1，C對應(yīng)的投資資金為C1，D對應(yīng)的投資資金為D1，A所在前向二級對應(yīng)的獎勵系數(shù)為0.0005，A所在前向一級對應(yīng)的獎勵系數(shù)為0.005，C所在后向一級對應(yīng)的獎勵系數(shù)為0.012，D所在后向二級對應(yīng)的獎勵系數(shù)為0.003，計(jì)算前向獎勵數(shù)據(jù)為：A1*0.0005*100/360+B1*0.005*100/360，其中100表示獎勵數(shù)據(jù)與資金的兌換系數(shù)，如每100單位的獎勵數(shù)據(jù)兌換1塊錢，360表示天數(shù)。計(jì)算后向獎勵數(shù)據(jù)為：C1*0.0125*100/360+D1*0.003*100/360。如果后向獎勵數(shù)據(jù)大于前向獎勵數(shù)據(jù)，則當(dāng)前用戶每增加一個后向推薦好友，前向獎勵數(shù)據(jù)遞減20％直到為0。

在一個實(shí)施例中，如圖8所示，提供了一種獎勵數(shù)據(jù)處理的裝置，包括：

推薦好友信息獲取模塊510，用于獲取當(dāng)前用戶對應(yīng)的推薦好友信息，推薦好友信息包括前向推薦好友用戶和/或后向推薦好友用戶，前向推薦好友用戶所在前向等級和/或后向推薦好友用戶所在后向等級，前向等級和/或后向等級包括一個或多個。

數(shù)據(jù)獲取模塊520，用于獲取前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)，和/或獲取后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)。

計(jì)算模塊530，用于根據(jù)第一數(shù)據(jù)和第一數(shù)據(jù)對應(yīng)的前向推薦好友用戶所在前向等級、和/或第二數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)對應(yīng)的后向推薦好友用戶所在后向等級計(jì)算得到獎勵數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，如圖9所示，所述裝置還包括：

推薦模塊540，用于接收第二用戶的注冊信息，所述注冊信息為第二用戶根據(jù)包含第一用戶標(biāo)識的推薦鏈接返回的注冊信息，包括第二用戶標(biāo)識和所述第一用戶標(biāo)識，根據(jù)注冊信息注冊第二用戶，根據(jù)第二用戶與第一用戶的推薦順序分配第二用戶為第二等級，第一用戶為第一等級，將第二用戶標(biāo)識、第二等級和第一用戶標(biāo)識、第一等級對應(yīng)存儲，所述第二用戶為第一用戶的后向推薦好友，所述第一用戶為第二用戶的前向推薦好友。

在一個實(shí)施例中，前向等級共m級，m>＝1，前向等級i級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i≤m，1≤j≤q_i，其中q_i為前向等級i級對應(yīng)的前向推薦好友用戶總個數(shù)，前向推薦好友用戶對應(yīng)的第一數(shù)據(jù)為所述后向等級共n級，n>＝1，后向等級i′級對應(yīng)的推薦好友用戶為其中1≤i′≤n，1≤j′≤r_i′，其中r_i′為后向等級i′級對應(yīng)的后向推薦好友用戶總個數(shù)，后向推薦好友用戶對應(yīng)的第二數(shù)據(jù)為如圖10所示，計(jì)算模塊530包括：

前向獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元531，用于獲取前向等級i級對應(yīng)的獎勵系數(shù)λ_i，根據(jù)公式計(jì)算前向獎勵數(shù)據(jù)。

后向獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元532，用于獲取后向等級i′級對應(yīng)的獎勵系數(shù)β_i′，根 據(jù)公式計(jì)算后向獎勵數(shù)據(jù)。

獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元533，用于將前向獎勵數(shù)據(jù)和后向獎勵數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)設(shè)算法得到獎勵數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，獎勵數(shù)據(jù)計(jì)算單元533還用于判斷后向獎勵數(shù)據(jù)是否大于前向獎勵數(shù)據(jù)，如果是，則當(dāng)前用戶每增加一個后向推薦好友用戶，將前向獎勵數(shù)據(jù)減少預(yù)設(shè)比例直到前向獎勵數(shù)據(jù)為0。

在一個實(shí)施例中，第一數(shù)據(jù)和/或第二數(shù)據(jù)為投資資金。

以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實(shí)施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。