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CN109345284A - 商家营销的返佣系数的确定方法、装置及服务器 - Google Patents

商家营销的返佣系数的确定方法、装置及服务器 Download PDF

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CN109345284A
CN109345284A CN201811015808.1A CN201811015808A CN109345284A CN 109345284 A CN109345284 A CN 109345284A CN 201811015808 A CN201811015808 A CN 201811015808A CN 109345284 A CN109345284 A CN 109345284A
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CN201811015808.1A
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王蓬金
张冠男
邹润
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Advantageous New Technologies Co Ltd
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Alibaba Group Holding Ltd
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Abstract

本说明书实施例公开了一种商家营销的返佣系数的确定方法，通过每条边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重；再根据权重确定每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分，此时，分享影响力评分与用户活跃度关联；在获取分享影响力评分之后进行凹函数映射得到每个分享者的返佣系数和每个被分享者的返佣系数，此时，凹函数的值是先上升后下降的，从而能够保证一个分享者在分享数量从低到高时能够比较快的得到比较高的返佣系数,有助于促进其积极性。

Description

商家营销的返佣系数的确定方法、装置及服务器
技术领域
本说明书实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种商家营销的返佣系数的确定方法、装置及服务器。
背景技术
随之电子支付的飞速发展，用户与商家之间的网上互动越来越多，为了提高访问商家的用户流量，有些商家会通过给予用户和其它商家发送红包来促进拉新和用户活跃度提升，从而提高用户流量。
现有的营销商家在给用户和其它商家发送红包时，通常是使用人传人红包，而人传人红包中其营销商家返佣方案的核心在于是在于营销商家返佣系数的确定，而在确定营销商家的返佣系数时，营销商家仅会根据用户和其它商家的分享属性来确定。
发明内容
本说明书实施例提供了一种家营销的返佣系数的确定方法、装置及服务器，能够使得分享影响力评分与返佣系数通过凹函数映射，提高分享者的分享积极性。
本说明书实施例第一方面提供了一种商家营销的返佣系数的确定方法，包括：
获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
本说明书实施例第二方面提供了一种商家营销的返佣系数的确定装置，包括：
分享对象获取单元，用于获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
有向边及虚拟边创建单元，用于将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
权重确定单元，用于根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
分享影响力评分获取单元，用于利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
返佣系数获取单元，用于将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
本说明书实施例第三方面还提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述商家营销的返佣系数的确定方法的步骤。
本说明书实施例第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时上述商家营销的返佣系数的确定方法的步骤。
本说明书实施例的有益效果如下：
基于上述技术方案，通过被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重，在根据权重确定每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分，此时，分享影响力评分与用户活跃度关联；在获取分享影响力评分之后进行凹函数映射得到每个分享者的返佣系数和每个被分享者的返佣系数，此时，凹函数的值是先上升后下降，使得使得中档评分的分享者得到了比较高的返佣系数,这不仅有利于促进中档分享者的积极性,同时也降低了成本(由于高档评分的分享者的分享规模很大)；而且使用所述凹函数能够保证一个分享者在分享数量从低到高时能够比较快的得到比较高的返佣系数,也有助于促进其积极性。
附图说明
图1为本说明书实施例中确定商家营销的返佣系数的应用场景示意图；
图2为本说明书实施例中商家营销的返佣系数的确定方法的方法流程图；
图3为本说明书实施例中分享图模型的结构示意图；
图4为本说明书实施例中凹函数的结构示意图；
图5为本说明书实施例中商家营销的返佣系数的确定装置的结构示意图；
图6为本说明书实施例中服务器的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
请参见图1，为本说明书实施例的确定商家营销的返佣系数的应用场景示意图。多个用户终端10和服务器20。每个用户终端10中安装有的APP100，每个用户终端10对应的终端用户(即分享者)通过APP100将商家在红包营销中的分享红包分享给被分享者；服务器20中设置有返佣系数确定系统200，用于获取每个分享者对应的领取了分享红包的被分享者的对应关系，利用每个每个分享者及其对应的被分享者的对应关系，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；然后将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
第一方面，如图2所示，本说明书实施例提供一种商家营销的返佣系数的确定方法，包括：
S202、获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
S204、将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
S206、根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
S208、利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
S210、将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
本说明书实施例中的商家指的是在网上进行商品销售的主体，所述主体例如是网上店铺等。
其中，在步骤S202中，商家在进行红包营销时，在每个红包被领取时都会访问商家，如此，可以获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者，其中，一个分享者可以为其它商家或用户，一个被分享者也可以为其它商家或用户。
具体来讲，一个被分享者也可以为分享者，此时，该分享者既是分享者又是被分享者。
例如，以红包营销的商家为商家A为例，首先分享者B打开并获取到商家A的分享红包，然后将所述分享红包分享给商家B1、商家B2、商家B3和商家B4，以及商家B1继续将所述分享红包分享给用户C1；以及分享者B5打开并获取到商家A的分享红包，然后将所述分享红包分享给用户C2；此时，在B、B1、B2、B3、B4、B5、C1和C2在打开并获取所述分享红包之后，B、B1、B2、B3、B4、B5、C1和C2均会访问商家A，此时，即获取到商家A在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者为分享者B及其对应的被分享者B1、B2、B3和B4，以及分享者B1及其对应的被分享者C1，以及分享者B5及其对应的被分享者C2。其中，B1既是分享者又是被分享者。
在执行步骤S202之后，执行步骤S204,利用每个分享者及其对应的分享者的对应关系，在每个分享者及其对应的每个被分享者之间创建一个有向边，并将所有不相连的分享者通过虚拟边进行连接，如此，可以得到一个分享图模型，其中，所述虚拟边为双向有向边。每个有向边的箭头方向为对应的被分享者指向对应的分享者的方向，参见图3，若分享者B将分享红包分享给B1，然后在B和B1之间创建一个有向边S1，其中,S1的箭头方向为B1指向B的方向。
具体来讲，在红包营销过程中时，可以将一个红包分享行为定义为从一个分享者指向一个被分享者的一条有向边，当该被分享者领取了红包分享行为对应的红包时，该有向边被创建。以及在将所有不相连的分享者通过虚拟边进行连接时，将每相邻两个不相连的分享者通过虚拟边进行连接，例如若B和B5两个分享者不相连，则通过虚拟边将B和B5连接；若B、B5和B6三个分享者均不相连，则可以在B和B5之间创建第一虚拟边和在B5和B6之间创建第二虚拟边，从而通过所述第一虚拟边和所述第二虚拟边将B、B5和B6三个分享者相连。
例如，以B、B1、B2、B3、B4、B5、C1和C2为例，此时，每个分享者及其对应的分享者的集合为{(B->B1),(B->B2),(B->B3),(B->B4),(B1->C1),(B5->C2)},根据集合中每个分享者对应的一个被分享者的对应关系，将每个分享者及其对应的一个被分享者之间创建一个有向边，则得到分享者、被分享者和有向边的对应关系为{(B->B1->S1),(B->B2->S2),(B->B3->S3)(B->B4->S4),(B1->C1->S5),(B5->C2->S6)},以及由于B和B5两个分享者不相连，则还需在B和B5之间创建一个虚拟边用T1表示即为(B->B5->T1)，其中，T1为双向有向边，如此，得到的分享图模型具体如图3所示。
如此，参见图3，将不相连的B和B5通过T1相连，能够有效降低出现黑洞效应的概率，并能够起到将大量不相连的分享者连接在一起的目的。
在通过步骤S204创建出所述分享图模型之后，执行步骤S206,首先获取每条有向边对应的被分享者，在获取每条有向边对应的被分享者之后，获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度；然后利用每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重。每条有向边对应的被分享者的用户活跃度和该条有向边的权重成反比，即，若一条有向边对应的被分享者的用户活跃度越高其对应的权重越低，若一条有向边对应的被分享者的用户活跃度越低其对应的权重越高，通过此种方式，可以实现分享者分享给低活跃度的用户来实现拉新和促活的目的。
在具体实施过程中，在获取每条有向边对应的被分享者时，根据每条有向边对应的分享关系，确定每条有向边对应的被分享者；例如，参见图3，根据S1获取到S1的分享关系为B->B1,即分享红包被B分享给B1，则确定S1对应的被分享者为B1；以及根据S2获取到S2的分享关系为B->B2，即分享红包被B分享给B2，则确定S2对应的被分享者为B2；以及根据S5获取到S5的分享关系为B1->C1，即分享红包被B1分享给C1，则确定S5对应的被分享者为C1。
具体来讲，在获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度时，可以根据每条有向边对应的被分享者使用红包分享应用的使用频率，以此来确定每条有向边对应的被分享者的用户活跃度；以及每条有向边对应的被分享者的使用频率越高其对应的用户活跃度越高，每条有向边对应的被分享者的使用频率越低其对应的用户活跃度越低，其中，每条有向边对应的被分享者的使用频率可以通过采集对应的被分享者使用红包分享应用的历史使用数据来确定；所述红包分享应用为进行红包营销时使用的应用，例如所述红包分享应用例如可以为支付宝等。
本说明书实施例中，在通过采集对应的被分享者使用红包分享应用的历史使用数据确定每条有向边对应的被分享者的使用频率时，可以获取每条有向边对应的被分享者在设定时间间隔内使用红包分享应用的历史使用数据，然后根据获取的每条有向边对应的被分享者对应的历史使用数据，获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，所述用户活跃度可以为每隔设定时长使用红包分享应用的次数，所述设定时长例如可以为每日、每周、每月或每两天等等；所述设定时间间隔通常为以月为单位，例如为最近三个月、最近5个月等。
本说明书实施例中，可以根据函数来计算每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，所述函数例如为y＝kx(公式1)，其中，y用于表征每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，k为设定值，x用于表征每条有向边对应的被分享者的使用频率，通过上述公式1可以计算出每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，x越大其对应的y也越大，x越小其对应的y也越小。例如，S1对应的被分享者B1使用红包分享应用的使用频率为每天2次，且K为5，则确定S1对应的B1的用户活跃度为2×5＝10；若S5对应的被分享者C1使用红包分享应用的使用频率为每天0.5次，且K为5，则确定S5对应的C1的用户活跃度为0.5×5＝2.5。
本说明书实施例中，同样可以根据函数来计算出每条有向边的权重，所述函数例如为z＝k1/y(公式2)，其中，y用于表征每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，k1为设定值，z用于表征每条有向边的权重，通过上述公式2可以计算出每条有向边的权重，y越大其对应的z越小，y越小其对应的z越大。
例如，S1的被分享者的用户活跃度为10,若K1＝1，则确定S1的权重为1×10＝0.1；以及S5对应的C1的用户活跃度为2.5,且K1＝1，则确定S5的权重为1/2.5＝0.4。如此，可以确定每条有向边对应的被分享者的用户活跃度越高其对应的权重越小，相应地，每条有向边对应的被分享者的用户活跃度越低其对应的权重越大。
本说明书实施例中，在根据所述预设条件来确定每条虚拟边的权重时，所述预设条件可以为将每条虚拟边的权重均设置为预设权重，其中，所述预设权重小于每条有向边的权重。在设置所述预设权重时，可以首先获取每条有向边的权重，然后获取最小的权重，然后在0到最小的权重的范围中随机选取一个值作为所述预设权重，例如最小的权重为0.25，则在0-0.25的范围中随机选取0.1、0.01等作为所述预设权重。当然，也可以直接选取一个非常小的权重作为所述预设权重，例如所述预设权重可以为0.005、0.001等。
由于每条虚拟边对应的两个分享者不相连，因此需要将每条虚拟边的权重较低，即将所述预设权重设置为小于每条有向边的权重，以使得所述预设权重与实际情况相匹配，以使得后续通过每条虚拟边的权重计算出的对应的分享影响力评分的精确度更高。
当然，所述预设条件还可以在0到所述预设权重的取值范围内随之选取一个值作为一条虚拟边的权重；当然，所述预设条件还可以是首先从每条虚拟边对应的两个分享者中获取到用户活跃度更低的匹配分享者，然后根据每条虚拟边对应的匹配分享者的用户活跃度来确定每条虚拟边的权重。
接下来执行步骤S208,在该步骤中，可以将每条有向边的权重和每条虚拟边的权重输入到网页重要性评分(pagerank)算法中，得到每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
具体来讲，首先通过PageRank算法预先给每个分享者和每个被分享者一个PageRank值(下面用PR值指代PageRank值)，在通常情况下，所有分享者和所有被分享的PR值的总和为1。当然，所有分享者和所有被分享的PR值的总和也可以设置为大于1的数或小于1大于0的数，本说明书不作具体限制。
具体地，可以通过下述公式3来计算出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
其中，公式3中α为初始值，α的取值为0-1，PR(pi)为pi的pagerank分数，L(pj)为pj作为起点的所有有向边的数量，Wij为每条边的权重，PR(pj)为pj的pagerank分数，N为所有分享者和被分享者的数量，pi为分享者，pj为被分享者。
例如，参见图3，以pi为B为例，此时，N＝8且pj包括B1、B2、B3、B4和B5，B1、B2、B3、B4和B5对应的L(pj)依次为1、1、1、1和1，然后利用PageRank算法分配给B、B1、B2、B3、B4和B5分配一个PR值依次为PR(B)、PR(B1)、PR(B2)、PR(B3)、PR(B4)和PR(B5)，其中，wij对应wBB1、wBB2、wBB3、wBB4和wBB5依次为S1、S2、S3、S4和T1，L(pj)为pj作为起点的所有有向边的数量，参见图3，L(B1)、L(B2)、L(B3)、L(B4)和L(B5)的值均为1，则可以确定
如此，针对每个分享者和每个被分享者通过公式3计算出每个分享者和每个被分享者的PR值，在不断迭代趋于平稳的时候，此时，计算得到的每个分享者和每个被分享者的PR值即为每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
由此，将每条有向边和每条虚拟边的权重与pagerank算法结合起来，计算出每个分享者和每个被分享者的分享影响力评分，而每条有向边的权重是根据对应的被分享者的用户活跃度来确定的且每条虚拟边的权重设置的较低，使得每条虚拟边的权重对分享影响力评分的影响极小，以及分享影响力评分受用户活跃度的影响力更高；而一条有向边对应的被分享者的用户活跃度越高其对应的权重越低，以及一条有向边对应的被分享者的用户活跃度越低其对应的权重越高，由此可知，用户活跃度与权重成反比，而权重与分享影响力评分成正比，使得用户活跃度越低的分享者或被分享者对应的分享影响力评分越高，且一个分享者对应的被分享者的数量越大，其对应的分享影响力评分也会越高。
当然，也可以将根据每条有向边的权重，将每个分享者对应的所有有向边的权重之和作为该分享者的分享影响力评分，以及将每个被分享者对应的所有有向边的权重之和作为该被分享者的分享影响力评分。例如，参见图3，分享者B对应的所有有向边为S1、S2、S3、S4和T1,则确定B的分享影响力评分为S1+S2+S3+S4+T1；以及被分享者B1对应的所有有向边为S5，则确定B1的分享影响力评分为S5。
当然，还可以将根据每条有向边的权重，将每个分享者对应的所有有向边的权重的乘积作为该分享者的分享影响力评分，以及将每个被分享者对应的所有有向边的权重的乘积作为该被分享者的分享影响力评分。例如，参见图3，分享者B对应的所有有向边为S1、S2、S3、S4和T1,则确定B的分享影响力评分为S1×S2×S3×S4×T1；以及被分享者B1对应的所有有向边为S5，则确定B1的分享影响力评分为S5。
接下来执行步骤S210，在该步骤中，所述凹函数例如可以为M＝f(PR(pi)),其中，M为返佣系数，具体如图4所示，此时，在PR(pi)在o到a1的取值范围内时随着PR(pi)的增大其对应的M也随之增大，在PR(pi)在a1到无穷大的取值范围内时随着PR(pi)的增大其对应的M也随之变小，如此，可知所述凹函数是先上升后下降的，在将利用分享影响力评分和所述凹函数得到每个分享者的返佣系数和每个被分享者的返佣系数时，使得返佣系数也会先上升后下降，如此，先上升后下降使得中档评分的分享者得到了比较高的返佣系数,这不仅有利于促进中档分享者的积极性,；以及在返佣系数越大时，其对应的返佣金额越高，而返佣系数会先上升后下降，使得具有高档评分的分享者的返佣系数会降低，在返佣系数降低的情况下其返佣金额也随之降低，从而能够有效降低成本；而且使用所述凹函数能够保证一个分享者在分享数量从低到高时能够比较快的得到比较高的返佣系数,也有助于促进其积极性。
另外，用户活跃度与权重成反比，而权重与分享影响力评分成正比且分享影响力评分与返佣系数是凹函数映射，使得一个分享者将分享红包分享给用户活跃度低的被分享者的数量增多，其权重越大使得分享影响力评分也随之增大，使得该分享者的返佣系数也随之增大，能够有助于提高分享者将分享红包进行分享的积极性。
本说明书实施例中，所述中档评分指分享影响力评分位于中档区域内的评分，所述高档评分指分享影响力评分位于高档区域内的评分，所述低档评分指分享影响力评分位于低档区域内的评分，例如所述低档区域例如为0-0.5，所述中档区域为0.5-1.5，所述高档区域为大于1.5的取值范围。
第二方面，基于相同的技术构思，本说明书实施例提供一种商家营销的返佣系数的确定装置，如图5所示，包括：
分享对象获取单元501，用于获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
有向边及虚拟边创建单元502，用于将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
权重确定单元503，用于根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
分享影响力评分获取单元504，用于利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
返佣系数获取单元505，用于将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
本说明书一种可选实施方式中，有向边及虚拟边创建单元502，具体用于利用每个分享者及其对应的分享者的对应关系，在每个分享者及其对应的每个被分享者之间创建一个有向边，并将所有不相连的分享者通过虚拟边进行连接。
本说明书一种可选实施方式中，权重确定单元503，具体用于根据每条有向边对应的分享关系，确定每条有向边对应的被分享者；获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度；根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重。
本说明书一种可选实施方式中，分享影响力评分获取单元504，具体用于将每条有向边的权重和每条虚拟边的权重输入到网页重要性评分算法中，得到每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
本说明书一种可选实施方式中，每条有向边对应的被分享者的用户活跃度和该条有向边的权重成反比。
本说明书一种可选实施方式中，所述虚拟边为双向有向边。
第三方面，基于与前述实施例中商家营销的返佣系数的确定方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种服务器，如图6所示，包括存储器604、处理器602及存储在存储器604上并可在处理器602上运行的计算机程序，所述处理器602执行所述程序时实现前文所述商家营销的返佣系数的确定方法的任一方法的步骤。
其中，在图6中，总线架构(用总线600来代表)，总线600可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线600将包括由处理器602代表的一个或多个处理器和存储器604代表的存储器的各种电路链接在一起。总线600还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口605在总线600和接收器601和发送器603之间提供接口。接收器601和发送器603可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器602负责管理总线600和通常的处理，而存储器604可以被用于存储处理器602在执行操作时所使用的数据。
第八方面，基于与前述实施例中商家营销的返佣系数的确定方法的发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述商家营销的返佣系数的确定方法的任一方法的步骤。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种商家营销的返佣系数的确定方法，包括：
获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
2.如权利要求1所述的确定方法，所述将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连，具体包括：
利用每个分享者及其对应的分享者的对应关系，在每个分享者及其对应的每个被分享者之间创建一个有向边，并将所有不相连的分享者通过虚拟边进行连接，其中，每个有向边的箭头方向为对应的被分享者指向对应的分享者的方向。
3.如权利要求1所述的确定方法，所述根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，具体包括：
根据每条有向边对应的分享关系，确定每条有向边对应的被分享者；
获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度；
根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重。
4.如权利要求1所述的确定方法，所述利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分，具体包括：
将每条有向边的权重和每条虚拟边的权重输入到网页重要性评分算法中，得到每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
5.如权利要求1-4任一项所述的确定方法，每条有向边对应的被分享者的用户活跃度和该条有向边的权重成反比。
6.如权利要求1-4任一项所述的确定方法，所述虚拟边为双向有向边。
7.一种商家营销的返佣系数的确定装置，包括：
分享对象获取单元，用于获取商家在红包营销中的每个分享者及其对应的被分享者；
有向边及虚拟边创建单元，用于将每个分享者通过有向边与对应的被分享者相连，以及将所有不相连的分享者通过虚拟边相连；
权重确定单元，用于根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重，以及根据预设条件获取每条虚拟边的权重；
分享影响力评分获取单元，用于利用每条有向边的权重和每条虚拟边的权重，确定出每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分；
返佣系数获取单元，用于将每个分享者的分享影响力评分输入到与红包营销的返佣系数对应的凹函数中，得到每个分享者的返佣系数；以及将所述被分享者的分享影响力评分输入所述凹函数中，得到每个被分享者的返佣系数。
8.如权利要求7所述的确定装置，所述有向边及虚拟边创建单元，具体用于利用每个分享者及其对应的分享者的对应关系，在每个分享者及其对应的每个被分享者之间创建一个有向边，并将所有不相连的分享者通过虚拟边进行连接。
9.如权利要求7所述的确定装置，所述权重确定单元，具体用于根据每条有向边对应的分享关系，确定每条有向边对应的被分享者；获取每条有向边对应的被分享者的用户活跃度；根据每条有向边对应的被分享者的用户活跃度，确定每条有向边的权重。
10.如权利要求7所述的确定装置，所述分享影响力评分获取单元，具体用于将每条有向边的权重和每条虚拟边的权重输入到网页重要性评分算法中，得到每个分享者的分享影响力评分和每个被分享者的分享影响力评分。
11.如权利要求7-10任一项所述的确定装置，每条有向边对应的被分享者的用户活跃度和该条有向边的权重成反比。
12.如权利要求7-10任一项所述的确定装置，所述虚拟边为双向有向边。
13.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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