一种数据的处理方法、装置以及存储介质与流程

本技术涉及计算机，尤其涉及一种数据的处理方法、装置以及存储介质。背景技术：1、随着互联网技术的迅速发展，人们对游戏形式的要求越来越高。在游戏中需要在不同的阶段(例如赛季)设定特定的目标事件(例如段位达成、等级提升等)，且阶段的时长可以进行调整，以激励玩家触发，从而提高游戏的交互程度。2、一般，设定的目标事件可以通过时间序列进行曲线拟合得到，即通过时间序列进行曲线拟合预估目标事件的发展。3、但是，基于时间序列进行曲线拟合需要大量的时间点交互数据，而在需要对交互周期进行调整时往往无法得到足量的交互数据，从而无法对事件进行准确的预估，无法准确的对事件触发进行周期调整，影响针对事件触发进行数据调整的准确性。技术实现思路1、有鉴于此，本技术提供一种数据的处理方法，可以有效提高针对事件触发进行数据调整的准确性。2、本技术第一方面提供一种数据的处理方法，可以应用于终端设备中包含数据的处理功能的系统或程序中，具体包括：3、获取多个交互对象在交互周期内的操作数据，所述操作数据基于所述交互对象针对于段位属性操作所得；4、基于所述操作数据确定所述交互对象对于目标事件的触发信息，以按照所述触发信息进行统计得到事件时间数据，所述事件时间数据用于指示所述交互对象在所述交互周期内的各个时刻的对象状态，所述对象状态基于所述触发信息确定，所述目标事件与所述段位属性相关联；5、将所述事件时间数据输入事件触发模型，以得到不同时长范围内的事件触发概率，所述事件触发概率基于所述对象状态的状态分布确定；6、基于所述事件触发概率配置事件发展函数，以根据所述事件发展函数模拟多个配置周期下所述目标事件的触发比例信息；7、根据所述触发比例信息确定所述配置周期中的目标周期，以基于所述目标周期对所述交互周期进行调整。8、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述事件触发模型为非参数模型，所述将所述事件时间数据输入事件触发模型，以得到不同时长范围内的事件触发概率，包括：9、根据所述事件时间数据确定所述交互对象在所述交互周期内的各个时刻的对象状态；10、对所述对象状态进行统计，以得到不同时长范围内的事件活跃信息；11、将所述事件活跃信息输入所述非参数模型，以根据不同时长范围内的所述事件活跃信息，计算得到事件活跃比例；12、基于所述事件活跃比例，确定不同时长范围内的所述事件触发概率。13、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述事件触发模型为参数模型，所述将所述事件时间数据输入事件触发模型，以得到不同时长范围内的事件触发概率，包括：14、确定所述交互对象对应的目标应用；15、获取针对于所述目标应用配置的预测周期；16、若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取针对于所述目标应用配置的先验概率分布；17、将所述事件时间数据作为预测样本，通过最大拟然估计法对所述先验概率分布进行调整，以得到分布参数；18、基于所述分布参数对所述预设概率模型进行配置，以得到所述参数模型；19、根据所述参数模型确定不同时长范围内的所述事件触发概率。20、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取针对于所述目标应用配置的先验概率分布，包括：21、若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取多个备选先验分布；22、基于所述目标应用进行数据采集，以得到验证数据；23、通过正态概率图，确定所述备选先验分布与所述验证数据的拟合匹配程度信息；24、根据所述拟合匹配程度信息，从所述备选先验分布中获取针对于所述目标应用配置的先验概率分布。25、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取多个备选先验分布，包括：26、若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则确定目标应用对应的应用类型；27、根据所述应用类型确定交互对象对应的发展模式信息；28、基于所述发展模式信息获取多个所述备选先验分布。29、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述基于所述发展模式信息获取多个所述备选先验分布，包括：30、基于所述发展模式信息获取所述目标应用对应的交互特征；31、提取所述目标应用对应的服务对象的画像特征；32、基于所述交互特征和所述画像特征获取多个所述备选先验分布。33、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述基于所述事件触发概率配置事件发展函数，以根据所述事件发展函数模拟多个配置周期下所述目标事件的触发比例信息，包括：34、基于所述事件触发概率确定不同活跃起点的事件触发信息；35、将所述不同活跃起点的事件触发信息进行累加，以得到累计触发信息；36、根据所述累计触发信息和总活跃信息的比例进行配置，以得到所述事件发展函数；37、根据所述事件发展函数模拟多个所述配置周期下所述目标事件的触发比例信息。38、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述根据所述触发比例信息确定所述配置周期中的目标周期，以基于所述目标周期对所述交互周期进行调整，包括：39、获取目标应用配置的触发预期；40、基于所述触发预期在所述触发比例信息中进行数据提取，以将满足于所述触发预期的配置周期作为所述目标周期；41、确定所述目标周期对应的时间长度；42、将所述交互周期对应的时间长度延长至所述目标周期对应的时间长度，以对所述交互周期进行调整。43、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述触发预期包括第一目标和第二目标，所述基于所述触发预期在所述触发比例信息中进行数据提取，以将满足于所述触发预期的配置周期作为所述目标周期，包括：44、基于所述第一目标在所述触发比例信息中进行数据提取，以得到满足于所述第一目标的周期序列；45、基于所述第二目标在所述周期序列对应的触发比例信息中进行数据提取，以将满足于所述第二目标的配置周期作为所述目标周期。46、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述方法还包括：47、若基于所述第二目标在所述周期序列对应的触发比例信息中进行数据提取，无法得到满足于所述第二目标的配置周期，则获取所述第一目标和所述第二目标之间的权重信息；48、基于所述权重信息对所述触发预期进行调整；49、基于调整后的所述触发预期在所述触发比例信息中进行数据提取，以将满足于调整后的所述触发预期的配置周期作为所述目标周期。50、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述基于所述操作数据确定所述交互对象对于目标事件的触发信息，以按照所述触发信息进行统计得到事件时间数据，包括：51、基于所述操作数据确定所述交互对象对于目标事件的触发信息；52、获取所述操作数据对应的时间轴；53、将所述触发信息在所述时间轴中标记为所述交互对象的对象状态，以得到标记时间轴；54、将各个所述交互对象对应的标记时间轴按照同一时间起点进行归一化，以得到所述事件时间数据。55、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述方法还包括：56、对调整交互周期后的目标应用中交互对象的操作数据进行实时检测，以得到事件检测数据；57、若所述事件检测数据指示的段位信息不满足段位条件，则调用事件发展函数；58、根据所述事件发展函数模拟多个配置周期下所述目标事件的触发比例信息；59、根据所述触发比例信息确定所述配置周期中满足所述段位条件的调整周期，以基于所述调整周期对所得目标应用的交互周期进行调整。60、本技术第二方面提供一种数据的处理装置，包括：61、获取单元，用于获取多个交互对象在交互周期内的操作数据，所述操作数据基于所述交互对象针对于段位属性操作所得；62、确定单元，用于基于所述操作数据确定所述交互对象对于目标事件的触发信息，以按照所述触发信息进行统计得到事件时间数据，所述事件时间数据用于指示所述交互对象在所述交互周期内的各个时刻的对象状态，所述对象状态基于所述触发信息确定，所述目标事件与所述段位属性相关联；63、处理单元，用于将所述事件时间数据输入事件触发模型，以得到不同时长范围内的事件触发概率，所述事件触发概率基于所述对象状态的状态分布确定；64、所述处理单元，还用于基于所述事件触发概率配置事件发展函数，以根据所述事件发展函数模拟多个配置周期下所述目标事件的触发比例信息；65、所述处理单元，还用于根据所述触发比例信息确定所述配置周期中的目标周期，以基于所述目标周期对所述交互周期进行调整。66、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于根据所述事件时间数据确定所述交互对象在所述交互周期内的各个时刻的对象状态；67、所述处理单元，具体用于对所述对象状态进行统计，以得到不同时长范围内的事件活跃信息；68、所述处理单元，具体用于将所述事件活跃信息输入所述非参数模型，以根据不同时长范围内的所述事件活跃信息，计算得到事件活跃比例；69、所述处理单元，具体用于基于所述事件活跃比例，确定不同时长范围内的所述事件触发概率。70、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于确定所述交互对象对应的目标应用；71、所述处理单元，具体用于获取针对于所述目标应用配置的预测周期；72、所述处理单元，具体用于若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取针对于所述目标应用配置的先验概率分布；73、所述处理单元，具体用于将所述事件时间数据作为预测样本，通过最大拟然估计法对所述先验概率分布进行调整，以得到分布参数；74、所述处理单元，具体用于基于所述分布参数对所述预设概率模型进行配置，以得到所述参数模型；75、所述处理单元，具体用于根据所述参数模型确定不同时长范围内的所述事件触发概率。76、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则获取多个备选先验分布；77、所述处理单元，具体用于基于所述目标应用进行数据采集，以得到验证数据；78、所述处理单元，具体用于通过正态概率图，确定所述备选先验分布与所述验证数据的拟合匹配程度信息；79、根据所述拟合匹配程度信息，从所述备选先验分布中获取针对于所述目标应用配置的先验概率分布。80、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于若所述预测周期的时间长度大于所述交互周期的周期长度，则确定目标应用对应的应用类型；81、所述处理单元，具体用于根据所述应用类型确定交互对象对应的发展模式信息；82、所述处理单元，具体用于基于所述发展模式信息获取多个所述备选先验分布。83、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于基于所述发展模式信息获取所述目标应用对应的交互特征；84、所述处理单元，具体用于提取所述目标应用对应的服务对象的画像特征；85、所述处理单元，具体用于基于所述交互特征和所述画像特征获取多个所述备选先验分布。86、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于基于所述事件触发概率确定不同活跃起点的事件触发信息；87、所述处理单元，具体用于将所述不同活跃起点的事件触发信息进行累加，以得到累计触发信息；88、所述处理单元，具体用于根据所述累计触发信息和总活跃信息的比例进行配置，以得到所述事件发展函数；89、所述处理单元，具体用于根据所述事件发展函数模拟多个所述配置周期下所述目标事件的触发比例信息。90、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于获取目标应用配置的触发预期；91、所述处理单元，具体用于基于所述触发预期在所述触发比例信息中进行数据提取，以将满足于所述触发预期的配置周期作为所述目标周期；92、所述处理单元，具体用于确定所述目标周期对应的时间长度；93、所述处理单元，具体用于将所述交互周期对应的时间长度延长至所述目标周期对应的时间长度，以对所述交互周期进行调整。94、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述触发预期包括第一目标和第二目标，所述处理单元，具体用于基于所述第一目标在所述触发比例信息中进行数据提取，以得到满足于所述第一目标的周期序列；95、所述处理单元，具体用于基于所述第二目标在所述周期序列对应的触发比例信息中进行数据提取，以将满足于所述第二目标的配置周期作为所述目标周期。96、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于若基于所述第二目标在所述周期序列对应的触发比例信息中进行数据提取，无法得到满足于所述第二目标的配置周期，则获取所述第一目标和所述第二目标之间的权重信息；97、所述处理单元，具体用于基于所述权重信息对所述触发预期进行调整；98、所述处理单元，具体用于基于调整后的所述触发预期在所述触发比例信息中进行数据提取，以将满足于调整后的所述触发预期的配置周期作为所述目标周期。99、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于基于所述操作数据确定所述交互对象对于目标事件的触发信息；100、所述确定单元，具体用于获取所述操作数据对应的时间轴；101、所述确定单元，具体用于将所述触发信息在所述时间轴中标记为所述交互对象的对象状态，以得到标记时间轴；102、所述确定单元，具体用于将各个所述交互对象对应的标记时间轴按照同一时间起点进行归一化，以得到所述事件时间数据。103、可选的，在本技术一些可能的实现方式中，所述处理单元，具体用于对调整交互周期后的目标应用中交互对象的操作数据进行实时检测，以得到事件检测数据；104、所述处理单元，具体用于若所述事件检测数据指示的段位信息不满足段位条件，则调用事件发展函数；105、所述处理单元，具体用于根据所述事件发展函数模拟多个配置周期下所述目标事件的触发比例信息；106、所述处理单元，具体用于根据所述触发比例信息确定所述配置周期中满足所述段位条件的调整周期，以基于所述调整周期对所得目标应用的交互周期进行调整。107、本技术第三方面提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及总线系统；所述存储器用于存储程序代码；所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述第一方面或第一方面任一项所述的数据的处理方法。108、本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面任一项所述的数据的处理方法。109、根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的数据的处理方法。110、从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：111、通过获取多个交互对象在交互周期内的操作数据，该操作数据基于交互对象针对于段位属性操作所得；然后基于操作数据确定交互对象对于目标事件的触发信息，以按照触发信息进行统计得到事件时间数据，该事件时间数据用于指示交互对象在交互周期内的各个时刻的对象状态，而对象状态基于触发信息确定，且目标事件与段位属性相关联；并将事件时间数据输入事件触发模型，以得到不同时长范围内的事件触发概率，该事件触发概率基于对象状态的状态分布确定；然后基于事件触发概率配置事件发展函数，以根据事件发展函数模拟多个配置周期下目标事件的触发比例信息；进而根据触发比例信息确定配置周期中的目标周期，以基于目标周期对交互周期进行调整。从而实现交互周期的动态调整过程，由于采用交互对象的操作数据构建事件触发模型，并根据事件触发模型得到事件触发概率模拟不同周期长度下事件的触发比例，以对交互周期进行针对性的调整，该过程通过少量数据模拟事件触发的趋势，减少了对于数据量的需求，提高了针对事件触发进行数据调整的准确性。