CN105787287B - 一种生成榜单数据的***、设备、装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种生成榜单数据的***、设备、装置及方法。该***包括：客户端，用于向服务器上传对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；服务器，用于根据客户端上传的到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值，根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。本发明提供的方案，能比较真实反映用户操作结果。

Description

一种生成榜单数据的***、设备、装置及方法

技术领域

本发明涉及移动互联网技术领域，具体涉及一种生成榜单数据的***、设备、装置及方法。

背景技术

目前，随着游戏及娱乐行业的不断发展，不少公司都推出了各种各样的排行榜单来吸引用户关注和参与。如互联网游戏行业中，目前呈现游戏泛娱乐化的趋势，其中泛娱乐布局中的明星粉丝/二次元等都是重要的发展方向。其中，向用户推出的各种榜单包括例如明星榜单、明星作品榜单、游戏榜单等。所谓榜单，是指按分数给某些设定对象例如标识ID排序。ID可以是人、作品等，其中人包括但不限于名人、明星、二次元人物等，作品包括但不限于影视作品、二次元作品、视频作品等。用户可通过投票改变榜单，所谓投票也就是用户为了让榜单名次产生变化而进行的行为操作。

以某明星榜单为例，根据用户对明星的投票数据生成明星排行月榜，明星排行月榜中的投票行为包括增分的签到投票行为和不增分仅互动不计入投票的扔蛋行为。其中，如果用户的投票行为是扔蛋行为，已经表达了对投票ID的负向的减益情感需求，但现有技术生成榜单时这个投票行为不计入榜单排名投票规则分数计算中。也就是说，现有的生成榜单数据的方法仅仅仅考虑了用户单向的评价规则，例如仅考虑投票者对被投者认可程度的增益规则，没有体现负向的评价规则。

因此，现有的生成榜单数据的方法并不能真实反映用户操作结果。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种生成榜单数据的***、设备、装置及方法，能比较真实反映用户操作结果。

根据本发明的一个方面，提供一种生成榜单数据的***，包括：

客户端，用于向服务器上传对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

服务器，用于根据客户端上传的到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值，根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

根据本发明的另一个方面，提供一种服务器，包括：存储器和处理器，

所述存储器，存储对设定对象输入的不同维度的评价行为数据和处理器生成的榜单数据；

所述处理器，根据从所述存储器获取到的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值；根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

根据本发明的另一个方面，提供一种生成榜单数据的装置，包括：

评分模块，用于响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

统计模块，用于根据设定规则确定所述评分模块确定的设定对象的不同评价行为数据的评价分值的总值；

生成模块，用于根据所述统计模块确定的不同设定对象的所述评价分值的总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

优选的，所述评分模块包括：

获取子模块，用于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据；

分值确定子模块，用于根据所述获取子模块的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。

优选的，所述分值确定子模块根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

优选的，所述统计模块包括：

权重子模块，用于设置情感类型操作数据的权重；

总值确定子模块，用于根据所述权重子模块设置的权重，对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

优选的，所述总值确定子模块按以下方式获得评价分值总值：

设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

优选的，所述装置还包括：

存储模块，用于存储客户端上传的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据；

下发模块，用于向所述客户端下发所述生成模块生成的不同设定对象排行的榜单数据供客户端显示。

根据本发明的另一个方面，提供一种生成榜单数据的方法，其特征在于，包括：

响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值；

根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

优选的，所述响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括：响应于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据。

优选的，所述情感类型设置不同层级，不同层级的情感类型对应不同的情感类型操作数据评价分值。

优选的，所述情感类型设置不同层级包括：情感类型设置为增益、减益、加倍增益和加倍减益；所述情感类型对应的情感类型操作数据包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为。

优选的，所述确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值包括：

根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

优选的，所述根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值包括：根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

优选的，所述根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值包括：设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

优选的，所述响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括：响应于获取到客户端上传的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据；

所述生成不同设定对象排行的榜单数据之后还包括：向所述客户端下发所述不同设定对象排行的榜单数据供客户端显示。

可以发现，本发明实施例的技术方案，获取到的是对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，这些不同维度的评价行为数据对应不同评价分值，在确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值时都会被考虑计入，因此可以避免现有技术中评分时只考虑单向维度评价分值的问题，可以使得用户的不同维度评价例如正向评价或负向评价等都会在计算评价分值时得到体现，更准确反映用户的操作结果。

进一步的，本发明实施例的不同维度的评价行为数据可以包括正向或负向的评价行为数据，评价行为数据中可以包括情感类型和对应的操作数据，其中情感类型又可以设置不同层级，不同层级的情感类型对应不同的情感类型操作数据评价分值，例如情感类型可以设置为增益、减益、加倍增益和加倍减益四个层级但不限于此；所述情感类型对应的情感类型操作数据包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为等。

进一步的，本发明实施例可设置设置情感类型操作数据的权重，根据所述权重，对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值，使得运算结果更为准确。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的***的示意性方框图；

图2是根据本发明的一个实施例的一种服务器的示意性方框图；

图3是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的装置的示意性方框图；

图4是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的装置的另一示意性方框图；

图5是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的方法的示意性流程图；

图6是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的方法的另一示意性流程图；

图7是根据本发明的一个实施例的一种榜单示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本发明提供一种生成榜单数据的***，能比较真实反映用户操作结果。

图1是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的***的示意性方框图。

如图1所示，在一种生成榜单数据的***10中包括：客户端11和服务器12。

客户端11，用于向服务器12上传对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。

服务器12，用于根据客户端11上传的到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值，根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

上述***中的服务器可以参见图2所示，图2是根据本发明的一个实施例的一种服务器的示意性方框图。

如图2所示，在一种服务器20中可以包括：存储器21和处理器22。

所述存储器21，存储对设定对象输入的不同维度的评价行为数据和处理器22生成的榜单数据。

所述处理器22，根据从所述存储器21获取到的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值；根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

服务器中的处理器22，可以作为一个独立的装置结构，该独立的装置结构可以称为一种生成榜单数据的装置，该生成榜单数据的装置可以包括多个子模块，下文将对该生成榜单数据的装置结构进行详细说明。

图3是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的装置的示意性方框图。

如图3所示，在一种生成榜单数据的装置30中可以包括：评分模块31、统计模块32、生成模块33。

评分模块31，用于响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。

统计模块32，用于根据设定规则确定所述评分模块31确定的设定对象的不同评价行为数据的评价分值的总值。

生成模块33，用于根据所述统计模块32确定的不同设定对象的所述评价分值的总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

可以发现，本发明实施例的技术方案，获取到的是对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，这些不同维度的评价行为数据对应不同评价分值，在确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值时都会被考虑计入，因此可以避免现有技术中评分时只考虑单向维度评价分值的问题，可以使得用户的不同维度评价例如正向评价或负向评价等都会在计算评价分值时得到体现，更准确反映用户的操作结果。

图4是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的装置的另一示意性方框图。

如图4所示，在一种生成榜单数据的装置30中可以包括：评分模块31、统计模块32、生成模块33、存储模块34、下发模块35，其中评分模块31、统计模块32、生成模块33的功能可参见图3所描述，此处不再赘述。

其中，所述评分模块31可以包括：获取子模块311、分值确定子模块312。

获取子模块311，用于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据。

分值确定子模块312，用于根据所述获取子模块311的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。

其中所述分值确定子模块312可以根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

其中，所述统计模块32可以包括：权重子模块321、总值确定子模块322。

权重子模块321，用于设置情感类型操作数据的权重。

总值确定子模块322，用于根据所述权重子模块321设置的权重，对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

其中，所述总值确定子模块322按以下方式获得评价分值总值：

设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

需说明的是，也可以考虑不使用权重进行运算。

其中，所述存储模块34，用于存储客户端上传的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据。

其中，所述下发模块35，用于向所述客户端下发所述生成模块33生成的不同设定对象排行的榜单数据供客户端显示。

上述详细介绍了本发明的一种生成榜单数据的***、设备及装置，以下介绍本发明对应的生成榜单数据的方法。

图5是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的方法的示意性流程图。

如图5所示，在步骤501中，响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。

该步骤可以由服务器中的生成榜单数据的装置响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值。生成榜单数据的装置可以设置在服务器中但不局限于此。

其中，该步骤可以响应于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据。其中，所述情感类型可以设置不同层级，不同层级的情感类型对应不同的情感类型操作数据评价分值。

其中，所述情感类型设置不同层级可以包括：情感类型设置为增益、减益、加倍增益和加倍减益；所述情感类型对应的情感类型操作数据包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为。

该步骤中，可以根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

在步骤502中，根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值。

该步骤可以由服务器中的生成榜单数据的装置根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值。

该步骤中，可以根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

其中，根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值包括：设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

需说明的是，也可以考虑不使用权重进行运算。

在步骤503中，根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

该步骤可以由服务器中的生成榜单数据的装置根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据。

可以发现，本发明实施例的技术方案，获取到的是对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，这些不同维度的评价行为数据对应不同评价分值，在确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值时都会被考虑计入，因此可以避免现有技术中评分时只考虑单向维度评价分值的问题，可以使得用户的不同维度评价例如正向评价或负向评价等都会在计算评价分值时得到体现，更准确反映用户的操作结果。

图6是根据本发明的一个实施例的一种生成榜单数据的方法的另一示意性流程图。

图6相对于图5更详细描述了本发明实施例的技术方案。图6中以客户端与服务器进行交互举例说明。该实施例中，客户端向服务器上报评价投票对象的情感类型和对应的情感类型操作数据，其中情感类型操作数据包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为，服务器根据情感类型操作数据和预设的设定规则，确定各投票对象的评价分值总值，根据各投票对象的评价分值总值生成榜单数据，并下发给客户端显示给用户。

如图6所示，在步骤601中，客户端中向用户显示榜单数据。

该步骤中，客户端向用户显示榜单数据，例如显示各种明星榜单、明星作品榜单、游戏榜单等，各榜单中显示投票对象，例如明星榜单中的投票对象就是明星。

在步骤602中，客户端获取用户在榜单处对投票对象输入的不同维度的评价行为数据。

这里说的不同维度的评价行为数据，例如可以分为正向或负向两个维度的评价行为数据。用户在客户端显示的榜单处对投票对象进行某情感的投票行为，也就是输入评价行为，客户端获取对投票对象输入的评价行为数据。这里说的投票行为例如就是送花或扔蛋等不同操作，例如送花表示喜欢，是正向维度的评价行为，也即正负向的增益情感需求；扔蛋表示不喜欢，是负向维度的评价行为，也即负向的减益情感需求。

在步骤603中，客户端向服务器上传用户对投票对象输入的不同维度的评价行为数据。

该步骤中客户端向服务器上传的评价行为数据，可以包括：情感类型及对应的情感类型操作数据。情感类型可以设置不同层级，不同层级的情感类型对应不同的情感类型操作数据评价分值。例如情感类型可以分为四种情感类型但不局限于此，例如情感类型设置为增益、减益、加倍增益、加倍减益。情感类型对应的情感类型操作数据可以对应包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为。需说明的是，每一个情感类型操作数据可以对应几种不同表达方式，例如增益行为可以是送花或者送心、送蛋糕等等，本发明实施例不加以限定。

在步骤604中，服务器根据客户端上传的评价行为数据，确定投票对象的评价行为数据对应的评价分值，并根据设定规则确定投票对象的不同评价行为数据的评价分值总值。

服务器接收客户端上传的评价行为数据进行存储。服务器可以接收到各个客户端上传的对投票对象的评价行为数据，统一进行存储以用于后续运算。

该步骤可以根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，例如，评价行为数据的情感类型是增益，对应的情感类型操作数据是增益行为，那么评价行为数据的评价分值＝增益行为数量*单次增益行为分数。例如，增益行为具体是为投票对象送花2朵，单次增益行为分数即送一朵花的分值是+1分，那么：评价行为数据的评价分值＝2*1＝2分，即用户对投票对象送两朵花的投票操作，对应的评价分值就是+2分。

服务器进一步根据设定规则例如根据配置的榜单计算规则来计算榜单中的投票对象的评价分值总值。

设定规则例如可以是：

评价分值总值(即榜单排名分数)＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。通过设置权重进行加权运算，可以获得更准确的评价结果。

需说明的是，本发明实施例也可以考虑不设置权重，即：

评价分值总值(即榜单排名分数)＝增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

在步骤605中，服务器根据不同投票对象的评价分值总值，生成不同投票对象排行的榜单数据。

该步骤中，服务器根据不同投票对象的评价分值总值进行排序，就可以生成不同投票对象排行的榜单数据。

在步骤606中，服务器向客户端下发生成的榜单数据供客户端显示给用户。

该步骤中，服务器根据最新生成的榜单数据，将最新的榜单数据的结果返回给客户端供显示。

以下进一步结合应用例进行说明。

例如在某个明星联盟模块的明星排行榜中，设置为：增益情感类型的对应增益行为是送花，送一朵花+1分，1朵花消耗100铜币；减益情感类型的对应的减益行为是扔蛋，扔一个蛋-1分，一个蛋消耗120铜币；加倍增益情感类型的对应的加倍增益行为是爆花束，一个爆花束＝用户目前拥有的花朵数*2，一个爆花束消耗700铜币；加倍减益情感类型的对应的加倍减益行为是狂踩，一个狂踩＝用户目前拥有的蛋数*2，一个狂踩消耗900铜币，用户最多可拥有3朵花和3个蛋。另外，设置增益行为权重、减益行为权重、加倍增益行为权重和加倍减益行为权重的值都为1。

那么根据本发明实施例方案中的上述设定规则进行以下运算确定投票对象的评价分值总值(榜单排名分数)：

评价分值总值(榜单排名分数)＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数＝1*送花数*1+1*扔蛋数*1+1*加倍增益行为的数量*(用户目前拥有的花朵数*2)+1*加倍减益行为的数量*(用户目前拥有的蛋数*2)。其中，上述加倍增益行为的数量是爆花束的数量，加倍减益行为的数量是狂踩的数量。

关于榜单的示意图，可以参见图7，图7是根据本发明的一个实施例的一种榜单示意图。图7中的明星排行榜显示了不同的投票对象(即各明星)，也显示了供用户选择的扔蛋、爆花束和狂踩的投票行为的图标。

需说明的是，如果只需要表明正向情感的榜单，那么只需调整各项行为的权重，调整减益行为权重和加倍减益行为权重设置值为0即可。同理，如果只需要表明负向情感的榜单，那么只需调整增益行为权重和加倍增益行为权重的值为0即可。还需要说明的是，各行为的权重也可以设置为0-1之间，具体可根据运营和营收的需要灵活配置。

综上所述，可以发现本发明的方案具有以下效果：

1)本发明生成榜单数据，不仅考虑了表达投票者对投票对象认可程度的增益规则，还考虑了不认可例如不喜欢的负向的减益规则、非常认可例如非常喜欢的加倍增益规则、非常不认可例如非常不喜欢的加倍减益规则，因此更能真实更真实反映榜单数据的真实性和准确性，也使得榜单更公平、公正和客观。

2)本发明生成榜单数据，可以为用户提供更多的情感表达方式，情感不仅有正向增益的喜欢，还有负向减益的不喜欢、加倍增益的非常喜欢和加倍减益的非常不喜欢，这样更能真实反映出投票者的态度，释放投票者的真实情感。

3)本发明生成榜单数据，通过设置权重就可灵活根据需求配置多种不同情感的榜单，例如在运算过程中将正向情感的数据不计入或权重设置为0即可。

4)本发明生成榜单数据，可以进一步针对每种情感的投票行为设置一些商业操作，例如某些投票行为需要付费等，通过有偿的付费服务，使得投票行为转换为有偿费用，可以满足业务商业发展的需求。

综上所述，本发明的方案，可以满足用户多情感的释放，可以使得榜单数据更客观、公正和公平，另外可以有利于针对投票行为的商业性扩展。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的技术方案。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序，该计算机程序包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。或者，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可读介质，在该计算机可读介质上存储有用于执行本发明的上述方法中限定的上述功能的计算机程序。本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的***和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (12)

1.一种生成榜单数据的***，其特征在于，包括：

客户端，用于向服务器上传对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值，其中对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据；

服务器，用于根据客户端上传的到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值，根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据；其中确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值包括：根据所述情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

2.一种服务器，其特征在于，包括：存储器和处理器，

所述存储器，存储对设定对象输入的不同维度的评价行为数据和处理器生成的榜单数据；

所述处理器，根据从所述存储器获取到的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值；根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据；

其中对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据；

其中确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值包括：根据所述情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

3.一种生成榜单数据的装置，其特征在于，包括：

评分模块，用于响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

统计模块，用于根据设定规则确定所述评分模块确定的设定对象的不同评价行为数据的评价分值的总值；

生成模块，用于根据所述统计模块确定的不同设定对象的所述评价分值的总值，生成不同设定对象排行的榜单数据；

其中所述评分模块包括：

获取子模块，用于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据；

分值确定子模块，用于根据所述获取子模块的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

所述分值确定子模块根据情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述统计模块包括：

权重子模块，用于设置情感类型操作数据的权重；

总值确定子模块，用于根据所述权重子模块设置的权重，对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于：

所述总值确定子模块按以下方式获得评价分值总值：

设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

6.根据权利要求3至5任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

存储模块，用于存储客户端上传的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据；

下发模块，用于向所述客户端下发所述生成模块生成的不同设定对象排行的榜单数据供客户端显示。

7.一种生成榜单数据的方法，其特征在于，包括：

响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据，确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值，其中所述不同维度的评价行为数据对应不同评价分值；

根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值；

根据不同设定对象的所述评价分值总值，生成不同设定对象排行的榜单数据；

其中，所述响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括：

响应于获取到对设定对象输入的正向或负向的评价行为数据，所述评价行为数据包括情感类型及对应的情感类型操作数据；

其中，所述确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值包括：

根据所述情感类型操作数据和单次操作评价分值确定设定对象的评价行为数据对应的评价分值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述情感类型设置不同层级，不同层级的情感类型对应不同的情感类型操作数据评价分值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述情感类型设置不同层级包括：情感类型设置为增益、减益、加倍增益和加倍减益；所述情感类型对应的情感类型操作数据包括增益行为、减益行为、加倍增益行为和加倍减益行为。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据设定规则确定所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值总值包括：

根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据对所述设定对象的不同评价行为数据的评价分值进行加权运算获得评价分值总值包括：

设定对象的评价分值总值＝增益行为权重*增益行为的数量*单次增益行为分数+减益行为权重*减益行为的数量*单次减益行为分数+加倍增益行为权重*加倍增益行为的数量*单次加倍增益行为分数+加倍减益行为权重*加倍减益行为的数量*单次加倍减益行为分数。

12.根据权利要求7至11任一项所述的方法，其特征在于：

所述响应于获取到对设定对象输入的不同维度的评价行为数据包括：响应于获取到客户端上传的对设定对象输入的不同维度的评价行为数据；

所述生成不同设定对象排行的榜单数据之后还包括：向所述客户端下发所述不同设定对象排行的榜单数据供客户端显示。