CN113569162A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例涉及计算机技术领域，公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面，并获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；根据数据标识获取目标资源链接的源数据，并根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据；对分析参考数据进行分析处理，以得到多个用户集合；获取分享目标资源链接后产生的反馈信息，反馈信息用于从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，可参考目标资源链接的传播情况，对其他资源链接进行快速传播。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在日常生产生活中，通过对不同的数据进行分析处理，可知晓数据之间存在的规则或者联系；例如在活动策划或者商品售卖等场景中，希望能够对活动或者商品的传播力度、传播情况进行分析，从而使得在进行后续活动策划或者商品售卖过程中，能够基于分析结果调整传播策略以获得最大化的传播效果。但是当前对某个活动或者某件商品传播情况的分析，还只是对该活动或者该商品的目标资源链接的分享总次数、分享总用户数等数据进行简单的统计，只能对当前活动或者商品的传播情况进行简单分析，对后续活动或者商品的传播带来的有益影响十分有限。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够了解目标资源链接的传播情况，并对其他资源链接进行快速传播。

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：

响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面，并从所述分析设置界面获取所述目标资源链接的源数据的数据标识，以及对所述目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；

根据所述数据标识获取所述目标资源链接的源数据，并根据所述事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到所述目标资源链接的分析参考数据，所述分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于所述目标资源链接的分享关系；

对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；

获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，所述反馈信息用于从所述多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，所述其他资源链接和所述目标资源链接指示的资源类型相同。

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，其特征在于，包括：

显示单元，用于响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面；

获取单元，用于从所述分析设置界面获取所述目标资源链接的源数据的数据标识，以及对所述目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；

所述获取单元，还用于根据所述数据标识获取所述目标资源链接的源数据；

处理单元，用于根据所述事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到所述目标资源链接的分析参考数据，所述分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于所述目标资源链接的分享关系；

所述处理单元，还用于对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；

所述获取单元，还用于获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，所述反馈信息用于从所述多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，所述其他资源链接和所述目标资源链接指示的资源类型相同。

一方面，本申请实施例提供了一种数据处理设备，其特征在于，所述数据处理设备包括输入接口和输出接口，还包括：

处理器，适于实现一条或多条指令；以及，

计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行上述数据处理方法。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行上述数据处理方法。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或所述计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中；数据处理设备的处理器从所述计算机可读存储介质中读取所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，用于执行上述数据处理方法。

本申请实施例中，数据处理设备首先在分析设置界面获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；然后根据数据标识获取目标资源链接的源数据，并根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；进一步地，数据处理设备对该分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；之后，数据处理设备会获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息，该反馈信息用于从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同；能够通过获取目标资源链接的源数据，进一步得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据包括了多个用户标识以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；并根据该分析参考数据将该分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分得到多个用户集合；最后可以获取对该目标资源链接的反馈信息，以便于使用户了解该目标资源链接的传播情况；同时也可基于该反馈信息从多个用户集合中获取目标用户集合，以便于可以通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播，从而达到很好的宣传效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种目标资源链接的源数据的数据表；

图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；

图3a是本申请实施例提供的一种分析设置界面的界面图；

图3b是本申请实施例提供的一种切换分析设置界面的示意图；

图4a是本申请实施例提供的一种触发显示分析设置界面的示意图；

图4b是本申请实施例提供的另一种触发显示分析设置界面的示意图；

图5是本申请实施例提供的一种划分得到多个用户集合的示意图；

图6是本申请实施例提供的一种对目标资源链接的源数据进行处理的示意图；

图7是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；

图8a是本申请实施例提供的一种目标资源链接的反馈信息随时间变化的示意图；

图8b是本申请实施例提供的一种不同资源链接的反馈信息对比图；

图9是本申请实施例提供的一种集合查询界面的界面图；

图10a是本申请实施例提供的一种触发显示目标用户集合的用户信息的示意图；

图10b是本申请实施例提供的一种在分享关系显示区显示目标用户标识分享关系的示意图；

图11a是本申请实施例提供的一种导入目标标识集合的示意图；

图11b是本申请实施例提供的一种触发对目标标识集合对应的用户进行用户画像分析的示意图；

图12是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图13是本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用***。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互***、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习(Machine Learning,ML)/深度学习等几大方向。本申请实施例主要涉及人工智能中的机器学习，机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。基于此，本申请实施例提出了一种数据处理方法，使得数据处理设备能够通过获取目标资源链接的源数据，并进一步得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据包括了多个用户标识以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；从而使得该数据处理设备可根据该分析参考数据将该分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分得到多个用户集合，最后可以获取对该目标资源链接的反馈信息，以便于使用户了解该目标资源链接的传播情况；同时也可基于该反馈信息从多个用户集合中获取目标用户集合，以便于可以通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播，从而达到很好的宣传效果。

其中，该目标资源链接是指向目标资源页面的链接，即用户可以通过该目标资源链接对目标资源页面进行访问，当目标资源链接指向目标网页时，用户可以通过目标资源链接对目标网页进行访问，当目标资源链接指向应用程序中的页面时，可以通过该目标资源链接对应用程序中的页面进行访问。在一个实施例中，该数据处理设备可以为终端设备，该终端设备例如可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能车载以及智能可穿戴设备中的任意一种或多种；在另一实施例中，该数据处理设备也可以是服务器，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。数据处理设备以及服务器之间可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地通信连接，本申请在此不做限制。

在一个实施例中，用户可以对目标资源链接进行分享，将该目标资源链接分享给其他用户，以使其他用户能够通过该目标资源链接对目标资源页面进行访问；若其他用户在接收到该目标资源链接后对该目标资源链接进行了再次分享，分享给另外的用户，那么将会有更多的用户能够通过目标资源链接对目标资源页面进行访问；如果，通过不同的用户对同一个目标资源链接进行不断的分享，以吸引更多的用户对目标资源页面的访问，那么就可以达到分享裂变的效果，进而可以对该目标资源页面进行快速传播。举例来说，若用户A将目标资源链接分享给了用户B和用户C；用户B、和用户C通过该目标资源链接对目标资源页面进行了访问，并且用户B将该目标资源链接分享给了用户D和用户E，用户C将该目标资源链接分享给了用户F和用户G，如此循环下去，那么该目标资源链接将会以指数倍数在不同的用户中急速传播，给目标资源页面带来大量的访问量。其中，用户可以基于一定的渠道将该目标资源链接进行分享，例如，可以基于微信、QQ等分享渠道，在微信、QQ等社交生态下，将目标资源链接分享给微信好友用户或者QQ好友用户，或者可以通过微信群、QQ群、微信朋友圈、QQ空间等社交平台，对该目标资源链接进行分享。

在一个实施例中，该目标资源链接的源数据可以包括访问该目标资源链接对应的目标资源页面所产生的访问事件的相关参数、分享该目标资源链接所产生的分享事件的相关参数、通过该目标资源链接访问该目标资源页面所产生的点击目标资源链接事件(或者称之为分享落地页曝光事件)的相关参数、在分享落地页进行后续点击等操作所产生的分享落地页点击事件的相关参数等相关参数，其中，该分享落地页即为通过该目标资源链接的途径进入的目标资源页面。上述目标资源链接的源数据所包括的不同事件的相关参数不同，不同的相关参数的参数类型不同，可以为字符串类型、数字类型、单精度浮点类型、双精度浮点类型、整数类型等；不同应用场景下的目标资源链接的源数据对应的事件的相关参数也有可能不同；例如，如果在一个只想要进行宣传的活动中，不关注访问目标资源页面的用户是否为付费用户，在此种应用场景中，则该事件的相关参数中将可以不包括有关用户是否为付费用户这一相关参数；但如果是在一个商品售卖的活动中，则会关注访问目标资源页面的用户是否为付费用户，在此种应用场景中，则该事件的相关参数中将会包括有关用户是否为付费用户这一相关参数，本申请实施例以该应用场景进行举例说明。

如图1所示，为本申请实施例提供的一种目标资源链接的源数据的数据表，其中，访问事件的相关参数包括用户标识(图1中具体显示为用户id)、事件发生时间、用户属性、渠道类型、渠道标识(图1中具体显示为渠道id)、分享用户标识_分享时间(图1中具体显示为分享用户id_分享时间)。其中，访问事件中的用户标识对应的用户为访问该目标资源页面的用户，用户标识是用于唯一标记用户的标识，可以为电话号码，也可以为业务号码等，该分享用户标识_分享时间为当该访问事件中的用户是通过分享给他的目标资源链接访问目标资源页面时，记录的分享给他的用户的用户标识以及分享时间，用户属性可以包括是否新用户、是否付费用户、是否新付费用户等，渠道类型和分享用户标识_分享时间可为空；分享事件的相关参数包括用户标识、事件发生时间、用户属性、渠道类型、渠道标识、场景、页面名称、页面模块、内容类型、内容子类型、内容标识(图1中具体显示为内容id)、链接以及扩展字段。

其中，分享事件中的用户标识对应的用户为对目标资源链接执行了分享操作的用户，用户属性可以包括是否新用户、是否付费用户、是否新付费等，用户内容类型可以表示该目标资源链接的内容的类型，例如可以为商品、店铺或者群小店类型，内容标识即为商品标识、店铺标识或者群小店标识等，渠道类型、场景、页面名称、页面模块、内容类型、内容子类型、内容标识、链接以及扩展字段可为空；点击目标资源链接事件的相关参数包括用户标识、事件发生时间、用户属性、分享用户标识_分享时间、渠道类型、渠道标识、场景、页面名称、页面模块、内容类型、内容子类型、内容标识、链接以及扩展字段，其中，点击目标资源链接事件中的用户标识对应的用户为通过点击分享给他的目标资源链接访问目标资源页面的用户，分享用户标识_分享时间为分享给他的用户的用户标识以及分享时间，用户属性可以包括是否新用户、是否付费用户、是否新付费用户等，渠道类型、场景、页面名称、页面模块、内容类型、内容子类型、内容标识、链接以及扩展字段可为空；分享落地页点击事件的相关参数与点击目标资源链接事件的相关参数相同。其中，该目标资源链接的源数据的相关参数是通过在目标资源链接的不同节点进行数据埋点得到的。

在一个实施例中，想要对目标资源链接的传播情况进行分析的分析用户在获得该目标资源链接的源数据之后，可以通过在数据处理设备的分析设置界面上传目标资源链接的源数据，数据处理设备能够从分析设置界面中获取该目标资源链接的源数据的数据标识，以及对该目标资源链接执行的分享操作对应的事件的事件标识。其中，对目标资源链接执行的分享操作对应的事件的事件标识即为上传的目标资源链接的源数据中对应的不同事件的事件标识；而后，数据处理设备根据该数据标识获取该目标资源链接的源数据，并根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据包括了多个用户标识以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系。数据处理设备对该分析参考数据进行分析处理，并将该分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分得到多个用户集合；而后，数据处理设备获取对该目标资源链接的反馈信息，可以在数据处理设备中对反馈信息进行显示，以便于使分析用户了解该目标资源链接的传播情况；也可以通过该反馈信息从多个用户集合中获取目标用户集合，以便于可以通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播，从而达到很好的宣传效果。

在一个实施例中，数据处理设备在得到目标资源链接的源数据以及事件标识后，可以将该目标资源的源数据以及事件标识上传至服务器，以使服务器执行后续操作，将得到的多个用户集合、反馈信息以及目标用户集合的相关信息发送至数据处理设备，以使数据处理设备进行显示，或者在得到分析参考数据之后，可以将该分析参考数据上传至服务器，以使服务器执行后续操作，将得到的多个用户集合、反馈信息以及目标用户集合的相关信息发送至数据处理设备，以使数据处理设备中对反馈信息进行显示，以及通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播。

基于上述数据处理***，本申请实施例提供了一种数据处理方法。参见图2，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。图2所示的数据处理方法可由上述的数据处理设备执行。图2所示的数据处理方法可包括如下步骤：

S201，响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面。

其中，该目标资源链接是指向目标资源页面的链接，即用户可以通过该目标资源链接对目标资源页面进行访问，当目标资源链接指向目标网页时，用户可以通过目标资源链接对目标网页进行访问，当目标资源链接指向应用程序中的页面时，可以通过该目标资源链接对应用程序中的页面进行访问。

在一个实施例中，数据处理设备响应于分析用户对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面，所述分析设置界面用于使分析用户上传目标资源链接的源数据。如图3a所示，为本申请实施例提供的一种分析设置界面的界面图，该分析设置界面包括如301标记的操作提示区、如302标记的分析类别选项、如303标记的数据导入区、以及如304标记的进度组件。其中该操作提示区用于对分析用户上传目标资源链接的源数据的操作步骤进行提示，具体的，如该操作提示区显示的提示消息可以为：“1、选择数据资源、事件、字段；2、选择全局筛选字段；3、提交”；可以通过在302标记的分析类别选项中选择想要进行何种类别的分析，当分析用户想要对该目标资源链接进行传播情况分析时，可以选中“分享裂变”类别；当分析类别选项为空时，即分析用户并没有在分析类别选项中选择想要进行分析的类别，则会在分析设置界面显示用于提示分析用户进行分析类别选择的提示信息，例如该提示信息可以为“请选择分析类别”，可选的，可以在分析设置界面中以弹窗的形式对该提示信息进行显示，本发明实施例不对该提示信息的内容以及不对该提示信息的显示方式做具体的限制。

如果该“分享裂变”类别被选中，则可以在如303标记的数据导入区显示该“分享裂变”类别对应的数据导入模板，分析用户可以通过数据导入区选择目标资源链接的源数据，选择目标资源链接的源数据包括的访问事件、分享事件、点击目标资源链接事件以及分享落地页点击事件，以及选择不同的事件的相关参数，若目标资源链接的源数据被选择，则在分析设置界面显示目标资源链接的源数据的数据标识，若不同的事件被选择，则会在分析设置界面显示不同事件的事件标识；可选的，选择了目标资源链接的源数据之后，数据处理设备会根据该数据导入模板对不同的事件以及不同事件的相关参数的填写进行自动匹配；如304标记的进度组件可以包括取消组件以及下一步组件，若取消组件被触发，则取消对目标资源链接的源数据的上传，若下一步组件被触发，则分析设置界面显示“选择全局筛选字段”对应的内容。可选的，该分析设置界面还可以包括如305标记的添加实时数据源组件，该添加实时数据源组件用于添加目标资源链接的实时数据，该目标资源链接的实时数据和该目标资源链接的源数据包括的事件以及事件的相关参数一致。

在一个实施例中，若下一步组件被触发，则分析设置界面显示“选择全局筛选字段”对应的内容，如图3b所示，为本分明实施例提供的一种切换分析设置界面的示意图，如311标记所示，为显示“全局筛选字段”对应内容时的分析设置界面，此时的分析设置界面包括字段筛选选项、分享时间窗口以及数据来源选项，其中，字段筛选选项用于对分享事件、点击目标资源链接事件以及分享落地页点击事件中共同拥有的相关参数进行筛选，如对分享事件、点击目标资源链接事件以及分享落地页事件均包含的内容类型、内容标识以及用户属性等相关参数进行筛选，分享时间窗口用于设置目标资源链接从分享出来至该目标资源链接被点击的时间间隔，超过这个时间间隔将不会计算，数据来源选项用于设置该目标资源链接的源数据是否为离线数据源，具体的，字段筛选选项可以为312标记所示，具体显示为“选择用来筛选的字段”，分享时间窗口可以如313标记所示，数据来源选项可以如314标记所示，具体表现为“数据源是否离线”；此时的进度组件如315标记所示，具体包括取消组件以及提交组件，若取消组件被触发，则取消字段筛选选项、分享时间窗口以及数据来源选项中的内容，以及取消目标资源链接的源数据的上传，若提交组件被触发，则上传目标资源链接的源数据。

在一个实施例中，响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件可以包括：数据处理设备响应于针对应用市场组件的触发操作，显示应用开放市场界面，该应用开放市场界面包括功能选项，该功能选项包括分析模型选项；若分析模型选项被选中，则显示包括分享裂变模块的分析模型界面，该分享裂变模块即为用于对目标资源链接的传播情况进行分析的模块，该分享裂变模块包括模块介绍入口以及模块分析入口。若该模块介绍入口被触发，则显示模块介绍界面，所述模块介绍界面用于对该分享裂变模块进行介绍，该模块介绍界面包括分析设置入口；若分析设置入口被触发，则显示如图3a所示的分析设置界面；若该模块分析入口被触发，且为首次被触发，显示如图3a所示的分析设置界面；若该模块分析入口被触发，且为非首次被触发，则显示分析看板界面，该分析看板界面用于显示对目标资源链接的源数据的分析结果。

如图4a所示，为本申请实施例提供的一种触发显示分析设置界面的示意图，如401标记所示，若如402标记的应用市场组件被触发，且分析模型选项被选中，则显示如403标记的分析模型界面，其中，分享裂变模块如404标记所示，模块介绍入口如405标记所示，具体显示为“详情”，模块分析入口如406所示，具体显示为“进入”，若该模块分析入口被触发，且为首次被触发，即“进入”入口被首次触发，则显示如407标记的分析设置界面；如图4b所示，为本申请实施例提供的另一种触发显示分析设置界面的示意图，若分析模型界面如411标记所示，当模块介绍入口被触发时，即“详情”入口被触发，则显示如412标记所示的模块介绍界面，其中，该模块介绍界面包括的分析设置入口可如413标记所示，具体显示为“配置”，若分析配置入口被触发，即“配置”入口被触发，则显示如图3a所示的分析设置界面。

S202，从分析设置界面获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识。

S203，根据数据标识获取目标资源链接的源数据。

S204，根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据。

在步骤S202-S204中，分析用户在分析设置界面触发提交组件之后，数据处理设备从分析设置界面获取分析用户选择的目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识，包括访问事件的事件标识、分享事件的事件标识、点击目标资源链接事件的事件标识以及分享落地页点击事件的事件标识；并根据数据标识获取目标资源链接的源数据，根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据。其中，该分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系。

具体的，不同用户之间关于目标资源链接的分享关系是从源数据的目标资源链接点击事件的相关参数中的分享用户标识_分享时间得到的，通过分享用户标识_分享时间可以找到通过目标资源链接访问目标资源页面的用户是通过哪个用户分享的目标资源链接进行访问的，从而可以找到分享关系，例如用户A通过用户B发送给他的目标资源链接访问了目标资源页面，则用户A和用户B之间存在分享关系。其中，存在分享关系的用户之间可以存在强分享关系和弱分享关系，比如说，若用户B发送给用户A的链接中，用户A点击链接的比例高于一定的阈值，则可以认为用户A和用户B属于强分享关系，若低于一定的阈值，则可以认为用户A和用户B之间属于弱分享关系。可选的，存在分享关系的用户之间存在着强关系或者弱关系(或称之为泛关系)，比如微信用户天然具有强联系的好友关系，他们的好友关系属于强关系；比如对于群、微信公众号和小程序等账号之间并无直接的关系，则属于弱关系，通过群的共同成员关系、小程序转发关系等间接行为产生的关系也为弱关系。

数据处理设备可以对分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合，即转而执行步骤S205。

S205，对分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合。

其中，对用户标识对应的用户进行划分得到的多个用户集合，是为了使用户集合内部的用户存在强分享关系，用户集合与用户集合之间的用户存在弱分享关系，从而使得待分享的其他资源链接在用户集合内能够快速传播。

在一个实施例中，该分析参考数据是采用多个节点构建的知识图谱，知识图谱包括的一个节点用于记录一个用户标识，知识图谱包括的边用于指示相应用户标识对应用户之间的分享关系。若分析参考数据中不包括用户之间的权重，则数据处理设备遍历知识图谱中的各个节点，确定遍历的当前节点的至少一个邻接节点，并计算当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度；根据节点关联度，对知识图谱中的各个节点进行聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止对知识图谱进行聚类运算，得到多个节点集合；其中，一个节点集合用于指示一个用户集合，一个节点集合中包括的每个节点记录的用户标识为相应用户集合中用户对应的用户标识。

其中，上述根据节点关联度，对知识图谱中的各个节点进行聚类运算，具体包括：将当前节点和任一邻接节点进行聚类运算，得到多个参考节点集合，以及每个参考节点集合对应的集合关联度；从每个参考节点集合对应的集合关联度中选取出最大集合关联度，并将最大集合关联度指示的参考节点集合，作为当前节点被聚类到的节点集合。

具体实现中，数据处理设备遍历各个节点，并计算当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度，其中，当前节点的邻接节点为在知识图谱中与当前节点存在边连接的节点，即邻接节点对应的用户与当前节点对应的用户之间存在分享关系；当前节点与一个邻接节点之间的节点关联度可以是当前节点与一个邻接节点之间的权重，对应当前节点对应的用户与一个邻接节点对应的用户之间的权重，该权重可以是根据当前节点对应的用户以及一个邻接节点对应的用户之间的分享关系确定的，也可以是根据当前节点对应的用户以及一个邻接节点对应的用户之间的分享关系以及强关系或者弱关系确定的。

根据当前节点的节点关联度，对当前节点进行聚类运算，具体的，将当前节点和任一邻接节点进行聚类运算，得到多个参考节点集合，以及每个参考节点集合对应的集合关联度；其中，一个参考节点集合包括当前节点与一个邻接节点。从每个参考节点集合对应的集合关联度中选取出最大集合关联度，因为对当前节点进行聚类运算是为了使聚类之后的当前节点对应的用户与目标邻接节点对应的用户之间拥有强分享关系，其中，目标邻接节点即为选取出的最大集合关联度对应的参考节点集合中的邻接节点，所以要判断该最大集合关联度是否大于聚类之前的当前节点对应的节点集合与目标邻接节点对应的节点集合的集合关联度之和这一条件，其中，当前节点对应的节点集合只包括当前节点，目标邻接节点对应的节点集合只包括目标邻接节点，若该条件成立，则将该最大集合关联度指示的参考节点集合，作为当前节点被聚类到的节点集合；若该条件不成立，则将当前节点对应的节点集合作为当前节点被聚类到的节点集合。遍历各个节点，对各个节点进行聚类运算，得到每个节点对应的被聚类到的节点集合，进而得到多个被聚类到的节点集合，其中，多个节点可以对应同一个被聚类到的节点集合。可选的，可以计算当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度，并根据当前节点对应的节点关联度，对当前节点进行聚类运算；针对下一节点，计算下一节点与每个邻接节点之间的节点关联度，并根据下一节点的节点关联度，对下一节点进行聚类运算，直至对所有节点进行聚类运算；还可以遍历所有节点，计算所有节点与其邻接节点之间的节点关联度，然后依次分别对所有节点进行聚类运算。

其中，集合关联度可用集合模块度来表示，具体公式可由以下公式(1)示出：

其中，c为待计算集合关联度的任一节点集合，m为所有边的权重之和，∑in为节点集合c内的边的权重之和，∑tot为入射节点集合c的总权重，即与节点集合c内的节点相连的所有边的权重之和。若对节点i进行聚类运算，节点集合c为最大集合关联度对应的参考节点集合中的目标邻接节点的节点集合，那么当要判断聚类之后得到的最大集合关联度是否大于聚类之前的节点i对应的节点集合与目标邻接节点对应的节点集合c的集合关联度之和这一条件时，可以用集合关联度之差，即集合模块度之差来表示，具体可由公式(2)示出：

其中，m为所有边的权重之和，k_i,in为由节点i入射进节点集合c的权重之和，∑tot为入射节点集合c的总权重，即与节点集合c内的节点相连的所有边的权重之和，k_i为与节点i相连的边的权重之和。

将每个被聚类到的节点集合作为新节点，遍历各个新节点，对各个新节点进行聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止聚类运算，得到多个节点集合，其中，该多个节点集合包括至少一个新节点。

举例来说，如图5所示，为本申请实施例提供的一种划分得到多个用户集合的示意图，假设有16个节点，对不同的节点从0-15进行了标号，方便进行区分，两个节点之间的边指示两个节点对应的用户之间的存在分享关系，假设遍历了各个节点之后计算得到的每个节点与其邻接节点的节点关联度(即权重)都为1；假设16个节点之间的知识图谱如501标记所示，因为假设每个节点与其邻接节点的权重均为1，所以没有对权重数值进行标示。首先根据当前节点对应的节点关联度，即根据当前节点与其邻接节点之间的权重，将当前节点与其各个邻接节点进行聚类运算，假设当前节点为节点0，其与节点2、节点3、节点4以及节点5之间的权重均为1，则将节点0分别与节点2、节点3、节点4以及节点5进行聚类运算得到多个参考节点集合，分别为第一参考节点集合{0、2}、第二参考节点集合{0、3}、第三参考节点集合{0、4}以及第四参考节点集合{0、5}。

计算每个参考节点集合的集合关联度，若上述四个参考节点集合中第二参考节点集合{0、2}的集合关联度为最大集合关联度，那么则判断第二参考节点集合{0、2}的集合关联度是否大于聚类之前的当前节点对应的节点集合{0}与目标邻接节点对应的节点集合{2}的集合关联度之和这一条件；若条件成立，则将第二参考节点集合{0、2}作为节点0被聚类到的节点集合，若条件不成立，则将当前节点对应的节点集合{0}作为节点0被聚类到的节点集合。

然后对每个节点进行如节点0所示的聚类运算，得到每个节点对应的被聚类到的节点集合，进而得到多个被聚类到的节点集合。假设此时得到如502标记的4个被聚类到的节点集合，将4个被聚类到的节点集合分别作为新节点，此时每个新节点之间的权重可如503标记所示，对每个新节点重复执行上述如节点0所示的聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止进行聚类运算，得到多个节点集合，最后多个节点集合可如504标记所示，其中一个节点集合包括节点0、节点1、节点2、节点4、节点5、节点3、节点6以及节点7，另一个节点集合包括了节点8、节点9、节点10、节点11、节点12、节点13、节点14以及节点15。

在一个实施例中，可以通过对知识图谱的每个节点设置标签来对每个节点进行聚类，从而可以得到多个用户集合。具体的，首先可以对知识图谱中的每个节点设置独立的标签，即每个节点拥有一个标签；采用迭代的方式对每个节点进行聚类，即每次迭代都将当前节点的标签更改为当前节点的邻接节点中出现次数最多的标签，如果邻接节点中包括多个出现次数最多的标签，则将当前节点的标签随机更改为多个出现次数最多的标签中的一个；直到每个节点的标签与其邻接点中出现次数最多的标签相同，则停止迭代。此时，可以得到多个具有不同标签的节点集合，其中，一个节点集合中的节点具有相同标签，一个节点集合对应了一个用户集合。

S206，获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息。

其中，反馈信息可以用于衡量目标资源链接的传播效果，也可以用于从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同。

在一个实施例中，反馈信息可以包括以下一种或多种：对目标资源链接进行分享的总次数，将目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，以及目标资源链接的分享传播系数；其中，目标资源链接的分享传播系数用于衡量目标资源链接的传播快慢，例如可以为病毒传播系数，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量在商品售卖的场景中，可以为基于分享的目标资源链接带来的成交总额(GrossMerchandise Volume，GMV)。可以基于以上反馈信息中的一种对目标资源链接的传播效果进行衡量，也可以基于以上反馈信息中的多种对目标资源链接的传播效果进行多维度的衡量。

在一个实施例中，一个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息可以包括：该用户对目标资源链接进行分享的总次数、基于该用户分享的目标资源链接进行访问的用户总数。可选的，还可以包括基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，具体可以包括基于该用户分享的目标资源链接带来的成交总额以及基于该用户分享的目标资源链接带来的订单数量等。可选的，数据处理设备在获取到每个对目标资源链接进行分享的用户分享目标资源链接后所产生的反馈信息之后，可以对用户的用户信息显示，该用户信息中可以包括每个用户分享目标资源链接后产生的反馈信息，以使分析用户能够了解到哪些用户对该目标资源链接的传播效果更好。

在一个实施例中，数据处理设备可以对目标资源链接的源数据进行数据筛选处理，得到分析参考数据，以及数据处理设备可以获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，均是基于目标资源链接的源数据获取的；其中，数据处理设备对目标资源链接的源数据进行数据筛选处理，得到分析参考数据时，还可以根据两个用户标识对应的用户之间的分享关系确定两个用户之间的权重，或者根据两个用户标识对应的用户之间的分享关系以及强关系或者弱关系确定两个用户之间的权重，此时分析参考数据还包括两个用户之间的权重。

如图6所示，为本申请实施例提供的一种对目标资源链接的源数据进行处理的示意图，如601标记所示，数据处理设备可以从目标资源链接的源数据中获取反馈信息，例如其中发起分享用户的统计结果表中显示的数据，对应对目标资源链接执行分享操作的用户的相关信息，例如可以包括用户属性(显示为user_type)等，对所有用户进行统计，即可以得到将目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数，并且可以得到分享渗透率等其它指标，其中，其中分享渗透率表示通过目标资源链接访问目标资源页面的新用户中，对该目标资源链接进行分享的新用户的比例；例如其中的分享带来的用户统计结果表中显示的数据，对应基于目标资源链接访问目标资源页面的用户的相关信息，同样可以包括用户属性等，对所有的用户进行统计，即可以得到基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数，并且，可以得到病毒传播系数，其中病毒传播系数为分享带来的新用户数/发起分享用户数，即基于目标资源链接访问目标资源页面的用户中的新用户数目/将目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数；如602标记所示，为数据处理设备可以对目标资源链接的源数据进行数据筛选处理，得到分析参考数据，其中分析参考数据包括用户标识(显示为id)、以及两个用户之间的权重(显示为weight)等。

本申请实施例中，数据处理设备首先在分析设置界面获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；然后根据数据标识获取目标资源链接的源数据，并根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；进一步地，数据处理设备对该分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；之后，数据处理设备会获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息，该反馈信息用于从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同；能够通过获取目标资源链接的源数据，进一步得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据包括了多个用户标识以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；并根据该分析参考数据将该分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分得到多个用户集合；最后可以获取对该目标资源链接的反馈信息，以便于使用户了解该目标资源链接的传播情况；同时也可基于该反馈信息从多个用户集合中获取目标用户集合，以便于可以通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播，从而达到很好的宣传效果。

基于上述的方法实施例，本申请实施例提供了另一种数据处理方法，参见图7，为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图。图7所示的数据处理方法可由数据处理设备执行。图7所示的数据处理方法可包括如下步骤：

S701，响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面。

S702，从分析设置界面获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识。

S703，根据数据标识获取目标资源链接的源数据。

S704，根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据。

S705，对分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合。

S706，获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息。

步骤S701-S705与步骤S201-S205一致，在此不再赘述。

在一个实施例中，数据处理设备获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息之后，可以根据该反馈信息从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同。

在一个实施例中，可以将反馈信息最好的用户确定为目标用户，并将目标用户所在的用户集合确定为目标用户集合。具体实现中，数据处理设备可以根据用户之间的分享关系，从分析参考数据的多个用户标识中确定出对目标资源链接执行了分享操作的分享用户标识，该分享用户标识指示的用户为对所述目标资源链接进行分享的用户；而后确定每个分享用户标识指示的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息，并从每个分享用户标识指示的用户的反馈信息中确定出目标反馈信息；确定目标反馈信息对应的用户标识所指示的目标用户，并将目标用户所在的用户集合作为目标用户集合。其中，目标反馈信息可以包括以下一种或几种：对目标资源链接进行分享的最多次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的最多用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源获取对应的最高资源转移总量，以及所述目标资源链接的最大分享传播系数。其中，可以基于以上目标反馈信息中的一种来确定出目标用户，也可以基于以上目标反馈信息中的多种来确定出目标用户。

举例来说，假如在一个只想要进行宣传的活动中，则可以只关注基于每个分享用户标识对应的用户分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数这一项，即通过不同分享用户标识对应的用户分享的链接带来的访问用户数的最大值；但如果是在一个商品售卖的活动中，则可能需要同时关注基于分享的目标资源链接进行资源获取对应的最高资源转移总量这一项的值。举例来说，若基于用户A分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数为50，基于用户B分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数为35，基于用户C分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数为15，则将用户A对应的用户集合确定为目标用户集合。

在一个实施例中，可以对每个用户集合中包括的用户所产生的反馈信息进行统计，得到集合反馈信息，并将集合反馈信息最好的用户集合确定为目标用户集合。具体实现中，可以根据每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息，确定每个用户集合在分享目标资源链接后产生的集合反馈信息；从每个用户集合对应的集合反馈信息中确定出目标集合反馈信息，并将目标集合反馈信息对应的用户集合作为目标用户集合。举例来说，若用户集合1的集合反馈信息高于用户集合2高于用户集合3，则将用户集合1确定为目标用户集合。

在一个实施例中，可以获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，并对该反馈信息进行统计，则可以得到目标资源链接的反馈信息，而后可以将目标资源链接的反馈信息在数据处理设备中进行显示。可选的，可以获取对目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息以及产生反馈信息的时间信息，则可以根据时间信息在不同的时间节点处对反馈信息进行统计，得到不同时间节点处该目标资源链接的反馈信息，并且可以在数据处理设备中进行显示。如图8a所示，为本申请实施例提供的一种目标资源链接的反馈信息随时间变化的示意图，对应当在分析看板界面中的分享历史概览被选中时的界面，其中，该目标资源链接具体为某一个目标商品的商品页面链接，其中，反馈信息包括：对所述目标资源链接进行分享的总次数(在图8a中显示为分享累计次数)，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数(在图8a中具体显示为分享累计用户数)，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数(在图8a中具体显示为分享转发带来累计用户数)，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量(在图8a中具体显示为分享带来累计GMV)，以及所述目标资源链接的分享传播系数(在图8a中具体显示为分享病毒系数K)，可选的，如图8a所示的目标资源链接的反馈信息随时间变化的示意图中，还包括了衡量传播效果的其他参数，例如分享渗透率。

在一个实施例中，可以将多个对比资源链接的源数据进行分析，得到多个对比资源链接的反馈信息，与目标资源链接的反馈信息进行对比，则可以得到反馈信息最好的资源链接。举例来说，如图8b所示，为本申请实施例提供的一种不同资源链接的反馈信息对比图，假设分析用户想要对同一个活动界面的商品的传播情况进行分析，从而了解哪一些商品的传播情况好，哪一些商品的传播情况差，用户更喜欢什么类型的商品，从而在下次活动中可以避免使用用户不喜欢的商品做活动，而选用用户喜欢的商品，提高活动的效果，假设如801标记所示的活动界面中包括商品a、商品b以及商品c的链接，则可以通过对商品a、商品b以及商品c的链接的传播效果进行分析，从而可以知道这些商品的传播情况，假设如802所示，商品a、商品b、商品c的分享累计用户数分别为354、35、651；商品a、商品b、商品c的分享累计次数分别为443、38、919；商品a、商品b、商品c的分享转发带来累计用户数分别为1438、84、3211；商品a、商品b、商品c的分享带来累计GMV分别为2442243、111748、1565108，商品a、商品b、商品c的分享病毒系数k分别为4、2.4、4.9，则可以知道商品c的传播效果最好。

S707、响应于对用户集合的查询触发操作，将得到的每个用户集合的集合信息显示在集合查询界面中。

其中，所述集合查询界面包括每个用户集合的集合信息，任一集合信息包括以下一个或多个：集合标识，所述任一集合对所述目标资源链接的分享总次数，以及由所述任一集合对所述目标资源链接的分享产生的资源转移总量。

在一个实施例中，数据处理设备响应于分析用户对用户集合的查询触发操作，显示集合查询界面。具体的，当在分析看板界面中的分享裂变分析被选中时，可以显示集合查询界面。如图9所示，为本申请实施例提供的一种集合查询界面的界面图，其中，该集合查询界面包括如901标记的分析筛选区、如902标记的用户集合筛选区、如903标记的下载组件以及如904标记的集合信息显示区，其中，分析筛选区用户对目标资源链接的分享渠道、用户属性、查询日期范围、内容类型、内容标识等进行筛选，例如分享渠道可以为微信小程序或者网页页面(H5页面)，用户属性可以筛选新访问用户、老访问用户、新客户、老客户等指标(其中老客户以及新客户在页面中可以显示为老客以及新客)，内容类型即图9中显示的分享类型，可以用于筛选目标资源链接的类型，例如可以是对商品类型、店铺类型等；如902标记的用户集合筛选区可以根据用户集合中的用户人数对用户集合进行筛选(在图9中显示为top社群)，如903标记的下载组件可以用于对如904标记的集合信息显示区中显示的用户集合中包括的用户的用户标识进行下载，如904标记的集合信息显示区显示在用户集合筛选区的筛选条件下的用户集合的信息，例如筛选用户人数排名前5的用户集合的集合信息。

其中，该集合信息可以包括集合标识，集合对所述目标资源链接的分享总次数(显示为集合累计分享次数)，以及集合对所述目标资源链接的分享产生的资源转移总量，其中该资源转移总量可以为集合累计成交金额；可选的，该集合信息显示区还可以显示集合用户数、集合人均分享次数、集合累计成交次数、集合人均成交次数、集合人均成交金额等信息。其中，可以知道用户集合标识为301的用户集合包括的用户人数最多，用户集合标识为210的用户集合的集合累计成交金额最高，并且集合人均成交金额最高，所以用户集合标识为210的用户集合为高转化头部用户集合。可选的，集合查询界面还可以包括对任一用户集合包括的用户进行查询的选择标识，该选择标识可以如905标记所示，在图9中显示为“查看详情”，该选择标识用于触发显示该选择标识关联的用户集合的用户信息。在一个实施例中，若集合查询界面还包括对任一用户集合包括的用户进行查询的选择标识，那么当目标选择标识被触发时，显示与所述目标选择标识关联的目标用户集合中包括的每个用户的用户信息，根据每个用户的用户信息，确定所述目标用户集合中的关键传播用户，其中，该用户信息包括以下一个或多个：相应用户的用户标识，以及分享所述目标资源链接后产生的反馈信息。

具体实现中，如图10a所示，为本申请实施例提供的一种触发显示目标用户集合的用户信息的示意图，若选中集合累计成交金额最高的用户集合，即用户集合标识为210的用户集合对应的选择标识，则可以将用户集合标识为210对应的用户集合包括的用户的用户信息显示在如1001标记的用户信息显示区，此时界面中还包括如1002标记的用户筛选区、如1003标记的返回组件以及如1004标记的下载组件以及如1005标记的分享关系显示区，其中，如1002标记的用户筛选区可以根据不同用户的反馈信息对用户进行筛选，具体的可以基于反馈信息中的基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数进行筛选，即可以筛选带来访问用户数排名前几的用户，如1003标记所示的返回组件可以返回显示有集合信息的集合查询界面，如1004标记的下载组件可以用于对该用户集合中包括的用户的用户标识进行下载，如1005标记的分享关系显示区用户对用户集合中包括的用户之间的分享关系信息进行显示，其中，每一个圆点表示一个用户标识，也就对应一个用户，两个圆点之间的连线表示该两个用户标识对应的用户之间存在分享关系，可以通过对圆点的触发显示该用户标识对应的分享关系。

其中，如图10a所示中的用户信息包括：用户的用户标识，分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，其中，该反馈信息可具体包括：对所述目标资源链接进行分享的总次数(在图10a中显示为分享次数)，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数(图10a中显示为带来访问用户)，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，其中，该资源转移总量可以包括基于分享的目标资源链接带来的订单数量(在图10a中显示为带来订单量以及带来新单)；可选的，该用户信息还可以包括用户昵称、带来首次访问用户、用户购买次数以及用户成交金额等。若筛选带来访问用户数排名前100的用户，1001标记的信息显示区示例性的显示排名前5的用户的信息，则可以知道，用户标识为4464357的用户带来访问用户最多，带来的订单数量最多，带来的新订单数量最多，则确定用户标识为4464357的用户为关键传播用户。如图10b所示，为本申请实施例提供的在分享关系显示区显示目标用户标识分享关系的示意图，如1011标记所示，显示目标用户标识为4464357的圆点被触发时的分享关系，如1012标记所示，显示目标用户标识为4499782的圆点被触发时的分享关系。

可选的，可以将从多个用户集合中确定出来的多个关键传播用户建立关键传播用户集合，那么就可以通过将待分享的其他资源链接分享给多个关键传播用户，利用关键传播用户再次进行分享，可以极大的提高传播效果。可选的，若在得到的多个用户集合中，存在数据异常的用户集合或者存在数据异常的关键传播用户，则可以对该数据异常的用户集合或者数据异常的关键传播用户进行处理，例如进行禁言、封号等处理等。例如，如果发现有一个用户集合的关键传播用户的数据异常，则可以判定该用户集合为数据异常的用户集合，通过对该数据异常的用户集合进行处理，就可以轻易地处理多个与该数据异常的关键传播用户关系紧密的数据异常的用户，由此可以轻易打击用户集合为羊毛群或者黑产群的情况。

在一个实施例中，检测到对下载组件的选择操作，下载目标用户集合中包括的用户的用户标识，得到目标标识集合；数据处理设备响应于分析用户针对用户管理分析的显示触发操作，显示用户管理界面，用户管理界面包括用户标识添加组件；检测到对用户标识添加组件选中操作，导入目标标识集合，并显示用于对目标标识集合中各用户标识对应的用户进行用户画像分析的分析组件；当分析组件被选择时，对目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，并显示相应的用户画像分析结果。

具体实现中，如图11a所示，为本申请实施例提供的一种导入目标标识集合的示意图，其中，显示的用户管理界面如1101标记所示，用户标识添加组件如1102标记所示(在用户管理界面中具体显示为“创建人群”组件)，其中，用户管理界面对应“用户管家”组件被选中时显示的界面，即数据处理设备响应于分析用户针对用户管理分析的显示触发操作等同于数据处理设备响应于“用户管家”组件的选择操作；检测到对所述用户标识添加组件选中操作，在该用户管理界面中显示添加用户标识的提示窗口，提示窗口可如1103标记所示，具体的，用于添加用户标识的入口具体显示为“本地ID列表”；若该用于添加用户标识的入口被选中，则显示如1111所示的用户标识添加界面，可以通过如1112标记所示的用户标识上传组件，选择下载到本地存储的目标标识集合，并通过如1113所示的通用国际互联网号码(Universal Internet Number，UIN)类型选择区选择目标标识集合中的用户标识为什么类型的，例如可以是手机号、业务账号等，并且可以通过如1114所示的信息添加区，添加该目标标识集合的集合标识，例如可以是集合名称等，通过点击如1115所示的标识导入组件，导入目标标识集合，其中(标识导入组件可以显示为“生成人群”组件)。

若目标标识集合被导入，则会在用户管理界面显示该目标标识集合的集合标识，并显示用于对目标标识集合中各用户标识对应的用户进行用户画像分析的分析组件；当分析组件被选中时，对目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，并显示相应的用户画像分析结果。如图11b所示，为本申请实施例提供的一种触发对目标标识集合对应的用户进行用户画像分析的示意图，如1121标记所示，为显示有目标标识集合的集合标识的用户管理界面，若目标标识集合的集合标识被设置为集合210，则在用户管理界面显示为集合210，分析组件可以如1122标记所示，具体显示为“画像”组件；若该目标标识集合对应的分析组件被触发，则对目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，并显示如1131标记所示的用户画像分析结果，用户画像分析结果可以显示对目标标识集合对应的用户的年龄分布、性别分布、城市分布、行业分布以及状态分布的分析结果，其中，状态分布标识用户处于何种人生状态，例如婚姻状况等。由1131标记所示的用户画像分析结果可以得出集合210的用户年龄集中在20-35之间，以二三四线城市用户为主。可选的，可以对多个用户集合中包括的用户的用户标识对应的标识集合进行同样的用户画像分析，从而对不同的用户集合的用户画像进行对比。

本申请实施例中，数据处理设备获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息之后，可以根据该反馈信息从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同，有利于待分享的其他资源链接的在目标用户集合中的快速传播；并且可以对划分得到的多个用户集合的集合信息进行显示，可以对目标用户集合的用户信息进行显示，可以对目标用户集合中包括的用户进行用户画像分析，可以确定目标用户集合的关键传播用户，则可以对目标资源链接的传播情况进行完善的分析，可以利用关键传播用户对待分享的其他资源链接进行快速传播，提高了传播效率。

基于上述数据处理方法实施例，本申请实施例提供了一种数据处理装置。参见图12，为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图，该数据处理装置120可包括显示单元1201、获取单元1202以及处理单元1203。图12所示的数据处理装置120可运行如下单元：

显示单元1201，用于响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面；

获取单元1202，用于从所述分析设置界面获取所述目标资源链接的源数据的数据标识，以及对所述目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；

所述获取单元1202，还用于根据所述数据标识获取所述目标资源链接的源数据；

处理单元1203，用于根据所述事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到所述目标资源链接的分析参考数据，所述分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于所述目标资源链接的分享关系；

所述处理单元1203，还用于对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；

所述获取单元1202，还用于获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，所述反馈信息用于从所述多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，所述其他资源链接和所述目标资源链接指示的资源类型相同。

在一个实施例中，所述分析参考数据是采用多个节点构建的知识图谱，所述知识图谱包括的一个节点用于记录一个用户标识，所述知识图谱包括的边用于指示相应用户标识对应用户之间的分享关系；所述处理单元1203在对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合时，具体执行如下操作：

遍历所述知识图谱中的各个节点，确定遍历的当前节点的至少一个邻接节点，并计算所述当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度；

根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止对所述知识图谱进行聚类运算，得到多个节点集合；

其中，一个节点集合用于指示一个用户集合，一个节点集合中包括的每个节点记录的用户标识为相应用户集合中用户对应的用户标识。

在一个实施例中，所述处理单元1203在根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算时，具体执行如下操作：

将所述当前节点和任一邻接节点进行聚类运算，得到多个参考节点集合，以及每个参考节点集合对应的集合关联度；

从所述每个参考节点集合对应的集合关联度中选取出最大集合关联度，并将所述最大集合关联度指示的参考节点集合，作为所述当前节点被聚类到的节点集合。

在一个实施例中，所述处理单元1203还用于：

根据所述分享关系，从所述分析参考数据的多个用户标识中确定出对所述目标资源链接执行了分享操作的分享用户标识，所述分享用户标识指示的用户为对所述目标资源链接进行分享的用户；

确定每个分享用户标识指示的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，并从每个分享用户标识指示的用户的反馈信息中确定出目标反馈信息；

确定所述目标反馈信息对应的用户标识所指示的目标用户，并将所述目标用户所在的用户集合作为目标用户集合。

在一个实施例中，所述处理单元1203还用于：

根据每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，确定每个用户集合在分享所述目标资源链接后产生的集合反馈信息；

从每个用户集合对应的集合反馈信息中确定出目标集合反馈信息，并将所述目标集合反馈信息对应的用户集合作为目标用户集合。

在一个实施例中，所述反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的总次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，以及所述目标资源链接的分享传播系数；

所述目标反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的最多次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的最多用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源获取对应的最高资源转移总量，以及所述目标资源链接的最大分享传播系数。

在一个实施例中，所述显示单元1201还用于：

响应于对用户集合的查询触发操作，将得到的每个用户集合的集合信息显示在集合查询界面中；

其中，所述集合查询界面包括每个用户集合的集合信息，任一集合信息包括以下一个或多个：集合标识，所述任一集合对所述目标资源链接的分享总次数，以及由所述任一集合对所述目标资源链接的分享产生的资源转移总量。

在一个实施例中，所述集合查询界面还包括对任一用户集合包括的用户进行查询的选择标识；

所述显示单元1201，还用于当目标选择标识被触发时，显示与所述目标选择标识关联的目标用户集合中包括的每个用户的用户信息，所述用户信息包括以下一个或多个：相应用户的用户标识，以及分享所述目标资源链接后产生的反馈信息；

所述处理单元1203，还用于根据每个用户的用户信息，确定所述目标用户集合中的关键传播用户。

在一个实施例中，所述集合查询界面还包括下载组件；

所述处理单元1203，还用于检测到对所述下载组件的选择操作，下载所述目标用户集合中包括的用户的用户标识，得到目标标识集合；

所述显示单元1201，还用于响应于针对用户管理分析的显示触发操作，显示用户管理界面，所述用户管理界面包括用户标识添加组件；

所述处理单元1203，还用于检测到对所述用户标识添加组件选中操作，导入所述目标标识集合，所述显示单元1201还用于显示用于对所述目标标识集合中各用户标识对应的用户进行用户画像分析的分析组件；

所述处理单元1203还用于当所述分析组件被选择时，对所述目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，所述显示单元1201还用于显示相应的用户画像分析结果。

根据本申请的一个实施例，图2以及图7所示的数据处理方法所涉及各个步骤可以是由图12所示的数据处理装置120中的各个单元来执行的。例如，图2所示的步骤S201可由图12所示的数据处理装置120中的显示单元1201来执行，步骤S202-S203以及S206可由图12所示的数据处理装置120中的获取单元1202来执行，步骤S204-S205可由图12所示的数据处理装置120中的处理单元1203来执行；再如，图7所示的步骤S701以及S707可由图12所示的数据处理装置120中的显示单元1201来执行，步骤S702-S703以及S706可由图12所示的数据处理装置120中的获取单元1202来执行，步骤S704-S705可由图12所示的数据处理装置120中的处理单元1203来执行。

根据本申请的另一个实施例，图12所示的数据处理装置120中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于逻辑功能划分的数据处理装置120也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。

根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图2以及图7所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图12中所示的数据处理装置120，以及来实现本申请实施例数据处理方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于上述计算设备中，并在其中运行。

本申请实施例中，数据处理装置120首先在分析设置界面获取目标资源链接的源数据的数据标识，以及对目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；然后根据数据标识获取目标资源链接的源数据，并根据事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；进一步地，数据处理装置120对该分析参考数据进行分析处理，以将分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；之后，数据处理装置120会获取每个对目标资源链接进行分享的用户在分享目标资源链接后产生的反馈信息，该反馈信息用于从多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，其他资源链接和目标资源链接指示的资源类型相同；能够通过获取目标资源链接的源数据，进一步得到目标资源链接的分析参考数据，该分析参考数据包括了多个用户标识以及不同用户之间关于目标资源链接的分享关系；并根据该分析参考数据将该分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分得到多个用户集合；最后可以获取对该目标资源链接的反馈信息，以便于使用户了解该目标资源链接的传播情况；同时也可基于该反馈信息从多个用户集合中获取目标用户集合，以便于可以通过目标用户集合对需要快速传播的同类型的其他资源链接进行快速传播，从而达到很好的宣传效果。

基于上述的方法实施例以及装置实施例，本申请还提供了一种数据处理设备。参见图13，为本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。图13所示的数据处理设备130可至少包括处理器1301、输入接口1302、输出接口1303以及计算机存储介质1304。其中，处理器1301、输入接口1302、输出接口1303以及计算机存储介质1304可通过总线或其他方式连接。

计算机存储介质1304可以存储在数据处理设备130的存储器1305中，计算机存储介质1304用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令，处理器1301用于执行计算机存储介质1304存储的程序指令。处理器1301(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是数据处理设备130的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现上述数据处理方法流程或相应功能。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory)，计算机存储介质是数据处理设备130中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括终端中的内置存储介质，当然也可以包括终端所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作***。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器1301加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速随机存取存储器(random access memory，RAM)存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。

在一个实施例中，可由处理器1301加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述有关图2以及图7的数据处理方法实施例中的方法的相应步骤，具体实现中，计算机存储介质中的一条或多条指令由处理器1301加载并执行如下步骤：

响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面，并从所述分析设置界面获取所述目标资源链接的源数据的数据标识，以及对所述目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；

根据所述数据标识获取所述目标资源链接的源数据，并根据所述事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到所述目标资源链接的分析参考数据，所述分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于所述目标资源链接的分享关系；

对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；

获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，所述反馈信息用于从所述多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，所述其他资源链接和所述目标资源链接指示的资源类型相同。

在一个实施例中，所述分析参考数据是采用多个节点构建的知识图谱，所述知识图谱包括的一个节点用于记录一个用户标识，所述知识图谱包括的边用于指示相应用户标识对应用户之间的分享关系；所述处理器1301在对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合时，具体执行如下操作：

遍历所述知识图谱中的各个节点，确定遍历的当前节点的至少一个邻接节点，并计算所述当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度；

根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止对所述知识图谱进行聚类运算，得到多个节点集合；

其中，一个节点集合用于指示一个用户集合，一个节点集合中包括的每个节点记录的用户标识为相应用户集合中用户对应的用户标识。

在一个实施例中，所述处理单元1301在根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算时，具体执行如下操作：

将所述当前节点和任一邻接节点进行聚类运算，得到多个参考节点集合，以及每个参考节点集合对应的集合关联度；

从所述每个参考节点集合对应的集合关联度中选取出最大集合关联度，并将所述最大集合关联度指示的参考节点集合，作为所述当前节点被聚类到的节点集合。

在一个实施例中，所述处理器1301，还用于：

根据所述分享关系，从所述分析参考数据的多个用户标识中确定出对所述目标资源链接执行了分享操作的分享用户标识，所述分享用户标识指示的用户为对所述目标资源链接进行分享的用户；

确定每个分享用户标识指示的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，并从每个分享用户标识指示的用户的反馈信息中确定出目标反馈信息；

确定所述目标反馈信息对应的用户标识所指示的目标用户，并将所述目标用户所在的用户集合作为目标用户集合。

在一个实施例中，所述处理器1301，还用于：

根据每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，确定每个用户集合在分享所述目标资源链接后产生的集合反馈信息；

从每个用户集合对应的集合反馈信息中确定出目标集合反馈信息，并将所述目标集合反馈信息对应的用户集合作为目标用户集合。

在一个实施例中，所述反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的总次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，以及所述目标资源链接的分享传播系数；

所述目标反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的最多次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的最多用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源获取对应的最高资源转移总量，以及所述目标资源链接的最大分享传播系数。

在一个实施例中，所述处理器1301，还用于：

响应于对用户集合的查询触发操作，将得到的每个用户集合的集合信息显示在集合查询界面中；

其中，所述集合查询界面包括每个用户集合的集合信息，任一集合信息包括以下一个或多个：集合标识，所述任一集合对所述目标资源链接的分享总次数，以及由所述任一集合对所述目标资源链接的分享产生的资源转移总量。

在一个实施例中，所述集合查询界面还包括对任一用户集合包括的用户进行查询的选择标识；所述处理器1301，还用于：

当目标选择标识被触发时，显示与所述目标选择标识关联的目标用户集合中包括的每个用户的用户信息，所述用户信息包括以下一个或多个：相应用户的用户标识，以及分享所述目标资源链接后产生的反馈信息；

根据每个用户的用户信息，确定所述目标用户集合中的关键传播用户。

在一个实施例中，所述集合查询界面还包括下载组件；所述处理器1301，还用于：

检测到对所述下载组件的选择操作，下载所述目标用户集合中包括的用户的用户标识，得到目标标识集合；

响应于针对用户管理分析的显示触发操作，显示用户管理界面，所述用户管理界面包括用户标识添加组件；

检测到对所述用户标识添加组件选中操作，导入所述目标标识集合，并显示用于对所述目标标识集合中各用户标识对应的用户进行用户画像分析的分析组件；

当所述分析组件被选择时，对所述目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，并显示相应的用户画像分析结果。

本申请实施例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如图2或图7所示的方法实施例。其中，计算机可读存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

响应于对目标资源链接执行的分享操作进行分析的触发事件，显示分析设置界面，并从所述分析设置界面获取所述目标资源链接的源数据的数据标识，以及对所述目标资源链接执行的分享操作对应的事件标识；

根据所述数据标识获取所述目标资源链接的源数据，并根据所述事件标识对获取的源数据进行数据筛选处理，得到所述目标资源链接的分析参考数据，所述分析参考数据记录了多个用户标识，以及不同用户之间关于所述目标资源链接的分享关系；

对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合；

获取每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，所述反馈信息用于从所述多个用户集合中确定出对待分享的其他资源链接进行分享时的目标用户集合，其中，所述其他资源链接和所述目标资源链接指示的资源类型相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析参考数据是采用多个节点构建的知识图谱，所述知识图谱包括的一个节点用于记录一个用户标识，所述知识图谱包括的边用于指示相应用户标识对应用户之间的分享关系；所述对所述分析参考数据进行分析处理，以将所述分析参考数据中记录的用户标识对应的用户划分到不同的用户集合中，得到多个用户集合，包括：

遍历所述知识图谱中的各个节点，确定遍历的当前节点的至少一个邻接节点，并计算所述当前节点与每个邻接节点之间的节点关联度；

根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算，并在聚类得到的节点集合的集合关联度取得最大值时，停止对所述知识图谱进行聚类运算，得到多个节点集合；

其中，一个节点集合用于指示一个用户集合，一个节点集合中包括的每个节点记录的用户标识为相应用户集合中用户对应的用户标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点关联度，对所述知识图谱中的各个节点进行聚类运算，包括：

将所述当前节点和任一邻接节点进行聚类运算，得到多个参考节点集合，以及每个参考节点集合对应的集合关联度；

从所述每个参考节点集合对应的集合关联度中选取出最大集合关联度，并将所述最大集合关联度指示的参考节点集合，作为所述当前节点被聚类到的节点集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述分享关系，从所述分析参考数据的多个用户标识中确定出对所述目标资源链接执行了分享操作的分享用户标识，所述分享用户标识指示的用户为对所述目标资源链接进行分享的用户；

确定每个分享用户标识指示的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，并从每个分享用户标识指示的用户的反馈信息中确定出目标反馈信息；

确定所述目标反馈信息对应的用户标识所指示的目标用户，并将所述目标用户所在的用户集合作为目标用户集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据每个对所述目标资源链接进行分享的用户在分享所述目标资源链接后产生的反馈信息，确定每个用户集合在分享所述目标资源链接后产生的集合反馈信息；

从每个用户集合对应的集合反馈信息中确定出目标集合反馈信息，并将所述目标集合反馈信息对应的用户集合作为目标用户集合。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的总次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源转移产生的资源转移总量，以及所述目标资源链接的分享传播系数；

所述目标反馈信息包括以下一种或多种：对所述目标资源链接进行分享的最多次数，将所述目标资源链接分享给其他用户对应的最多用户总数，基于分享的目标资源链接进行访问的最大用户总数，基于分享的目标资源链接进行资源获取对应的最高资源转移总量，以及所述目标资源链接的最大分享传播系数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于对用户集合的查询触发操作，将得到的每个用户集合的集合信息显示在集合查询界面中；

其中，所述集合查询界面包括每个用户集合的集合信息，任一集合信息包括以下一个或多个：集合标识，所述任一集合对所述目标资源链接的分享总次数，以及由所述任一集合对所述目标资源链接的分享产生的资源转移总量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述集合查询界面还包括对任一用户集合包括的用户进行查询的选择标识；所述方法还包括：

当目标选择标识被触发时，显示与所述目标选择标识关联的目标用户集合中包括的每个用户的用户信息，所述用户信息包括以下一个或多个：相应用户的用户标识，以及分享所述目标资源链接后产生的反馈信息；

根据每个用户的用户信息，确定所述目标用户集合中的关键传播用户。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述集合查询界面还包括下载组件；所述方法还包括：

检测到对所述下载组件的选择操作，下载所述目标用户集合中包括的用户的用户标识，得到目标标识集合；

响应于针对用户管理分析的显示触发操作，显示用户管理界面，所述用户管理界面包括用户标识添加组件；

检测到对所述用户标识添加组件选中操作，导入所述目标标识集合，并显示用于对所述目标标识集合中各用户标识对应的用户进行用户画像分析的分析组件；

当所述分析组件被选择时，对所述目标标识集合所包括的用户标识对应的用户进行用户画像分析，并显示相应的用户画像分析结果。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如权利要求1-9任一项所述的数据处理方法。

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