数字资源信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本说明书涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及数据处理领域中一种数字资源信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，网络在人们日常生活中扮演着非常重要的角色，网络技术的不断成熟为人们的生活带来了极大的便利。例如人们通过网络可以达到网上购物、查阅资料、观看娱乐节目、外卖点餐等多种目的。

近年来，随着线上购物技术的发展，越来越多的线上购物平台出现在用户的日常生活中。尤其是短时效配送的线上购物平台，更受用户喜爱。不管是短时效配送的线上购物平台，还是长时效配送的线上购物平台，都有多种品类的商家入驻。通常，为了吸引用户，会推出大量的营销数字资源，营销手段可以是向用户发送各种电子红包、电子代金券、电子优惠券等方式来吸引用户消费。考虑到不同区域的区域差异，平台可能会在不同的区域投放不同的营销数字资源，但是目前存在大量城市的营销数字资源由运营人员人工调调控，导致调控效率低下且调控明成本高昂的问题。

因此，如何改善调控效率低下且调控成本高昂成为了亟需解决的问题。

发明内容

本说明书提供了一种数字资源信息的处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法至少能够在一定程度上改善调控效率低下且调控成本高昂的问题。

第一方面，提供了一种数字资源信息的处理方法，该方法包括：获取目标区域在预设时间段内的订单数据；根据上述订单数据，确定上述目标区域中预设的业务指标的指标数据；根据上述指标数据，对在目标区域应投放的数字资源进行调控，以确定确定在目标区域应投放的目标数字资源；在目标区域投放目标数字资源。

上述技术方案中，提出一种基于目标区域的指标数据对目标区域应投放的数字资源进行自动调控的方案。根据目标区域在预设时间段内的订单数据，确定目标区域中预设的业务指标的指标数据，从而根据指标数据，对在目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域应投放的目标数字资源，在目标区域投放目标数字资源。上述过程能够结合目标区域的指标数据，自动对目标区域应投放的数字资源进行调控，无需由运营人员人工调调控，有利于改善调控效率低下且调控明成本高昂的问题。并且，由于是结合目标区域的指标数据进行的调控，该指标数据能够体现目标区域在业务指标上的实际表现情况，以便于确定在目标区域投放的数字资源所达到的效果，因此在一定程度上可以保证调控的合理性，从而使得在目标区域投放的目标数字资源能够产生期望的效果。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务指标包括不同业务场景对应的业务指标，上述不同业务场景配置有各自的诊断调控规则；上述根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源，包括：对于每种上述业务场景，根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源；上述在目标区域投放目标数字资源，包括：在上述目标区域中的上述业务场景下投放目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务指标的指标数据包括：上述业务指标在不同类型的用户群中的指标数据；上述根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据上述业务场景对应的业务指标在上述不同类型的用户群中的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景下的上述不同类型的人群应投放的目标数字资源；上述在上述目标区域中的上述业务场景下投放目标数字资源，包括：在上述目标区域中的上述业务场景下对上述不同类型的人群投放目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务场景的诊断调控规则包括：基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件以及上述诊断条件对应的数字资源；上述根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件；根据上述目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述诊断条件的数量为多个，多个上述诊断条件具备各自的优先级；上述根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件，包括：根据多个上述诊断条件的优先级从高到低的顺序，依次遍历多个上述诊断条件，直至确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足当前遍历的诊断条件时停止遍历；将当前遍历的诊断条件，确定为上述目标诊断条件。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件包括：基于上述业务场景对应的业务指标为不同类型的用户群配置的诊断条件；上述根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件，包括：根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件；上述根据上述目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据上述业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景下的上述不同类型的用户群应投放的目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第一类场景，上述第一类场景对应的业务指标包括补贴资源，上述业务指标的指标数据包括上述补贴资源的资源值，上述第一类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量小于预设数量阈值；上述根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据上述第一类场景的诊断调控规则，确定上述目标区域对应的加权系数；根据上述补贴资源的资源值和上述目标区域对应的加权系数，确定在上述目标区域中针对上述第一类场景应投放的目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第二类场景，上述第二类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量大于或等于预设数量阈值；上述根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：获取不同区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据，得到指标数据集合；其中，上述不同区域包括上述目标服务平台服务的多个区域；根据上述指标数据集合，确定上述目标区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据在上述指标数据集合中的排名；根据上述排名，确定与上述排名匹配的资源投放档位；根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第二类场景应投放的目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第三类场景，在上述第三类场景下，目标服务平台在上述目标区域的服务时长小于预设时长，且上述目标服务平台在上述目标区域的市场占用率低于预设占有率；上述根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据上述第三类场景对应的业务指标的指标数据，确定上述指标数据匹配的资源投放档位；根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第三类场景应投放的目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，上述方法还包括：确定上述目标区域的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式；根据上述资源分配方式将上述目标数字资源分配给上述代理商和上述目标服务平台。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，上述方法还包括：在满足预设加码条件的情况下，增加上述目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小上述目标数字资源。

结合第一方面，在某些可能的实现方式中，在上述根据上述指标数据，确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之前，上述方法还包括：确定与上述目标区域对应的数字资源下线条件；根据上述指标数据，判断是否满足上述数字资源下线条件；在不满足上述数字资源下线条件的情况下，执行上述根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源的步骤；在满足上述数字资源下线条件的情况下，对在上述目标区域投放的数字资源进行下线控制。

第二方面，提供了一种数字资源信息的处理装置，该装置包括：获取模块，用于获取目标区域在预设时间段内的订单数据；确定模块，用于根据上述订单数据，确定上述目标区域中预设的业务指标的指标数据；调控模块，用于根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源；投放模块，在上述目标区域投放目标数字资源。

结合第二方面，在某些可能实现方式中，上述业务指标包括不同业务场景对应的业务指标，上述不同业务场景配置有各自的诊断调控规则；上述调控模块，具体用于对于每种上述业务场景，根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源；上述投放模块，具体用于在上述目标区域中的上述业务场景下投放目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述业务指标包括不同业务场景对应的业务指标，上述不同业务场景配置有各自的诊断调控规则；上述调控模块，具体用于对于每种上述业务场景，根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源；上述投放模块，具体用于在上述目标区域中的上述业务场景下投放目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述业务场景的诊断调控规则包括：基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件以及上述诊断条件对应的数字资源；上述调控模块，包括：目标诊断条件确定单元，用于根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件；目标数字资源确定单元，用于根据上述目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述诊断条件的数量为多个，多个上述诊断条件具备各自的优先级；目标诊断条件确定单元，具体用于根据多个上述诊断条件的优先级从高到低的顺序，依次遍历多个上述诊断条件，直至确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足当前遍历的诊断条件时停止遍历；将当前遍历的诊断条件，确定为上述目标诊断条件。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件包括：目标诊断条件确定单元，具体用于根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件；目标数字资源确定单元，具体用于根据上述业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景下的上述不同类型的用户群应投放的目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第一类场景，上述第一类场景对应的业务指标包括补贴资源，上述业务指标的指标数据包括上述补贴资源的资源值，上述第一类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量小于预设数量阈值；调控模块包括：加权系数确定单元，用于根据上述第一类场景的诊断调控规则，确定上述目标区域对应的加权系数；目标数字资源确定单元，用于根据上述补贴资源的资源值和上述目标区域对应的加权系数，确定在上述目标区域中针对上述第一类场景应投放的目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第二类场景，上述第二类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量大于或等于预设数量阈值；调控模块包括包括：指标数据集合获取单元，用于获取不同区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据，得到指标数据集合；其中，上述不同区域包括上述目标服务平台服务的多个区域；排名单元，用于根据上述指标数据集合，确定上述目标区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据在上述指标数据集合中的排名；档位匹配单元，用于根据上述排名，确定与上述排名匹配的资源投放档位；目标数字资源确定单元，用于根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第二类场景应投放的目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述业务场景包括第三类场景，在上述第三类场景下，目标服务平台在上述目标区域的服务时长小于预设时长，且上述目标服务平台在上述目标区域的市场占用率低于预设占有率；调控模块包括包括：档位匹配单元，用于根据上述第三类场景对应的业务指标的指标数据，确定上述指标数据匹配的资源投放档位；目标数字资源确定单元，用于根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第三类场景应投放的目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：资源分配模块，用于在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，确定上述目标区域的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式；根据上述资源分配方式将上述目标数字资源分配给上述代理商和上述目标服务平台。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：加减码模块，用于在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，在满足预设加码条件的情况下，增加上述目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小上述目标数字资源。

结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：熔断调控模块，用于确定与上述目标区域对应的数字资源下线条件；根据上述指标数据，判断是否满足上述数字资源下线条件；在满足上述数字资源下线条件的情况下，对在上述目标区域投放的数字资源进行下线控制。调控模块，具体用于在不满足上述数字资源下线条件的情况下，执行上述根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源的步骤。

第三方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器。该存储器用于存储可执行程序代码，该处理器用于从存储器中调用并运行该可执行程序代码，使得该电子设备执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

第四方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读介质存储有计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

附图说明

图1是本说明书实施例提供的一种系统架构的示意图；

图2是本说明书实施例提供的一种数字资源信息的处理方法的示意性流程图；

图3是本说明书实施例提供的一种数字资源信息的处理方法的原理框图；

图4是本说明书实施例提供的另一种数字资源信息的处理方法的示意性流程图；

图5是本说明书实施例提供的一种数字资源信息的处理装置的结构示意图；

图6是本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本说明书中的技术方案进行清楚、详尽地描述。其中，在本说明书实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B：文本中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，另外，在本说明书实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。

目前，为了吸引用户在平台消费，平台会推出大量的营销数字资源，营销手段可以是向用户发送各种电子红包、电子代金券、电子优惠券等方式来吸引用户消费。以外卖业务为例，外卖商家可以参与外卖服务平台推出的营销数字资源以吸引外卖用户下单。这样，不仅商家可以提高营业额，平台也增加了流量，用户获取了想要的商品，实现多赢的效果。

近年来，在外卖服务平台上，存在一种城代业务，即对于一些城市，会在这些城市中寻找代理商，由代理商代理外卖服务平台在对应的城市开展外卖业务。随着城代业务的发展，可能会有越来越多的代理商城市，如果让运营人员人工去配置各个代理商城市的营销数字资源，以对各个代理商城市的营销数字资源去调控，会造成很大的工作量，导致调控效率低下且调控明成本高昂的问题。并且，人工调控具有一定主观性，很难做到数字资源的准确把控，从而难以达达到预期的投放效果。

基于上述问题，本申请实施例提供了一种数字资源信息的处理方法，以基于目标区域的指标数据对目标区域应投放的数字资源进行自动调控，从而在一定程度上改善调控效率低下且调控成本高昂的问题。

本申请实施例提供的数字资源信息的处理方法可以应用于电子设备，该电子设备可以为服务器。该服务器可以为一个具有数据运算、存储功能以及网络交互功能的电子设备；也可以为运行于该电子设备中，为数据处理、存储和网络交互提供支持的软件程序。在本实施例中，并不具体限定服务器的数量。该服务器具体可以为一个服务器，也可以为几个服务器，或者，由若干服务器形成的服务器集群。

需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个电子设备执行，例如一台计算机或服务器等，也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成上述数字资源信息的处理方法。

图1是本申请实施例提供的一种系统架构的示意图。本申请实施例中的数字资源信息的处理方法可以基于图1中的系统架构实现。

示例性的，如图1所示，上述系统架构包括：大数据算力平台101、诊断调控平台102、营销工具103和投放工具104。

大数据算力平台101用于根据目标区域在预设时间段内的订单数据，确定目标区域中预设的业务指标的指标数据，并将所述指标数据发送至诊断调控平台102。

诊断调控平台102用于根据接收的指标数据执行诊断调控任务，以确定在目标区域应投放的目标数字资源，根据目标数字资源创建营销数字资源指令，并将营销数字资源指令发送给营销工具103。

营销工具103可以理解为诊断调控平台102与投放工具104之间的桥梁。营销工具103用于对营销数字资源指令进行解析，并向投放工具104发送目标区域的营销请求。具体的，营销工具103可以在确定目标区域报名参与了预设的营销计划的情况下，向投放工具104发送目标区域的营销请求。

投放工具104用于接收营销请求，并根据目标数字资源，在目标区域投放数字资源，即向目标区域的人群发放对应的目标数字资源。其中，目标数字资源可以为用于线上消费的电子红包、电子优惠券、电子消费券、电子代金券等数字资源。

其中，大数据算力平台101、诊断调控平台102、营销工具103和投放工具104各自的功能可以集成在一个服务器中实现，也可以分布在多个服务器中实现，本实施例对此不做具体限定。

图2是本申请实施例提供的一种数字资源信息的处理方法的示意性流程图。

示例性的，如图2所示，该方法包括：

步骤201：获取目标区域在预设时间段内的订单数据。

步骤202：根据订单数据，确定目标区域中预设的业务指标的指标数据。

步骤203：根据上述指标数据，对在目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域应投放的目标数字资源。

步骤204：在目标区域投放上述目标数字资源。

在图2所示的实施例中，提出一种基于目标区域的指标数据对目标区域应投放的数字资源进行自动调控的方案。根据目标区域在预设时间段内的订单数据，确定目标区域中预设的业务指标的指标数据，从而根据指标数据，对在目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域应投放的目标数字资源，在目标区域投放目标数字资源。上述过程能够结合目标区域的指标数据，自动对目标区域应投放的数字资源进行调控，无需由运营人员人工调调控，有利于改善调控效率低下且调控明成本高昂的问题。并且，由于是结合目标区域的指标数据进行的调控，该指标数据能够体现目标区域在业务指标上的实际表现情况，以便于确定在目标区域投放的数字资源所达到的效果，因此在一定程度上可以保证调控的合理性，从而使得在目标区域投放的目标数字资源能够产生期望的效果。

下面结合图1，对图2所示实施例中的各个步骤的具体实现方式进行说明：

在步骤201中，目标区域可以为具有数字资源投放需求的城市、区县等地理区域，比如，目标区域可以包括上述各个代理商城市。预设时间段可以根据实际需要预先设置，比如可以设置为一周、半个月、一个月等，本实施例中预设时间段以1个月为例。

参阅图1，大数据算力平台101可以收集目标服务平台上的订单数据。该目标服务平台可以为外卖服务平台，即外卖服务平台上产生的订单数据均会被大数据算力平台101获取到。可以理解的是，由于订单数据中包括配送起始地、配送目的地等位置数据以及下单时间、送达时间等时间数据，因此，大数据算力平台101可以根据外卖服务平台上产生的订单数据中的位置数据和时间数据，筛选出目标区域在预设时间段内的订单数据。

示例性的，可以将上述各个代理商城市均作为目标区域执行上述步骤201至步骤204，以实现对各个代理商城市的数字资源调控。

在步骤202中，业务指标可以根据实际的调控需求设定，该业务指标为调控诊断的依据。业务指标可以理解为目标服务平台配置的用于衡量其服务情况的指标。比如，业务指标可以包括：GMV(Gross Merchandise Volume，商品交易总额)、ROI(Return onInvestment，回报率)、代理商补贴比率、城市阶段、近一周用户的访问购买比率、订单核销率等。需要说明的是，上述各个业务指标只是为便于理解进行的举例说明，在具体实现中并不以此为限。

示例性的，每个业务指标可以具备各自的指标数据计算逻辑，大数据算力平台101可以根据目标区域的订单数据和各业务指标各自的指标数据计算逻辑，计算目标区域中预设的业务指标的指标数据。

示例性的，业务指标可以包括数值类指标和字符串类指标。数值类指标的指标数据为数值形式的数据，比如，上述GMV、ROI、代理商补贴比率近一周用户的访问购买比率等均为数值类指标。字符串类指标的指标数据为字符串形式的数据，比如，上述城市阶段为字符串类指标。城市阶段这一指标的指标数据可能为：劣势阶段、优势阶段、爬坡阶段、均势阶段。城市阶段这一指标也可以称之为开战阶段或是业务阶段。

城市阶段这一指标用于表征目标服务平台在目标区域的市场占有率相比于目标区域中与目标服务平台开展同类型业务的其他服务平台的市场占有率之间的差距。比如，如果目标区域的市场占有率大于其他服务平台的市场占有率，则目标区域的城市阶段处于优势阶段。如果目标区域的市场占有率等于其他服务平台的市场占有率，则目标区域的城市阶段处于均势阶段。如果目标区域的市场占有率小于其他服务平台的市场占有率且在一段时间内呈增长趋势，则目标区域的城市阶段处于爬坡阶段。如果目标区域的市场占有率小于其他服务平台的市场占有率且在一段时间内未呈增长趋势，则目标区域的城市阶段处于劣势阶段。示例性的，假设目标服务平台为外卖服务平台A，则与外卖服务平台A开展同类型业务即外卖业务的其他服务平台可以是外卖服务平台B、外卖服务平台C等。

示例性的，大数据算力平台101可以根据上述各个代理商城市的订单数据，计算各个代理商城市中预设的业务指标的指标数据。

在步骤203中，诊断调控平台102可以根据目标区域的指标数据执行诊断调控任务。其中，该诊断调控任务即根据指标数据，对在目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域应投放的目标数字资源。进而，在步骤204中，可以结合该目标数字资源在目标区域投放数字资源。在目标区域投放目标数字资源可以理解为：对目标区域的人群发放目标数字资源，以吸引目标区域的人群在目标服务平台下单，提高订单核销率。

示例性的，指标数据和目标数字资源之间可以存在预设的对应关系，从而得到指标数据后，可以结合该对应关系确定目标数字资源。比如，指标数据为GMV，上述对应关系可以为GMV大于30万时，对应的目标数字资源为3元的电子红包，GMV大于20万且小于30万时，对应的目标数字资源为5元的电子红包。需要说明的是，上述对应关系的示例，仅是为便于理解进行的举例说明，在具体实现中，并不以此为限。

示例性的，目标数字资源可以是具体的资源值，也可以是一个资源值范围。如果目标数字资源为红包，则该红包可以是一个具体的红包金额比如5元红包，也可以是一个红包金额范围比如4元至8元。如果目标数字资源为红包金额范围，则在进行数字资源投放时，可以投放位于该红包金额范围内的红包。

在示例性的实施例中，在上述步骤203之前还包括：确定与目标区域对应的数字资源下线条件；根据指标数据，判断是否满足数字资源下线条件；在不满足数字资源下线条件的情况下，执行上述步骤203；在满足上述数字资源下线条件的情况下，对在目标区域投放的数字资源进行下线控制。

具体的，上述数字资源下线条件可以预先配置，各不同区域即不同代理商城市可以根据各自的数字资源目标或是数字资源底线配置数字资源下线条件，一旦检测到目标区域的指标数据满足预设的数字资源下线条件，则可以下线在目标区域投放的数字资源，以避免目标区域的代理商出现资损的情况。如果确定指标数据不满足预设的数字资源下线条件，则可以再执行步骤203。

示例性的，上述数字资源下线条件可以为针对某一业务指标设定的判断条件。比如，目标区域的数字资源下线条件可以为代理商补贴比率大于0.5％。基于此，如果判定目标区域的代理商补贴比率大于0.5％，则可以下线目标区域的数字资源。需要说明的是，上述数字资源下线条件只是以代理商补贴比率这一指标的判断条件为例，在具体实现中，也可以基于其他业务指标设置数字资源下线条件。

示例性的，还可以预先配置数字资源下线的兜底条件，该兜底条件可以适用于所有代理商城市。如果某个代理商城市未针对性的配置对应的数字资源下线条件，则可以判断该代理商城市的指标数据是否满足上述数字资源下线的兜底条件，如果满足上述数字资源下线的兜底条件，则可以下线在该代理商城市投放的数字资源。也就是说，本实施例中既可以配置适用于所有代理商城市的数字资源下线的兜底条件，也可以针对不同代理商城市设置个性化的数字资源下线条件。

本实施例中，在判断指标数据满足预设的数字资源下线条件时，控制在目标区域投放的数字资源下线，有利于避免目标区域的代理商出现资损的情况，有利于保护目标区域的代理商的权益。

在示例性的实施例中，上述业务指标包括不同业务场景对应的业务指标，不同业务场景配置有各自的诊断调控规则；上述步骤203的实现方式可以包括：对于每种业务场景，根据该业务场景对应的业务指标的指标数据和该业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对该业务场景应投放的目标数字资源。对应的，上述步骤204的实现方式可以包括：在目标区域中的该业务场景下投放目标数字资源。

具体的，可以根据预设的划分维度，将目标服务平台上的业务场景划分为多个不同类型的业务场景。针对每种类型的业务场景下的数字资源目标，选择与该数字资源目标关联的业务指标作为与该业务场景对应的业务指标。不同业务场景对应的业务指标可能存在相同的部分。不同业务场景均配置有各自的诊断调控规则，该诊断调控规则可以基于不同业务场景的特性针对性的配置。

示例性的，不同类型的业务场景可以包括第一类场景、第二类场景和第三类场景。下面分别对这三类场景进行介绍：

第一类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量小于预设数量阈值。第二类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量大于或等于预设数量阈值。该预设数量阈值可以基于目标服务平台对于新用户和老用户的区分标准设定。比如，预设数量阈值可以设置为2，也就是说，如果某个用户在目标服务平台上的下单数量为1或0，则可以认为该用户处于第一类场景，如果某个用户在目标服务平台上的下单数量为5，则可以认为该用户处于第二类场景。第一类场景也可以称为新客场景，第二类场景也可以称为老客场景。

在第三类场景下，目标服务平台在目标区域的服务时长小于预设时长，且目标服务平台在目标区域的市场占用率低于预设占有率。其中，预设时长和预设占有率可以预先设置，且通常设置为较小的值，表明目标区域刚接入目标服务平台不久，且其市场占有率较低。比如，目标服务平台为外卖服务平台A，假设目标区域之前未接入外卖服务平台A，现在刚接入外卖服务平台A，即外卖服务平台A刚开始在目标区域开展外卖业务，且外卖服务平台A在目标区域的市场占有率较低，比如，外卖服务平台A在目标区域的市场占有率远低于除外卖服务平台A之外的其他外卖服务平台的市场占有率，此时可以认为目标区域的业务场景为第三类场景。第三类场景也可以称为开战场景。

第一类场景即新客场景对应的业务指标可以包括补贴资源、代理商补贴比率等。其中，补贴资源可以理解为对于新客默认的补贴金额。新客场景下的代理商补贴比率即预设时间段内，针对新客场景代理商的补贴比率。

第二类场景即老客场景对应的业务指标可以包括：代理商补贴比率、GMV、ROI、订单核销率等。其中，老客场景下的代理商补贴比率即预设时间段内，针对老客场景代理商的补贴比率。上述GMV即预设时间段内，老客场景下的商品交易总额。上述ROI即预设时间段内，老客场景下的回报率。

第三类场景即开战场景对应的业务指标可以包括：城市阶段、近一周用户的访问购买比率等。其中，城市阶段这一指标用于表征目标服务平台在目标区域的市场占有率相比于目标区域中与目标服务平台开展同类型业务的其他服务平台的市场占有率之间的差距。城市阶段的指标数据可能为：劣势阶段、优势阶段、爬坡阶段、均势阶段等，上文已经介绍过，此处不再阐述。近一周用户的访问购买比率即为最近一周用户在目标平台上的下单量与访问量的比率。

需要说明的是，上述三类场景对应的业务指标仅为示例性说明，在具体实现中并不以上述示例为限。

示例性的，对于上述新客场景，根据新客场景对应的业务指标的指标数据和该新客场景的诊断调控规则，对在目标区域的新客场景下投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域中针对该新客场景应投放的目标数字资源。也就是说，确定在目标区域中针对新用户应投放的目标数字资源。然后，根据针对该新客场景应投放的目标数字资源，对目标区域中该新客场景下的新用户进行目标数字资源的投放。

示例性的，对于上述老客场景，根据老客场景对应的业务指标的指标数据和该老客场景的诊断调控规则，对在目标区域的老客场景下投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域中针对该老客场景应投放的目标数字资源。也就是说，确定在目标区域中针对老用户应投放的目标数字资源。然后，根据针对该老客场景应投放的目标数字资源，对目标区域中该老客场景下的老用户进行目标数字资源的投放。

示例性的，对于上述开战场景，根据开战场景对应的业务指标的指标数据和该开战场景的诊断调控规则，对在目标区域的开战场景下投放的数字资源进行调控，以确定在目标区域中针对该开战场景应投放的目标数字资源。然后，根据针对该开战场景应投放的目标数字资源，对目标区域中的用户进行目标数字资源的投放。

本实施例中，通过划分不同的业务场景，针对不同的业务场景配置不同的诊断调控规则，可以对不同业务场景下的营销数字资源进行精准调控，使得在目标区域的不同业务场景下投放的数字资源均能够产生期望的数字资源效果。

在示例性的实施例中，上述业务场景的诊断调控规则包括：基于业务场景对应的业务指标配置的诊断条件以及诊断条件对应的数字资源；上述根据该业务场景对应的业务指标的指标数据和该业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对该业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据诊断调控规则，确定业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件；根据目标诊断条件对应的数字资源，确定在目标区域中针对业务场景应投放的目标数字资源。

为便于对上述诊断调控规则的理解，可以参见如下表1：

表1

上述表1中，以目标区域为城市A，业务场景为老客场景为例。假设城市A最近一个月内在老客场景下的GMV为90万，则可以确定老客场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件包括上述条件2。条件2对应的数字资源为6元，则可以确定在城市A中针对老客场景应投放的目标数字资源为6元，从而可以对城市A中的老用户发放6元的红包。假设城市A最近一个月内在老客场景下的ROI为60％，则可以确定目标诊断条件包括上述条件3。条件3对应的数字资源为7元，则可以确定在城市A中针对老客场景应投放的目标数字资源为7元，从而可以对城市A中的老用户发放7元的红包。假设目标诊断条件包括多个，比如目标诊断条件同时包括上述的条件2和条件3，则可以对条件2和条件3对应的数字资源求平均，以确定目标数字资源，结合上述表1可知，此时目标数字资源为6.5元。

通过表1可以看出，表1中的诊断条件包括针对单个业务指标设置的诊断条件和针对多个业务指标的组合设置的诊断条件。比如，表1中的条件1至条件4均是针对单个业务指标设置的诊断条件，条件5是针对两个业务指标即GMV和ROI的组合设置的诊断条件。也就是说，本实施例中的诊断条件，可以根据实际需要灵活设置。

在示例性的实施例中，上述诊断条件的数量为多个，多个诊断条件具备各自的优先级；上述根据所述诊断调控规则，确定业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件，包括：根据多个诊断条件的优先级从高到低的顺序，依次遍历多个诊断条件，直至确定业务场景对应的业务指标的指标数据满足当前遍历的诊断条件时停止遍历；将当前遍历的诊断条件，确定为所述目标诊断条件。

其中，多个诊断条件的优先级可以预先配置好。参阅上述表1，假设上述表1中的5个诊断条件按照优先级从高到低的顺序依次为：条件5、条件4、条件3、条件2、条件1，则可以先确定老客场景下的GMV和ROI是否满足条件5，如果满足条件5，则可以直接将条件5确定为目标诊断条件。如果不满足条件5，则可以继续判断是否满足条件4，如果满足条件4，则可以将条件4确定为目标诊断条件，依次类推直至遍历到满足的条件，以确定目标诊断条件。

本实施例中，通过设置多个诊断条件的优先级，使得即使预先配置了多个诊断条件，在进行诊断调控时，也可以按照各个诊断条件的优先级依次进行井然有序的诊断，在遍历到满足的诊断条件时可以无需再对其余未遍历到的诊断条件进行判断，有利于快速得到目标诊断条件，进而提高调控诊断的效率。

在示例性的实施例中，上述业务指标的指标数据包括：业务指标在不同类型的用户群中的指标数据，上述根据业务场景对应的业务指标的指标数据和业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据业务场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据和业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对业务场景下的不同类型的人群应投放的目标数字资源。对应的，上述在目标区域中的业务场景下投放目标数字资源，包括：在目标区域中的业务场景下对不同类型的人群投放目标数字资源。

其中，上述不同类型的用户群可以基于预设的划分方式划分得到。本实施例中，可以对在目标服务平台上注册过的用户均打上对应的类型标签，将具有相同类型标签的用户划分到同一类型的用户群中。上述划分方式比如可以为按照用户喜好划分、按照用户在目标服务平台上的活跃度划分、按照用户下单位置所在的商圈划分等，本实施例中对用户群的划分方式不做具体限定。为便于说明，假设不同类型的用户群包括用户群1、用户群2和用户群3。并且，用户群的划分可以和上述不同类型的业务场景无关，比如新客场景、老客场景、开战场景下均可能存在上述用户群1、用户群2和用户群3。

示例性的，业务指标可以细分到业务场景下的人群维度，即业务指标的指标数据包括：业务指标在不同类型的用户群中的指标数据。比如，老客场景下GMV这一业务指标的指标数据可以包括：GMV在老客场景下的用户群1中指标值，GMV在老客场景下的用户群2中指标值、GMV在老客场景下的用户群3中指标值。

示例性的，对于老客场景，可以根据老客场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据和老客场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对老客场景下的不同类型的人群应投放的目标数字资源。比如，确定在目标区域中针对老客场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包。

示例性的，对于新客场景，可以根据新客场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据和老客场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对老客场景下的不同类型的人群应投放的目标数字资源。比如，确定在目标区域中针对新客场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包。

示例性的，对于开战场景，可以根据开战场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据和开战场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对开战场景下的不同类型的人群应投放的目标数字资源。比如，确定在目标区域中针对开战场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包。

本实施例中，通过划分不同类型的用户群，使得业务指标能够细分到人群维度，可以对同一业务场景下不同类型的用户群的营销数字资源进行精准调控，使得在目标区域的同一业务场景下，针对不同类型的用户群投放的数字资源均能够产生期望的效果。

在示例性的实施例中，基于业务场景对应的业务指标配置的诊断条件包括：基于业务场景对应的业务指标为不同类型的用户群配置的诊断条件；上述根据诊断调控规则，确定业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件，包括：根据诊断调控规则，确定业务场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件。对应的，上述根据目标诊断条件对应的数字资源，确定在目标区域中针对业务场景应投放的目标数字资源，包括：根据业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件对应的数字资源，确定在目标区域中针对业务场景下的不同类型的用户群应投放的目标数字资源。

为便于对上述诊断条件的理解，可以参见如下表2：

表2

参阅上述表2中，以目标区域为城市A，业务场景为老客场景为例。假设城市A最近一个月内在老客场景下的用户群1中GMV为11万，则可以确定老客场景对应的业务指标GMV在用户群1中的指标数据11万满足的目标诊断条件为条件1。条件1对应的数字资源为5元，则可以确定在城市A中针对老客场景中的用户群1发放6元的红包，即向用户群1中各个用户均发放6元红包。假设城市A最近一个月内在老客场景下的用户群1中ROI为60％，则可以确定老客场景对应的业务指标ROI在用户群2中的指标数据60％满足的目标诊断条件为条件3，条件3对应的数字资源为7元，则可以确定在城市A中针对老客场景中的用户群2发放7元的红包，即向用户群2中各个用户均发放7元红包。假设城市A最近一个月内在老客场景下的用户群3中GMV为7.5万，则可以确定老客场景对应的业务指标GMV在用户群3中的指标数据7.5万满足的目标诊断条件为条件6。条件6对应的数字资源为7元，则可以确定在城市A中针对老客场景中的用户群3发放7元的红包，即向用户群3中各个用户均发放7元红包。

需要说明的是，本实施例中只是以老客场景为例，在具体实现中，对于新客场景、开战场景或是其他类型的业务场景均可以确定对应业务场景下应该向不同类型的用户群发放多少数字资源。

在示例性的实施例中，对于目标区域中的第一类场景即新客场景，新客场景对应的业务指标包括补贴资源，上述补贴资源的指标数据为补贴资源的资源值上述根据该业务场景对应的业务指标的指标数据和该业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对该业务场景应投放的目标数字资源，包括：如下的S11至S12：

S11，根据第一类场景的诊断调控规则，确定目标区域对应的加权系数；

具体的，新客场景的诊断调控规则中可以配置有目标区域对应的加权系数，从而可以直接根据新客场景的诊断调控规则，确定目标区域对应的加权系数。

S12，根据补贴资源的资源值和目标区域对应的加权系数，确定在目标区域中针对第一类场景应投放的目标数字资源。

具体的，可以直接将补贴资源的资源值和加权系数的乘积作为目标区域中针对新客场景应投放的目标数字资源。

示例性的，新客场景的诊断调控规则中可以配置有目标区域中不同类型的用户群对应的加权系数。从而可以根据补贴资源在不同类型的用户群中的资源值和不同类型的用户群对应的加权系数，确定在目标区域中针对新客场景下不同类型的人群应投放的目标数字资源。

为便于理解新客场景的诊断调控规则，可以参阅如下表3：

表3

参阅上述表3，假设目标区域为城市A，城市A的新客场景中用户群1的补贴资源为6元，用户群2的补贴资源为8元，由于用户群1对应的加权系数为1，则可以直接将6元×1＝6元作为城市A中针对新客场景下的用户群1应投放的目标数字资源。而用户群2对应的加权系数为1.1，则可以将8元×1.1＝8.8元作为城市A中针对新客场景下的用户群2应投放的目标数字资源。假设目标区域为城市B，城市B的新客场景中用户群1的补贴资源为5元，由于城市B的用户群1对应的加权系数为1.7，则可以将5元×1.7＝8.5元作为城市B中针对新客场景下的用户群1应投放的目标数字资源。

本实施例中，考虑到新客场景下，用户的订单数据较少，因此在确定新客场景下应该对用户群投放的目标数字资源时，可以直接选择将补贴资源的资源值和加权系数的乘积作为最终应投放的目标数字资源，调控方式简单。

示例性的，针对新客场景下不同用户群还可以配置资源上下限，以将最终确定的目标数字资源限制在资源上下限之间。比如，针对城市A的新客场景下的用户群1可以配置数字资源的上限为30元，下限为5元，则假设初步确定的应向用户群1投放的目标资源为32元，则可以将数字资源的上限30元作为最终确定的应向用户群1投放的目标资源。如果初步确定的应向用户群1投放的目标资源为4元，则可以将数字资源的下限5元作为最终确定的应向用户群1投放的目标资源。

需要说明的是，上述配置资源上下限的操作只是以新客场景为例，在具体实现中，也可以针对老客场景、开战场景等其他业务场景均配置资源上下限。

在示例性的实施例中，对于目标区域中的第二类场景即老客场景。上述根据该业务场景对应的业务指标的指标数据和该业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对业务场景应投放的目标数字资源，包括如下的S21至S24：

S21，获取不同区域在第二类场景下的业务指标的指标数据，得到指标数据集合；

其中，不同区域包括目标服务平台服务的多个区域，也包括上述目标区域，上述不同区域可以包括目标服务平台的所有代理商城市。比如，可以获取所有代理商城市在老客场景下的业务指标的指标数据，得到指标数据集合。比如，可以获取所有代理商城市在老客场景下的GMV的指标值，得到所有代理商城市的GMV指标值集合。该GMV的指标值也可以细化到老客场景下不同类型的用户群，从而GMV指标值集合可以包括：所有代理商城市中不同类型的用户群的GMV指标值集合。

S22，根据指标数据集合，确定目标区域在第二类场景下的业务指标的指标数据在指标数据集合中的排名。

示例性的，指标数据集合中的各指标数据可以均为数值形式的指标数据，从而可以直接根据指标数据从大到小的顺序对指标数据集合中各不同区域在老客场景下的业务指标的指标数据进行排序，以确定目标区域在第二类场景下的业务指标的指标数据在指标数据集合中的排名。

示例性的，上述排名可以具体是指排名百分位，排名百分位的计算可以如下：

首先，计算指标数据集合中所有指标数据的均值，计算指标数据集合中每个指标数据与该均值的差值。由于指标数据集合中的所有指标数据是针对不同区域的，因此可以认为每个区域都会对应一个差值(即每个区域的指标数据减去均值的差值)。根据每个区域对应的差值将上述不同区域划分为第一类区域和第二类区域，第一类区域对应的差值均小于或等于0，可以称为负值区域。第二类区域对应的差值均大于0，可以称为正值区域。

然后，根据所有负值区域对应的差值，对所有负值区域排名，根据所有正值区域对应的差值，对所有正值区域排名。

负值区域的排名百分位＝负值区域的排名/负值区域的数量×100％×(-1)。

正值区域的排名百分位＝正值区域的排名/正值区域的数量×100％。

为便于理解，下面以计算GMV的排名百分位为例进行说明：

计算所有代理商城市在老客场景下的GMV的均值，然后计算每个代理商城市在老客场景下的GMV与上述均值的差值，得到所有代理商城市对应的差值。根据该差值将所有代理商城市分为正值区域和负值区域。根据所有负值区域对应的差值，对所有负值区域排名，根据所有正值区域对应的差值，对所有正值区域排名。

对于每个负值区域，GMV的排名百分位＝负值区域的排名/负值区域的数量×100％×(-1)。

对于每个正值区域，GMV的排名百分位＝正值区域的排名/正值区域的数量×100％。

按照上述计算方式，可以得到其他业务指标的排名百分位，比如得到ROI的排名百分位、代补率的排名百分位等。

S23，根据该排名，确定与该排名匹配的资源投放档位。

示例性的，可以预先配置排名与资源投放档位之间的对应关系，从而可以结合该对应关系，确定与该排名匹配的资源投放档位。比如，可以预先设置多个排名区间，每个排名区间对应一个资源投放档位，从而可以在多个排名区间中，确定该排名所处的目标排名区间，然后将目标排名区间对应的资源投放档位，确定为与该排名匹配的资源投放档位。

在具体实现中，该排名也可以作为一个新的业务指标，上述预先设置的多个排名区间可以为针对排名这一新的业务指标设定的多个诊断条件。

S24，根据该资源投放档位，确定在目标区域中针对第二类场景应投放的目标数字资源。

具体的，可以预先配置有资源投放档位与目标数字资源之间的对应关系，从而可以根据该对应关系，确定在目标区域中针对第二类场景应投放的目标数字资源。

为便于理解本实施例中老客场景的诊断调控规则，可以参阅如下表4：

表4

结合上述表4可以看出，假设城市A在老客场景下GMV的排名百分位为7％，7％处于[5％，10％]这一区间，则可以匹配出的资源投放档位为1挡，进而1挡可以匹配出的目标数字资源为5元。

示例性的，结合上述表4，也可以直接将GMV的排名百分位作为一个业务指标，[-20％，-10％]、[-30％，-20％)以及[5％，10％]可以作为，GMV的排名百分位这一业务指标对应的3个诊断条件。比如，可以参阅如下表5：

表5

结合上述表5，假设城市A最近一个月内在老客场景下的GMV的排名百分位为7％，则可以确定老客场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件包括上述[5％，10％]。[5％，10％]对应的数字资源为5元，则可以确定在城市A中针对老客场景应投放的目标数字资源为5元。

本实施例中，考虑到老客场景下订单数据较多，有足够多的订单数据沉淀下来，因此，可以选择上述结合排名的方式确定对老客场景下的用户群应投放的目标数字资源。由于，上述排名体现了目标区域在所有代理商城市中的排名情况，从而可以提高调控的全局性，在一定程度上能够促进各代理商城市即不同区域的营销数字资源带来相对均衡的营销效果，避免两极分化的情况。

在示例性的实施例中，当业务场景为第三类场景即开战场景时，上述根据该业务场景对应的业务指标的指标数据和该业务场景的诊断调控规则，确定在目标区域中针对业务场景应投放的目标数字资源，包括如下的S31至S32：

S31，根据第三类场景对应的业务指标的指标数据，确定指标数据匹配的资源投放档位。

具体的，开战场景的调控诊断规则中可以配置有指标数据与资源投放档位的匹配关系，从而可以根据该匹配关系，确定指标数据匹配的资源投放档位。

S32，根据资源投放档位，确定在目标区域中针对第三类场景应投放的目标数字资源。

具体的，开战场景的调控诊断规则中还可以配置有资源投放档位与目标数字资源之间的对应关系，从而可以根据该对应关系，确定在目标区域中针对第三类场景应投放的目标数字资源。

为便于理解本实施例中开战场景的诊断调控规则，可以参阅如下表6：

表6

结合上述表6可以看出，假设城市A在开战场景下的城市阶段处于劣势阶段，则可以匹配出的资源投放档位为4挡，进而4挡可以匹配出的目标数字资源为7元。假设城市A在开战场景下的城市阶段处于均势阶段，则可以匹配出的资源投放档位为2挡，进而2挡可以匹配出的目标数字资源为5元。

在示例性的实施例中，在上述步骤203之后，还包括：确定目标区域的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式；根据资源分配方式将目标数字资源分配给代理商和目标服务平台平台，以使得代理商和目标服务平台所提供的数字资源的总和为目标数字资源。

其中，代理商与目标服务平台之间的资源分配方式可以为按照预设比例分配，比如目标服务平台的分配比例为40％，代理商的分配比例为60％。上述资源分配方式还可以是预设目标服务平台提供的最大资源或是代理商提供的最大资源。比如，预先配置好目标服务平台的提供的最大资源为5元。

假设，目标数字资源为8元，则按照上述40％和60％的分配比例进行分配，可以得到目标服务平台应出资8×40％＝3.2元，代理商应出资8×60％＝4.8元。如果按照上述目标服务平台的提供的最大资源为5元的资源分配方式，则可以得出目标服务平台应出资5元，代理商应出资8元-5元＝3元。

示例性的，代理商与目标服务平台之间的资源分配方式还可以进一步细化到目标区域的不同业务场景下，针对同一目标区域的不同业务场景，代理商与目标服务平台之间的资源分配方式可以不同。比如，对于城市A的老客场景，资源分配方式可以为：代理商55％，目标服务平台44％。对于城市A的新客场景，资源分配方式可以为：代理商60％，目标服务平台40％。

本实施例中，可以根据实际需要灵活的配置代理商与目标服务平台之间的资源分配方式，以满足实际应用中的个性化需求。

在示例性的实施例中，在上述步骤203之后，还包括：在满足预设加码条件的情况下，增加目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小目标数字资源。

其中，预设加码条件可以理解为检测到需要对目标数字资源进一步增加的条件。比如，对于目标服务平台开展的会场，如果检测到目标数字资源被用于在该会场中消费，则可以认为满足预设加码条件。上述会场可以为目标服务平台开展的节日会场、吃货联盟等主题会场。预设减码条件可以理解为检测到需要对目标数字资源进一步减少的条件。比如，代理商认为当前确定的目标数字资源较大，希望减少目标数字资源，则可以向平台发送减码指令，以使得平台减少目标数字资源。

本实施例中，通过在满足预设加码条件的情况下，增加目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小目标数字资源，使得即使确定了目标数字资源，也可以根据实际需要动态调整，有利于提高调控的灵活性和智能性。

为进一步便于对本申请实施例的理解，下面结合图3和图4对本申请实施例中的数字资源信息的处理方法进行说明：

图3是本申请实施例中数字资源信息的处理方法的原理框图。通过图3可以看出，本实施例中的数字资源信息的处理方法主要通过如下五个模块实现，包括：指标计算模块301、诊断调控模块302、数字资源创建和下发模块303和配置模块304、数据库305。下面对这几个模块分别进行介绍：

指标计算模块301，用于执行数据采集、数据清洗、数据分析、数据聚合和指标数据计算。

数据采集是指：采集用户在不同业务场景下产生的订单数据。比如，如图3所示，可以采集新客场景、老客场景、开战场景等不同业务场景下的订单数据。

数据清洗是指：采用预设的清洗算法，对采集的订单数据进行数据清洗，比如清洗掉异常、无效等不符合要求的数据。

数据分析和数据聚合是指：通过对清洗后的数据进行分析，以将清洗后的数据聚合到城市维度，得到不同城市各自在不同业务场景下的订单数据。还可以将清洗后的数据进一步聚合到城市下不同类型的用户群的维度，得到各个城市下不同类型的用户群产生的订单数据。此处的各个城市可以为上述的各个代理商城市。

指标数据计算是指，根据不同业务指标各自的指标数据计算逻辑以及相关的订单数据，计算得到的不同业务指标各自的指标数据。指标数据可以是城市在业务场景维度的指标数据，也可以是城市在业务场景下的用户群维度的指标数据。下面分别进行介绍：

城市在业务场景维度的指标数据的计算方式可以为：根据不同业务指标各自的指标数据计算逻辑以及不同城市各自在不同业务场景下的订单数据，可以计算得到不同城市各自在不同业务场景下的指标数据。比如，业务指标以GMV为例，可以根据GMV的计算逻辑以及城市A、B、C各自在老客场景下的订单数据，计算得到城市A、B、C各自在老客场景下的GMV。根据GMV的计算逻辑以及城市A、B、C各自在开战场景下的订单数据，计算得到城市A、B、C各自在开战场景下的GMV。

城市在业务场景下的用户群维度的指标数据的计算方式可以为：根据不同业务指标各自的指标数据计算逻辑以及城市在相同业务场景下的不同类型的用户群的订单数据，可以计算得到城市在相同业务场景下的不同类型的用户群的指标数据。比如，业务指标以GMV为例，可以根据GMV的计算逻辑以及城市A在老客场景下的用户群1的订单数据(即城市A在老客场景下的用户群1产生的订单数据)，计算得到城市A在老客场景下的用户群1中的GMV。根据GMV的计算逻辑以及城市A在老客场景下的用户群2的订单数据(即城市A在老客场景下的用户群2产生的订单数据)，计算得到城市A在老客场景下的用户群2中的GMV。

诊断调控模块302，包括：指标同步单元、调度单元、诊断单元、构造和下发单元。

指标同步单元，用于执行指标预检和数据同步。其中，指标预检是指：对对上述指标计算模块301计算得到的指标数据进行检查，检查指标数据是否符合预设标准，比如，正常情况下，业务指标1的指标数据处于0到1之间，那么，假使计算得到业务指标1的指标数据为2，则说明业务指标1的指标数据不满足预设标准。也就是说，指标预检主要是为了过滤掉一些不符合预设标准的指标数据。数据同步是指：将指标预检后得到的符合预设标准的指标数据同步进数据库305。

调度单元，用于执行任务调度、任务分片、任务路由和任务执行。考虑到代理商城市的数量较多，且每个代理商城市下还可能存在不同的业务场景，为了快速完成各个代理商在不同业务场景下的数字资源的精准调控，可以将这些大量的任务分配给不同的节点去执行，以实现分布式的任务处理，加快任务处理速度。

诊断单元，用于执行熔断调控、诊断规则匹配、档位匹配、人群匹配、会场加权、分摊规则匹配、加减码计算、分摊计算。

熔断调控是指：如果检测到某个城市的指标数据满足预设的数字资源下线条件，则可以下线在该城市投放的数字资源。如果该城市的指标数据不满足预设的数字资源下线条件，则可以进入下面的诊断规则匹配的流程。

诊断规则匹配是指：根据业务场景确定与该业务场景对应的诊断调控规则。比如，如果业务场景是新客场景，可以匹配到类似于上述表3中的诊断调控规则，可以将新客场景对应的诊断调控规则称为帕累托诊断调控规则。如果业务场景是老客场景，可以匹配到类似于上述表4或表5中的诊断调控规则，由于表4中相当于是采用的业务指标的排名百分位进行的诊断调控，因此可以将老客场景对应的诊断调控规则称为百分位诊断调控规则。如果业务场景是开战场景，可以匹配到类似于上述表6中的诊断调控规则，可以将开战场景对应的诊断调控规则称为开战版调控规则。

档位匹配是指：在老客场景和开战场景下，基于指标数据满足的诊断条件匹配到的资源投放档位。不同的资源投放档位对应不同的数字资源。

人群匹配是指：根据人群策略配置，针对不同类型的用户群匹配对应的数字资源。比如，在城市A中对新客场景下的用户群1、用户群2、用户群3分别应该发放多大的红包。在城市A中对老客场景下的用户群1、用户群2、用户群3分别应该发放多大的红包。

会场加权是指：基于会场加权配置，对数字资源进一步进行加权。数字资源以红包为例，假设目标服务平台开展了会场，如果城市中的商家参与了会场，用户在该会场中的商家下单时，会进行一些红包的加权。比如，假设上述人群匹配的流程中，给城市A的用户1发了5元的红包，如果检测到用户1在上述会场中下单，则可以对5元进行加权，比如5元的红包会增长至8元。也就是说，如果检测到给用户发放的红包被用户用到会场中，则可以对该红包进行进一步的增加。

分摊规则匹配是指：根据针对不同代理商城市配置的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式，匹配到当前要调控的代理商城市的资源分配方式。资源分配方式也可以称为上述的分摊规则。

加减码计算是指：满足预设加码条件的情况下，增加目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小目标数字资源，即支持对目标数字资源进行动态调整。

分摊计算是指：根据上述匹配得到的分摊规则，将目标数字资源进行分摊给代理商和目标服务平台。

构造和下发单元，用于执行指令构造和指令下发。

指令构造是指：根据目标数字资源、目标数字资源发放的用户群、目标数字资源的限制条件构造营销数字资源指令。以目标数字资源为红包为例，红包的限制条件可以包括：使用门槛比如订单满多少钱才能使用红包、城市限制比如红包只能在某个城市使用、红包的有效期等。红包的限制条件可以由代理商或是目标数字资源平台根据实际需要预先配置。

指令下发是指：将构造的营销数字资源指令发送至数字资源创建和下发模块303。该营销数字资源指令中携带的参数可以包括：投放该营销数字资源的代理商城市的标识、红包金额、红包发放的用户群、红包的限制条件等。

数字资源创建和下发模块303，用于执行查询报名记录、指令参数校验、创建数字资源、创建权益、指令执行。

查询报名记录是指：根据营销数字资源指令中的代理商城市的标识，判断该代理商城市是否报名参与了运营计划，如果确定该代理商城市报名参与了运营计划，可以进入如下的指令参数校验的流程。

在具体实现中，目标业务平台的总部运营服务可以创建运营计划，并向各代理商城市发送运营计划邀约。如果代理商城市报名参加该运营计划，则总部运营服务可以存储参加该运营计划的代理商城市的标识。从而，可以基于存储的标识进行上述代理商城市是否报名参与了运营计划的判断。

可选的，代理商城市在报名参加该运营计划时，可以设置补贴上下限，使得该代理商城市在投放数字资源时发放的红包金额处于该补贴上下限之间。

指令参数校验是指：对营销数字资源指令中携带的参数进行参数校验，比如校验参数是否合法。如果参数校验通过，则可以进入下面的创建数字资源的流程。

创建数字资源和创建权益是指：根据营销数字资源指令中携带的参数创建营销数字资源。

指令执行是指：根据营销数字资源指令，投放创建的营销数字资源，将红包发放至对应用户的卡卷包。

配置模块304，用于在总部运营服务的工作台中进行如下配置：分摊规则配置、会场加权配置、人群策略配置、熔断调控配置、百分位诊断规则配置、调挡配置等。

分摊规则配置是指：配置不同代理商城市对应的资源分配方式。

会场加权配置是指：配置上述会场的加权策略。

人群策略配置是指：针对不同类型的用户群配置的数字资源。

熔断调控配置是指：针对不同代理商城市的配置的数字资源下线条件。

百分位诊断规则配置是指：对上述老客场景下的诊断调控规则进行的配置。

调挡配置是指：针对调挡策略的配置，调挡策略可以是在检测到满足预设的调挡条件时，对匹配的资源投放档位进行调整。调挡条件可以配置为：节假日、周年庆等特殊时间点。然而，本实施例对该调挡条件不做具体限定。

配置模块304中的各项配置可以由代理商参与配置，以支持城市自主参与调整数字资源营销力度和补贴强度，有利于实现“千城千策”。本实施例中，能够更加智能高效的调控营销数字资源的补贴结构和力度，有效解决了人工调控效率低下成本高昂的问题，同时能做到每个城市可以有自己的调控策略，有利于在不同城市开展个性化的营销数字资源。

图4是本申请实施例中数字资源信息的处理方法的另一种流程图。

为便于说明，下面以目标区域为城市A为例进行说明，其他城市的诊断调控过程可以和城市A类似。如图4所示，该方法包括：

步骤401：计算城市A的指标数据。

具体的，可以由大数据算力平台根据订单数据，计算城市A的指标数据，如GMV、ROI等。大数据算力平台将城市A的指标数据发送给诊断调控平台。在具体实现中，该步骤中可以计算出所有代理商城市的指标数据。

步骤402：根据指标数据，判断是否满足城市A的数字资源下线条件。如果是，则执行步骤403，否则执行步骤404。

具体的，诊断调控平台可以根据大数据算力平台输出的城市A的指标数据，判断是否满足城市A的数字资源下线条件。如果满足城市A的数字资源下线条件，则生成熔断调控指令，触发数字资源下线动作即执行步骤403。如果不满足城市A的数字资源下线条件，则对于城市A的诊断调控可以继续向下执行。

步骤403：下线城市A的数字资源。

步骤404：根据城市A的业务场景选择诊断流程。

具体的，当业务场景为新客场景时，执行步骤405，当业务场景为老客场景时，执行步骤406，当业务场景为开战场景时，执行步骤407。

步骤405：帕累托诊断调控。

具体的，帕累托诊断调控是指根据新客场景对应的调控诊断规则即上述的帕累托诊断调控规则，对城市A中新客场景的数字资源进行诊断调控。

步骤406：百分位诊断调控。

具体的，百分位诊断调控是指根据老客场景对应的调控诊断规则即上述的百分位诊断调控规则，对城市A中老客场景的数字资源进行诊断调控。

步骤407：开战版诊断调控。

具体的，开战版诊断调控是指根据开战场景对应的调控诊断规则即上述的开战版调控规则，对城市A中开战场景的数字资源进行诊断调控。

步骤408：输出人群补贴策略。

具体的，人群补贴策略是指：根据不同业务场景对应的诊断调控规则，输出的在城市A中对应的业务场景下，针对不同类型的人群应投放的目标数字资源。比如，在城市A中针对老客场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包，在城市A中针对新客场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包，在城市A中针对开战场景下的不同类型的人群分别应该发多少红包。

示例性的，该步骤中还可以输出目标数字资源在被用户使用时的限制条件，比如订单满多少金额才能使用该目标数字资源。

步骤409：在满足预设加码条件或是预设减码条件的情况下，动态调整目标数字资源。

具体的，该步骤旨在支持特殊场景下对于目标数字资源的动态调整，如上述的会场加权等根据实际需要进行的目标数字资源的增加或减少。

步骤410：分摊规则匹配。

具体的，根据针对不同代理商城市配置的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式，匹配到城市A的资源分配方式即分摊规则。

步骤411：计算代理商和目标服务平台各自的分摊金额。

具体的，根据上述匹配得到的分摊规则，将目标数字资源进行分摊给城市A的代理商和目标服务平台，得到代理商和目标服务平台各自的分摊金额。

步骤412：构造营销数字资源指令。

具体的，诊断调控平台可以根据目标数字资源、目标数字资源发放的用户群、目标数字资源的限制条件等构造营销数字资源指令，并将营销数字资源指令发送至营销工具。

步骤413：接收营销数字资源指令并解析。

具体的，营销工具对营销数字资源指令进行解析，在确定城市A报名参与了营销计划的情况下，向投放工具发送城市A的营销请求。

步骤414：创建营销数字资源，发放目标数字资源。

具体的，投放工具接收城市A的营销请求，调用券平台创建目标数字资源，比如创建红包发放至对应用户的卡卷包。投放工具可以向券平台发送资源投放指令，该资源投放指令携带目标数字资源以及该目标数字资源需要发放的用户，从而券平台在接收到资源投放指令后，可以向该用户的卡卷包发放目标数字资源。

本实施例中，大数据算力平台聚焦于指标数据的处理与计算，将复杂多变的业务配置和诊断调控流程交由诊断调控平台处理，职责和业务边界更清晰，维护成本低，更容易排查问题，能够更好的支持城市自主参与调整数字资源营销力度和补贴强度，做到“千城千策”，能够更加智能高效的调控营销数字资源补贴结构和力度，有效解决了人工调控效率低下成本高昂的问题。

图5是本说明书实施例提供的一种数字资源信息的处理装置的结构示意图。

示例性的，如图5所示，该装置包括：获取模块501，用于获取目标区域在预设时间段内的订单数据；确定模块502，用于根据上述订单数据，确定上述目标区域中预设的业务指标的指标数据；调控模块503，用于根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源；投放模块504，用于在上述目标区域投放目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务指标包括不同业务场景对应的业务指标，上述不同业务场景配置有各自的诊断调控规则；上述调控模块，具体用于对于每种上述业务场景，根据上述业务场景对应的业务指标的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源；上述投放模块，具体用于在上述目标区域中的上述业务场景下投放目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务指标的指标数据包括：上述业务指标在不同类型的用户群中的指标数据；上述调控模块，具体用于根据上述业务场景对应的业务指标在上述不同类型的用户群中的指标数据和上述业务场景的诊断调控规则，确定在上述目标区域中针对上述业务场景下的上述不同类型的人群应投放的目标数字资源；上述投放模块，具体用于在上述目标区域中的上述业务场景下对上述不同类型的人群投放目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务场景的诊断调控规则包括：基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件以及上述诊断条件对应的数字资源；

上述调控模块，包括：目标诊断条件确定单元，用于根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足的目标诊断条件；目标数字资源确定单元，用于根据上述目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景应投放的目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述诊断条件的数量为多个，多个上述诊断条件具备各自的优先级；目标诊断条件确定单元，具体用于根据多个上述诊断条件的优先级从高到低的顺序，依次遍历多个上述诊断条件，直至确定上述业务场景对应的业务指标的指标数据满足当前遍历的诊断条件时停止遍历；将当前遍历的诊断条件，确定为上述目标诊断条件。

一种可能的实现方式中，基于上述业务场景对应的业务指标配置的诊断条件包括：目标诊断条件确定单元，具体用于根据上述诊断调控规则，确定上述业务场景对应的业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件；目标数字资源确定单元，具体用于根据上述业务指标在不同类型的用户群中的指标数据分别满足的目标诊断条件对应的数字资源，确定在上述目标区域中针对上述业务场景下的上述不同类型的用户群应投放的目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务场景包括第一类场景，上述第一类场景对应的业务指标包括补贴资源，上述业务指标的指标数据包括上述补贴资源的资源值，上述第一类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量小于预设数量阈值；调控模块包括：加权系数确定单元，用于根据上述第一类场景的诊断调控规则，确定上述目标区域对应的加权系数；目标数字资源确定单元，用于根据上述补贴资源的资源值和上述目标区域对应的加权系数，确定在上述目标区域中针对上述第一类场景应投放的目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务场景包括第二类场景，上述第二类场景针对的用户在目标服务平台上的下单数量大于或等于预设数量阈值；调控模块包括包括：指标数据集合获取单元，用于获取不同区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据，得到指标数据集合；其中，上述不同区域包括上述目标服务平台服务的多个区域；排名单元，用于根据上述指标数据集合，确定上述目标区域在上述第二类场景下的业务指标的指标数据在上述指标数据集合中的排名；档位匹配单元，用于根据上述排名，确定与上述排名匹配的资源投放档位；目标数字资源确定单元，用于根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第二类场景应投放的目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述业务场景包括第三类场景，在上述第三类场景下，目标服务平台在上述目标区域的服务时长小于预设时长，且上述目标服务平台在上述目标区域的市场占用率低于预设占有率；调控模块包括包括：档位匹配单元，用于根据上述第三类场景对应的业务指标的指标数据，确定上述指标数据匹配的资源投放档位；目标数字资源确定单元，用于根据上述资源投放档位，确定在上述目标区域中针对上述第三类场景应投放的目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述装置还包括：资源分配模块，用于在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，确定上述目标区域的代理商与目标服务平台之间的资源分配方式；根据上述资源分配方式将上述目标数字资源分配给上述代理商和上述目标服务平台。

一种可能的实现方式中，上述装置还包括：加减码模块，用于在上述确定在上述目标区域应投放的目标数字资源之后，在满足预设加码条件的情况下，增加上述目标数字资源；在满足预设减码条件的情况下，减小上述目标数字资源。

一种可能的实现方式中，上述装置还包括：熔断调控模块，用于确定与上述目标区域对应的数字资源下线条件；根据上述指标数据，判断是否满足上述数字资源下线条件；在满足上述数字资源下线条件的情况下，对在上述目标区域投放的数字资源进行下线控制。调控模块，具体用于在不满足上述数字资源下线条件的情况下，执行上述根据上述指标数据，对在上述目标区域投放的数字资源进行调控，以确定在上述目标区域应投放的目标数字资源的步骤。

需要说明的是：上述实施例提供的数字资源信息的处理装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的数字资源信息的处理装置与数字资源信息的处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图6是本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

示例性的，如图6所示，该电子设备包括：存储器601和处理器602。

一种可能的实现方式中，存储器601用于存储计算机程序；处理器802用于从该存储器601中调用并运行该计算机程序实现一种数字资源信息的处理方法，例如图2中的201至204。

本实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中，上述集成的模块可以采用硬件的形式实现。需要说明的是，本实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，该电子设备可以包括：获取模块、调控模块、确定模块、投放模块等。需要说明的是，上述方法实施例涉及的各个步骤的所有相关内容的可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

本实施例提供的电子设备，用于执行上述一种数字资源信息的处理方法，因此可以达到与上述实现方法相同的效果。

在采用集成的单元的情况下，电子设备可以包括处理模块、存储模块。其中，处理模块可以用于对电子设备的动作进行控制管理。存储模块可以用于支持电子设备执行相互程序代码和数据等。

其中，处理模块可以是处理器或控制器，其可以实现或执行结合本说明书公开内容所藐视的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包括一个或多个微处理器组合，数字信号处理(digital signal processing，DSP)和微处理器的组合等等，存储模块可以是存储器。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关方法步骤实现上述实施例中的一种数字资源信息的处理方法。

本实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关步骤，以实现上述实施例中的一种数字资源信息的处理方法。

另外，本说明书的实施例还提供一种装置，该装置具体可以是芯片，组件或模块，该装置可包括相连的处理器和存储器；其中，存储器用于存储指令，当装置运行时，处理器可调用并执行指令，以使芯片执行上述实施例中的一种数字资源信息的处理方法。

其中，本实施例提供的装置、计算机可读存储介质、计算机程序产品或芯片均用于执行上文所提供的对应的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的对应的方法中的有益效果，此处不再赘述。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本说明书所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上内容，仅为本说明书的具体实施方式，但本说明书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说明书揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本说明书的保护范围之内。因此，本说明书的保护范围应以权利要求的保护范围为准。