一种制造技术

本发明专利技术涉及

【技术实现步骤摘要】
一种APP服务平台的数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及
APP
服务平台数据处理
，尤其涉及一种
APP
服务平台的数据处理方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着移动互联网的发展，越来越多的人开始使用智能手机，并寻找各种应用程序来满足他们的需求，然而传统的
APP
服务平台数据处理方法存在着
APP
服务平台系统可靠性差，对复杂数据的响应效率低下的问题
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供一种
APP
服务平台的数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种
APP
服务平台的数据处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤
S1
：利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；步骤
S2
：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用
APP
服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；步骤
S3
：获取
APP
服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对
APP
服务平台进行硬件设备升级处理，得到
APP
服务设备强化平台；步骤
S4
：利用
APP
服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备
。
[0005]本专利技术通过利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，系统能够获取到用户的请求信息，这些请求信息可以包括用户的需求
、
操作行为，通过了解用户的需求和行为，系统可以更好地理解用户的需求，并使用缓存数据库对数据进行缓存，可以提高系统的响应速度和效率，数据缓存减少了对后端数据源的频繁访问，从而大幅降低了延迟时间，提升了用户体验；对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，能够及时检测用户请求的状态，通过对响应状态的识别，系统可以判断请求是否成功
、
失败或处于其他特定状态，从而更好地了解系统的工作状况和性能表现；通过响应状态识别处理，系统可以生成请求数据响应报告数据
。
这些报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据
。
复杂请求报告数据可能包含了更复杂和更多操作步骤的响应信息，而用户轻量级请求数据是单一的数据响应并没有过多的操作步骤和复杂的逻辑交互，这些报告数据提供了对用户请求的全面反馈和摘要，响应状态识别处理和响应报告生成可以帮助系统及时发现和解决请求问题，并对系统进行优化和改进，这有助于提高系统的性能
、
稳定性和可靠性，以应对不同的用户请求并提供更好的服务；通过获取
APP
服务平台硬件设备数据，系统可以获得有关当
前平台硬件性能和资源利用情况的详细信息，这些数据可以包括处理器速度
、
内存大小
、
存储容量
、
网络带宽等指标，用于评估当前硬件设备的能力和潜力，利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，可以分析请求的数据复杂性，并生成用户请求复杂强度数据，这样可以量化请求的复杂度和资源需求，并为后续的硬件设备升级提供有针对性的依据，根据用户请求复杂强度数据，系统可以进行硬件设备升级处理，这可能包括增加处理器核心数
、
扩展内存容量
、
提升存储性能或增加网络带宽等措施，通过升级硬件设备，系统可以满足更高的请求复杂度和处理需求，提高系统的性能和稳定性，通过硬件设备升级处理，系统可以提升整体的性能和效率，增加计算资源
、
存储容量和网络带宽可以加快请求处理速度
、
提高响应时间，并支持更大规模的并发操作，这有助于提升系统的吞吐量和处理能力，满足用户的需求并提供更稳定可靠的服务；通过
APP
服务设备强化平台，系统可以对用户请求复杂强度数据进行高效的数据响应处理，平台可以利用其提升的硬件性能和处理能力，更快地处理和分析请求数据，以生成用户响应结果数据，经过数据响应处理，
APP
服务设备强化平台可以生成用户响应结果数据，这是对用户请求的处理结果
、
数据查询的响应
、
算法计算的输出等
。
生成准确和及时的响应结果对于提供良好的用户体验至关重要，生成的用户响应结果数据将被反馈至终端设备，即用户使用的设备，例如智能手机
、
电脑
、
平板电脑，这样用户就可以及时获得他们所请求的数据或服务的相应结果，并与系统进行交互
。
本专利技术的
APP
服务平台的数据处理方法是对传统的
APP
服务平台数据处理方法做出的改进处理，从而解决了传统
APP
服务平台数据处理方法存在的
APP
服务平台系统可靠性差以及对复杂数据的响应效率低下的问题，增强了
APP
服务平台系统可靠性，提高了对复杂数据的响应效率
。
[0006]优选地，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；步骤
S12
：对用户请求数据进行数据分类处理，得到用户请求分类数据；步骤
S13
：对用户请求分类数据进行标签化处理，得到用户请求分类标签数据；步骤
S14
：利用
B
‑
Tree
算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，生成用户请求索引数据；步骤
S15
：根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，得到用户请求索引关联数据；步骤
S16
：利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据
。
[0007]本专利技术通过利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，确保了数据的准确性和完整性，这有助于提供更准确的用户请求数据，为后续的处理步骤提供有用的数据，生成用户请求数据；对用户请求数据进行分类和标签化处理，将用户请求数据按照特定的标准进行划分和组织，这有助于提高数据的可读性和可管理性，使后续的数据处理更加高效和准确；利用
B
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；利用缓存数据库对用户请求数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据；步骤
S2
：对用户请求缓存数据库数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；利用
APP
服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应并反馈至终端设备；步骤
S3
：获取
APP
服务平台硬件设备数据；利用数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；根据用户请求复杂强度数据对
APP
服务平台进行硬件设备升级处理，得到
APP
服务设备强化平台；步骤
S4
：利用
APP
服务设备强化平台对用户请求复杂强度数据进行数据响应处理，生成用户响应结果数据并反馈至终端设备
。2.
根据权利要求1所述的
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：利用
API
接口对终端设备进行用户请求数据收集处理，生成用户请求数据；步骤
S12
：对用户请求数据进行数据分类处理，得到用户请求分类数据；步骤
S13
：对用户请求分类数据进行标签化处理，得到用户请求分类标签数据；步骤
S14
：利用
B
‑
Tree
算法对用户请求分类标签数据进行索引值建立处理，生成用户请求索引数据；步骤
S15
：根据用户请求索引数据对用户请求分类数据进行数据关联处理，得到用户请求索引关联数据；步骤
S16
：利用缓存数据库对用户请求索引关联数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据
。3.
根据权利要求2所述的
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤
S16
包括以下步骤：步骤
S161
：对用户请求索引关联数据进行合理缓存过期时间设置处理，生成用户请求索引缓存数据；步骤
S162
：利用消息队列技术对用户请求索引缓存数据进行异步更新处理，生成用户请求异步更新数据；步骤
S163
：利用请求数据优先算法对用户请求异步更新数据进行优先等级计算处理，生成用户请求异步优先数据；步骤
S164
：利用缓存数据库对用户请求异步优先数据进行多级缓存策略制定，得到缓存数据库多级缓存策略；步骤
S165
：根据分布式锁技术对缓存数据库进行缓存失效策略制定，得到缓存数据库缓存失效策略；步骤
S166
：根据缓存数据库多级缓存策略以及缓存数据库缓存失效策略对缓存数据库进行优化处理，生成优化缓存数据库；步骤
S167
：利用优化缓存数据库对用户请求异步优先数据进行数据缓存处理，生成用户请求缓存数据库数据
。4.
根据权利要求3所述的
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤
S163
中的请
求数据优先算法如下所示：式中，表示请求数据的优先等级值，表示待计算数据的数量，表示第个数据的权重值，表示第个数据的时间关联度，表示第个数据的复杂度，表示数据的容量大小，表示第个数据的逻辑系数，表示计算所需时间系数，表示请求数据优先算法的误差修正值
。5.
根据权利要求4所述的
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：获取用户请求缓存数据库数据；步骤
S22
：对用户请求缓存数据库数据进行数据响应模拟处理，从而获取用户请求模拟参数数据；步骤
S23
：对用户请求模拟参数数据进行响应模拟状态特征提取处理，从而获取用户请求状态特征数据；步骤
S24
：根据预设的请求数据响应识别模型对用户请求状态特征数据进行响应状态识别处理，生成请求数据响应报告数据，其中请求数据响应报告数据包括复杂请求报告数据和用户轻量级请求数据；步骤
S25
：利用
APP
服务平台对用户轻量级请求数据进行数据响应，生成用户轻量级响应数据并反馈至终端设备
。6.
根据权利要求5所述的
APP
服务平台的数据处理方法，其特征在于，步骤
S3
包括以下步骤：步骤
S31
：获取
APP
服务平台硬件设备数据；步骤
S32
：利用请求数据复杂强度算法对复杂请求报告数据进行数据复杂强度计算处理，生成用户请求复杂强度数据；其中，请求数据复杂强度算法的函数公式如下所示：式中，表示请...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹良青，
申请(专利权)人：长沙时代跳动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：