專利名稱：一種篩選信息的處理方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明屬于網絡技術領域，尤其涉及一種篩選信息的處理方法及裝置。
背景技術：
隨著社會化網絡的逐步發(fā)展，人們的一些行為信息，都會在一些網站的動態(tài)信息 中顯示。但是現有的動態(tài)信息的篩選，僅限于在1維的分類上進行篩選，無法實現復雜的動 態(tài)蹄選。申請?zhí)柎a200710301644. 4的專利，公開了一種在即時通信中獲取用戶最新動態(tài) 信息的裝置，包括資料更新模塊、篩選顯示模塊以及用戶資料更新數據庫其中，資料更 新模塊，用于當預先定義的事件集中的任何一個更新事件發(fā)生時，將所述更新事件的更新 內容保存到用戶資料更新數據庫中；用戶資料更新數據庫，用于保存來自資料更新模塊的 更新內容；篩選顯示模塊，用于訪問用戶資料更新數據庫，對用戶資料更新數據庫中保存的 更新內容進行篩選，將篩選出的符合要求的更新內容進行顯示。其中篩選顯示模塊進一步包括信息關注模塊、聊天窗口模塊或好友資料模塊，其 中，信息關注模塊，用于訪問用戶資料更新數據庫，從中篩選出更新用戶與指定用戶為好友 關系，且更新日期在預先規(guī)定的日期之前的記錄，并將篩選出的記錄進行顯示。聊天窗口模塊，用于訪問用戶資料更新數據庫，從中篩選出更新用戶為指定用戶 的指定好友，且更新日期在預先規(guī)定的日期之前的記錄，對篩選出的記錄按更新日期進行 排序，并將排序后的記錄進行顯示。排序方式為更新日期距離當前日期越近的記錄排位越
A+^. 、r .罪刖。好友資料模塊，用于訪問用戶資料更新數據庫，從中篩選出更新用戶為指定用戶 的指定好友，且更新日期在預先規(guī)定的日期之前的記錄，并將篩選出的記錄進行顯示。上述專利存在的缺點是隨著用戶獲取不同業(yè)務的更新信息，業(yè)務模塊的種類也隨之增加，每個業(yè)務模塊 在顯示更新信息時，需要重新設置篩選條件并且只能在一維的分類上進行篩選，實現起來 比較復雜。

發(fā)明內容
本發(fā)明提供了一種篩選信息的處理方法及裝置，實現了根據多維度分類，進行篩 選的過程。為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案包括以下步驟定義篩選的條件并將所述條件劃分為η維的分類；根據所述條件及所屬分類，構造條件表達式并依據選擇的條件及所屬分類，給所 述條件表達式進行賦值；根據賦值后的條件表達式，篩選動態(tài)數據信息；將篩選出的動態(tài)數據信息進行存儲。
本發(fā)明在多維的基礎上，構造條件表達式，進行動態(tài)數據信息的篩選，實現方式簡


此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發(fā) 明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明的η維分類結構圖；圖3是本發(fā)明裝置1的結構圖；圖4是本發(fā)明裝置2的結構圖。
具體實施例方式下文中將參考附圖并結合實施例來詳細說明本發(fā)明。需要說明的是，在不沖突的 情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。本發(fā)明的技術方案為定義篩選的條件并將所述條件劃分為η維的分類；根據所述條件及所屬分類，構造條件表達式并依據選擇的條件及所屬分類，給所 述條件表達式進行賦值；根據賦值后的條件表達式，篩選動態(tài)數據信息。將篩選出的動態(tài)數據信息進行存儲。圖1是本發(fā)明的流程圖，詳細步驟如下步驟101 系統(tǒng)定義好所有篩選的條件；步驟102 將所有篩選的條件劃分為η個維度的分類；步驟103 根據所述條件及所屬分類，構造條件表達式并依據選擇的條件及所屬 分類，給所述條件表達式進行賦值；步驟104 根據賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。步驟105 將篩選出的動態(tài)數據信息進行存儲。圖2是本發(fā)明的η維分類結構圖，詳細描述如下首先，系統(tǒng)定義好所有篩選的條件，例如所有篩選的條件包括但不限于日志、 相冊、留言、好友、訪客、1天前、1月前。如圖所述在1維中的條件包括但不限于日志、相冊、留言。在2維中的條件包括但不限于好友、訪客。在3維中的條件包括但不限于1天前、1月前。在η維中的條件包括但不限于本科、研究生。其次，根據該條件及所屬分類，構造條件表達式Y = 1 維(a, b，c) · 2 維(d，e) · 3 維(f，g)…η 維(k，f)再次依據選擇的條件及所屬分類，給所述條件表達式進行賦值，并依據賦值后的 條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。
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例1 將好友一個月前的相冊變化情況顯示出來，則可以采取3維元素的組合，給 構造的條件表達式進行賦值Y = 1維(相冊)· 2維(好友)· 3維(1個月前)根據上述條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。例2 將好友一天前的日志、相冊變化情況顯示出來，則可以采取3維元素的組合， 給構造的條件表達式進行賦值Y = 1維(日志、相冊)· 2維(好友)· 3維(一天前)根據上述賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。例3 將好友一天前的日志、相冊、留言的變化情況顯示出來，則可以采取3維元素 的組合，給構造的條件表達式進行賦值Y = 1維(日志、相冊、留言)· 2維(好友)· 3維(一天前)根據上述賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。例4 將好友一個月前的日志、相冊、留言的變化情況顯示出來，則可以采取3維元 素的組合，給構造的條件表達式進行賦值Y = 1維(日志、相冊、留言) 2維(好友)*3維(一個月前)根據上述賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。圖3是本發(fā)明裝置1的結構圖，詳細描述如下本裝置包括301定義條件模塊、302維度劃分模塊、303構造表達式模塊、304賦值 模塊，305篩選信息模塊。301定義條件模塊與302維度劃分模塊相連，用于定義好所有篩選的條件；302維度劃分模塊與303構造表達式模塊相連，用于將所有篩選的條件劃分為η個 維度；303構造表達式模塊與304賦值模塊相連，用于根據該條件及所屬分類，構造條件 表達式；304賦值模塊與305篩選信息模塊相連，用于根據選擇要篩選的條件及所屬的分 類，給所述條件表達式進行賦值；305篩選信息模塊，用于依據賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài) 數據信息。圖4是本發(fā)明裝置2的結構圖，描述如下本裝置包括301定義條件模塊、302維度劃分模塊、303構造表達式模塊、304賦值 模塊，305篩選信息模塊。301定義條件模塊與302維度劃分模塊相連，用于定義好所有篩選的條件；302維度劃分模塊與303構造表達式模塊相連，用于將所有篩選的條件劃分為η個 維度；303構造表達式模塊與304賦值模塊相連，用于根據該條件及所屬分類，構造條件 表達式；304賦值模塊與305篩選信息模塊相連，用于根據選擇要篩選的條件及所屬的分 類，給所述條件表達式進行賦值；305篩選信息模塊，用于依據賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)
5數據信息。306存儲模塊與305篩選信息模塊相連，用于存儲篩選信息模塊根據賦值后的條 件表達式篩選出的數據信息。本發(fā)明在多維的基礎上，構造條件表達式，進行動態(tài)數據信息的篩選，實現方式簡 以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領域的技 術人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修 改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
權利要求
1.一種篩選信息的處理方法，其特征在于定義篩選的條件并將所述條件劃分為Π維的分類；根據所述條件及所屬分類，構造條件表達式并依據選擇的條件及所屬分類，給所述條 件表達式進行賦值；根據賦值后的條件表達式，篩選動態(tài)數據信息；將篩選出的動態(tài)數據信息進行存儲。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于根據所述條件及所屬分類，構造條件表達 式為Υ = 1維(a，b，c) ·2 維(d，e) ·3 維(f，g)…η 維(k，f)，其中，a，b，c，d，e，k，f 為 條件；1維，2維，3維，η維為分類。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于在1維中的條件包括但不限于日志、相 冊、留言；在2維中的條件包括但不限于好友、訪客；在3維中的條件包括但不限于1天 前、1月前；在η維中的條件包括但不限于本科、研究生。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于若1維中的條件為相冊，2維中的條件為 好友，3維中的條件為1個月前，則賦值后的條件表達式為Y = 1維(相冊)· 2維(好友)· 3維(1個月前)
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于根據賦值后的條件表達式，篩選動態(tài)數據 信息是指根據賦值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。
6.一種篩選信息的處理裝置，其特征在于該裝置包括定義條件模塊、維度劃分模塊、構造表達式模塊、賦值模塊、篩選信息模塊、存儲模塊。所述定義條件模塊與所述維度劃分模塊相連，用于定義好所有篩選的條件；所述維度劃分模塊與所述構造表達式模塊相連，用于將所有篩選的條件劃分為η個維度；所述構造表達式模塊與所述賦值模塊相連，用于根據該條件及所屬分類，構造條件表 達式；所述賦值模塊與所述構造表達式模塊相連，用于根據選擇篩選的條件及所屬的分類， 給所述條件表達式進行賦值；所述篩選信息模塊與所述賦值模塊相連，用于根據賦值后的條件表達式篩選動態(tài)數據 fn息ο所述存儲模塊，與所述篩選信息模塊相連，用于存儲從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數 據信息。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于所述構造表達式模塊，根據所述條件及所 屬分類，構造的條件表達式為Y = 1維(a, b，c) · 2維(d，e) · 3維(f，g)…η維(k，f)， 其中，a, b，c, d，e, k，f為條件；1維，2維，3維，η維為分類。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于在1維中的條件包括但不限于日志、相 冊、留言；在2維中的條件包括但不限于好友、訪客；在3維中的條件包括但不限于1天 前、1月前；在η維中的條件包括但不限于本科、研究生。
9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于所述篩選信息模塊，進一步用于根據賦 值后的條件表達式，從動態(tài)信息數據庫篩選出動態(tài)數據信息。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種篩選信息的處理方法及裝置，本發(fā)明的技術方案包括以下步驟定義篩選的條件并將所述條件劃分為n維的分類；根據所述條件及所屬分類，構造條件表達式并依據選擇的條件及所屬分類，給所述條件表達式進行賦值；根據賦值后的條件表達式，篩選動態(tài)數據信息；將篩選出的動態(tài)數據信息進行存儲。本發(fā)明在多維的基礎上，構造條件表達式，進行動態(tài)數據信息的篩選，實現方式簡單。
文檔編號G06F17/30GK102135993SQ20111006176
公開日2011年7月27日 申請日期2011年3月15日 優(yōu)先權日2011年3月15日
發(fā)明者胡加明 申請人:蘇州闊地網絡科技有限公司