本發(fā)明涉及通信，特別是指一種用戶標(biāo)識(shí)確定方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展，考慮基于構(gòu)建自有客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(customerrelationship?management?system，crms)及客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)(customer?data?platform，cdp)，來聯(lián)通各個(gè)用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺(tái)?？紤]用戶標(biāo)識(shí)(user?id，uid)應(yīng)該具有唯一性，代表用戶可識(shí)別的唯一身份標(biāo)識(shí)，比如crms、cdp等可以通過對(duì)uid的管理，發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)人信息、喜好等信息，為用戶提供更好的服務(wù)。通常情況下，針對(duì)企業(yè)官網(wǎng)、會(huì)員系統(tǒng)、app等，crms、cdp等可以存儲(chǔ)有終端客戶的各類信息，考慮不同的系統(tǒng)中這些數(shù)據(jù)可能不一致，且不同來源的數(shù)據(jù)往往對(duì)應(yīng)有不同的uid，這將不便于crms、cdp等進(jìn)行統(tǒng)一的用戶管理以提供更好的服務(wù)。

2、為了實(shí)現(xiàn)用戶的統(tǒng)一管理，需要通過uid統(tǒng)一映射的方式，將從多源采集到的數(shù)據(jù)里提取到的id信息進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射，形成數(shù)據(jù)銜接。其中，id統(tǒng)一映射是指將不同系統(tǒng)中的用戶id進(jìn)行映射，可以通過對(duì)不同渠道、系統(tǒng)的同一用戶身份進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)識(shí)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的用戶關(guān)聯(lián)。id統(tǒng)一映射包括兩部分，首先是id之間的匹配，即提取出所采集到的數(shù)據(jù)里的源id信息，此時(shí)會(huì)形成多個(gè)用戶id，需要對(duì)多個(gè)用戶id進(jìn)行id統(tǒng)一映射；然后是將多個(gè)用戶id下的行為、屬性等數(shù)據(jù)串標(biāo)記在統(tǒng)一用戶id上，這個(gè)步驟就是數(shù)據(jù)映射；也就是說，id統(tǒng)一映射與數(shù)據(jù)映射是銜接的過程。但是目前uid統(tǒng)一映射的方式通常是基于采集到的數(shù)據(jù)中包含有相同的手機(jī)號(hào)，或者相同的身份證號(hào)，或者相同的郵箱，或者相同的設(shè)備id等，將不同來源數(shù)據(jù)進(jìn)行uid統(tǒng)一映射，這種方式的uid統(tǒng)一性較差，無法滿足更高的用戶管理需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種用戶標(biāo)識(shí)確定方法、裝置及電子設(shè)備，以解決目前的uid統(tǒng)一映射的方式存在uid統(tǒng)一性較差，無法滿足更高的用戶管理需求的問題。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種用戶標(biāo)識(shí)確定方法，包括：

3、獲取多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)；其中，所述用戶使用數(shù)據(jù)包括與用戶標(biāo)識(shí)相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)用戶信息；

4、根據(jù)所述用戶信息，對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，確定多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組；其中，每個(gè)所述初始數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)至少一個(gè)所述用戶使用數(shù)據(jù)，且每個(gè)所述初始數(shù)據(jù)分組中的不同用戶使用數(shù)據(jù)包含相同的用戶信息和/或不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的用戶信息相似度滿足預(yù)設(shè)條件；

5、根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，對(duì)所述多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組進(jìn)行合并，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)分組；

6、針對(duì)每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分組，生成所述目標(biāo)數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)。

7、可選地，所述根據(jù)所述用戶信息，對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，確定多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組，包括：

8、根據(jù)所述用戶信息，基于第一規(guī)則確定對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)歸類得到的多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組；其中，所述第一規(guī)則是：將包含相同用戶信息的用戶使用數(shù)據(jù)歸類為同一初始數(shù)據(jù)分組；

9、和/或，

10、根據(jù)所述用戶信息，基于第二規(guī)則確定對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)歸類得到的多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組；其中，所述第二規(guī)則是：針對(duì)包含不同用戶信息的用戶使用數(shù)據(jù)，將用戶信息的相似度滿足預(yù)設(shè)條件的用戶使用數(shù)據(jù)歸類為同一初始數(shù)據(jù)分組。

11、可選地，所述根據(jù)所述用戶信息，基于第二規(guī)則確定對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)歸類得到的多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組，包括：

12、按照用戶信息所屬的類型，對(duì)目標(biāo)用戶使用數(shù)據(jù)中的用戶信息進(jìn)行歸類，確定至少一個(gè)類型分組；其中，所述目標(biāo)用戶使用數(shù)據(jù)是包含不同用戶信息的用戶使用數(shù)據(jù)，每個(gè)類型分組對(duì)應(yīng)至少一個(gè)用戶信息；

13、針對(duì)每個(gè)類型分組，分別確定所述類型分組中不同用戶信息之間的相似度；

14、針對(duì)不同用戶使用數(shù)據(jù)，根據(jù)至少一個(gè)類型分組對(duì)應(yīng)的不同用戶信息之間的相似度，確定不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)度；

15、將相關(guān)度大于第一閾值的不同用戶使用數(shù)據(jù)歸類為同一初始數(shù)據(jù)分組，確定對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)歸類得到的多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組。

16、可選地，所述針對(duì)每個(gè)類型分組，分別確定所述類型分組中不同用戶信息之間的相似度，包括：

17、針對(duì)每個(gè)類型分組，將所述類型分組中的每個(gè)用戶信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分，得到多個(gè)字段；

18、針對(duì)每個(gè)用戶信息所劃分得到的多個(gè)字段，將不同用戶信息之間對(duì)應(yīng)的每個(gè)字段分別進(jìn)行相似度比對(duì)，并基于所述多個(gè)字段的比對(duì)結(jié)果確定不同用戶信息之間的相似度。

19、可選地，所述針對(duì)不同用戶使用數(shù)據(jù)，根據(jù)至少一個(gè)類型分組對(duì)應(yīng)的不同用戶信息之間的相似度，確定不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)度，包括：

20、針對(duì)不同用戶使用數(shù)據(jù)，將每個(gè)類型分組對(duì)應(yīng)的不同用戶信息之間的相似度的加權(quán)之和，確定為不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)度。

21、可選地，所述根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，對(duì)所述多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組進(jìn)行合并，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)分組，包括：

22、以每個(gè)初始數(shù)據(jù)分組作為社區(qū)節(jié)點(diǎn)，基于不同初始數(shù)據(jù)分組中用戶使用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性連接不同社區(qū)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建社區(qū)網(wǎng)絡(luò)；

23、基于所述社區(qū)網(wǎng)絡(luò)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對(duì)多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)合并；

24、在任意兩個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)不滿足合并條件的情況下，確定得到目標(biāo)數(shù)據(jù)分組。

25、可選地，所述基于所述社區(qū)網(wǎng)絡(luò)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對(duì)多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)合并，包括：

26、基于所述社區(qū)網(wǎng)絡(luò)，采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對(duì)多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行k個(gè)階段的社區(qū)合并；

27、其中，每個(gè)階段的社區(qū)合并按照以下步驟執(zhí)行：

28、從第i個(gè)階段的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中選擇多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)；

29、采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，將滿足合并條件的鄰節(jié)點(diǎn)與所述鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并；其中，所述鄰節(jié)點(diǎn)是所述第i個(gè)階段社區(qū)合并后的社區(qū)節(jié)點(diǎn)中除所述種子節(jié)點(diǎn)之外的社區(qū)節(jié)點(diǎn)，k、i為正整數(shù)，i≤k。

30、可選地，所述從第i個(gè)階段的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中選擇多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)，包括：

31、針對(duì)第i個(gè)階段的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)所述社區(qū)節(jié)點(diǎn)的度、所述社區(qū)節(jié)點(diǎn)的鄰節(jié)點(diǎn)的度，以及所述社區(qū)節(jié)點(diǎn)與每個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)度，計(jì)算得到每個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)的影響力值；

32、根據(jù)每個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)的影響力值，多個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)；其中，所述種子節(jié)點(diǎn)的影響力值大于所述種子節(jié)點(diǎn)的鄰節(jié)點(diǎn)的影響力值。

33、可選地，所述采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，將滿足合并條件的鄰節(jié)點(diǎn)與所述鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并，包括：

34、采用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法執(zhí)行多輪合并；其中，每一輪合并的過程按照以下步驟執(zhí)行：

35、針對(duì)每個(gè)種子節(jié)點(diǎn)，分別計(jì)算所述種子節(jié)點(diǎn)的每個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)合并到所述種子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的模塊度增益；

36、若目標(biāo)鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的模塊度增益大于第二閾值，則將所述目標(biāo)鄰節(jié)點(diǎn)與所述種子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并；否則，不合并所述目標(biāo)鄰節(jié)點(diǎn)；其中，所述目標(biāo)鄰節(jié)點(diǎn)為所述種子節(jié)點(diǎn)的任意鄰節(jié)點(diǎn)。

37、可選地，所述針對(duì)每個(gè)種子節(jié)點(diǎn)，分別計(jì)算所述種子節(jié)點(diǎn)的每個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)合并到所述種子節(jié)點(diǎn)中的模塊度增益，包括：

38、針對(duì)所述種子節(jié)點(diǎn)的每個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)，根據(jù)第一邊的權(quán)重和、第二邊的權(quán)重和、第三邊的權(quán)重和，以及所述種子節(jié)點(diǎn)的社區(qū)總度數(shù)，計(jì)算得到所述鄰節(jié)點(diǎn)合并到所述種子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的模塊度增益；

39、其中，所述第一邊的權(quán)重和是：所述鄰節(jié)點(diǎn)連接到所述種子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的邊的權(quán)重和；所述第二邊的權(quán)重和是：連接到所述鄰節(jié)點(diǎn)的所有邊的權(quán)重和；所述第三邊的權(quán)重和是：所述第i個(gè)階段的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有邊的權(quán)重和。

40、可選地，所述模塊度增益的計(jì)算公式為：

41、

42、其中，δq為所述模塊度增益，ki,in為所述第一邊的權(quán)重和，ki為所述第二邊的權(quán)重和，m為所述第三邊的權(quán)重和，σtot為所述總度數(shù)。

43、可選地，所述任意兩個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)不滿足合并條件是：任意兩個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)中的一個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)合并到另一個(gè)社區(qū)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的模塊度增益小于或等于第二閾值。

44、可選地，所述方法還包括：

45、獲取新的用戶使用數(shù)據(jù)；其中，所述新的用戶使用數(shù)據(jù)包括與用戶標(biāo)識(shí)相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)用戶信息；

46、若所述新的用戶使用數(shù)據(jù)與第一目標(biāo)數(shù)據(jù)分組中的用戶使用數(shù)據(jù)包含相同的用戶信息，或者所述新的用戶使用數(shù)據(jù)與所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)分組中的用戶使用數(shù)據(jù)之間的用戶信息相似度滿足預(yù)設(shè)條件，則將所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)確定為所述新的用戶使用數(shù)據(jù)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)；否則，將所述新的用戶使用數(shù)據(jù)作為新的社區(qū)節(jié)點(diǎn)；

47、若基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，所述新的社區(qū)節(jié)點(diǎn)與第二目標(biāo)數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)的社區(qū)節(jié)點(diǎn)滿足合并條件，則將所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)確定為所述新的用戶使用數(shù)據(jù)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)；否則，生成所述新的用戶使用數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)。

48、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種用戶標(biāo)識(shí)確定裝置，包括：

49、獲取模塊，用于獲取多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)；其中，所述用戶使用數(shù)據(jù)包括與用戶標(biāo)識(shí)相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)用戶信息；

50、歸類模塊，用于根據(jù)所述用戶信息，對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，確定多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組；其中，每個(gè)所述初始數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)至少一個(gè)所述用戶使用數(shù)據(jù)，且每個(gè)所述初始數(shù)據(jù)分組中的不同用戶使用數(shù)據(jù)包含相同的用戶信息和/或不同用戶使用數(shù)據(jù)之間的用戶信息相似度滿足預(yù)設(shè)條件；

51、合并模塊，用于根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，對(duì)所述多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組進(jìn)行合并，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)分組；

52、生成模塊，用于針對(duì)每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)分組，生成所述目標(biāo)數(shù)據(jù)分組對(duì)應(yīng)的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)。

53、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，包括：收發(fā)器、處理器、存儲(chǔ)器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的程序或指令；所述處理器執(zhí)行所述程序或指令時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的用戶標(biāo)識(shí)確定方法的步驟。

54、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有程序或指令，所述程序或指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的用戶標(biāo)識(shí)確定方法的步驟。

55、本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：

56、本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)中的用戶信息，對(duì)所述多個(gè)用戶使用數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，確定多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組，并根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，對(duì)所述多個(gè)初始數(shù)據(jù)分組進(jìn)行合并，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)分組。這樣基于該目標(biāo)數(shù)據(jù)分組來生成統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)，即實(shí)現(xiàn)針對(duì)多用戶使用數(shù)據(jù)的精確用戶id映射，并基于精確用戶id映射生成的統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)提供用戶服務(wù)，即保證uid管理具有較高的統(tǒng)一性，并且可以滿足更高的用戶管理需求。