CN108734514B - 用户归一方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的用户归一方法，包括：获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；将所述同一顾客的MACID和FaceID进行关联，并以一个顾客ID对关联过MACID和FaceID的顾客进行标识；将线下交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；得到与FaceID相关联的线上交易信息，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的线上交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；获取与MAC地址相关联的线上交易信息，得到与MACID相关的线上交易信息，当存在对所述MACID标识的顾客ID时，将所述与MACID相关联的线上交易信息关联至对所述MACID标识的顾客ID上。

Description

用户归一方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种用户归一方法。

背景技术

在数字化高速发展的今天，企业每天产生很多用户数据，这些数据可以用于商品推荐等领域。然而，不同的企业的用户数据往往仅限于很少的场景，当面临不同场景时，往往不能识别同一个用户。例如，在线上用户有大量的交易数据，本可以极大的促进用户在线下的识别，然而现在的情况是当用户到线下交易却无法识别；用户经常到实体场所消费，也只能被当新客户对待，用户经常路过线下门店，是庞大的潜在客户群体，而这些线下门店却难以感知并将他们的数据转化为销售数据。

发明内容

为解决以上问题，更好的利用用户数据，需要将同一个人在不同场景产生的用户数据统一起来，本发明提供的方法用以实现这一功能。本发明提供一种用户归一方法，包括：

获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，并以一个顾客ID对关联过MACID和FaceID的顾客进行标识；

将线下交易信息与FaceID进行关联，所述线下交易信息包括付款方式，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述线下交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

根据与FaceID相关联的线下交易信息得到与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

获取与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种的线上交易信息，得到与FaceID相关联的线上交易信息，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的线上交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

获取与MAC地址相关联的线上交易信息，得到与MACID相关的线上交易信息，当存在对所述MACID标识的顾客ID时，将所述与MACID相关联的线上交易信息关联至对所述MACID标识的顾客ID上。

优选的，所述将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，实施为：

通过路由器获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

通过摄像头获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

记录多个时刻的顾客的MACID和对应时刻的FaceID；

在所述多个时刻的MACID和对应时刻的FaceID中，如果仅有一个FaceID在某一个MACID每次出现时都同时出现，则将所述FaceID与所述某一个MACID进行关联，并将所述某一个MACID与所述FaceID作为同一个顾客的标识。

优选的，所述将线下交易信息与FaceID进行关联，实施为：

记录交易时预设范围内的顾客的FaceID；

当所述预设范围内只有一个顾客时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的顾客的FaceID进行关联；

当所述预设范围内的顾客数量多于1个时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的多个顾客的FaceID进行关联，并根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数。

优选的，所述根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数，实施为：

对每个FaceID设置相同的可靠系数，可靠系数为顾客数量的倒数；

或，

根据所述预设范围内的顾客的位置设置位置权重，所述位置权重为按预设的位置权重赋予规则赋予，所述位置权重为小于1的正实数，将位置权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数；

或，

根据所述预设范围内的顾客的出现时间和/或出现时长和/或消失时间与线下交易完成时间的关系设置时间权重，所述时间权重为按预设的时间权重赋予规则赋予，所述时间权重为不大于1的非负实数，将时间权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数。

优选的，所述可靠系数，还根据所述多个顾客的FaceID的线下交易信息进行调整，实施为：

将交易时的线下交易信息与每个FaceID所关联的其他线下交易信息进行相似度计算；

根据所述相似度和预设的相似度权重调整规则得到可靠系数的第二权重系数，相似度越高则第二权重系数越高；

将所述第二权重系数与所述可靠系数相乘，得到新的可靠系数；

其中，相似度的计算方法为：

获取每个FaceID所关联的预设时间内的线下交易信息；

对于每个FaceID，将所述预设时间内的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并取平均值，得到待比较的线下交易统计数据；

将交易时的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并与每个FaceID的待比较的线下交易统计数据进行比较，得到对于每个FaceID的所述相似度。

本发明的一些有益效果可以包括：

本发明提供的方法，通过用户归一把用户的在不同场景下的身份进行统一标识，实现用户的线上、线下消费数据的打通，从而方便将不同身份识别的数据进行关联，如通过手机号、MAC地址、人脸、支付宝、微信、银行卡等等作为标识的数据进行关联，最终实现用户身份归一，从而为更精确的商品推荐打下基础。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种用户归一方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为本发明实施例中一种用户归一方法的流程图，如图1所示，包括步骤：

步骤S101、获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

步骤S102、获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

步骤S103、将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，并以一个顾客ID对关联过MACID和FaceID的顾客进行标识；

步骤S104、将线下交易信息与FaceID进行关联，所述线下交易信息包括付款方式，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述线下交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

步骤S105、根据与FaceID相关联的线下交易信息得到与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中(如微信、支付宝等)的一种或多种关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

步骤S106、获取与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种的线上交易信息，得到与FaceID相关联的线上交易信息，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的线上交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

步骤S107、获取与MAC地址相关联的线上交易信息，得到与MACID相关的线上交易信息，当存在对所述MACID标识的顾客ID时，将所述与MACID相关联的线上交易信息关联至对所述MACID标识的顾客ID上。

本发明通过用户归一把用户的在不同场景下的身份进行统一标识，实现用户的线上、线下消费数据的打通，从而方便将不同身份识别的数据进行关联，如通过手机号、MAC地址、人脸、支付宝、微信、银行卡等等作为标识的数据进行关联，最终实现用户身份归一，从而为更精确的商品推荐打下基础。

由于在线下购物场所难以准确识别出MAC地址的准确位置，且购物人员较多会影响MACID和FaceID的匹配准确性，在本发明的一个实施例中，为了识别出同一顾客的MACID和FaceID，所述将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，实施为：

通过路由器获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

通过摄像头获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

记录多个时刻的顾客的MACID和对应时刻的FaceID；

在所述多个时刻的MACID和对应时刻的FaceID中，如果仅有一个FaceID在某一个MACID每次出现时都同时出现，则将所述FaceID与所述某一个MACID进行关联，并将所述某一个MACID与所述FaceID作为同一个顾客的标识。

线下交易信息往往可以在交易时通过摄像头拍摄顾客的脸部特征来确定是哪个用户的交易信息，但存在排队人数较多，顾客挤在一起等情况，为了在这种情况下将交易信息与FaceID进行关联，在本发明的一个实施例中，所述将线下交易信息与FaceID进行关联，实施为：

记录交易时预设范围内的顾客的FaceID；

当所述预设范围内只有一个顾客时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的顾客的FaceID进行关联；

当所述预设范围内的顾客数量多于1个时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的多个顾客的FaceID进行关联，并根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数。

这样增加一个可靠性系数，可以在需要精确的数据时，排除这些数据，不需要精确数据时，使用这些数据。

为了更精确的将交易信息与FaceID进行关联，在本发明的一个实施例中，所述根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数，实施为：

对每个FaceID设置相同的可靠系数，可靠系数为顾客数量的倒数；

或，

利用交易时哪里是付款最多的人所处的位置这一信息，根据所述预设范围内的顾客的位置设置位置权重，顾客付款时最常站立的位置其权重最大，付款时很少站立的位置其权重越小，所述位置权重为按预设的位置权重赋予规则赋予，所述位置权重为小于1的正实数，将位置权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数；

或，

根据所述预设范围内的顾客的出现时间和/或出现时长和/或消失时间与线下交易完成时间的关系设置时间权重，所述时间权重为按预设的时间权重赋予规则赋予，所述时间权重为不大于1的非负实数，将时间权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数。例如，当某个顾客在预设范围内消失的时间在线下交易完成时间之后的特别短时间(如0.5秒)内或特别长时间(如30秒)以后，则该顾客的时间权重较低；当某个顾客在预设范围内的出现时长特别短或特别长时，该顾客的时间权重较低；当某个顾客在预设范围内的出现时间距离线下交易完成时间特别短或特别长时，该顾客的时间权重较低。

由于人们的购物习惯往往在短期内保持不变，为了利用这一信息，从而更精确的将交易信息与FaceID进行关联，在本发明的一个实施例中，所述可靠系数，还根据所述多个顾客的FaceID的线下交易信息进行调整，实施为：

将交易时的线下交易信息与每个FaceID所关联的其他线下交易信息进行相似度计算，优选的相似度是余弦相似度；

根据所述相似度和预设的相似度权重调整规则得到可靠系数的第二权重系数，相似度越高则第二权重系数越高；

将所述第二权重系数与所述可靠系数相乘，得到新的可靠系数；

其中，相似度的计算方法为：

获取每个FaceID所关联的预设时间内的线下交易信息；

对于每个FaceID，将所述预设时间内的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并取平均值，得到待比较的线下交易统计数据；

将交易时的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并与每个FaceID的待比较的线下交易统计数据进行比较，得到对于每个FaceID的所述相似度，可以用余弦相似度进行计算，物品种类、物品数量和物品价格相当于直角坐标系的三个坐标轴，单位坐标可以根据分类预设。

本发明提供的方法，通过用户归一把用户的在不同场景下的身份进行统一标识，实现用户的线上、线下消费数据的打通，从而方便将不同身份识别的数据进行关联，如通过手机号、MAC地址、人脸、支付宝、微信、银行卡等等作为标识的数据进行关联，最终实现用户身份归一，从而为更精确的商品推荐打下基础。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (3)

1.一种用户归一方法，其特征在于，包括：

获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，并以一个顾客ID对关联过MACID和FaceID的顾客进行标识；

将线下交易信息与FaceID进行关联，所述线下交易信息包括付款方式，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述线下交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

根据与FaceID相关联的线下交易信息得到与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

获取与FaceID相关联的会员号、手机号码、第三方支付账号中的一种或多种的线上交易信息，得到与FaceID相关联的线上交易信息，当存在对所述FaceID标识的顾客ID时，将所述与FaceID相关联的线上交易信息关联至对所述FaceID标识的顾客ID上；

获取与MAC地址相关联的线上交易信息，得到与MACID相关的线上交易信息，当存在对所述MACID标识的顾客ID时，将所述与MACID相关联的线上交易信息关联至对所述MACID标识的顾客ID上；

所述将线下交易信息与FaceID进行关联，实施为：

记录交易时预设范围内的顾客的FaceID；

当所述预设范围内只有一个顾客时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的顾客的FaceID进行关联；

当所述预设范围内的顾客数量多于1个时，将所述交易时的线下交易信息与所述预设范围内的多个顾客的FaceID进行关联，并根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数；

所述可靠系数，还根据所述多个顾客的FaceID的线下交易信息进行调整，实施为：

将交易时的线下交易信息与每个FaceID所关联的其他线下交易信息进行相似度计算；

根据所述相似度和预设的相似度权重调整规则得到可靠系数的第二权重系数，相似度越高则第二权重系数越高；

将所述第二权重系数与所述可靠系数相乘，得到新的可靠系数；

其中，相似度的计算方法为：

获取每个FaceID所关联的预设时间内的线下交易信息；

对于每个FaceID，将所述预设时间内的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并取平均值，得到待比较的线下交易统计数据；

将交易时的线下交易信息按照购买的物品种类、物品数量和物品价格进行统计，并与每个FaceID的待比较的线下交易统计数据进行比较，得到对于每个FaceID的所述相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将同一顾客的MACID和FaceID进行关联，实施为：

通过路由器获取顾客的MAC地址，并以MACID进行标识；

通过摄像头获取顾客的脸部特征，并以FaceID进行标识；

记录多个时刻的顾客的MACID和对应时刻的FaceID；

在所述多个时刻的MACID和对应时刻的FaceID中，如果仅有一个FaceID在某一个MACID每次出现时都同时出现，则将所述FaceID与所述某一个MACID进行关联，并将所述某一个MACID与所述FaceID作为同一个顾客的标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据顾客数量和预设的关联规则对所述关联设置可靠系数，实施为：

对每个FaceID设置相同的可靠系数，可靠系数为顾客数量的倒数；

或，

根据所述预设范围内的顾客的位置设置位置权重，所述位置权重为按预设的位置权重赋予规则赋予，所述位置权重为小于1的正实数，将位置权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数；

或，

根据所述预设范围内的顾客的出现时间和/或出现时长和/或消失时间与线下交易完成时间的关系设置时间权重，所述时间权重为按预设的时间权重赋予规则赋予，所述时间权重为不大于1的非负实数，将时间权重与顾客数量的倒数相乘得到可靠系数。

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