CN108985815A - 一种用户识别方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种用户识别方法、装置及设备。在需要多类用户交互的业务营销过程中，通过构建用户交互信息矩阵，并对用户交互信息矩阵进行筛选，得到满足一定稠密条件的子矩阵，进而根据子矩阵识别出可疑的用户以及团级作弊用户。

Description

一种用户识别方法、装置及设备

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户识别方法、装置及设备。

背景技术

在业务推广过程中，经常需要进行业务营销。

在当前业务营销的过程中，经常需要通过某个人向其他人进行业务推荐，以提升新用户数量、业务活跃人数以及业务交易次数等等。例如，推荐人以口令、二维码等方式传播带有推荐人支付应用信息的推荐请求。然后，被推荐人通过复制口令、扫描二维码的方式接受推荐人的请求，同时获得金额不等的红包。在这种营销活动中，有很多用户属于互相刷红包的“僵尸用户”，看上去提升了相关业务的交易次数和活跃度，但实际上并没有增加新用户的数量。

基于此，需要一种便利的用户识别方案。

发明内容

本说明书实施例提供一种用户识别方法、装置和设备，用于解决如下问题：以提供一种便利的用户识别方案。

基于此，本说明书实施例提供一种用户识别方法，包括：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

同时，本说明书的实施例还提供一种用户识别装置，包括：

获取模块，获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

筛选模块，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

确定模块，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

对应的，本说明书实施例还提供一种用户识别设备，包括：

存储器，存储有用户识别程序；

处理器，调用所述存储器中的用户识别程序，并执行：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

对应的，本说明书的实施例还提供一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

在需要多类用户交互的业务营销过程中，通过构建用户交互信息矩阵，并对用户交互信息矩阵进行筛选，得到满足一定稠密条件的子矩阵，进而根据子矩阵识别出可疑的用户以及团级作弊用户，保护业务营销的效果，降低营销成本。

附图说明

图1为本说明本说明书实施例提供的用户识别的流程示意图；

图2为本说明书实施例所提供的用户交互信息矩阵示意图；

图3为本说明书实施例所提供的对用户交互信息矩阵进行筛选所得到的子矩阵的示意图；

图4为本说明书实施例所提供的基于子矩阵进行进一步筛选的示意图；

图5为本说明书实施例所提供的筛选得到多个子矩阵的示意图；

图6为本说明书实施例所提供的用户识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在当前，很多业务营销均是通过多类用户共同参与，例如，支付应用为提高自己的活跃用户数量以及新用户数量，开展相关的营销活动。该活动中，推荐人以口令或者二维码等方式传播带有推荐人支付宝信息的推荐请求。然后，被推荐人通过复制口令或者扫描二维码的方式接受推荐人的请求，同时获得金额不等的红包。最后，这些红包在线下商户处进行核销使用。在上述营销活动中，即包括了推荐人、被推荐人和商户三类用户，它们之间均存在交互过程。

在实际运营中，经常有恶意团体针对该类营销活动进行套利。例如，批量注册僵尸用户，进行互相推荐，然后去实际上并不存在的商户下单消费，实现批量套利。针对该方式，如果进行传统的单维度控制，例如，查询被推荐人每天领取的红包个数，或者推荐人推荐的总人数等等方式进行识别，这些方法维度单一，效率低下，而且容易产生误抓。

基于此，本说明书实施例提供一种用户识别方法，通过构建用户交互信息矩阵，并进行双向聚类筛选，得出满足一定条件的子矩阵，从而可以准确的识别出进行团体作弊的可疑用户，提高业务营销效果。

如图1所示，图1为本说明本说明书实施例提供的用户识别的流程示意图，该流程具体包括以下步骤：

S101，获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵。

如前所述，所述的用户可以包括推荐方、被推荐方或者商户。用户之间最基本的交互信息可以是交互次数，此处的交互次数即为双方用户所完成的营销活动的次数。以红包活动为例，推荐人每天向被推荐人提供口令，一共执行了100天，被推荐人领取了99次，有1次没有领取或者领取失败，从而双方均获得了99个红包。在这种情形下，即可认为双方的交互次数为99次。

在多数业务场景下(例如，支付业务或者消费相关业务的营销)交互信息也可以是交互金额。此处的交互金额一般而言即为业务营销方提供给推荐方、被推荐方或者商户的金额。该金额可以是现金金额，也可以是有条件或者无条件的可抵扣金额等等。

另外，在一些业务场景下，交互信息还可以有其它方式。例如积分、权限、虚拟货币、虚拟装备等等。例如，某论坛为推广自己进行业务营销，给予推荐方或者被推荐方一定的论坛积分；又例如，某游戏运营商为推广自己的某些游戏，给予推荐方或者被推荐方一定的虚拟货币或者一定价值的虚拟装备等等。

在确定了各用户之间的交互信息后，即可以构建用户交互信息矩阵。如图2所示，图2为本说明书实施例所提供的用户交互信息矩阵示意图。在该示意图中，行和列均分别对应了一类用户，即每一行对应了一个被推荐人，每一列对应了一个推荐人，且各行或者各列不应有重复的用户。矩阵中的每一个元素A_ij的值即代表了第i个被推荐人和第j个推荐人之间的交互信息(在该示意图中，即为交互次数)。

容易理解，对于双方用户而言，矩阵中具体是用行还是用列来对应哪一类用户，其效果并无差别，换言之，该示意图中的用户交互信息矩阵的转置矩阵同样可以用来表征用户之间的交互信息。此外，对一个用户交互信息矩阵仅进行交换或者列交换而得到的新矩阵，应视为等价于原矩阵。

S103，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵。

在获得了用户交互信息矩阵后或者其等价矩阵以后，即可以根据预设条件进行双向聚类筛选。筛选时可采用的方法可包括诸如耦合双向聚类(Coupled Two-wayClustering，CTWC)、相关双向聚类(Interrelated Two-Way Clustering，ITWC)、块聚类(Block Clustering)、或者贪婪迭代搜索(Greedy Iterative Search)等算法对用户交互信息矩阵进行筛选即可。

对子矩阵进行筛选的预设条件可以是针对矩阵中交互信息的值而设定，例如，预设条件可以是所找到的子矩阵中每个元素的值都超过一定阈值，或者，找到的子矩阵中所有元素的平均值超过阈值。例如，对于图2中的用户信息交互矩阵，进行平移等价变化，设置阈值为大于或者等于10，筛选得到的子矩阵如图3所示，图3为本说明书实施例所提供的对用户交互信息矩阵进行筛选所得到的子矩阵的示意图。

进一步地，预设条件还可以包括针对子矩阵的大小规格而设定。对于交互信息满足阈值条件的矩阵还可以进行进一步的规格筛选。例如，预设的规格条件可以是对矩阵整体大小的设定，例如，矩阵所包括的元素个数(即行数*列数)不得少于8，且，不得多于36；也可以是对行数或者列数的设定；还可以是对二者共同的设定。例如可以是：(8<＝子矩阵的行数*列数<＝36)&(行数>＝3)等等，具体规则条件可以根据实际需要而定。对于矩阵规格大小的设定可以根据实际经验自行确定。通过对矩阵规格大小进行筛选可以去除掉其中的一些奇异点(例如，大量1*1或者1*2矩阵总是很容易就能满足上述的阈值要求，其中有一些并不是进行团体作弊的用户)，降低误抓概率。

S105，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

筛选得到的子矩阵有可能是一个或者多个。在筛选得到子矩阵之后，既可以根据子矩阵中各行各列所对应的用户进行目标用户(即有可能进行作弊行为的用户)的确定。一般而言，既可以直接将各子矩阵所对应的用户(包括各行所对应的用户和各列所对应的用户)直接确定为目标用户，即该子矩阵对应的行用户和列用户为一个作弊团体。或者，对各子矩阵所对应的用户进行进一步的筛选。最终得到的目标用户即确定为“作弊用户”，可以采取相应的处理办法限制其在相关营销活动中的行为。

通过本说明书实施例所提供的上述方案，在需要多类用户交互的业务营销过程中，通过构建用户交互信息矩阵，并对用户交互信息矩阵进行筛选，得到满足一定稠密条件的子矩阵，进而根据子矩阵识别出可疑的用户和团级作弊用户，从而可以保护业务营销的效果，降低营销成本。

作为一种具体的实施方式，对于步骤S105中的，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户，包括：将所述子矩阵中每一行和每一列所对应的用户确定为目标用户；或者，计算所述子矩阵中每一行或者每一列所对应的用户的交互信息的和，根据所述和的大小对用户进行排序，将排序前N位的目标用户确定为目标用户。

具体而言，在同一子矩阵中，对子矩阵所对应的用户进行进一步筛选时，由于在矩阵中行和列所对应的用户并不相同(例如，行对应于商户，而列对应于被推荐人)，以及在得到的子矩阵中行和列的数目多数情形下也不相同，因此对于行和列应分开比较。换言之，对于行所对应的用户和列所对应的用户应分开比较。在对各行或者各列求和之后，取N(N可以根据经验设定)位用户为目标用户即可。如图4所示，图4为本说明书实施例所提供的基于子矩阵进行进一步筛选的示意图。其中，对于各行和各列进行求和处理，并各取排名前3的用户确定为目标用户。

在实际应用中，当筛选得到的子矩阵为多个时，还可以采用如下方式进行进一步的筛选：统计各子矩阵所对应的用户所出现的次数；根据所述次数确定目标用户。

如图5所示，图5为本说明书实施例所提供的筛选得到多个子矩阵的示意图。容易理解，在多个子矩阵中，经常会有一些用户是重复出现的，从而可以统计这些重复出现的用户的次数(不论其是推荐人、被推荐人或者商户)，最终可以根据次数确定目标用户，例如，确定在各子矩阵中出现的次数超过阈值的；或者，对各子矩阵中各用户所出现的次数进行整体排序，取出现次数位于前M位的用户为目标用户即可。在构建用户交互信息矩阵时，由于不同的营销活动以及不同的参数，会导致筛选得到的子矩阵中的绝对值不太一样(例如，若用户交互信息为金额，在A类营销活动中和B类营销活动中，由于营销力度不同，无法设定一个统一的金额阈值进行子矩阵筛选，换言之，对不同的营销活动需要设定不同的交互信息阈值进行筛选)，而基于用户在子矩阵中出现次数进行统计，可以消除掉在各类营销活动中的交互信息不同所带来的影响，是一种可以通用的筛选方式。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供一种用户识别装置，如图6所示，图6为本说明书实施例所提供的用户识别装置的结构示意图，包括：

获取模块601，获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

筛选模块603，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

确定模块605，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

进一步地，所述筛选模块603，针对任一子矩阵，若其所包含的交互信息的平均值超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵；或者，针对任一子矩阵，若其所包含的所有交互信息均超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵。

进一步地，所述筛选模块603，针对所述交互信息的平均值超过阈值的子矩阵或者所有交互信息均超过阈值的子矩阵，从中筛选出满足预设的规格条件的子矩阵。

进一步地，所述确定模块605，将所述子矩阵中每一行和每一列所对应的用户确定为目标用户；或者，计算所述子矩阵中每一行或者每一列所对应的用户的交互信息的和，根据所述和的大小对用户进行排序，将排序前N位的目标用户确定为目标用户。

进一步地，若筛选得到的子矩阵为多个时，所述确定模块605，统计各子矩阵所对应的用户所出现的次数，根据所述次数确定目标用户。

对应的，本申请实施例还提供一种用户识别设备，包括：

存储器，存储有用户识别程序；

处理器，调用所述存储器中的用户识别程序，并执行：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了对应的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备和介质类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可，这里就不再一一赘述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤或模块可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书的实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信编号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书中一个或多个的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书的实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的形式。而且，本说明书的实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书的实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

Claims (11)

1.一种用户识别方法，包括：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

2.如权利要求1所述的方法，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵，包括：

针对任一子矩阵，若其所包含的交互信息的平均值超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵；或者，

针对任一子矩阵，若其所包含的所有交互信息均超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵。

3.如权利要求2所述的方法，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵，包括：

针对所述交互信息的平均值超过阈值的子矩阵或者所有交互信息均超过阈值的子矩阵，从中筛选出满足预设的规格条件的子矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户，包括：

将所述子矩阵中每一行和每一列所对应的用户确定为目标用户；或者，

计算所述子矩阵中每一行或者每一列所对应的用户的交互信息的和，根据所述和的大小对用户进行排序，将排序前N位的目标用户确定为目标用户。

5.如权利要求1所述的方法，若筛选得到的子矩阵为多个时，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户，包括：

统计各子矩阵所对应的用户所出现的次数；

根据所述次数确定目标用户。

6.一种用户识别装置，包括：

获取模块，获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

筛选模块，从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

确定模块，根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。

7.如权利要求6所述的装置，所述筛选模块，针对任一子矩阵，若其所包含的交互信息的平均值超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵；或者，针对任一子矩阵，若其所包含的所有交互信息均超过阈值，确定该子矩阵为所述满足预设条件的子矩阵。

8.如权利要求7所述的装置，所述筛选模块，针对所述交互信息的平均值超过阈值的子矩阵或者所有交互信息均超过阈值的子矩阵，从中筛选出满足预设的规格条件的子矩阵。

9.如权利要求6所述的装置，所述确定模块，将所述子矩阵中每一行和每一列所对应的用户确定为目标用户；或者，计算所述子矩阵中每一行或者每一列所对应的用户的交互信息的和，根据所述和的大小对用户进行排序，将排序前N位的目标用户确定为目标用户。

10.如权利要求6所述的装置，若筛选得到的子矩阵为多个时，所述确定模块，统计各子矩阵所对应的用户所出现的次数，根据所述次数确定目标用户。

11.一种用户识别设备，包括：

存储器，存储有用户识别程序；

处理器，调用所述存储器中的用户识别程序，并执行：

获取用户之间的交互信息，生成用户交互信息矩阵，其中，所述用户交互信息矩阵中每一行或者每一列均对应一个用户，所述交互信息包括交互次数或者交互金额；

从所述用户交互信息矩阵中筛选出满足预设条件的子矩阵；

根据所述子矩阵所对应的用户确定目标用户。