CN113326265A - 家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备，通过获得第一数据表，第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息；对各个节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个节点信息对应的节点编码；分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对；将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图；通过最大连通图算法对第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量；设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。由此可以看出，本发明可以将客户的关联数据快速整合，从而准确形成客户整个家庭的连通分量，即整个家庭的数据。

Description

家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

近年来，科技深度赋能保险业成为明显趋势，这预示着保险从“互联网保险”时代跨入“保险科技”时代。数据智能化对于互联网保险行业已经逐渐从战略规划走向战术实战。

但现实情况是客户的信息、偏好、行为分散在保险各业务线的系统中，各个部门、业务、产品对用户的唯一标识体系的定义和实现不一样，导致客户各维度数据间难以直接关联，成为了数据孤岛。目前没有整合客户在不同系统中数据，将客户在各维度的数据进行关联的方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备。

第一方面，一种家庭信息的构建方法，包括：

获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

结合第一方面，在某些可选的实施方式中，所述方法还包括：

获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述方法还包括：

根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，包括：

分别判断各所述关联度是否大于预设关联度；

若各所述关联度均不大于所述预设关联度，则确定所述第一家庭连通图对应N个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息包括一个节点信息和相应的关联属性信息，所述N等于所述第一家庭连通图中的节点信息的个数；

若各所述关联度中包括大于所述预设关联度的关联度，则针对所述第一家庭连通图中除所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息以外的其它节点信息，确定一个所述其它节点信息及其关联属性信息为一个家庭成员的个人信息；针对所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息，根据所述多个节点信息之间相同的关联属性信息的数量，确定相应的家庭成员的个人信息。

可选的，所述方法还包括：

获得各所述家庭成员的真实保单数据，所述真实保单数据至少包括：会员账号、手机号、身份证号、性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

分别根据各所述家庭成员的真实保单数据，确定各所述家庭成员的个人信息的置信度。

第二方面，一种家庭信息的构建装置，包括：数据表获得单元、编码单元、编码匹配单元、编码融合单元、连通分量获得单元和标识设置单元；

所述数据表获得单元，被配置为执行获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

所述编码单元，被配置为执行对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

所述编码匹配单元，被配置为执行分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

所述编码融合单元，被配置为执行将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

所述连通分量获得单元，被配置为执行通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

所述标识设置单元，被配置为执行设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

结合第二方面，在某些可选的实施方式中，所述装置还包括：关联属性信息获得单元和家庭连通图构建单元；

所述关联属性信息获得单元，被配置为执行获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

所述家庭连通图构建单元，被配置为执行根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述装置还包括：关联度计算单元和成员信息确定单元；

所述关联度计算单元，被配置为执行根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

所述成员信息确定单元，被配置为执行根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

第三方面，一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述的家庭信息的构建方法。

第四方面，一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任一项所述的家庭信息的构建方法。

借由上述技术方案，本发明提供的一种家庭信息的构建方法、装置、存储介质和电子设备，通过获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。由此可以看出，本发明可以将客户的关联数据快速整合，从而准确形成客户整个家庭的连通分量，即整个家庭的数据。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明提供的一种家庭信息的构建方法的流程图；

图2示出了本发明提供的第一数据表的示意图；

图3示出了本发明提供的一种第一连通图的示意图；

图4示出了本发明提供的另一种第一连通图的示意图；

图5示出了本发明提供的一种用户宽表t1的示意图；

图6示出了本发明提供的一种基本信息表t2的示意图；

图7示出了本发明提供的一种家庭信息的构建装置的结构示意图；

图8示出了本发明提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

近年来，科技深度赋能保险业成为明显趋势，这预示着保险从“互联网保险”时代跨入“保险科技”时代。数据智能化对于互联网保险行业已经逐渐从战略规划走向战术实战。

投放、营销、转化是互联网保险中介关注的重要环节，对于透彻理解和洞察保险客户有非常强烈的诉求。而客户的行为或偏好可能发生在保险平台的pc网站、app应用、各种渠道、和顾问的电话或文本沟通咨询过程中。即客户的信息、偏好、行为分散在各业务线的系统中，各个部门、业务、产品对客户定义的标识也不一样，导致客户各维度数据间难以直接关联，成为了数据孤岛。即，在数据智能建模赋能业务的过程中，只能从某业务线的会员或客户角度洞察客户，客户和会员非关联集合标签覆盖率提升难度大，客户在各业务线发生的行为难以串联，业务沉淀下来的数据无法很好的被利用起来，发挥更大的价值。

经本发明人研究发现：(1)一个客户通常使用多种前端入口，并且同一个客户还可能拥有多个设备。这导致日志数据中对同一个人，不同时间段所收集到的日志数据中，可能取到的标识个数、种类各不相同。

(2)不同的业务线对于各自的客户定义的标识不同。例如，面向消费者的业务线常用会员ID和客户ID。会员ID和客户ID有一个ID映射关系表，可以进行一定程度的关联和映射查询。ID映射关系表可以是系统根据客户ID注册会员ID时根据手机号自动绑定的，此外还可以是保险顾问手动设定维护的。而面向企业级的业务线，由于客户是渠道，在成交之前是客户手机号来标识的，成交之后是用客户的身份证号来标识客户。

(3)用户相关的数据来自于业务系统数据表，也可能来自于沟通记录这种文本形式非结构化数据。由于数据源是多模态的，所以文本中的用户信息和业务日志中的用户信息，很难进行融合。

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例1，如图1所示，本发明提供了一种家庭信息的构建方法，包括：

S100、获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

可选的，本发明所说的第一数据表可以是预先对各个业务系统的数据表进行整理得到的。即第一数据表中的各信息可以来源于多种不同的渠道，例如保险平台的网站、APP应用、微信小程序、微信聊天记录、QQ聊天记录和电话录音等各种渠道，本发明对此不做限制。

可选的，第一数据表中记录的是节点信息，节点信息可以理解为客户的标识信息。例如无论是在网站、APP、小程序，还是在其他平台，均需要注册和填写一些基本信息，其中就涉及账号、手机号和身份证号中的至少一个。无论是账号、手机号或者是身份证号，均可以作为客户在相应平台的独一无二的标识，本发明对此不做限制。

可选的，本发明不限制一条数据中包括的会员账号的数量、手机号的数量以及身份证号的数量。例如，对于会员账号可以细分为：投保人账号和被保人账号；手机号可以细分为：投保人手机号和被投保人手机号；身份证号可以细分为：投保人身份证号和被投保人身份证号，本发明对此不做限制。

可选的，一条数据可以对应客户在具体业务系统进行一些与保险相关的操作后，被记录和保存下来的数据。例如，账号为“01”的客户，在APP中替账号为“02”的人买了保险，则第一数据表中可以有一条数据记录上述信息。基于前述所述的内容，一条数据中的各节点信息之间具有一定的关联关系，本发明对此不做限制。

例如，可选的，如图2所示，本发明提供的第一数据表包括3条数据，第一条数据包括：userid001和idcard001；第二条数据包括：idcard001和mobile001；第三条数据包括：userid002和mobile002，本发明对此不做限制。

S200、对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

可选的，哈希编码是现有技术，本文对此不做过多描述，具体请参见本领域对于哈希编码的说明。

可选的，相同的节点信息在进行哈希编码后，得到的节点编码相同；不同的节点信息进行哈希编码后，得到的节点编码不同。例如，若所述表中一条数据中有一个账号为“01”的节点信息，在另一条数据中也有一个账号为“01”的节点信息，则说明这两条数据可以均与同一个客户相关，那么对这两个“01”进行哈希编码后得到的节点编码可以相同。

可选的，身份证、手机号和微信号等唯一标识，以及公司内部各业务线定义的会员id和客户id等，均可以加入业务线前缀加以区分，避免出现不同系统的数据对应的客户出现混乱的情况，以便于进行上述数据处理，本发明对此不做限制。

S300、分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

可选的，如前所述，同一条数据中的各节点信息具有一定的关联关系，相应的同一条数据中的各节点信息对应的各节点编码也具有一定的关联关系。所以可以将同一条数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对。例如，若一条数据中包括：会员账号“0101”，手机号“1111”和身份证号“0000”，相应的节点编码分别为：“01”、“11”和“00”，对这些节点编码进行两两配对后，得到“01-11”、“01-00”和“11-00”三个节点编码对，本发明对此不做限制。

可选的，对节点编码进行两两配对，可以一定程度上提高本发明的精度。因为，如前所述，同一条数据中的各节点信息对应的各节点编码也具有一定的关联关系，若以一条数据为粒度，则涵盖的节点编码太多。将这些节点编码进行两两配对之后，不仅保留了节点编码之间的关联关系，还使得粒度更小，一定程度上可以提高本发明的精度，本发明对此不做限制。

S400、将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

可选的，结合图2所述的实施方式，图2中的第一条数据对应的节点编码对为：userid001.hashcode-idcard001.hashcode；第二条数据对应的节点编码对为：idcard001.hashcode-mobile001.hashcode；第三条数据对应的节点编码对为：userid002.hashcode-mobile002.hashcode。其中，userid001.hashcode是userid001的节点编码，idcard001.hashcode是idcard001的节点编码，mobile001.hashcode是mobile001的节点编码，userid002.hashcode是userid002的节点编码，mobile002.hashcode是mobile002的节点编码，本发明对此不做限制。

可选的，融合的方式可以是将具有一定关联关系的节点编码融合在一起。例如，在图2对应的上述节点编码中，userid001.hashcode与idcard001.hashcode关联，idcard001.hashcode与mobile001.hashcode关联，所以userid001.hashcode、idcard001.hashcode和mobile001.hashcode为3的具有关联关系的节点编码，可以将这3个节点编码融合在一起。同时，userid002.hashcode和mobile002.hashcode关联，且没有其他关联的节点编码，所以可以将userid002.hashcode和mobile002.hashcode融合。

例如，图3所示的本发明提供的第一连通图，其中，图3中的userid001-idcard001-mobile001对应图2中的第一条数据的节点信息和第二条数据中的节点信息；图3中的：userid002-mobile002对应图2中的第三条数据的节点信息，本发明对此不做限制。可选的，第一连通图可以理解为将各个节点编码融合后得到的一个总的连通图。例如，以图2实施方式为例，在融合之后可以得到图3所示的第一连通图，本发明对比不做限制。

可选的，本文所说的第一连通图还可以如图4所示，第一连通图中由各节点编码组成，而不是由节点信息组成，本发明对此不做限制。

S500、通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

可选的，最大连通图算法是现有技术，本文对此不做过多描述，具体可以参见领域对于最大连通图算法的说明。

可选的，结合图3所示的实施方式，第一连通分量可以对应在第一连通图中节点信息最多的连通子图。例如，图3中节点信息最多的是：userid001-idcard001-mobile001，即以该连通子图作为第一连通子图，对3中所示的第一连通图使用最大连通图算法计算后，可以得到与第一连通子图对应的第一连通分量，对于连通分量的理解可以参见最大连通图算法中对应连通分量的说明，这里不做过多描述。

S600、设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

可选的，如前述所述，第一连通子图中的节点信息是有一定关联关系的，即第一连通子图中的节点信息可能均是对应同一个家庭的节点信息。相应的，第一连通分量也是对应一个家庭的连通分量，所以可以设置相应的第一家庭标识，本发明对此不做限制。

可选的，通过设置第一家庭标识后，本发明实现了从大量的数据中，整理并融合具体一个家庭在各种保险系统中的相关信息，本发明对此不做限制。

实施例2，结合图1所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述方法还包括：步骤一和步骤二；

步骤一、获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

可选的，第一连通子图中仅涵盖各节点信息，即这些节点信息可以对应一个家庭，但是，一个家庭中可以有多个家庭成员，每个家庭成员都有各自的节点信息和关联属性信息，所以可以获得各个节点信息的关联属性信息。

可选的，各个节点信息的关联属性信息可以从各个保险业务系统的数据库中提取获取，本本发明对此不做限制。

例如，在保险领域，可以从保单表中可以获取身份证号、手机号、会员id的对应关系，从会员注册表可以获取客户id和会员id关系，从商机表可以获取手机号和客户id的对应关系，本发明对此不做限制。

可选的，社保信息可以是：有社保或者没有社保，医保信息可以为：有医保或者没有医保，本发明对此不做限制。

可选的，除了可以获取性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息等关联属性信息，还可以获得其它关联属性信息，本发明对此不做限制。

可选的，除了可以获得上述关联属性信息，还可以获得上述关联属性信息出现的频次，以便于后续可以根据频次和关联属性信息构建第一家庭连通图，本发明对此不做限制。

步骤二、根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

可选的，第一家庭连通图可以是在第一连通子图的基础上，添加各个节点信息的关联属性信息，本发明对此不做限制。

可选的，第一家庭连通图可以表征具体一个家庭的各种信息，可以包括：会员账号、手机号、身份证号、性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息等，但是还未区分各个家庭成员各自的信息，本发明对此不做限制。

实施例3，结合实施例2，在某些可选的实施方式中，所述方法还包括：步骤三和步骤四；

步骤三、根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

可选的，如前所述，在第一家庭连通图中，各节点信息均有各自的关联属性信息，其中，互相连接的两个节点信息可能存在重复的关联属性信息，由此可以计算第一家庭连通图中相邻的节点信息的关联度，本发明对此不做限制。

可选的，方式一可以如公式所示：L_M-N＝S÷(D+S)×100％，其中，L_N-M表示节点信息N与节点信息M之间的关联度，S表示节点信息N与节点信息M共有的关联属性信息的数量，D表示节点信息N与节点信息M之间不同的关联属性信息的数量，其中，节点信息N可以与节点信息M连接，本发明对此不做限制。

步骤四、根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

可选的，可以根据实际需要，设置相应的条件，当关联度满足相应的条件时，则说明满足条件的关联度对应的两个节点信息和相应的关联属性信息为同一个家庭成员的信息，否则，说明两个节点信息是两个家庭成员的信息，两个节点信息对应的关联属性信息也分别对应为两个家庭成员的信息，本发明对此不做限制。

例如，第一家庭连通图包括：节点信息N、节点信息M和节点信息K，以及节点信息N的关联属性信息、节点信息M的关联属性信息和节点信息K的关联属性信息，且节点信息M与节点信息M连接，节点信息M和节点信息K连接。若节点信息N和节点信息M满足设定的条件，节点信息M和节点信息K不满足设定的条件，则将节点信息N和节点信息M，以及节点信息N的关联属性信息和节点信息M的关联属性信息确定为同一个家庭成员的信息，将节点信息K和节点信息K的关联属性信息确定为另一个家庭成员的信息，本发明对此不做限制。

例如，结合实施例3，在某些可选的实施方式中，所述步骤四，包括：步骤五、步骤六和步骤七；

步骤五、分别判断各所述关联度是否大于预设关联度；

步骤六、若各所述关联度均不大于所述预设关联度，则确定所述第一家庭连通图对应N个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息包括一个节点信息和相应的关联属性信息，所述N等于所述第一家庭连通图中的节点信息的个数；

步骤七、若各所述关联度中包括大于所述预设关联度的关联度，则针对所述第一家庭连通图中除所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息以外的其它节点信息，确定一个所述其它节点信息及其关联属性信息为一个家庭成员的个人信息；针对所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息，根据所述多个节点信息之间相同的关联属性信息的数量，确定相应的家庭成员的个人信息。

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

实施例4，结合实施例3，在某些可选的实施方式中，所述方法还包括：步骤八和步骤九；

步骤八、获得各所述家庭成员的真实保单数据，所述真实保单数据至少包括：会员账号、手机号、身份证号、性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

步骤九、分别根据各所述家庭成员的真实保单数据，确定各所述家庭成员的个人信息的置信度。

可选的，前述家庭成员的个人信息是基于第一家庭连通图得到的，而第一家庭连通图是基于对各个保险业务系统中的数据进行融合整理得到的，可能有一定的误差。所以可以基于真实的保单数据，对各各所述家庭成员的个人信息进行自动化评估，即确定各所述家庭成员的个人信息的置信度，本发明对此不做限制。

可选的，自动化评估的过程如下所示：

(1)通过对保单数据进行解析，得到一张用户宽表t1(如图5所示)作为评估表，该评估表的主要关键字(简称主键)可以是userId(可以是会员Id)，可以有多个主键(例如共计K个)。t1表对应的字段是相应userId对应的用户基本信息字段(如a1、b1和c1)，a1、b1和c1在t1表中出现次数依次是K1、K2和K3，a1、b1和c1在t1表中的覆盖率依次是A/K1、B/K2和C/K3。

(2)通过对第一连通分量进行数据提取和融合，得到第一连通分量对应的家庭账号体系中的具体某个家庭成员(可以是本人)的基本信息表t2(如图6所示)作为被评估表(注：融合时候不考虑保单信息，因为保单信息作为金标准)，t2表的主键也是userId。从t2表中得到userId对应的家庭ID(superId)，t2表对应的用户基本信息字段(如a2、b2和c2)。基本信息表t2是指抽取家庭账户中只有本人的信息融合表。此表中家庭账户中本人用superId进行表示。这个表的信息是即将和评估表进行评估的。这样就能得出这个表信息准不准。

(3)根据userId关联t1表和t2表。t2中含有a2的字段且t2表的userId被t1表中的userId关联的字段有J个，t2表的userId与userIdt1表具有关联关系且a1和a2值相等的有J1个，则a2字段的准确率为J1/J,其他字段的准确率如b2和c2以此类推。

可选的，本发明还可以适用行为推断离线评估法确定个人信息的置信度。具体方法如下：

[1]根据如下方式构造一张用户信息推断宽表t3(该信息由用户行为推断得到)，主键可以是客户id。

如通过保险试算解析出用户的性别、年龄、是否有社保等。通过用户的浏览行为，如用户浏览、搜索、试算、购买、收藏过少儿重疾多次，推断用户是已婚有子女人士。通过购买夫妻共保产品推断出该用户是已婚人士。

[2]通过对第一连通分量进行数据提取和融合，得到第一连通分量对应的家庭账号体系中的具体某个家庭成员的基本信息表t4(注：融合时候需要考虑保单信息等除了用户行为推断标签之外的全量信息，因为用户的行为反馈作为标准)，从t4中找到客户ID对应的家庭成员Id，它对应的用户基本信息字段如a4、b4、c4、d4和e4。

[3]t4中含有a4的字段且客户ID被t3中的客户ID关联的字段有G个，其中t4的客户ID与t3的客户ID具有关联关系且a3和a4值相等的有G1个，所以a4字段的准确率为G1/G,其他字段的准确率如b4、c4、d4和e4以此类推。

3)将用户特征加入真实算法模型中进行离线评估。例如进行ABTEST评估，包括：将上述用户数据加入模型，和未加入上述用户数据各进行模型效果分析，如果用户数据加入模型，模型效果如点击率预测有提升，则说明加入的用户数据是有效果的。若有效果，则将两版模型都上到线上，通过真实的流量数据评判模型预测效果，说明用户数据的有效性。

如图7所示，本发明提供了一种家庭信息的构建装置，包括：数据表获得单元100、编码单元200、编码匹配单元300、编码融合单元400、连通分量获得单元500和标识设置单元600；

所述数据表获得单元100，被配置为执行获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

所述编码单元200，被配置为执行对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

所述编码匹配单元300，被配置为执行分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

所述编码融合单元400，被配置为执行将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

所述连通分量获得单元500，被配置为执行通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

所述标识设置单元600，被配置为执行设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

结合图7所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述装置还包括：关联属性信息获得单元和家庭连通图构建单元；

所述关联属性信息获得单元，被配置为执行获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

所述家庭连通图构建单元，被配置为执行根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述装置还包括：关联度计算单元和成员信息确定单元；

所述关联度计算单元，被配置为执行根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

所述成员信息确定单元，被配置为执行根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述成员信息确定单元，具体包括：判断子单元、第一确定子单元和第二确定子单元；

所述判断子单元，被配置为执行分别判断各所述关联度是否大于预设关联度；

所述第一确定子单元，被配置为执行若各所述关联度均不大于所述预设关联度，则确定所述第一家庭连通图对应N个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息包括一个节点信息和相应的关联属性信息，所述N等于所述第一家庭连通图中的节点信息的个数；

所述第二确定子单元，被配置为执行若各所述关联度中包括大于所述预设关联度的关联度，则针对所述第一家庭连通图中除所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息以外的其它节点信息，确定一个所述其它节点信息及其关联属性信息为一个家庭成员的个人信息；针对所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息，根据所述多个节点信息之间相同的关联属性信息的数量，确定相应的家庭成员的个人信息。

可选的，在某些可选的实施方式中，所述装置还包括：保单数据获得子单元和置信度确定子单元；

所述保单数据获得子单元，被配置为执行获得各所述家庭成员的真实保单数据，所述真实保单数据至少包括：会员账号、手机号、身份证号、性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

所述置信度确定子单元，被配置为执行分别根据各所述家庭成员的真实保单数据，确定各所述家庭成员的个人信息的置信度。

一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述的家庭信息的构建方法。

如图8所示，本发明提供了一种电子设备70，所述电子设备70包括至少一个处理器701、以及与所述处理器701连接的至少一个存储器702、总线703；其中，所述处理器701、所述存储器702通过所述总线703完成相互间的通信；所述处理器701用于调用所述存储器702中的程序指令，以执行上述任一项所述的家庭信息的构建方法。

在本申请中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种家庭信息的构建方法，其特征在于，包括：

获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，包括：

分别判断各所述关联度是否大于预设关联度；

若各所述关联度均不大于所述预设关联度，则确定所述第一家庭连通图对应N个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息包括一个节点信息和相应的关联属性信息，所述N等于所述第一家庭连通图中的节点信息的个数；

若各所述关联度中包括大于所述预设关联度的关联度，则针对所述第一家庭连通图中除所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息以外的其它节点信息，确定一个所述其它节点信息及其关联属性信息为一个家庭成员的个人信息；针对所述大于所述预设关联度的关联度对应的多个节点信息，根据所述多个节点信息之间相同的关联属性信息的数量，确定相应的家庭成员的个人信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得各所述家庭成员的真实保单数据，所述真实保单数据至少包括：会员账号、手机号、身份证号、性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

分别根据各所述家庭成员的真实保单数据，确定各所述家庭成员的个人信息的置信度。

6.一种家庭信息的构建装置，其特征在于，包括：数据表获得单元、编码单元、编码匹配单元、编码融合单元、连通分量获得单元和标识设置单元；

所述数据表获得单元，被配置为执行获得第一数据表，所述第一数据表包括多条数据，每条数据至少包括一个节点信息，所述节点信息包括：会员账号、手机号和身份证号；

所述编码单元，被配置为执行对各个所述节点信息分别进行哈希编码，从而分别得到各个所述节点信息对应的节点编码，其中，一个所述节点编码对应一个所述节点信息，相同的所述节点信息对应相同的所述节点编码，不同的所述节点信息对应不同的所述节点编码；

所述编码匹配单元，被配置为执行分别将每条所述数据中的各节点信息对应的各节点编码进行两两配对，从而分别得到每条所述数据对应的节点编码对，其中，一个所述节点编码对包括2个节点编码；

所述编码融合单元，被配置为执行将所述第一数据表对应的多个节点编码对进行融合，从而得到第一连通图，其中，所述第一连通图至少包括第一连通子图，所述第一连通子图至少包括一个所述节点信息；

所述连通分量获得单元，被配置为执行通过最大连通图算法对所述第一连通图进行计算，从而至少得到第一连通分量，其中，所述第一连通分量对应所述第一连通子图；

所述标识设置单元，被配置为执行设置所述第一连通分量对应的、唯一的第一家庭标识。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：关联属性信息获得单元和家庭连通图构建单元；

所述关联属性信息获得单元，被配置为执行获得所述第一连通子图中的各节点信息的关联属性信息，所述关联属性信息至少包括：性别、年龄、婚姻、子女数量、社保信息和医保信息中的一个；

所述家庭连通图构建单元，被配置为执行根据所述关联属性信息和所述第一连通子图，构建所述第一连通分量对应的第一家庭连通图。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：关联度计算单元和成员信息确定单元；

所述关联度计算单元，被配置为执行根据方式一，计算所述第一家庭连通图中的各节点信息之间的关联度；

所述成员信息确定单元，被配置为执行根据各所述关联度，确定所述第一家庭连通图对应的各个家庭成员的个人信息，其中，一个家庭成员的个人信息至少包括所述第一家庭连通图中的一个节点信息和相应的关联属性信息；

方式一、对于所述第一家庭连通图中的任一节点信息均执行：确定在所述第一家庭连通图中、与第一节点信息连接的第二节点信息；获得所述第二节点信息的关联属性信息和所述第一节点信息的关联属性信息；确定所述第一节点信息与所述第二节点信息之间相同的关联属性信息的数量和不同的关联属性信息的数量；根据所述相同的关联属性信息的数量和所述不同的关联属性信息的数量确定所述第一节点信息和所述第二节点信息之间的关联度。

9.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的家庭信息的构建方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至5中任一项所述的家庭信息的构建方法。

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