CN114979109A - 行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据处理领域，通过根据浏览器配置信息生成用户标识信息，并基于用户标识信息检测行为轨迹，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性。涉及一种行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取应用程序的浏览器配置信息；基于用户标识信息生成策略，根据浏览器配置信息，生成用户标识信息；基于用户标识信息，对应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个当前页面的行为轨迹信息；根据全部当前页面的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。此外，本申请还涉及区块链技术，行为轨迹检测结果可存储于区块链中。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
应用程序一般分为有状态应用程序和无状态应用程序。其中，无状态应用程序是指不在会话中保存下次会话所需的客户端数据的应用程序；有状态应用程序是指在会话中保存客户端数据，并在客户端下一次的请求中使用保存的客户端数据的应用程序。
在现有技术中，对于有状态应用程序，一般将用户信息存储到Session对象，用于检测用户的行为轨迹等相关操作。而对于无状态应用程序，一般是采用通用唯一识别码(Universally Unique Identifier，UUID)作为用户主键来检测用户的行为轨迹。由于通用唯一识别码存在重复性的现象，因此存在将不同用户的行为轨迹混淆为同一用户的行为轨迹的情况，降低了行为轨迹检测的准确性。
因此，在无状态应用程序中，如何提高行为轨迹检测的准确性成为亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过根据浏览器配置信息生成用户标识信息，并基于用户标识信息检测行为轨迹，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性。
第一方面，本申请提供了一种行为轨迹检测方法，所述方法包括：
获取应用程序对应的浏览器配置信息；
基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；
基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；
根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
第二方面，本申请还提供了一种行为轨迹检测装置，所述装置包括：
配置信息获取模块，用于获取应用程序对应的浏览器配置信息；
用户标识信息生成模块，用于基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；
行为轨迹检测模块，用于基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；
检测结果生成模块，用于根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的行为轨迹检测方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的行为轨迹检测方法。
本申请公开了一种行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取应用程序对应的浏览器配置信息，后续可以根据浏览器配置信息生成用户标识信息；通过基于预设的用户标识信息生成策略，根据浏览器配置信息生成对应的用户标识信息，实现将用户标识信息作为用户主键，可以有效地避免用户主键出现重复的可能，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键存在容易出现重复性的问题；通过基于用户标识信息对应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个当前页面对应的行为轨迹信息，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性；通过根据全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，可以获得用户在全部当前页面中的行为轨迹。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种行为轨迹检测方法的示意性流程图；
图2是本申请实施例提供的一种获取浏览器配置信息的子步骤的示意性流程图；
图3是本申请实施例提供的一种埋点事件链路的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种埋点事件统计图；
图5是本申请实施例提供的一种行为轨迹检测装置的示意性框图；
图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
本申请的实施例提供了一种行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，该行为轨迹检测方法可以应用于服务器或终端中，通过根据浏览器配置信息生成用户标识信息，并基于用户标识信息检测行为轨迹，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性。
其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑等电子设备。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示，行为轨迹检测方法包括步骤S10至步骤S40。
步骤S10、获取应用程序对应的浏览器配置信息。
示例性的，可以在检测到应用程序启动时，获取应用程序对应的浏览器配置信息。其中，应用程序是指无状态应用程序，即不需要登录账号与登录密码进行登录的应用程序。例如，终端上的浏览器、聊天应用程序内置的浏览器等等。应用程序的启动是指用户打开应用程序或用户进入应用程序的界面。
通过获取应用程序对应的浏览器配置信息，后续可以根据浏览器配置信息生成用户标识信息，进而可以根据用户标识信息检测用户的行为轨迹。
需要说明的是，本申请实施例提供的行为轨迹检测方法可以应用于检测用户在无状态应用程序中的行为轨迹场景中，根据无状态应用程序对应的浏览器配置信息生成用户标识信息，并基于用户标识信息检测行为轨迹，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性。
示例性的，应用程序对应的浏览器配置信息可以包括软件配置信息与硬件配置信息。其中，软件配置信息主要包括浏览器的一些参数设置；硬件配置信息主要包括屏幕的参数设置。在本申请实施例中，将对如何获取浏览器配置信息进行详细说明。
请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种获取浏览器配置信息的子步骤的示意性流程图，具体可以包括以下步骤S101至步骤S103。
步骤S101、获取所述应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象。
在本申请实施例中，可以获取应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象。根据第一浏览器对象，确定软件配置信息，以及根据第二浏览器对象，确定硬件配置信息。
示例性的，第一浏览器对象可以是Navigator对象。需要说明的是，Navigator对象包含有关浏览器的对象属性信息。例如，对象属性信息可以包括但不限于appCodeName、appName、appVersion、cookieEnabled、platform以及userAgent等等。
其中，对象属性信息appCodeName是指浏览器的代码名；对象属性信息appName是指浏览器的名称；对象属性信息appVersion是指浏览器的平台和版本信息；对象属性信息cookieEnabled是指浏览器中是否启动cookie的布尔值；对象属性信息platform是指运行浏览器的操作系统平台；对象属性信息userAgent是指由客户机发送服务器的user-agent头部的值。
步骤S102、对所述第一浏览器对象进行信息提取，获得所述软件配置信息。
在一些实施例中，对第一浏览器对象进行信息提取，获得软件配置信息，可以包括：对第一浏览器对象进行解析，获得多个对象属性信息；将其中的一个或多个对象属性信息，确定为软件配置信息。
示例性的，可以对Navigator对象进行解析，获得多个对象属性信息。例如，appCodeName、appName、appVersion、cookieEnabled、platform以及userAgent等对象属性信息。然后，将其中的一个或多个对象属性信息，确定为软件配置信息。
需要说明的是，在本申请实施例中，可以将一个或多个对象属性信息进行组合，得到软件配置信息。例如，可以将对象属性信息appCodeName，确定为软件配置信息。又例如，可以将对象属性信息appCodeName与对象属性信息appName，确定为软件配置信息。还可以将可以将对象属性信息appCodeName、对象属性信息appVersion以及对象属性信息platform，确定为软件配置信息。
步骤S103、对所述第二浏览器对象进行信息提取，获得所述硬件配置信息。
在一些实施例中，对第二浏览器对象进行信息提取，获得硬件配置信息，可以包括：对第二浏览器对象进行解析，获得屏幕高度信息与屏幕宽度信息；将屏幕高度信息与屏幕宽度信息，确定为硬件配置信息。
示例性的，第二浏览器对象可以是Screen对象。需要说明的是，Screen对象包含有关显示页面的屏幕的对象属性信息。例如，availHeight和availWidth等对象属性。对象属性信息availHeight是指屏幕的高度，对象属性信息availWidth是指屏幕的宽度。
例如，可以将对象属性信息availHeight与对象属性信息availWidth，确定为应用配置信息。此外，硬件配置信息还可以是屏幕的颜色分辨率等信息，在此不作限定。
通过获取应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象，可以通过第一浏览器对象获得软件配置信息以及通过第二浏览器对象获得硬件配置信息，进而可以将软件配置信息与硬件配置信息确定为浏览器配置信息。
步骤S20、基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息。
在一些实施例中，基于预设的用户标识信息生成策略，根据浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息，可以包括：获取当前的时间戳以及随机数；根据加密算法对浏览器配置信息、时间戳以及随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为用户标识信息。其中，用户标识信息可以是包括多个字母、数字、特殊字符的用户标识码。
示例性的，可以获取当前的时间戳以及生成一个随机数。其中，时间戳是一个字符序列，可以唯一地标识某一刻的时间。随机数可以通过随机数生成器得到，也可以通过随机数函数得到，例如rand()函数。
示例性的，在获取当前的时间戳以及随机数后，可以根据加密算法对浏览器配置信息、时间戳以及随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为用户标识信息。
其中，加密算法可以包括但不限于消息摘要算法(Message-Digest Algorithm)、哈希算法(Secure Hash Algorithm)、AES(Advanced Encryption Standard，高级加密标准)算法以及椭圆曲线签名算法等等。加密信息可以是经加密算法计算得到的字符串，例如，经消息摘要算法计算得到的消息摘要值或经哈希算法计算得到的哈希值。
需要说明的是，消息摘要算法可以包括但不限于MD2算法、MD4算法以及MD5算法等等，此处不做唯一限定。哈希算法可以包括但不限于SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384以及SHA-512等等。
通过基于加密算法对浏览器配置信息、时间戳以及随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为用户标识信息，实现将用户标识信息作为用户主键，可以有效降低用户主键出现重复性的概率，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键存在容易出现重复性的问题。需要说明的是，在现有技术中，对于无状态应用程序，通常是采用通用唯一识别码作为用户主键；但是随机产生的通用唯一识别码的128个比特中，有122个比特是随机产生，4个比特在此版本被使用，2个在其变体中被使用，因此，两个通用唯一识别码存在一定几率为相同值。
步骤S30、基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息。
需要说明的是，当前页面是指应用程序中打开的页面，例如H5页面、React Native页面等等。行为轨迹信息包括用户在当前页面中的行为轨迹。例如，行为轨迹信息可以包括用户在当前页面上触发的埋点事件或用户在当前页面上的行为轨迹的视频等等，当然，也可以是包括表示用户在当前页面上的行为轨迹的其它形式，在此不作限定。
在一些实施例中，基于用户标识信息，对应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个当前页面对应的行为轨迹信息，可以包括：将用户标识信息透传给应用程序中的每个当前页面；每当检测到当前页面中的埋点事件触发时，根据当前页面中的用户标识信息与埋点事件，确定当前页面对应的行为轨迹信息；和/或当接收到录屏指令时，对每个当前页面进行录制，获得每个当前页面对应的视频，并基于每个当前页面中的用户标识信息与视频，确定每个当前页面对应的行为轨迹信息。
示例性的，可以将用户标识信息透传给应用程序中的每个当前页面，以使每个当前页面都携带用户标识信息，进而可以将每个当前页面中的用户标识信息与用户在每个当前页面中的行为轨迹进行关联。从而实现采用统一的用户标识信息检测用户的行为轨迹，避免采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹。
例如，若应用程序中的当前页面为页面A，则可以将用户标识信息透传给页面A；当用户在应用程序中打开另一个页面B或从页面A跳转至页面B时，可以将用户标识信息透传给页面B。从而，可以使得用户打开的全部页面都携带用户标识信息。
需要说明的是，透传是指只将需要传送的用户标识信息传送到目的页面，同时保证传输的质量即可，而不对传输的用户标识信息进行处理。
在本申请实施例中，当检测到当前页面中的埋点事件触发时，可以将触发的埋点事件确定为行为轨迹信息，也可以在当检测到录制指令时，将录制得到的视频确定为行为轨迹信息。还可以是在检测到当前页面中的埋点事件触发和录制指令时，将触发的埋点事件和视频确定为行为轨迹信息。
需要说明的是，埋点用于监听应用程序运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。示例性的，埋点事件可以包括点击事件、曝光事件、信息收集事件等等。其中，点击事件是指用户每点击页面上的一个按钮都会记录一次数据；曝光事件是指当用户成功进入一个页面时记录一次数据，刷新一次页面也会记录一次数据；信息收集事件是指收集接口调用成功或失败的信息，也可以是收集用户操作的某个内容的信息。
在一些实施方式中，每当检测到当前页面中的埋点事件触发时，根据当前页面中的用户标识信息与埋点事件，确定当前页面对应的行为轨迹信息。例如，当检测到页面A中的埋点事件触发时，根据页面A中的用户标识信息与埋点事件，确定页面A对应的行为轨迹信息。又例如，当检测到页面B中的埋点事件触发时，根据页面B中的用户标识信息与埋点事件，确定页面B对应的行为轨迹信息。从而，可以得到每个当前页面对应的行为轨迹信息。
其中，根据当前页面中的用户标识信息与埋点事件，确定当前页面对应的行为轨迹信息，可以包括：获取埋点事件的触发时间；将用户标识信息与埋点事件、触发时间进行关联，获得当前页面对应的行为轨迹信息。
需要说明的是，通过将用户标识信息与埋点事件、触发时间进行关联，其中，用户标识信息用于关联用户在每个当前页面中的行为轨迹，触发时间用于对行为轨迹信息进行排序。
在另一些实施方式中，当接收到录屏指令时，对每个当前页面进行录制，获得每个当前页面对应的视频，并基于每个当前页面中的用户标识信息与视频，确定每个当前页面对应的行为轨迹信息。
示例性的，可以通过视频录制软件对每个当前页面进行录制，获得每个当前页面对应的视频。其中，每个当前页面的视频包括用户在当前页面中的行为轨迹。
示例性的，可以将每个当前页面中的用户标识信息与视频以及视频的录制时间进行关联，获得每个当前页面对应的行为轨迹信息。其中，录制时间可以是录制起始时间，也可以是录制结束时间。
通过基于用户标识信息对应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个当前页面对应的行为轨迹信息，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性。
步骤S40、根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
示例性的，可以获得每个当前页面对应的行为轨迹信息之后，可以根据全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
在一些实施例中，若每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个当前页面对应的埋点事件以及每个埋点事件对应的触发时间，则生成的行为轨迹检测结果包括埋点事件链路。其中，根据当前页面对应的行为轨迹信息，生成行为轨迹检测结果，可以包括：基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路。
请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种埋点事件链路的示意图。如图3所示，可以按照每个埋点事件的触发时间的先后顺序，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路。例如，埋点事件链路可以包括埋点事件1、埋点事件2以及埋点事件3等等。
通过基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路，可以更加直观地获得用户在全部页面上的行为轨迹。
示例性的，还可以基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行分类和统计，得到每个埋点事件在每一天的触发次数；然后根据每个埋点事件对应的触发时间和触发次数，生成埋点事件统计图。请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种埋点事件统计图，如图4所示，包括埋点事件1和埋点事件2在每一天的触发次数。
示例性的，也可以基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行分类和统计，得到每个当前页面在每一天的全部埋点事件的触发次数；然后根据每个当前页面对应的触发时间和触发次数，生成埋点事件统计图。
通过根据每个埋点事件对应的触发时间和触发次数，生成埋点事件统计图，可以更加直观地获得用户在全部页面上触发的埋点事件。
在另一些实施例中，若每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个当前页面对应的视频以及每个视频对应的触发时间，则行为轨迹检测结果包括目标视频。其中，根据全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，可以包括：基于每个视频对应的录制时间，对全部视频进行拼接，获得目标视频。
示例性的，可以基于每个视频对应的录制起始时间，将全部视频进行拼接，得到目标视频。
在本申请实施例中，可以基于全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，也可以从全部当前页面中筛选出部分目标页面，基于目标页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
为进一步保证上述行为轨迹检测结果的私密和安全性，上述行为轨迹检测结果可以存储于一区块链的节点中。
通过基于每个视频对应的录制时间对全部视频进行拼接，可以获得包含用户在全部页面上的行为轨迹的目标视频。
在一些实施例中，根据全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果之前，还可以包括：对全部当前页面进行筛选，获得满足预设的页面筛选条件的目标页面。
示例性的，预设的页面筛选条件可以是页面对应的业务类型和/或所属模块。其中，业务类型可以是投保业务、支付业务、续保业务等等。所属模块可以是微信、投保、承保等模块，每个所属模块可以有多个页面。
例如，可以将业务类型为投保业务的当前页面，确定为目标页面。又例如，可以将所属模块为投保的当前页面，确定为目标页面。
在一些实施例中，根据全部当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，可以包括：根据目标页面对应的行为轨迹信息，生成行为轨迹检测结果。
其中，根据目标页面对应的行为轨迹信息生成行为轨迹检测结果的具体过程，可以参见上述实施例中根据全部当前页面对应的行为轨迹信息确定行为轨迹检测结果的详细描述，具体过程在此不再赘述。
通过对全部当前页面进行筛选，并根据目标页面对应的行为轨迹信息生成行为轨迹检测结果，可以实现针对性地获得不同的业务类型或不同的所属模块对应的目标页面中的行为轨迹。
上述实施例提供的行为轨迹检测方法，通过获取应用程序对应的浏览器配置信息，后续可以根据浏览器配置信息生成用户标识信息，进而可以根据用户标识信息检测用户的行为轨迹；通过获取应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象，可以通过第一浏览器对象获得软件配置信息以及通过第二浏览器对象获得硬件配置信息，进而可以将软件配置信息与硬件配置信息确定为浏览器配置信息；通过基于加密算法对浏览器配置信息、时间戳以及随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为用户标识信息，实现将用户标识信息作为用户主键，可以有效降低用户主键出现重复性的概率，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键存在容易出现重复性的问题；通过基于用户标识信息对应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个当前页面对应的行为轨迹信息，解决了采用通用唯一识别码作为用户主键检测行为轨迹导致容易混淆不同用户的行为轨迹的问题，提高了行为轨迹检测的准确性；通过基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路，可以更加直观地获得用户在全部页面上的行为轨迹；通过对全部当前页面进行筛选，并根据目标页面对应的行为轨迹信息生成行为轨迹检测结果，可以实现针对性地获得不同的业务类型或不同的所属模块对应的目标页面中的行为轨迹。
请参阅图5，图5是本申请的实施例还提供一种行为轨迹检测装置1000的示意性框图，该行为轨迹检测装置用于执行前述的行为轨迹检测方法。其中，该行为轨迹检测装置可以配置于服务器或终端中。
如图5所示，该行为轨迹检测装置1000，包括：配置信息获取模块1001、用户标识信息生成模块1002、行为轨迹检测模块1003和检测结果生成模块1004。
配置信息获取模块1001，用于获取应用程序对应的浏览器配置信息。
用户标识信息生成模块1002，用于基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息。
行为轨迹检测模块1003，用于基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息。
检测结果生成模块1004，用于根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上述的装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图6所示的计算机设备上运行。
请参阅图6，图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。
请参阅图6，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器和存储器，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。所述存储介质可以是非易失性存储介质，也可以是易失性存储介质。
处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。
内存储器为存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种行为轨迹检测方法。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
获取应用程序对应的浏览器配置信息；基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
在一个实施例中，所述浏览器配置信息包括软件配置信息与硬件配置信息；所述处理器在实现获取所述应用程序对应的浏览器配置信息时，用于实现：
获取所述应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象；对所述第一浏览器对象进行信息提取，获得所述软件配置信息；对所述第二浏览器对象进行信息提取，获得所述硬件配置信息。
在一个实施例中，所述处理器在实现对所述第一浏览器对象进行信息提取，获得所述软件配置信息时，用于实现：
对所述第一浏览器对象进行解析，获得多个对象属性信息；将其中的一个或多个对象属性信息，确定为所述软件配置信息。
在一个实施例中，所述处理器在实现对所述第二浏览器对象进行信息提取，获得所述硬件配置信息时，用于实现：
对所述第二浏览器对象进行解析，获得屏幕高度信息与屏幕宽度信息；将所述屏幕高度信息与所述屏幕宽度信息，确定为所述硬件配置信息。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息时，用于实现：
获取当前的时间戳以及随机数；根据加密算法对所述浏览器配置信息、所述时间戳以及所述随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为所述用户标识信息。
在一个实施例中，所述处理器在实现基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息时，用于实现：
将所述用户标识信息透传给所述应用程序中的每个当前页面；每当检测到所述当前页面中的埋点事件触发时，根据所述当前页面中的所述用户标识信息与所述埋点事件，确定所述当前页面对应的行为轨迹信息；和/或当接收到录屏指令时，对每个所述当前页面进行录制，获得每个所述当前页面对应的视频，并基于每个所述当前页面中的所述用户标识信息与所述视频，确定每个所述当前页面对应的行为轨迹信息。
在一个实施例中，每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个所述当前页面对应的埋点事件以及每个所述埋点事件对应的触发时间，所述行为轨迹检测结果包括埋点事件链路；所述处理器在实现根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果时，用于实现：
基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路。
在一个实施例中，每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个所述当前页面对应的视频以及每个视频对应的触发时间，所述行为轨迹检测结果包括目标视频；所述处理器在实现根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果时，用于实现：
基于每个视频对应的录制时间，对全部视频进行拼接，获得目标视频。
本申请的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项行为轨迹检测方法。
例如，该程序被处理器加载，可以执行如下步骤：
获取应用程序对应的浏览器配置信息；基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字卡(Secure Digital Card，SD Card)，闪存卡(Flash Card)等。
进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种行为轨迹检测方法，其特征在于，包括：
获取应用程序对应的浏览器配置信息；
基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；
基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；
根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
2.根据权利要求1所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，所述浏览器配置信息包括软件配置信息与硬件配置信息；所述获取所述应用程序对应的浏览器配置信息，包括：
获取所述应用程序中的第一浏览器对象与第二浏览器对象；
对所述第一浏览器对象进行信息提取，获得所述软件配置信息；
对所述第二浏览器对象进行信息提取，获得所述硬件配置信息。
3.根据权利要求2所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，所述对所述第一浏览器对象进行信息提取，获得所述软件配置信息，包括：
对所述第一浏览器对象进行解析，获得多个对象属性信息；
将其中的一个或多个对象属性信息，确定为所述软件配置信息；
所述对所述第二浏览器对象进行信息提取，获得所述硬件配置信息，包括：
对所述第二浏览器对象进行解析，获得屏幕高度信息与屏幕宽度信息；
将所述屏幕高度信息与所述屏幕宽度信息，确定为所述硬件配置信息。
4.根据权利要求1所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，所述基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息，包括：
获取当前的时间戳以及随机数；
根据加密算法对所述浏览器配置信息、所述时间戳以及所述随机数进行加密处理，将得到的加密信息确定为所述用户标识信息。
5.根据权利要求1所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，所述基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息，包括：
将所述用户标识信息透传给所述应用程序中的每个当前页面；
每当检测到所述当前页面中的埋点事件触发时，根据所述当前页面中的所述用户标识信息与所述埋点事件，确定所述当前页面对应的行为轨迹信息；和/或当接收到录屏指令时，对每个所述当前页面进行录制，获得每个所述当前页面对应的视频，并基于每个所述当前页面中的所述用户标识信息与所述视频，确定每个所述当前页面对应的行为轨迹信息。
6.根据权利要求5所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个所述当前页面对应的埋点事件以及每个所述埋点事件对应的触发时间，所述行为轨迹检测结果包括埋点事件链路；
所述根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，包括：
基于每个埋点事件的触发时间，对全部埋点事件进行连接，生成埋点事件链路。
7.根据权利要求5所述的行为轨迹检测方法，其特征在于，每个当前页面对应的行为轨迹信息包括每个所述当前页面对应的视频以及每个视频对应的触发时间，所述行为轨迹检测结果包括目标视频；
所述根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果，包括：
基于每个视频对应的录制时间，对全部视频进行拼接，获得目标视频。
8.一种行为轨迹检测装置，其特征在于，包括：
配置信息获取模块，用于获取应用程序对应的浏览器配置信息；
用户标识信息生成模块，用于基于预设的用户标识信息生成策略，根据所述浏览器配置信息，生成对应的用户标识信息；
行为轨迹检测模块，用于基于所述用户标识信息，对所述应用程序中的至少一个当前页面进行行为轨迹检测，获得每个所述当前页面对应的行为轨迹信息；
检测结果生成模块，用于根据全部所述当前页面对应的行为轨迹信息，确定行为轨迹检测结果。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的行为轨迹检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至7任一项所述的行为轨迹检测方法。
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|---|---|---|---|
| CN202210545926.3A CN114979109B (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202210545926.3A CN114979109B (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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| CN114979109B CN114979109B (zh) | 2024-04-02 |
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| CN202210545926.3A Active CN114979109B (zh) | 2022-05-19 | 2022-05-19 | 行为轨迹检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116095137A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-05-09 | 北京隆道网络科技有限公司 | 基于供应链管理的数据智能采集推送方法及系统 |
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2022
- 2022-05-19 CN CN202210545926.3A patent/CN114979109B/zh active Active
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|---|---|
| CN114979109B (zh) | 2024-04-02 |
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