TWI666559B - 用戶資料共用的方法和設備 - Google Patents

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Abstract

本發明實施例揭示了一種用戶資料共用的方法和設備,根據獲取到的查詢媒介資訊,查詢相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,根據查詢到的資訊建構局部媒介網路,並利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶,獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用,從而,將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,以實現用戶行為資訊共用。

Description

用戶資料共用的方法和設備
本發明係有關電腦技術領域,特別有關一種用戶資料共用的方法和設備。
隨著互聯網和資訊化的發展,用戶在日常業務的進行過程中,會將資訊應用於不同的業務平臺中,例如:網路購物、網路行為、金融服務、保險業務等諸多方面,而在這些業務實現的過程中,不同的業務平臺也會相應的對用戶的資訊進行記錄和累計,包括業務執行記錄以及由此衍生的用戶行為資訊。
不同類型的業務平臺分別的不斷地累積了用戶的在不同方面的資料資訊,比如,一些電商平臺的業務平臺會不斷沉澱用戶的購物消費資訊,另外一些搜索引擎的業務平臺會不斷沉澱用戶的搜索資訊,另外一些理財平臺的業務平臺會沉澱用戶的存款理財資訊。同一個用戶實體在不同類型的業務平臺的網站上會有不同的帳戶,沉澱了不同的資訊。如何將不同業務平臺之間的同一個用戶的用戶資訊進行關聯,打通不同業務平臺之間的用戶資料,實現用戶 行為資訊共用,是一件非常有價值,也非常困難的事情。
但是,由於用戶識別,資訊交互,分類統計等諸多難題的存在,現有技術中還沒有一種方案能夠將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,實現用戶行為資訊共用。
因此,現有技術中亟待找到一種能夠夠將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,以實現用戶行為資訊共用的方案。
本發明實施例提供了一種用戶資料共用的方法和設備,以實現將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,實現共用所述用戶行為資訊。
為了達到上述目的,一種用戶資料共用的方法,包括以下步驟:獲取查詢媒介資訊;利用所述查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與所述查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,所述用戶帳戶的關係資訊包括:所述用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度;利用查找到的所述至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路,所述局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之 間的關係,邊權重為關係強度分值;利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶;獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用。
一種網路設備,其特徵在於,包括:獲取模組,用以獲取查詢媒介資訊;查詢模組,用以利用所述獲取模組所獲取的查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與所述查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,所述用戶帳戶的關係資訊包括:所述用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度;創建模組,用以利用所述查詢模組所查找到的所述至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路,所述局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係,邊權重為關係強度分值;確定模組,用以利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶;處理模組,用以獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用。
與現有技術相比,本發明實施例至少具有以下優點:本發明實施例揭示了一種用戶資料共用的方法和設 備,根據獲取到的查詢媒介資訊,查詢相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,根據查詢到的資訊建構局部媒介網路,並利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶,獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用,從而,將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,以實現用戶行為資訊共用。
31‧‧‧獲取模組
32‧‧‧查詢模組
33‧‧‧創建模組
34‧‧‧確定模組
35‧‧‧處理模組
圖1是本發明實施例一提供的一種用戶資料共用的方法的流程示意圖;圖2是本發明實施例一提供的一種局部媒介網路的結構示意圖。
圖3是本發明實施例二提供的一種網路設備的結構示意圖。
下面將結合本發明的附圖,對本發明中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發明的部分實施例,而不是全部的實施例。基於本發明的實施例,本領域技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例,都屬於本發明保護的範圍。
不同的業務平臺的資料庫都會記錄用戶的一些身份資訊(如用戶手機號碼,身份證,銀行卡等)和環境資訊 (如使用的IP,WIFI,MAC,IMEI等),這些身份資訊和環境資訊可統稱為媒介資訊。由於同一個用戶在不同的業務平臺留下的媒介資訊是相同的,因此可以將其用來實現資料的打通。所謂的資料的打通是基於上述相同的媒介資訊,從不同的業務平臺的資料庫中,獲取在不同業務平臺的資料庫沉澱的針對同一個用戶的用戶行為資訊,以實現該用戶行為資訊的資料共用。
透過單一媒介去查找用戶,這樣的方式準確率比較低,尤其是對於一些公用的媒介資訊,如IP,MAC甚至手機等,利用這些媒介資訊通常會找到很多帳戶,而這些帳戶又不一定是屬於同一個用戶的。因此,雖然用該單一媒介資訊查找到了多個帳戶,但由於這些帳戶不是屬於同一個用戶的,所以,所獲得用戶行為資訊將是來自於不同用戶的,這樣獲取的資料準確率低,無法實現共用同一個用戶在不同業務平臺的資料庫中所沉澱的用戶行為資訊。
其中,用戶行為資訊可以包括例如用戶的購物資訊、用戶的搜索資訊以及用戶的存款資訊等。
而且對於很多業務場合來說,準確率是非常重要的,而且一般情況下,都會有豐富的媒介資訊,因此,更好的方案是能夠用多個媒介資訊去更好的查找用戶或者說鎖定用戶。
本發明實施例所提出的技術方案要實現的正是用多個媒介資訊去鎖定同一個用戶。而當用多個媒介資訊鎖定一個用戶之後,同時亦即確認了這些媒介資訊是屬於該用戶 的。進一步地,再用這些屬於同一個用戶的媒介資訊在不同業務平臺去匹配不同的帳號,從而獲取該用戶在不同業務平臺留下的不同的帳號,以及在相應的帳號在所對應的業務平臺的資料庫中所沉澱的用戶行為資訊,即獲取了同一個用戶在不同業務平臺中的用戶行為資訊。
透過以上的處理,使各個業務平臺可以共用同一個用戶在不同業務平臺的資料庫中所沉澱的用戶行為資訊。例如,利用屬於同一個用戶u的媒介資訊在業務平臺a、業務平臺b和業務平臺c中匹配相應的帳號,即在業務平臺a、業務平臺b和業務平臺c中查找用戶u留下的帳號,進而,獲取所查找到的帳號在業務平臺a、業務平臺b和業務平臺c的資料庫中所沉澱的用戶行為資訊,從而,獲取到了用戶u在業務平臺a、業務平臺b和業務平臺c中的用戶行為資訊,在業務平臺a、業務平臺b和業務平臺c之間實現了用戶u的用戶行為資訊的共用。
如圖1所示,為本發明實施例一提供的一種用戶資料共用的方法的流程示意圖,該方法具體包括以下步驟:
步驟S101、獲取查詢媒介資訊。
媒介是指使雙方(人或事物)發生關係的人或事物,常見的媒介包括帳戶、身份證、手機、郵箱、銀行卡、設備碼、位址相關的資訊等。
而在本發明實施例中,查詢媒介是指用以在媒介網路中查詢目標用戶的帳戶的媒介,目前,可以確定這些媒介與目標用戶的帳戶存在關聯性的可能性較大,所以,用以 查詢目標用戶的準確性也較高。在實際的應用中,可以選擇已驗證與用戶相匹配,或者具有排他性的媒介來作為查詢媒介。
需要進一步說明的是,為了提高查詢的準確度,也為了降低干擾資訊或識別度較低的資訊作為查詢媒介所導致的查詢結果錯誤,本發明實施例所提出的技術方案中,較佳的需要獲取兩個以上的查詢媒介用於後續的處理流程,具體查詢媒介數量可以根據實際場合需要進行設定,這樣的變化並不會影響本發明的保護範圍。
步驟S102、利用所述查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與所述查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊。
其中,所述用戶帳戶的關係資訊包括:所述用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度。
需要說明的是,所述媒介網路是包括用戶帳戶之間的關聯關係、用戶帳戶與媒介之間的關聯關係的網路,所述媒介網路中包括任意用戶帳戶之間的關係強度、用戶帳戶和媒介之間的關係強度。
在步驟S101中,如果獲取了至少兩個查詢媒介資訊,則本步驟的操作具體為:分別利用所述至少兩個查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與對應的所述查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊。
需要說明的是,在一種具體的應用場合中,可以包括 以下的處理選擇,從媒介網路中查找得到與對應的所述查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊之後,進一步可以包括:判斷所述至少兩個查詢媒介資訊是否屬於同一個用戶帳戶,若是,則將確定的同一個用戶帳戶作為可信帳戶;否則,執行步驟S103。
步驟S103、利用查找到的所述至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路。
在實際應用場合中,局部媒介網路的創建流程如下:根據用戶帳戶與媒介之間的共現關係,確定用戶帳戶和媒介之間的關係強度,根據用戶之間的關係,確定用戶帳戶之間的關係強度,其中,所述用戶之間的關係包括:用戶之間的社交關係、資金關係、共設備關係、共媒介關係。
具體上,所述局部媒介網路包括頂點和邊,所述局部媒介網路中的頂點包括媒介或用戶帳戶,所述局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係,邊權重為關係強度分值。
如圖2所示,為本發明實施例所提出的根據一個具體的應用場合所創建的局部媒介網路的結構示意圖,相應的創建過程如下:首先,獲取媒介資訊1、媒介資訊2、媒介資訊3、媒介資訊4。
然後,在媒介網路中,根據媒介資訊1找對應的帳戶 A、B,根據媒介資訊2找對應的帳戶A、C,根據媒介資訊3找對應的帳戶A、C,根據媒介資訊4找對應的帳戶D、E。
最後,根據媒介資訊1、媒介資訊2、媒介資訊3、媒介資訊4、以及與該媒介資訊1對應的帳戶A、B,與該媒介資訊2對應的帳戶A、C,與該媒介資訊3對應的帳戶A、C,與該媒介資訊4對應的帳戶D、E建構出如附圖2所示的局部媒介網路,其中,媒介資訊1、媒介資訊2、媒介資訊3、媒介資訊4,以及帳戶A、帳戶B、帳戶C和帳戶D作為不同的頂點,圖中各頂點之間的連線即為邊,示意相應頂點之間關係。
步驟S104、利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶。
具體上,本步驟的處理方案為利用步驟S103所創建的局部媒介網路,對所述至少一個用戶帳戶進行混合排序,將排在前N個用戶帳戶確定為可信帳戶。
具體上,在實際應用場合中,上述的混合排序的實現流程如下:
步驟1、邊權重歸一化,對所述局部媒介網路中的各個邊的邊權重進行歸一化,即在所述局部媒介網路中,分別對各查詢媒介資訊和與其對應的用戶帳戶之間、以及各用戶帳戶之間的原始邊權重資訊進行邊權重資訊歸一操作。
需要具體說明的是,上述的邊權重資訊歸一操作可以 透過如下的方式實現:首先,分別獲取所述各查詢媒介資訊和與其對應的用戶帳戶之間的原始邊權重、各用戶帳戶之間的原始邊權重在第一預設次數內的變化率資訊;根據該變化率資訊而對各查詢媒介資訊和與其對應的用戶帳戶之間的原始邊權重、各用戶帳戶之間的原始邊權重進行邊權重歸一化操作。
在具體的應用場合下,可參考如下公式實現: 公式一(邏輯回歸公式):
其中,f(x)為進行邊權重資訊歸一操作後所獲得邊權重值,“ax”中的x表示原始的邊權重值,a作為邏輯回歸公式中的變數,可以透過以下公式求得: 公式二(求導公式):
其中,x0表示原始邊權重的最小值;x99%表示邊權重的99%分位數的值。
步驟2、迭代計算邊權重,對歸一化後的邊權重進行迭代計算,直至收斂為止,亦即根據步驟1的邊權重資訊歸一操作所獲得的各查詢媒介資訊和與其對應的用戶帳戶之間的邊權重、以及各用戶帳戶之間的邊權重進行迭代計算操作,直至迭代結果收斂後,獲得各查詢媒介資訊和與其對應的用戶帳戶之間的邊權重、以及各用戶帳戶之間的邊權重。
為了方便描述,定義數學符號如下:局部媒介網路定義為G,n表示G中的節點資料,節點可以是用戶帳戶, 也可以是媒介。
在具體的應用場合下,上述的迭代操作可參考如下公式實現:公式三(初始狀態下,亦即第k次迭代中的邊權重資訊計算公式):
在迭代過程中,透過如下公式四重新計算每條邊的權重(第k+1次迭代中的的邊權重資訊計算公式),公式四:
其中,Rk(a,b)表示節點a和節點b的在第k次迭代中的邊權重資訊、Rk+1(a,b)表示節點a和節點b的在第k+1次迭代中的邊權重資訊、C表示收斂速度控制參數或者叫衰減因數、|I(a)|表示節點a的鄰居列表的邊權重信息的和值、|I(b)|表示節點b的鄰居列表的邊權重資訊的和值、i表示第i個、j表示第j個、Ii(a)表示節點a的鄰居列表資訊、Ij(b)表示節點b的鄰居列表資訊。(在局部媒介網路中,媒介資訊以及與媒介資訊相對應的帳戶稱為節點,與節點相連接的其他節點稱為該節點的鄰居,所有鄰居稱為鄰居列表)。
需要說明的是,由於對邊權重進行迭代計算的目的是:使求得的節點之間的邊權重資訊趨於穩定亦即收斂,而非無限制的迭代下去;因此,在本實施例中,在進行到預設次數的迭代計算操作之後,要判斷此時獲得的節點之間的邊權重資訊是否滿足收斂條件。
具體上,在本實施例中,可透過如下方式來確定此時獲得的節點之間的邊權重資訊是否滿足收斂條件:當進行第一預設次數的迭代計算操作後,分別獲取所述各用戶帳戶與與其相對應的各媒介資訊之間新的邊權重的第一變化值、以及與所述各用戶帳戶之間的邊權重的第二變化值;判斷所述第一變化值與第二變化值的和值是否小於預設的第一和值閥值;若小於,則停止進行迭代計算操作;若不小於,則繼續進行迭代計算操作。
步驟3、確定綜合權重資訊,利用收斂後的各個邊權重,計算各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重。
根據所述用戶帳戶之間的邊權重和用戶帳戶與相應的媒介之間的邊權重資訊,確定各用戶帳戶的綜合權重資訊和各查詢媒介資訊的綜合權重資訊。
在具體的應用場合下,可參考如下公式實現:公式五(媒介權重資訊的計算公式):
其中,W(a)為媒介權重。通常,不同的查詢媒介的權重是不一樣的,比如作為查詢媒介,身份證比手機查詢的結果一般都更加可信,因此,權重更高。不同類型的查詢媒介,由於其查詢用戶的準確率(置信度)是不一樣的,權重也應該是不同的,通常該媒介權重是根據業務經驗和理解來指定的。因此,根據媒介的不同類型,設定不同的媒介權重。
公式六(各用戶帳戶的綜合權重資訊計算公式):
其中,u表示該局部媒介網路中的用戶帳戶u,S表示與用戶帳戶u相對應的的媒介資訊所組成的媒介資訊集合S,Score(u)表示用戶帳戶u的綜合權重資訊;W(a)* R(a,u)表示用戶帳戶u與與其相對應的各媒介資訊之間的邊權重資訊;W(a)* W(b)* R(a,b)表示與用戶帳戶u相對應的媒介資訊之間的邊權重資訊。
步驟4、綜合權重排序,根據步驟3所得到的各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重,對各用戶帳戶或各各查詢媒介進行排序,確定可信帳戶或可信媒介。
具體上,可以利用所述局部媒介網路,對所述至少一 個用戶帳戶進行混合排序,將排在前N個用戶帳戶確定為可信帳戶,N為正整數。
N可以根據實際場合需要所設定的數值,例如N=1。排名第一的用戶帳戶為最可信帳戶,可信度為該用戶帳戶的綜合權重分值。最可信帳戶相關的媒介為可信媒介,同樣地,可信度為該媒介的綜合權重分值。
對於可信媒介的判定,可以直接將可信用戶相關的媒介判定為可信媒介,且該媒介屬於可信帳戶。
如果存在有非可信媒介,且該非可信媒介和可信媒介的相似度(R)小於某個閾值(如0.01),則認為該媒介是不可信的,亦即該媒介不屬於可信帳戶。
步驟S105、獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用。
在具體的應用場合中,實現用戶資料共用的操作方式可以具體為:根據所述可信帳戶所對應的至少兩個媒介資訊到不同資料庫中去獲取所述不同資料庫中所記錄的該可信帳戶所對應的用戶的用戶行為資訊,以實現共用所述用戶行為資訊。
在本實施例中,作為一個較佳步驟,在根據所述可信帳戶所對應的至少兩個媒介資訊到不同資料庫中去獲取所述不同資料庫中所記錄的該可信帳戶所對應的用戶的用戶行為資訊後,還可以在上述的局部媒介網路中獲取不與所 述可信帳戶相對應的其他媒介資訊,將這些媒介資訊作為非可信媒介資訊。需要說明的是,非可信媒介資訊並非不可信媒介資訊,因此,還需要對這些非可信媒介資訊進行判斷,以確定其是否是不可信媒介資訊。
具體上,可透過如下方式來實現判斷所述非可信媒介資訊是否是不可信媒介資訊:步驟A:獲取所述非可信媒介資訊與所述與所述可信帳戶相對應的媒介資訊之間的相似度。
其中,所述相似度是與所述非可信媒介資訊與與其相關的可信媒介資訊之間所具有的相同的鄰邊的數量相對應的。
較佳的,所述非可信媒介資訊與與其相關的可信媒介資訊之間所具有的相同的鄰邊的數量越多表示所述非可信媒介資訊與所述與所述可信帳戶相對應的媒介資訊之間的相似度越高;反之,該數量越少表示相似度越低。
在實際應用中,對於可信媒介,可以直接判定且屬於可信帳戶,如果存在非可信媒介且和可信媒介的相似度(R)小於某個閾值(如0.01),則認為該媒介是不可信的,亦即該媒介不屬於可信帳戶。
步驟B:將所述相似度與預設的相似度閥值進行比較;步驟C:將所述相似度小於預設的相似度閥值的非可信媒介資訊作為不可信媒介資訊。
另一方面,由於不同的媒介資訊與帳戶之間的邊權重 資訊是不一樣的,比如:身份證比手機的查詢用戶結果要更加可信,因此身份證的邊權重資訊更高;另外不同類型的媒介資訊,由於其查詢用戶的準確率(置信度)是不一樣的,其邊權重資訊也應該是不同的。因此,在根據所述可信帳戶所對應的至少兩個媒介資訊到不同資料庫中去獲取所述不同資料庫中所記錄的該可信帳戶所對應的用戶的用戶行為資訊後,還可以確定與所述可信帳戶相對應的各媒介資訊與所述可信帳戶的關係強度,該關係強度指根據媒介資訊來查詢用戶時的準確率;具體上,可透過如下方式來實現:
步驟A:分別獲取與所述可信帳戶相對應的各媒介資訊的第二綜合邊權重資訊;其中,所述各第二綜合邊權重資訊為所述各媒介資訊與與其相對應的帳戶所組成的帳戶之間的綜合邊權重資訊。
具體上,上述的第二綜合邊權重資訊可以根據以下方式來確定:公式七(第二綜合邊權重資訊計算公式):
其中,m表示該局部媒介網路中的媒介資訊m,K表示與該媒介資訊m相對應的帳戶所組成的帳戶集合K,Score(m)表示第二綜合邊權重資訊;Score(a)* R(a,m)表示媒介資訊m與其相對應 的各用戶之間的邊權重資訊;Score(a)* Score(b)* R(a,b)表示與媒介資訊m相對應的用戶之間的邊權重資訊。
步驟B:對所述各第二綜合邊權重資訊進行排序。
步驟C:根據排序結果而確定所述各媒介資訊與所述可信帳戶的關係強度。
與現有技術相比,本發明實施例至少具有以下優點:本發明實施例揭示了一種用戶資料共用的方法和設備,根據獲取到的查詢媒介資訊,查詢相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,根據查詢到的資訊來建構局部媒介網路,並利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶,獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用,從而,將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,以實現用戶行為資訊共用。
基於與上述方法同樣的發明構思,本發明實施例二還提出了一種網路設備,如圖3所示,具體包括:獲取模組31,用以獲取查詢媒介資訊;查詢模組32,用以利用所述獲取模組31所獲取的查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與所述查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,所述用戶帳戶的關係資訊包括:所述用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度;創建模組33,用以利用所述查詢模組32所查找到的 所述至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路,所述局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,所述用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係,邊權重為關係強度分值;確定模組34,用以利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶;處理模組35,用以獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用。
在具體的應用場合中,所述確定模組34,具體用以:利用所述局部媒介網路,對所述至少一個用戶帳戶進行混合排序,將排在前N個用戶帳戶確定為可信帳戶,N為正整數。
其中,確定模組34具體包括:歸一化單元,用以對所述局部媒介網路中的各個邊的邊權重進行歸一化;迭代單元,用以對所述歸一化單元歸一化後的邊權重進行迭代計算,直至收斂;計算單元,用以利用所述迭代單元收斂後的各個邊權重,計算各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重;排序單元,用以根據所述計算單元計算的所述各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重,對所述至少 一個用戶帳戶或各各查詢媒介排序,確定可信帳戶或可信媒介。
較佳的,所述獲取模組31,具體用以獲取至少兩個查詢媒介資訊;所述查詢模組32,具體用以分別利用所述至少兩個查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與對應的所述查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊。
相應地,所述創建模組33,具體用以:判斷所述至少兩個查詢媒介資訊是否屬於同一個用戶帳戶,若是,則將確定的同一個用戶帳戶作為可信帳戶;否則,利用查找到的所述至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路。
與現有技術相比,本發明實施例至少具有以下優點:本發明實施例揭示了一種用戶資料共用的方法和設備,根據獲取到的查詢媒介資訊,查詢相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,根據查詢到的資訊來建構局部媒介網路,並利用所述局部媒介網路,從所述至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶,獲取所述可信帳戶的用戶資料,並作為所述查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用,從而,將不同業務平臺之間的針對同一個用戶實體的用戶行為資訊打通,以實現用戶行為資訊共用。
透過以上的實施例的描述,本領域的技術人員可以清楚地瞭解到本發明實施例可以透過硬體來實現,也可以借助軟體加必要的通用硬體平臺的方式來實現。基於這樣的 理解,本發明實施例的技術方案可以以軟體產品的形式體現出來,該軟體產品可以儲存在一個非易失性儲存媒體(可以是CD-ROM,U碟,移動硬碟等)中,包括若干指令用來使得一台電腦設備(可以是個人電腦,伺服器,或網路側設備等)執行本發明實施例各個實施例所述的方法。
本領域技術人員可以理解附圖只是一個較佳實施例的示意圖,附圖中的模組或流程並不一定是實施本發明實施例所必須的。
本領域技術人員可以理解實施例中的裝置中的模組可以按照實施例描述進行分佈於實施例的裝置中,也可以進行相應變化位於不同於本實施例的一個或多個裝置中。上述實施例的模組可以被合併為一個模組,也可以進一步拆分成多個子模組。
上述本發明實施例序號僅僅為了描述,不代表實施例的優劣。
以上揭示的僅為本發明實施例的幾個具體實施例,但是,本發明實施例並非局限於此,任何本領域的技術人員能思之的變化都應落入本發明實施例的業務限制範圍。

Claims (13)

  1. 一種利用電腦系統進行用戶資料共用的方法,其特徵在於,該方法包括:獲取查詢媒介資訊,其中該查詢媒介資訊包括身份資訊及環境資訊;利用該查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與該查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,該用戶帳戶的關係資訊包括:該用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,該用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度;利用查找到的該至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路,該局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,該用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係,邊權重為關係強度分值;利用該局部媒介網路,從該至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶;以及獲取該可信帳戶的用戶資料,並作為該查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用,其中,該利用該局部媒介網路,從該至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶,具體包括:利用該局部媒介網路,對該至少一個用戶帳戶進行混合排序,將排在前N個用戶帳戶確定為可信帳戶,N為正整數。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法,其中,利用該局部媒介網路,對該至少一個用戶帳戶進行混合排序,具體包括:對該局部媒介網路中的各個邊的邊權重進行歸一化;對歸一化後的邊權重進行迭代計算,直至收斂;利用收斂後的各個邊權重,計算各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重;以及根據該各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重,對該至少一個用戶帳戶或各各查詢媒介進行排序,確定可信帳戶或可信媒介。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法,其中,該對該局部媒介網路中的各個邊的邊權重進行歸一化,具體包括:分別獲取該各查詢媒介資訊與與其對應的用戶帳戶之間的原始邊權重、各用戶帳戶之間的原始邊權重在第一預設次數內的變化率;以及根據該變化率而對該各查詢媒介資訊與與其對應的用戶帳戶之間的原始邊權重、各用戶帳戶之間的原始邊權重進行邊權重歸一化操作。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的方法,其中,該對歸一化後的邊權重進行迭代計算,直至收斂,具體包括:根據該邊權重歸一化操作之後所獲得的各查詢媒介資訊與與其相對應的用戶帳戶之間的邊權重、各用戶帳戶之間的邊權重進行迭代計算操作,以分別確定該各用戶帳戶與與其對應的查詢媒介資訊之間的邊權重、以及該各用戶帳戶之間的邊權重;當進行第一預設次數的迭代計算操作後,分別獲取該各用戶帳戶與與其相對應的各查詢媒介資訊之間新的邊權重的第一變化值、以及與該各用戶帳戶之間的邊權重的第二變化值;以及判斷該第一變化值與第二變化值的和值是否小於預設的和值閥值;若小於,則停止進行迭代計算操作;若不小於,則繼續進行迭代計算操作。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的方法,其中,該獲取查詢媒介資訊,具體包括:獲取至少兩個查詢媒介資訊;利用該查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與該查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,具體包括:分別利用該至少兩個查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與對應的該查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的方法,其中,在分別利用該至少兩個查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與對應的該查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊之後,還包括:判斷該至少兩個查詢媒介資訊是否屬於同一個用戶帳戶,若是,則將確定的同一個用戶帳戶作為可信帳戶;否則,利用查找到的該至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的方法,其中,該媒介網路是包括用戶帳戶之間的關聯關係、用戶帳戶與媒介之間的關聯關係的網路,該媒介網路中包括任意用戶帳戶之間的關係強度、用戶帳戶和媒介之間的關係強度。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的方法,其中,該媒介網路的建立方法包括:根據用戶帳戶與媒介之間的共現關係,確定用戶帳戶和媒介之間的關係強度;根據用戶之間的關係,確定用戶帳戶之間的關係強度,其中,該用戶之間的關係包括:用戶之間的社交關係、資金關係、共設備關係、共媒介關係。
  9. 一種網路設備,其特徵在於,包括:獲取模組,用以獲取查詢媒介資訊;查詢模組,用以利用該獲取模組所獲取的查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與該查詢媒介相關的至少一個用戶帳戶及其關係資訊,該用戶帳戶的關係資訊包括:該用戶帳戶與該查詢媒介之間的關係強度,以及,該用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係強度;創建模組,用以利用該查詢模組所查找到的該至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路,該局部媒介網路中的邊包括媒介和用戶帳戶的關係,以及,該用戶帳戶與其他用戶帳戶之間的關係,邊權重為關係強度分值;確定模組,用以利用該局部媒介網路,從該至少一個用戶帳戶中確定可信帳戶;以及處理模組,用以獲取該可信帳戶的用戶資料,並作為該查詢媒介資訊對應的用戶資料輸出,以實現用戶資料共用。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的設備,其中,該確定模組,具體用以:利用該局部媒介網路,對該至少一個用戶帳戶進行混合排序,將排在前N個用戶帳戶確定為可信帳戶,N為正整數。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的設備,其中,該確定模組具體包括:歸一化單元,用以對該局部媒介網路中的各個邊的邊權重進行歸一化;迭代單元,用以對該歸一化單元歸一化後的邊權重進行迭代計算,直至收斂;計算單元,用以利用該迭代單元收斂後的各個邊權重,計算各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重;以及排序單元,用以根據該計算單元計算的該各個用戶帳戶的綜合權重或各查詢媒介的綜合權重,對該至少一個用戶帳戶或各各查詢媒介排序,確定可信帳戶或可信媒介。
  12. 如申請專利範圍第9項所述的設備,其中,該獲取模組,具體用以獲取至少兩個查詢媒介資訊;以及該查詢模組,具體用以分別利用該至少兩個查詢媒介資訊,從媒介網路中查找得到與對應的該查詢媒介相關的各個用戶帳戶及其關係資訊。
  13. 如申請專利範圍第12項所述的設備,其中,該創建模組,具體用以:判斷該至少兩個查詢媒介資訊是否屬於同一個用戶帳戶,若是,則將確定的同一個用戶帳戶作為可信帳戶;否則,利用查找到的該至少一個用戶帳戶及其關係資訊,建構局部媒介網路。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102209335A (zh) * 2011-05-24 2011-10-05 四川奥诚科技有限责任公司 一种多网元用户数据的获取方法及装置
US20140059658A1 (en) * 2012-08-22 2014-02-27 Mcafee, Inc. Privacy broker
CN103780690A (zh) * 2014-01-20 2014-05-07 北京集奥聚合科技有限公司 用户数据的安全共享方法和系统
CN104978383A (zh) * 2015-02-12 2015-10-14 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据互通的方法,及数据互通设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102209335A (zh) * 2011-05-24 2011-10-05 四川奥诚科技有限责任公司 一种多网元用户数据的获取方法及装置
US20140059658A1 (en) * 2012-08-22 2014-02-27 Mcafee, Inc. Privacy broker
CN103780690A (zh) * 2014-01-20 2014-05-07 北京集奥聚合科技有限公司 用户数据的安全共享方法和系统
CN104978383A (zh) * 2015-02-12 2015-10-14 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据互通的方法,及数据互通设备

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