[发明专利]用户识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种用户识别方法、装置及电子设备，其中，用户识别方法包括：识别已登录同一账号的多个设备，并将所述多个设备中任两个设备组成设备对；针对每个所述设备对，分析该设备对中包括的两个设备的特征数据，得到特征数据分析结果；在所述设备对中，识别特征数据分析结果大于预设阈值的设备对，将每个设备作为节点，并连接所识别出的每个设备对中包括的两个设备的节点，得到设备关系图；使用社区发现算法对所述设备关系图进行社区划分，将划分在同一社区的设备作为同一用户的设备。本申请的技术方案可以提高对多个设备进行用户划分的准确率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种用户识别方法、装置及电子设备。

背景技术

用户通常需要用账号登录一些网站或客户端后，才可以在网站或客户端进行信息浏览、下载、上传等操作。例如用账号登录视频网站或客户端观看、下载或上传视频。网站或客户端通常需要对多个设备中登录的用户进行识别，找出哪些设备属于同一用户，来决定广告投放策略或分析用户的实际操作行为。但很多情况下，某一用户会将自己的账号分享给其他没有账号的用户，这种情况下，同一账号就可能被多个用户使用。由于存在账号分享的情况，就不能仅根据同一账号在哪些设备上登录过，判定哪些设备属于同一个用户。

现有技术中，通常采用K-平均(K-Means)聚类法对多个设备进行用户划分。采用K-Means法对多个设备进行用户划分时，先找出同一账号所登录的N个设备，再预估这N个设备属于K个用户，从这N个设备中随机选择K个设备，作为K个用户；针对剩余的N-K个设备中的每个设备，获取该设备的特征数据，将获取的特征数据分别与K个设备的特征数据求差，得到K个差值，将该设备划分在差值的绝对值最小的那个设备对应的用户中。

然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：现有技术对多个设备进行用户划分的结果受预估的用户个数K的影响较大，由于需要人工预先指定用户个数K，而人工往往很难对用户的具体个数作准确的提前预估，从而导致对多个设备进行的用户划分结果也不准确。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用户识别方法、装置及电子设备，以实现提高对多个设备进行用户划分的准确率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种用户识别方法，该包括：

识别已登录同一账号的多个设备，并将所述多个设备中任两个设备组成设备对；

针对每个所述设备对，分析该设备对中包括的两个设备的特征数据，得到特征数据分析结果；

在所述设备对中，识别特征数据分析结果大于预设阈值的设备对，将每个设备作为节点，并连接所识别出的每个设备对中包括的两个设备的节点，得到设备关系图；

使用社区发现算法对所述设备关系图进行社区划分，将划分在同一社区的设备作为同一用户的设备。

可选的，所述使用社区发现算法对所述设备关系图进行社区划分，包括：

将所述设备关系图中的每个节点作为一个社区，并计算所述设备关系图的初始模块度；

针对每一个节点，将该节点分别划分在其他社区，计算该节点每次划分在其他任一社区后，形成的测试社区结构的目标模块度；

针对每一个节点，计算所述节点对应的每个目标测试社区结构的模块度与所述初始模块度的差值，并将所述节点划分在所述差值最大时对应的社区中；

将在社区划分时存在交集的节点，划分在同一社区。

可选的，所述针对每一个节点，将该节点分别划分在其他社区，计算该节点每次划分在其他任一社区后，形成的测试社区结构的目标模块度包括：