用戶標識處理的方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及一種用戶標識處理的方法和裝置。所述方法包括以下步驟：掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征；將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配成功，則所述字段所對應的數據為用戶標識，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配失敗，則所述字段所對應的數據不為用戶標識；將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變。上述用戶標識處理的方法和裝置，提高了用戶標識被識別的準確率和效率，讓第三方平臺獲取用戶標識，提高了用戶標識的安全性。

Method and device for processing user identification

The invention relates to a method and a device for processing user identification. The method comprises the following steps: data source table scan characteristics corresponding to the field source data acquisition data; matching rules characteristics and user identification characteristics corresponding to the field data, if the rules of characteristics and user identification characteristics corresponding to the data of field matching is successful the corresponding field data for user identification, if the rules of characteristics and user identification characteristics corresponding to the data of field match fails, the corresponding field data for user identification; the corresponding source data field in the table number according to the user identification data into the third party user account corresponding to the source data table field data for user identification data remains unchanged. The method and the device for processing the user identification can improve the accuracy and efficiency of the identification of the user identification, obtain the user identification of the third party platform, and improve the security of the user identification.

【技術實現步驟摘要】
用戶標識處理的方法和裝置
本專利技術涉及數據識別領域，特別是涉及一種用戶標識處理的方法和裝置。
技術介紹
隨著計算機和互聯網技術的發展，越來越多的用戶享受著互聯網技術所帶來的便利，同時也產生了海量的數據。海量的數據中涉及到很多用戶標識信息，該用戶標識信息關乎用戶的隱私，需要對用戶標識信息進行保護。然而，這些用戶標識信息涉及大量的表，表結構復雜，且存儲達到百TB(太字節)，無法做到人工識別覆蓋整體數據。傳統的用戶標識識別方法主要是通過模糊搜索識別字段，或者通過限制用戶標識數據值范圍，或者基于全量注冊數據進行匹配，然而，采用模糊搜索匹配出現錯誤率較高，通過數據值范圍匹配，因數據范圍變化較大，無法準確捕捉正確的用戶標識，采用全量注冊數據進行匹配，效率低，且用戶標識安全性低。
技術實現思路
基于此，有必要針對傳統的用戶標識識別方法識別準確率低且效率低的問題，提供一種用戶標識處理的方法，能提高識別的準確率和效率，且能提高用戶標識安全性。此外，還有必要提供一種用戶標識處理的裝置，能提高識別的準確率和效率，且能提高用戶標識安全性。一種用戶標識處理的方法，包括以下步驟：掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征；將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配成功，則所述字段所對應的數據為用戶標識，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配失敗，則所述字段所對應的數據不為用戶標識；將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變。一種用戶標識處理的裝置，包括：掃描模塊，用于掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征；匹配模塊，用于將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配成功，則所述字段所對應的數據為用戶標識，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配失敗，則所述字段所對應的數據不為用戶標識；處理模塊，用于將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變。上述用戶標識處理的方法和裝置，通過獲取源數據表中各字段所對應的數據的特征，將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若匹配成功，則將該字段所對應的數據轉化為第三方用戶帳號，若匹配失敗，則保持該字段所對應的數據不變，通過用戶標識的特征規則進行匹配，提高了用戶標識被識別的準確率和效率，且將用戶標識轉化為第三方用戶帳號，不讓第三方平臺獲取用戶標識，提高了用戶標識的安全性。附圖說明圖1A為一個實施例中終端的內部結構示意圖；圖1B為一個實施例中服務器的內部結構示意圖；圖2為一個實施例中用戶標識處理的方法的流程圖；圖3為一個實施例中源數據表的結構形式示意圖；圖4為另一個實施例中用戶標識處理的方法的流程圖；圖5為一個實施例中用戶標識處理的裝置的結構框圖；圖6為另一個實施例中用戶標識處理的裝置的結構框圖；圖7為另一個實施例中用戶標識處理的裝置的結構框圖；圖8為另一個實施例中用戶標識處理的裝置的結構框圖。具體實施方式為了使本專利技術的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本專利技術進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本專利技術，并不用于限定本專利技術。可以理解，本專利技術所使用的術語“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各種元件，但這些元件不受這些術語限制。這些術語僅用于將第一個元件與另一個元件區分。舉例來說，在不脫離本專利技術的范圍的情況下，可以將第一客戶端稱為第二客戶端，且類似地，可將第二客戶端稱為第一客戶端。圖1A為一個實施例中終端的內部結構示意圖。如圖1A所示，該終端包括通過系統總線連接的處理器、存儲介質、內存、網絡接口、顯示屏和輸入裝置。其中，終端的存儲介質存儲有操作系統，還包括一種用戶標識處理的裝置，該用戶標識處理的裝置用于實現一種用戶標識處理的方法。該處理器用于提供計算和控制能力，支撐整個終端的運行。終端中的內存為存儲介質中的用戶標識處理的裝置的運行提供環境，網絡接口用于與服務器進行網絡通信，如發送數據請求至服務器，接收服務器返回的數據等。終端的顯示屏可以是液晶顯示屏或者電子墨水顯示屏等，輸入裝置可以是顯示屏上覆蓋的觸摸層，也可以是終端外殼上設置的按鍵、軌跡球或觸控板，也可以是外接的鍵盤、觸控板或鼠標等。該終端可以是手機、平板電腦或者個人數字助理。本領域技術人員可以理解，圖1A中示出的結構，僅僅是與本申請方案相關的部分結構的框圖，并不構成對本申請方案所應用于其上的終端的限定，具體的終端可以包括比圖中所示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者具有不同的部件布置。圖1B為一個實施例中服務器的內部結構示意圖。如圖1B所示，該服務器包括通過系統總線連接的處理器、非易失性存儲介質、內存、網絡接口、顯示屏和輸入裝置。其中，該服務器的非易失性存儲介質存儲有操作系統、數據庫和用戶標識處理的裝置，數據庫中存儲有各種數據和用戶標識與第三方用戶帳號數據及對應關系，該用戶標識處理的裝置用于實現適用于服務器的一種用戶標識處理的方法。該服務器的處理器用于提供計算和控制能力，支撐整個服務器的運行。該服務器的內存為非易失性存儲介質中的用戶標識處理的裝置的運行提供環境。該服務器的顯示屏可以是液晶顯示屏或者電子墨水顯示屏等，輸入裝置可以是顯示屏上覆蓋的觸摸層，也可以是終端外殼上設置的按鍵、軌跡球或觸控板，也可以是外接的鍵盤、觸控板或鼠標等。該服務器的網絡接口用于據以與外部的終端通過網絡連接通信，比如接收終端發送的用戶標識請求以及向終端返回第三方用戶帳號等。服務器可以用獨立的服務器或者是多個服務器組成的服務器集群來實現。本領域技術人員可以理解，圖1B中示出的結構，僅僅是與本申請方案相關的部分結構的框圖，并不構成對本申請方案所應用于其上的服務器的限定，具體的服務器可以包括比圖中所示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者具有不同的部件布置。圖2為一個實施例中用戶標識處理的方法的流程圖。如圖2所示，一種用戶標識處理的方法，可運行于圖1中的服務器或終端上，包括以下步驟：步驟202，掃描源數據表，獲取該源數據表的各字段所對應的數據的特征。具體地，源數據表是指從網絡中獲取的數據，其一般以表格形式存儲。在源數據表中存在一個或多個字段，每個字段表示一種數據，例如序號字段、姓名字段、用戶標識字段、性別字段、年齡字段、地址字段等。圖3為一個實施例中源數據表的結構形式示意圖。如圖3所示，在源數據表首行中包括序號字段、姓名字段、性別字段、用戶標識字段、年齡字段、地址字段等。每個字段對應一列。序號字段所對應的數據可為以1開始，自增1的自然數。姓名字段所對應的數據可為各種名稱，如王小明、李小白、趙小紅等。性別字段所對應的數據可為“男”、“女”和“未知”等。用戶標識字段所對應的數據可為符合用戶標識規則的數據，如即時通信帳號12345至9999999999等。年齡字段所對應的數據可為0至150等。地址字段所對應的數據可為各個地址。本實施例中的源數據表可為各網站的用戶行為所產生的數本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用戶標識處理的方法，包括以下步驟：掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征；將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配成功，則所述字段所對應的數據為用戶標識，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配失敗，則所述字段所對應的數據不為用戶標識；將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變。

【技術特征摘要】
1.一種用戶標識處理的方法，包括以下步驟：掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征；將各字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則進行匹配，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配成功，則所述字段所對應的數據為用戶標識，若字段所對應的數據的特征與用戶標識的特征規則匹配失敗，則所述字段所對應的數據不為用戶標識；將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在掃描源數據表，獲取所述源數據表的各字段所對應的數據的特征的步驟之前，所述方法還包括：從測試數據中選取用戶標識字段的數據作為正樣本數據，選取非用戶標識字段的數據作為負樣本數據；對所述正樣本數據和負樣本數據分別進行特征計算；將正樣本數據的特征和負樣本數據的特征進行比對，得到所述正樣本數據的特征規則。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變的步驟之后，所述方法還包括：獲取源數據表中已匹配成功的字段所對應的數據和包含用戶標識而未被匹配成功的字段所對應的數據；根據已匹配成功的字段所對應的數據和包含用戶標識而未被匹配成功的字段所對應的數據對所述用戶標識的特征規則進行修正。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將源數據表中字段所對應的數據為用戶標識的數據轉化為第三方用戶帳號，將源數據表中字段所對應的數據不為用戶標識的數據保持數據不變的步驟之后，所述方法還包括：獲取源數據表中包含用戶標識而未被匹配成功的字段所對應的數據；根據所述包含用戶標識而未被匹配成功的字段所對應的數據對所述用戶標識的特征規則進行修正。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征包括平均值和標準差；所述用戶標識為即時通信帳號或移動通信標識或電子郵箱或身份證號碼或支付帳號。6.一種用戶標識處理的裝置，其特征在于，包括：掃描模塊，用于掃描源數據表...

【專利技術屬性】
技術研發人員：姚乾乾，葉幸春，劉鶴，張海川，
申請(專利權)人：騰訊科技深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44