本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法和裝置。

背景技術(shù)：

目前在電子商務(wù)平臺(tái)出現(xiàn)欺詐、騙保、炒作、炒信和垃圾賬號(hào)注冊(cè)等安全事件越來(lái)越多。完成上述的安全事件的操作需要個(gè)人電腦(PC機(jī))或者手機(jī)移動(dòng)設(shè)備，為了跟蹤用戶的操作行為，可以通過(guò)采集執(zhí)行操作的設(shè)備信息生成設(shè)備的唯一標(biāo)識(shí)DeviceID，通過(guò)該DeviceID限制用戶非法操作，以及事后違法行為定位和追蹤，但是為了使DeviceID起到其該有的作用，需要生成的DeviceID的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率非常高。

其中，DeviceID是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串。為了保證每一個(gè)設(shè)備生成的DeviceID是唯一的，需要通過(guò)采集的設(shè)備信息區(qū)分采集的設(shè)備對(duì)象是否為相同設(shè)備，以避免同一個(gè)設(shè)備生成多個(gè)DeviceID；也要避免兩個(gè)不同設(shè)備生成相同DeviceID。

現(xiàn)有手機(jī)的操作系統(tǒng)主要分為IOS(Internetworking Operating System-Cisco)和Andorid(安卓)兩種，對(duì)于IOS和Andorid來(lái)說(shuō)，在生成其DeviceID時(shí)通過(guò)采集到的設(shè)備的多個(gè)屬性數(shù)據(jù)來(lái)確定其ID，而采集到的這些屬性數(shù)據(jù)可能會(huì)變化，當(dāng)同一個(gè)設(shè)備的部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性發(fā)生變化時(shí)，基于同樣算法生成的該設(shè)備的DeviceID可能不同，這樣導(dǎo)致生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低，從而無(wú)法基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法，該處理方法包括：獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)；獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)；基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率；根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的另一方面，還提供了一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理裝置，該處理 裝置包括：第一獲取模塊，用于獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)；第二獲取模塊，用于獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)；確定模塊，用于基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率；修正模塊，用于根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，在獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本之后，獲取該設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法生成設(shè)備標(biāo)識(shí)能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，進(jìn)而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的技術(shù)問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本申請(qǐng)的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本申請(qǐng)的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本申請(qǐng)，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一種計(jì)算機(jī)終端的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境示意圖；

圖2是根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法的流程圖；

圖3是根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一種可選的設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法的流程圖；

圖4是根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理裝置的示意圖；以及

圖5是根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一種終端的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本申請(qǐng)方案，下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。

需要說(shuō)明的是，本申請(qǐng)的說(shuō)明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二” 等是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本申請(qǐng)的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤４送?，術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過(guò)程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

實(shí)施例1

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例，還提供了一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法的方法實(shí)施例，需要說(shuō)明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

本申請(qǐng)實(shí)施例一所提供的方法實(shí)施例可以在移動(dòng)終端、計(jì)算機(jī)終端或者類似的運(yùn)算裝置中執(zhí)行。

可選地，在本實(shí)施例中，上述設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法可以應(yīng)用于如圖1所示的終端101和服務(wù)器103所構(gòu)成的硬件網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，如圖1所示，終端101通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器103進(jìn)行連接，上述網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)及其組合。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，上述的終端可以為移動(dòng)終端、個(gè)人電腦或服務(wù)器。

在上述運(yùn)行環(huán)境下，本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳鐖D2所示的一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法。

如圖2所示，該設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法包括如下步驟：

步驟S202：獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

步驟S204：獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)。

其中，設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備與設(shè)備樣本中記錄的設(shè)備標(biāo)識(shí)不具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備或?qū)?yīng)同一個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的多個(gè)設(shè)備均為錯(cuò)判設(shè)備。

步驟S206：基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

步驟S208：根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，在獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本之后，獲取該設(shè) 備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法生成設(shè)備標(biāo)識(shí)能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

具體地，通過(guò)服務(wù)器獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，設(shè)備數(shù)據(jù)中記錄有多個(gè)設(shè)備的設(shè)備記錄，每個(gè)設(shè)備記錄中保存有設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，該設(shè)備可以通過(guò)型號(hào)、用戶賬戶或其他的設(shè)備屬性來(lái)表示，其中的設(shè)備標(biāo)識(shí)是基于標(biāo)識(shí)算法生成的。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備，該錯(cuò)判設(shè)備可能對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)，也可能多個(gè)錯(cuò)判設(shè)備對(duì)應(yīng)同一個(gè)標(biāo)識(shí)，統(tǒng)計(jì)這些錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和獲取的設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)來(lái)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，從而可以根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提高生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度。

上述的設(shè)備可以包括個(gè)人電腦、移動(dòng)終端(包括智能手機(jī)、平板電腦等)。

其中，設(shè)備標(biāo)識(shí)可以用DeviceID表示，DeviceID為用于標(biāo)識(shí)用戶機(jī)器身份的唯一標(biāo)識(shí)性的ID，是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本包括：獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段采集的設(shè)備記錄；從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，得到設(shè)備樣本?？蛇x地，每個(gè)時(shí)間段可以為一個(gè)月，至少兩個(gè)時(shí)間段可以為兩個(gè)月。

具體地，獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，并從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，以獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，設(shè)備數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備型號(hào)、用戶賬戶、設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系及生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)以及其他的設(shè)備屬性參數(shù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本。

下面結(jié)合圖3詳述本申請(qǐng)實(shí)施例，該設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法包括如下步驟：

步驟S301：獲取服務(wù)器在兩個(gè)月內(nèi)采集的設(shè)備記錄。

步驟S302：從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，得到設(shè)備樣本。

具體地，在獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本后，可以通過(guò)判斷采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)中的兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和用戶賬號(hào)一致時(shí)，確定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備。

步驟S303：獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)。

步驟S304：基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

步驟S305：根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

步驟S303至步驟S305的實(shí)現(xiàn)方式與上述實(shí)施例中的步驟S204至步驟S208的實(shí)現(xiàn)方式一致，在此不再贅述。

可選地，假設(shè)一個(gè)用戶同一機(jī)型代表唯一設(shè)備，在不考慮用戶換機(jī)型的情況下，為了準(zhǔn)確反映設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，在獲取服務(wù)器兩個(gè)月采集的設(shè)備記錄之后，從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在這兩個(gè)月都被采集到設(shè)備數(shù)據(jù)，得到多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，然后獲取設(shè)備樣本中的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以記憶該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

通過(guò)上述實(shí)施例，通過(guò)服務(wù)器采集并獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，從而實(shí)現(xiàn)了由多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，并將構(gòu)成的設(shè)備樣本作為設(shè)備標(biāo)識(shí)統(tǒng)計(jì)分析的樣本數(shù)據(jù)。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)包括：若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量；若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量，其中，錯(cuò)判設(shè)備包括誤判設(shè)備和漏判設(shè)備，錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)包括漏判設(shè)備的數(shù)量和誤判設(shè)備的數(shù)量。

具體地，設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備與設(shè)備樣本中記錄的設(shè)備標(biāo)識(shí)不具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備或?qū)?yīng)同一個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的多個(gè)設(shè)備均為錯(cuò)判設(shè)備。若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備；若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，通過(guò)統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

可選地，設(shè)備標(biāo)識(shí)可以用DeviceID表示。獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，即獲取同一個(gè)設(shè)備生成多個(gè)DeviceID的設(shè)備數(shù)據(jù)，同一個(gè)設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備，并獲取兩個(gè)不同設(shè)備生成相同DeviceID的設(shè)備數(shù)據(jù)，兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備。

通過(guò)上述實(shí)施例，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量，為確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，設(shè)備數(shù)據(jù)中還記錄有設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱，其中，在確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備之前，該處理方法還包括：若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；在確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備之前，該處理方法還包括：若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備。

具體地，基于設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱判斷兩個(gè)設(shè)備是否為同一設(shè)備，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備。

可選地，設(shè)備型號(hào)可以用model表示，使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱可以通過(guò)用戶nick表示。通過(guò)設(shè)備型號(hào)model和用戶nick判斷兩個(gè)設(shè)備是否為同一設(shè)備，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)model和用戶nick一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)model或用戶nick不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同設(shè)備。

通過(guò)上述實(shí)施例，基于設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱判斷兩個(gè)設(shè)備是否為同一設(shè)備之后，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)包括：獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與漏判設(shè)備的數(shù)量的第一差值，將第一差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率；獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與誤判設(shè)備的數(shù)量的第二差值，將第二差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的穩(wěn)定率。

可選地，可以通過(guò)如下公式獲取標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率Pa和穩(wěn)定率Ps，其中，公式包括：Pa＝(Na-Nfn)/Na，其中，Na表示設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)，Nfn表示漏判設(shè)備的數(shù)量；以及Ps＝(Na-Nfp)/Na，其中，Nfp表示誤判設(shè)備的數(shù)量。

具體地，基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)， 屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，其中，

Na：表示設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)，即聚類中心中的實(shí)際的設(shè)備總數(shù)；

Nfp：表示誤判設(shè)備的數(shù)量，即同一設(shè)備對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)(false positive)；

Nfn：表示漏判設(shè)備的數(shù)量，即不同設(shè)備對(duì)應(yīng)一個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)(false negative)；

Pa(準(zhǔn)確率)：Pa＝(Na-Nfn)/Na；

Ps(穩(wěn)定率)：Ps＝(Na-Nfp)/Na。

通過(guò)上述實(shí)施例，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，即誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，從而通過(guò)上述實(shí)施例確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于得到的標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率判斷是否需要修正該標(biāo)識(shí)算法。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與同一設(shè)備的數(shù)量的差值，得到誤判設(shè)備的數(shù)量；統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量的差值，得到漏判設(shè)備的數(shù)量。

具體地，獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，并從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量DWC和同一設(shè)備的數(shù)量DWS，獲取誤判設(shè)備的數(shù)量Nfp＝DWS-DWC；通過(guò)統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量UZC和至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量UZS，獲取漏判設(shè)備的數(shù)量Nfn＝UZC-UZS，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

可選地，獲取同一個(gè)設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)都被采集到的設(shè)備記錄，即總設(shè)備量數(shù)據(jù)(deivce count)。

UZC：表示同一設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量(count)；

UZS：表示同一設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量(sum)；

DWC：表示同一個(gè)設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)的標(biāo)識(shí)數(shù)量(count)；

DWS：表示同一個(gè)設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)(DeviceID)的設(shè)備的數(shù)量(sum)；

統(tǒng)計(jì)計(jì)算公式：

DeviceID穩(wěn)定率：(DC-(DWS-DWC))/DC，其中，誤判設(shè)備的數(shù)量Nfp＝DWS-DWC；

DeviceID準(zhǔn)確率：(DC-(UZC-UZS))/DC，其中，漏判設(shè)備的數(shù)量Nfn＝UZC-UZS。

通過(guò)上述實(shí)施例，通過(guò)統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，獲取誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而通過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)算公式得到設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)也為確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法包括：判斷準(zhǔn)確率是否大于等于第一預(yù)設(shè)閾值、且穩(wěn)定率是否大于等于第二預(yù)設(shè)閾值；若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值、或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值。

具體地，基于獲取的設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)誤設(shè)備的數(shù)據(jù)與設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于得到的標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率判斷是否修正標(biāo)識(shí)算法。若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值、或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值。

通過(guò)上述實(shí)施例，基于得到的標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，與業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率的要求進(jìn)行對(duì)比，如果不滿足要求，則需要不斷修正標(biāo)識(shí)算法，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率的要求。

在本申請(qǐng)實(shí)施例中，修正標(biāo)識(shí)算法包括：修正判斷模型中各個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重，得到修正后的判斷模型。在得到修正后的判斷模型之后，該處理方法還包括：使用修正后的判斷模型判斷是否存在與待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的第一設(shè)備相同的第二設(shè)備，其中，第二設(shè)備已經(jīng)具有設(shè)備標(biāo)識(shí)；若不存在與第一設(shè)備相同的第二設(shè)備，則生成第一設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

可選地，設(shè)備標(biāo)識(shí)用DeviceID表示，DeviceID是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串，為了保證每一個(gè)設(shè)備生成的DeviceID是唯一的，需要通過(guò)采集的設(shè)備數(shù)據(jù)區(qū)分是否為相同設(shè)備，避免同一個(gè)設(shè)備生成多個(gè)DeviceID，也要避免兩個(gè)不同設(shè)備生成相同DeviceID，而判斷設(shè)備是否相同采用打分模型，當(dāng)兩個(gè)設(shè)備的兩條記錄通過(guò)打分模型達(dá)到一定分值，則判斷為相同設(shè)備。

具體地，對(duì)參與打分的采集屬性參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，使得每個(gè)屬性參數(shù)的屬性值在[0，1]范圍內(nèi)，歸一化處理后的每個(gè)屬性參數(shù)用a_i表示，每個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重系數(shù) 用k_i表示，其中，i為自然數(shù)。

Android和IOS(Internetworking Operating System-Cisco)的判斷模型(即打分模型)如下：

1、Android判斷相同設(shè)備需要達(dá)到3.2分以上，參與打分的采集屬性參數(shù)為：AdroidID、Serail、Imei、Wifi、Utdid、Uuid、Imis、Sim、Resolution、Model。

其中，adroidID：歸一化處理后的該參數(shù)用a₁表示，其權(quán)重系數(shù)用k₁表示；

Serail：序列號(hào)/串行接口，歸一化處理后的該參數(shù)用a₂表示，其權(quán)重系數(shù)為用k₂表示；

Imei：移動(dòng)設(shè)備國(guó)際身份碼(International Mobile Equipment Identity)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₃表示，其權(quán)重系數(shù)用k₃表示；

Wifi：無(wú)線保真(Wireless Fidelity)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₄表示，其權(quán)重系數(shù)用k₄表示；

Utdid：歸一化處理后的該參數(shù)用a₅表示，其權(quán)重系數(shù)用k₅表示；

Uuid：通用唯一識(shí)別碼(Universally Unique Identifier)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₆表示，其權(quán)重系數(shù)用k₆表示；

Imis：綜合管理信息系統(tǒng)(Integrated Management Information System)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₇表示，其權(quán)重系數(shù)用k₇表示；

Sim：用戶標(biāo)識(shí)卡，歸一化處理后的該參數(shù)用a₈表示，其權(quán)重系數(shù)用k₈表示；

Resolution：分辨率，歸一化處理后的該參數(shù)用a₉表示，其權(quán)重系數(shù)用k₉表示；

Model：設(shè)備型號(hào)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₁₀表示，其權(quán)重系數(shù)用k₁₀表示；

在基于設(shè)備的屬性信息確定該設(shè)備的操作系統(tǒng)為Android的情況下，打分模型的分值K＝k₁a₁+k₂a₂+…+k₁₀a₁₀，當(dāng)分值達(dá)到3.2分以上，則判斷兩個(gè)設(shè)備為相同設(shè)備。

2、IOS判斷相同設(shè)備需要達(dá)到1.2分以上，參與打分的采集屬性參數(shù)為：AdvertisingID、Vendorid、Wifi、Utdid、Uuid、Resolution、Model。

其中，advertisingID：廣告標(biāo)識(shí)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₁₁表示，其權(quán)重系數(shù)用k₁₁表示；

Vendorid：供應(yīng)商識(shí)別號(hào)，歸一化處理后的該參數(shù)用a₁₂表示，其權(quán)重系數(shù)用k₁₂表 示；

其他參數(shù)在上述實(shí)施例中已經(jīng)給出，對(duì)應(yīng)相同參數(shù)的歸一化處理后的參數(shù)表示和權(quán)重系數(shù)表示相同，在此不重復(fù)列出。

在基于設(shè)備的屬性信息確定該設(shè)備的操作系統(tǒng)為IOS的情況下，打分模型的分值K＝k₁₁a₁₁+k₁₂a₁₂+k₉a₉+k₁₀a₁₀+k₄a₄+k₅a₅+k₆a₆，當(dāng)分值達(dá)到1.2分以上，則判斷兩個(gè)設(shè)備為相同設(shè)備。

具體地，在得到標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率之后，若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值、或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則需要修正標(biāo)識(shí)算法，通過(guò)修正判斷模型中各個(gè)屬性參數(shù)得到修正后的判斷模型，其中，上述實(shí)施例中的打分模型即為判斷模型。在得到修正后的判斷模型后，基于修正后的判斷模型判斷待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備與已經(jīng)具有設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)是否相同，如果不相同，則生成待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

通過(guò)上述實(shí)施例，在上述打分模型中屬性參數(shù)的唯一性不同，每一個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重不同，通過(guò)修正打分模型中各個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重，合理設(shè)置判斷設(shè)備相同分值標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備不同屬性參數(shù)的權(quán)重，從而提升設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

下面以淘寶交易平臺(tái)為例詳細(xì)介紹本申請(qǐng)實(shí)施例：

用戶可以通過(guò)移動(dòng)終端(如iphone手機(jī))在淘寶交易平臺(tái)上進(jìn)行虛擬資源交換操作，在服務(wù)器采集兩個(gè)月的虛擬資源交換的用戶操作行為的數(shù)據(jù)，并使用標(biāo)識(shí)算法計(jì)算所有產(chǎn)生用戶操作行為的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)得到設(shè)備記錄，使用設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法的終端從服務(wù)器獲取設(shè)備記錄，并從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在這兩個(gè)月都被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，將其作為設(shè)備樣本，其中，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)model和用戶nick一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取并統(tǒng)計(jì)設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量，并基于誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值(如90％)，或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值(92％)，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，以提高標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

具體地，修正標(biāo)識(shí)算法可以通過(guò)修正打分模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)修正打分模型中的屬性權(quán)重得到修正后的打分模型，該修正后的打分模型可以更加準(zhǔn)確地判斷是否已經(jīng)基于該待生成標(biāo)識(shí)的設(shè)備生成過(guò)設(shè)備標(biāo)識(shí)，在生成設(shè)備標(biāo)識(shí)時(shí)漏判和誤判設(shè)備減少，從而可以根據(jù)穩(wěn)定率和準(zhǔn)確率高的設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

其中，上述的第一預(yù)設(shè)閾值和第二預(yù)設(shè)閾值基于該設(shè)備標(biāo)識(shí)的處理方法的應(yīng)用場(chǎng) 景來(lái)確定，不同的應(yīng)用場(chǎng)景可以對(duì)應(yīng)不同的第一預(yù)設(shè)閾值和第二預(yù)設(shè)閾值。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，通過(guò)獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，并從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，從而獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)，獲取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，基于通過(guò)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備樣本中的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備數(shù)據(jù)確定準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

需要說(shuō)明的是，對(duì)于前述的各方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本申請(qǐng)并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本申請(qǐng)，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本申請(qǐng)所必須的。

通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到根據(jù)上述實(shí)施例的方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過(guò)硬件，但很多情況下前者是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本申請(qǐng)的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)終端設(shè)備(可以是手機(jī)，計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本申請(qǐng)各個(gè)實(shí)施例所述的方法。

實(shí)施例2

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例，還提供了一種設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理裝置，如圖4所示，該裝置包括：第一獲取模塊20、第二獲取模塊40、確定模塊60以及修正模塊80。

其中，第一獲取模塊20，用于獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

第二獲取模塊40，用于獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)。

確定模塊60，用于基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的 屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

修正模塊80，用于根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，第一獲取模塊獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，第二獲取模塊獲取該設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，確定模塊基于第二獲取模塊獲取的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于修正模塊修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法生成設(shè)備標(biāo)識(shí)能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

具體地，通過(guò)服務(wù)器獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，設(shè)備數(shù)據(jù)中記錄有多個(gè)設(shè)備的設(shè)備記錄，每個(gè)設(shè)備記錄中保存有設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，該設(shè)備可以通過(guò)型號(hào)、用戶賬戶或其他的設(shè)備屬性來(lái)表示，其中的設(shè)備標(biāo)識(shí)是基于標(biāo)識(shí)算法生成的。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備，該錯(cuò)判設(shè)備可能對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)，也可能多個(gè)錯(cuò)判設(shè)備對(duì)應(yīng)同一個(gè)標(biāo)識(shí)，統(tǒng)計(jì)這些錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和獲取的設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)來(lái)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，從而可以根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提高生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度。

上述的設(shè)備可以為個(gè)人電腦、移動(dòng)終端(包括智能手機(jī)、平板電腦等)。

其中，設(shè)備標(biāo)識(shí)可以用DeviceID表示，DeviceID為用于標(biāo)識(shí)用戶機(jī)器身份的唯一標(biāo)識(shí)性的ID，是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，第一獲取模塊包括：獲取子模塊和提取子模塊。其中，獲取子模塊，用于獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段采集的設(shè)備記錄；提取子模塊，用于從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，得到設(shè)備樣本?？蛇x地，每個(gè)時(shí)間段可以為一個(gè)月，至少兩個(gè)時(shí)間段可以為兩個(gè)月。

具體地，獲取子模塊獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，提取子模塊從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，以獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，設(shè)備數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備型號(hào)、用戶賬戶、設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系及生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)以及其他的設(shè)備屬性參數(shù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本。

可選地，假設(shè)一個(gè)用戶同一機(jī)型代表唯一設(shè)備，在不考慮用戶換機(jī)型的情況下，為了準(zhǔn)確反映設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，在獲取服務(wù)器兩個(gè)月采集的設(shè)備記錄之后， 從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在這兩個(gè)月都被采集到設(shè)備數(shù)據(jù)，得到多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，然后獲取設(shè)備樣本中的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以記憶該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

通過(guò)上述實(shí)施例，通過(guò)服務(wù)器采集并獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，從而實(shí)現(xiàn)了由多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，并將構(gòu)成的設(shè)備樣本作為設(shè)備標(biāo)識(shí)統(tǒng)計(jì)分析的樣本數(shù)據(jù)。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，第二獲取模塊包括：第一處理子模塊和第二處理子模塊。其中，第一處理子模塊，用于若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量；第二處理子模塊，用于若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量，其中，錯(cuò)判設(shè)備包括誤判設(shè)備和漏判設(shè)備，錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)包括漏判設(shè)備的數(shù)量和誤判設(shè)備的數(shù)量。

具體地，設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備與設(shè)備樣本中記錄的設(shè)備標(biāo)識(shí)不具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備或?qū)?yīng)同一個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的多個(gè)設(shè)備均為錯(cuò)判設(shè)備。若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則第一處理子模塊確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備；若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則第二處理子模塊確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，第一處理子模塊統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量，第二處理子模塊統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備數(shù)量，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

通過(guò)上述實(shí)施例，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量，為確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，處理裝置還包括：第一判定模塊和第二判定模塊，其中，第一判定模塊，用于在確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備之前，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；第二判定模塊，用于在確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備之前，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備，其中，設(shè)備數(shù)據(jù)中還記錄有設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱。

具體地，基于設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱判斷兩個(gè)設(shè)備是否為同一設(shè)備，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則 第一判定模塊判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則第二判定模塊判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備。

通過(guò)上述實(shí)施例，基于設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱判斷兩個(gè)設(shè)備是否為同一設(shè)備之后，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，確定模塊包括：第一確定子模塊和第二確定子模塊。其中，第一確定子模塊，用于獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與漏判設(shè)備的數(shù)量的第一差值，將第一差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率；第二確定子模塊，用于獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與誤判設(shè)備的數(shù)量的第二差值，將第二差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的穩(wěn)定率。

具體地，確定模塊確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，第一確定子模塊通過(guò)獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與漏判設(shè)備的數(shù)量的第一差值，將第一差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率；第二確定子模塊通過(guò)獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與誤判設(shè)備的數(shù)量的第二差值，將第二差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的穩(wěn)定率。

通過(guò)上述實(shí)施例，獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，即誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，從而通過(guò)上述實(shí)施例確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于得到的標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率判斷是否需要修正該標(biāo)識(shí)算法。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，第一處理子模塊包括：第一統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與同一設(shè)備的數(shù)量的差值，得到誤判設(shè)備的數(shù)量；第二處理子模塊包括：第二統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量的差值，得到漏判設(shè)備的數(shù)量。

具體地，獲取子模塊獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，提取子模塊從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，通過(guò)第一統(tǒng)計(jì)子模塊統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量和同一設(shè)備的數(shù)量，獲取誤判設(shè)備的數(shù)量；通過(guò)第二統(tǒng)計(jì)子模塊統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量和至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量，獲取漏判設(shè)備的數(shù)量，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而確定模塊通過(guò)錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

通過(guò)上述實(shí)施例，通過(guò)統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，獲取誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，即得到設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備 的數(shù)據(jù)，從而通過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)算公式得到設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)也為確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，修正模塊包括：第一判斷子模塊和修正子模塊。其中，第一判斷子模塊，用于判斷準(zhǔn)確率是否大于等于第一預(yù)設(shè)閾值、且穩(wěn)定率是否大于等于第二預(yù)設(shè)閾值；修正子模塊，用于若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值、或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值。

具體地，確定模塊確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，在得到標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率之后，基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率判斷是否修正標(biāo)識(shí)算法。若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值，或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值。

通過(guò)上述實(shí)施例，基于得到的標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，與業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確率的第一預(yù)設(shè)閾值和穩(wěn)定率的第二預(yù)設(shè)閾值的要求進(jìn)行對(duì)比，如果不滿足要求，則需要不斷修正標(biāo)識(shí)算法，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率的要求。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，修正子模塊包括：修正權(quán)重子模塊，用于修正判斷模型中各個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重，得到修正后的判斷模型。處理裝置還包括：第二判斷子模塊，用于在得到修正后的判斷模型之后，使用修正后的判斷模型判斷是否存在與待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的第一設(shè)備相同的第二設(shè)備，其中，第二設(shè)備已經(jīng)具有設(shè)備標(biāo)識(shí)；生成子模塊，用于若不存在與第一設(shè)備相同的第二設(shè)備，則生成第一設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

具體地，在得到標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率之后，若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值，或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值，則修正標(biāo)識(shí)算法，修正權(quán)重子模塊修正判斷模型中各個(gè)屬性參數(shù)得到修正后的判斷模型，在得到修正后的判斷模型后，基于修正后的判斷模型，第二判斷子模塊判斷待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備與已經(jīng)具有設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)是否相同，如果不相同，則生成模塊生成待生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)。

通過(guò)上述實(shí)施例，修正標(biāo)識(shí)算法可以通過(guò)修正打分模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，打分模型中屬性參數(shù)的唯一性不同，每一個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重不同，通過(guò)修正打分模型中各個(gè)屬性參數(shù)的權(quán)重，合理設(shè)置判斷設(shè)備相同分值標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備不同屬性參數(shù)的權(quán)重，從而提升設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

下面以淘寶交易平臺(tái)為例詳細(xì)介紹本申請(qǐng)實(shí)施例：

用戶可以通過(guò)移動(dòng)終端(如iphone手機(jī))在淘寶交易平臺(tái)上進(jìn)行虛擬資源交換操作，在服務(wù)器采集兩個(gè)月的虛擬資源交換的用戶操作行為的數(shù)據(jù)，并使用標(biāo)識(shí)算法計(jì) 算所有產(chǎn)生用戶操作行為的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)得到設(shè)備記錄，使用設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法的終端從服務(wù)器獲取設(shè)備記錄，并從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在這兩個(gè)月都被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，將其作為設(shè)備樣本，其中，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)model和用戶nick一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取并統(tǒng)計(jì)設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量，并基于誤判設(shè)備數(shù)量和漏判設(shè)備數(shù)量確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，若準(zhǔn)確率小于第一預(yù)設(shè)閾值(如90％)，或穩(wěn)定率小于第二預(yù)設(shè)閾值(92％)，則修正標(biāo)識(shí)算法，直至準(zhǔn)確率大于等于第一預(yù)設(shè)閾值且穩(wěn)定率大于等于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，以提高標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

具體地，修正標(biāo)識(shí)算法可以通過(guò)修正打分模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)修正打分模型中的屬性權(quán)重得到修正后的打分模型，該修正后的打分模型可以更加準(zhǔn)確地判斷是否已經(jīng)基于該待生成標(biāo)識(shí)的設(shè)備生成過(guò)設(shè)備標(biāo)識(shí)，在生成設(shè)備標(biāo)識(shí)時(shí)漏判和誤判設(shè)備減少，從而可以根據(jù)穩(wěn)定率和準(zhǔn)確率高的設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

其中，上述的第一預(yù)設(shè)閾值和第二預(yù)設(shè)閾值基于該設(shè)備標(biāo)識(shí)的處理方法的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)確定，不同的應(yīng)用場(chǎng)景可以對(duì)應(yīng)不同的第一預(yù)設(shè)閾值和第二預(yù)設(shè)閾值。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，獲取子模塊獲取在至少兩個(gè)時(shí)間段由服務(wù)器采集到的設(shè)備記錄，提取子模塊從設(shè)備記錄中提取同一設(shè)備在至少兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均被采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，從而獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)，由這些設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成設(shè)備樣本，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)，在獲取到設(shè)備樣本后，第二獲取模塊獲取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備的數(shù)量和漏判設(shè)備的數(shù)量，基于通過(guò)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備樣本中的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)，確定模塊確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，通過(guò)修正模塊修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。

通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備數(shù)據(jù)確定準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

實(shí)施例3

本申請(qǐng)的實(shí)施例還提供了一種終端或服務(wù)器，該計(jì)算機(jī)終端可以是計(jì)算機(jī)終端群中的任意一個(gè)計(jì)算機(jī)終端設(shè)備。可選地，在本實(shí)施例中，上述終端可以執(zhí)行設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法，上述實(shí)施例中的設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理裝置可以設(shè)置在該終端或服務(wù)器上。

如圖5所示，該服務(wù)器或終端包括：一個(gè)或多個(gè)(圖中僅示出一個(gè))處理器201、 存儲(chǔ)器203、以及傳輸裝置205(如上述實(shí)施例中的發(fā)送裝置)，如圖5所示，該終端還可以包括輸入輸出設(shè)備207。

其中，存儲(chǔ)器203可用于存儲(chǔ)軟件程序以及模塊，如本申請(qǐng)實(shí)施例中的設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法和裝置對(duì)應(yīng)的程序指令/模塊，處理器201通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器203內(nèi)的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，即實(shí)現(xiàn)上述的設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法。存儲(chǔ)器203可包括高速隨機(jī)存儲(chǔ)器，還可以包括非易失性存儲(chǔ)器，如一個(gè)或者多個(gè)磁性存儲(chǔ)裝置、閃存、或者其他非易失性固態(tài)存儲(chǔ)器。在一些實(shí)例中，存儲(chǔ)器203可進(jìn)一步包括相對(duì)于處理器201遠(yuǎn)程設(shè)置的存儲(chǔ)器，這些遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接至終端。上述網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)及其組合。

上述的傳輸裝置205用于經(jīng)由一個(gè)網(wǎng)絡(luò)接收或者發(fā)送數(shù)據(jù)，還可以用于處理器與存儲(chǔ)器之間的數(shù)據(jù)傳輸。上述的網(wǎng)絡(luò)具體實(shí)例可包括有線網(wǎng)絡(luò)及無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。在一個(gè)實(shí)例中，傳輸裝置205包括一個(gè)網(wǎng)絡(luò)適配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通過(guò)網(wǎng)線與其他網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與路由器相連從而可與互聯(lián)網(wǎng)或局域網(wǎng)進(jìn)行通訊。在一個(gè)實(shí)例中，傳輸裝置205為射頻(Radio Frequency，RF)模塊，其用于通過(guò)無(wú)線方式與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行通訊。

其中，具體地，存儲(chǔ)器203用于存儲(chǔ)應(yīng)用程序。

處理器201可以通過(guò)傳輸裝置205調(diào)用存儲(chǔ)器203存儲(chǔ)的應(yīng)用程序，以執(zhí)行下述步驟：獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)；獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)；基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率；根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量；若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量，其中，錯(cuò)判設(shè)備包括誤判設(shè)備和漏判設(shè)備，錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)包括漏判設(shè)備的數(shù)量和誤判設(shè)備的數(shù)量。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：在確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備之前，若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；在確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備之前，該處理方法還包括：若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備，其中， 設(shè)備數(shù)據(jù)中還記錄有設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與漏判設(shè)備的數(shù)量的第一差值，將第一差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率；獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與誤判設(shè)備的數(shù)量的第二差值，將第二差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的穩(wěn)定率。

處理器201還用于執(zhí)行下述步驟：統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與同一設(shè)備的數(shù)量的差值，得到誤判設(shè)備的數(shù)量；統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量的差值，得到漏判設(shè)備的數(shù)量。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，在獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本之后，獲取該設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法生成設(shè)備標(biāo)識(shí)能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

具體地，通過(guò)服務(wù)器獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，設(shè)備數(shù)據(jù)中記錄有多個(gè)設(shè)備的設(shè)備記錄，每個(gè)設(shè)備記錄中保存有設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，該設(shè)備可以通過(guò)型號(hào)、用戶賬戶或其他的設(shè)備屬性來(lái)表示，其中的設(shè)備標(biāo)識(shí)是基于標(biāo)識(shí)算法生成的。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備，該錯(cuò)判設(shè)備可能對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)，也可能多個(gè)錯(cuò)判設(shè)備對(duì)應(yīng)同一個(gè)標(biāo)識(shí)，統(tǒng)計(jì)這些錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和獲取的設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)來(lái)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，從而可以根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提高生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度。

上述的設(shè)備可以為個(gè)人電腦、移動(dòng)終端(包括智能手機(jī)、平板電腦等)。

其中，設(shè)備標(biāo)識(shí)可以用DeviceID表示，DeviceID為用于標(biāo)識(shí)用戶機(jī)器身份的唯一標(biāo)識(shí)性的ID，是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串。

可選地，本實(shí)施例中的具體示例可以參考上述實(shí)施例中所描述的示例，本實(shí)施例在此不再贅述。

需要進(jìn)一步說(shuō)明的是，寄存區(qū)域?yàn)橄到y(tǒng)的內(nèi)存和系統(tǒng)處理器中的寄存器。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，圖5所示的結(jié)構(gòu)僅為示意，終端可以是智能手機(jī)(如Android手機(jī)、iOS手機(jī)等)、平板電腦、掌上電腦以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等終端設(shè)備。圖5其并不對(duì)上述電子裝置的結(jié)構(gòu)造成限定。例如，終端還可包括比圖5中所示更多或者更少的組件(如網(wǎng)絡(luò)接口、顯示裝置等)，或者具有與圖5所示不同的配置。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令終端設(shè)備相關(guān)的硬件來(lái)完成，該程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)可以包括：閃存盤、只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory，ROM)、隨機(jī)存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盤或光盤等。

實(shí)施例4

本申請(qǐng)的實(shí)施例還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)。可選地，在本實(shí)施例中，上述存儲(chǔ)介質(zhì)可以用于保存上述實(shí)施例所提供的設(shè)備標(biāo)識(shí)信息的處理方法所執(zhí)行的程序代碼。

可選地，在本實(shí)施例中，上述存儲(chǔ)介質(zhì)可以位于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算機(jī)終端群中的任意一個(gè)計(jì)算機(jī)終端中，或者位于移動(dòng)終端群中的任意一個(gè)移動(dòng)終端中。

可選地，在本實(shí)施例中，存儲(chǔ)介質(zhì)被設(shè)置為存儲(chǔ)用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：

獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，其中，設(shè)備樣本中記錄有通過(guò)標(biāo)識(shí)算法生成的每個(gè)設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)；獲取設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)；基于錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的屬性參數(shù)，其中，屬性參數(shù)用于描述標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率；根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法。

可選地，在本實(shí)施例中，存儲(chǔ)介質(zhì)被設(shè)置為存儲(chǔ)用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：若設(shè)備樣本中同一設(shè)備具有至少兩個(gè)不同的設(shè)備標(biāo)識(shí)，則確認(rèn)同一設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的誤判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量；若設(shè)備樣本中同一設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備，則確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備，統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量，其中，錯(cuò)判設(shè)備包括誤判設(shè)備和漏判設(shè)備，錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)包括漏判設(shè)備的數(shù)量和誤判設(shè)備的數(shù)量。

可選地，在本實(shí)施例中，存儲(chǔ)介質(zhì)被設(shè)置為存儲(chǔ)用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和對(duì)應(yīng)的賬戶名稱一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為同一設(shè)備；在確認(rèn)至少兩個(gè)不同的設(shè)備為設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的漏判設(shè)備之前，該處理方法還包括：若兩個(gè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)或?qū)?yīng)的賬戶名稱不一致，則判定兩個(gè)設(shè)備為不同的設(shè)備，其中，設(shè)備 數(shù)據(jù)中還記錄有設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和使用設(shè)備型號(hào)登錄終端設(shè)備的應(yīng)用賬戶的賬戶名稱。

可選地，在本實(shí)施例中，存儲(chǔ)介質(zhì)被設(shè)置為存儲(chǔ)用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與漏判設(shè)備的數(shù)量的第一差值，將第一差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率；獲取設(shè)備樣本中的設(shè)備總數(shù)與誤判設(shè)備的數(shù)量的第二差值，將第二差值與設(shè)備總數(shù)的比值作為標(biāo)識(shí)算法的穩(wěn)定率。

可選地，在本實(shí)施例中，存儲(chǔ)介質(zhì)被設(shè)置為存儲(chǔ)用于執(zhí)行以下步驟的程序代碼：統(tǒng)計(jì)誤判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)同一設(shè)備對(duì)應(yīng)的至少兩個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與同一設(shè)備的數(shù)量的差值，得到誤判設(shè)備的數(shù)量；統(tǒng)計(jì)漏判設(shè)備的數(shù)量包括：統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)至少兩個(gè)不同的設(shè)備的設(shè)備標(biāo)識(shí)的標(biāo)識(shí)數(shù)量與至少兩個(gè)不同的設(shè)備的數(shù)量的差值，得到漏判設(shè)備的數(shù)量。

采用本申請(qǐng)實(shí)施例，在獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本之后，獲取該設(shè)備樣本中設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，并基于該準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提升該標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率。通過(guò)上述實(shí)施例，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的設(shè)備數(shù)據(jù)確定的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，基于經(jīng)過(guò)修正的標(biāo)識(shí)算法生成設(shè)備標(biāo)識(shí)能夠更好地保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提高了生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以基于設(shè)備標(biāo)識(shí)準(zhǔn)確跟蹤用戶操作行為。

具體地，通過(guò)服務(wù)器獲取多個(gè)設(shè)備的設(shè)備數(shù)據(jù)構(gòu)成的設(shè)備樣本，設(shè)備數(shù)據(jù)中記錄有多個(gè)設(shè)備的設(shè)備記錄，每個(gè)設(shè)備記錄中保存有設(shè)備與設(shè)備標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，該設(shè)備可以通過(guò)型號(hào)、用戶賬戶或其他的設(shè)備屬性來(lái)表示，其中的設(shè)備標(biāo)識(shí)是基于標(biāo)識(shí)算法生成的。在獲取到設(shè)備樣本之后，從中提取設(shè)備標(biāo)識(shí)有誤的錯(cuò)判設(shè)備，該錯(cuò)判設(shè)備可能對(duì)應(yīng)多個(gè)設(shè)備標(biāo)識(shí)，也可能多個(gè)錯(cuò)判設(shè)備對(duì)應(yīng)同一個(gè)標(biāo)識(shí)，統(tǒng)計(jì)這些錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)，并基于該錯(cuò)判設(shè)備的數(shù)據(jù)和獲取的設(shè)備樣本的設(shè)備總數(shù)來(lái)確定標(biāo)識(shí)算法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，從而可以根據(jù)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率修正標(biāo)識(shí)算法，以提高生成設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定率，以保證生成的設(shè)備標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確度。

上述的設(shè)備可以為個(gè)人電腦、移動(dòng)終端(包括智能手機(jī)、平板電腦等)。

其中，設(shè)備標(biāo)識(shí)可以用DeviceID表示，DeviceID為用于標(biāo)識(shí)用戶機(jī)器身份的唯一標(biāo)識(shí)性的ID，是根據(jù)采集信息組合哈希(即Hash)生成的32位唯一字符串。

上述本申請(qǐng)實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。

在本申請(qǐng)的上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒有 詳述的部分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的技術(shù)內(nèi)容，可通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。其中，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些接口，單元或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本申請(qǐng)各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。基于這樣的理解，本申請(qǐng)的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可為個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本申請(qǐng)各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、移動(dòng)硬盤、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅是本申請(qǐng)的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本申請(qǐng)?jiān)淼那疤嵯?，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本申請(qǐng)的保護(hù)范圍。