[发明专利]一种信息处理方法和装置在审
申请号: | 201710138260.9 | 申请日: | 2017-03-09 |
公开(公告)号: | CN107066539A | 公开(公告)日: | 2017-08-18 |
发明(设计)人: | 田礼军;陈益雷;赵建新;徐继富 | 申请(专利权)人: | 北京网康科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;H04L12/24 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司11270 | 代理人: | 王花丽,蒋雅洁 |
地址: | 100190 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信息处理 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及网络技术领域,尤其涉及一种信息处理方法和装置。
背景技术
随着互联网和电子技术的不断发展,人们通过互联网进行的工作也越来越多。然而,随着现在网络信息传播的逐渐增多,用户在使用互联网的过程中,经常容易收到匿名信息,例如邮件,对于该匿名信息,用户能够获得的信息量有限,从而,影响用户信息的管理及查询效率。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种信息处理方法和装置,能够根据用户信息建立详细的用户,从而,将网络行为映射到用户行为,提高用户信息的管理和查询效率。
本发明的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供一种信息处理方法,所述方法包括:
获取至少一个用户信息,根据所述至少一个用户信息创建至少一个用户;
建立所述至少一个用户信息和所述至少一个用户的关联关系;
接收用户的查询信息,根据所述关联关系确定所述查询信息对应的用户信息。
进一步地,所述方法还包括:
在获取所述至少一个用户信息时,对所述至少一个用户信息进行分类,其中,分类类别包括:识别信息和非识别信息,动态信息和静态信息,确定信息和不确定信息。
进一步地,在所述获取至少一个用户信息之后,包括:
确定所述至少一个用户信息的可信度分数,其中,确定信息的可信度分数大于不确定信息的可信度分数,静态信息的可信度分数大于动态信息的可信度分数。
进一步地,在所述建立所述至少一个用户信息和所述至少一个用户的关联关系之后,所述方法还包括:
根据所述至少一个用户信息的可信度分数和预设合并规则对所述至少一个用户进行用户信息合并;
其中,所述预设合并规则包括:
当进行合并的至少两个用户的用户信息的可信度分数不同时,将可信度分数小的用户合并到可信度分数大的用户,合并后的可信度分数为进行合并的至少一个用户对应的可信度分数之和;
当进行合并的至少两个用户的用户信息的第一可信度分数相同,且所述第一可信度分数值大于等于第一预设值时,所述第一可信度分数对应的所述至少两个用户不能合并;
当进行合并的至少两个用户的用户信息的第二可信度分数相同,且所述第二可信度分数值小于第二预设值时,所述第二可信度分数对应的所述至少两个用户不能合并。
进一步地,所述建立所述至少一个用户信息和所述至少一个用户的关联关系,包括:
当进行关联的至少两个用户信息均为静态信息时,采用静态关联方式建立所述至少两个用户信息和所述至少一个用户的关联关系;
当进行关联的至少两个用户信息包括静态信息和动态信息时,采用静态动态关联方式建立所述至少两个用户信息和所述至少一个用户的关联关系。
本发明实施例提供一种信息处理装置,所述装置包括:获取单元、处理单元,接收单元、确定单元,其中,
所述获取单元,用于获取至少一个用户信息,根据所述至少一个用户信息创建至少一个用户;
所述处理单元,用于建立所述至少一个用户信息和所述至少一个用户的关联关系;
所述接收单元,用于接收用户的查询信息;
所述确定单元,用于根据所述关联关系确定所述查询信息对应的用户信息。
进一步地,所述处理单元,还用于在获取所述至少一个用户信息时,对所述至少一个用户信息进行分类,其中,分类类别包括:识别信息和非识别信息,动态信息和静态信息,确定信息和不确定信息。
进一步地,所述确定单元,还用于确定所述至少一个用户信息的可信度分数,其中,确定信息的可信度分数大于不确定信息的可信度分数,静态信息的可信度分数大于动态信息的可信度分数。
进一步地,所述处理单元,还用于根据所述至少一个用户信息的可信度分数和预设合并规则对所述至少一个用户进行用户信息合并;
其中,所述预设合并规则包括:
当进行合并的至少两个用户的用户信息的可信度分数不同时,将可信度分数小的用户合并到可信度分数大的用户,合并后的可信度分数为进行合并的至少一个用户对应的可信度分数之和;
当进行合并的至少两个用户的用户信息的第一可信度分数相同,且所述第一可信度分数值大于等于第一预设值时,所述第一可信度分数对应的所述至少两个用户不能合并;
当进行合并的至少两个用户的用户信息的第二可信度分数相同,且所述第二可信度分数值小于第二预设值时,所述第二可信度分数对应的所述至少两个用户不能合并。
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