[发明专利]用于ID打通的方法、装置及设备在审
申请号: | 202110170396.4 | 申请日: | 2021-02-08 |
公开(公告)号: | CN112835872A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 逯晓枫 | 申请(专利权)人: | 北京明略昭辉科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21 |
代理公司: | 北京康盛知识产权代理有限公司 11331 | 代理人: | 陶俊洁 |
地址: | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 id 打通 方法 装置 设备 | ||
1.一种用于ID打通的方法,其特征在于,包括:
获取待打通ID数据和若干个备选ID数据;其中,所述待打通ID数据包括待打通的第一ID和所述第一ID对应的第一特征,所述备选ID数据包括备选设备的第二ID和所述第二ID对应的第二特征;
将所述待打通ID数据和所述备选ID数据输入预设的打通模型,获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值;其中,所述预设的打通模型根据随机ID样本数据和设备ID样本数据获得;所述随机ID样本数据包括随机ID和所述随机ID对应的第三特征,所述设备ID样本数据包括设备ID和所述设备ID对应的第四特征;
在所述打通分值满足预设条件的情况下,将所述打通分值对应的第一ID和第二ID进行打通。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据随机ID样本数据和设备ID样本数据获得预设的打通模型,包括:
获取随机ID样本数据和设备ID样本数据;
根据所述随机ID样本数据和所述设备ID样本数据对预设的深度兴趣网络进行训练,获得打通模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取随机ID样本数据,包括:
在预设的随机ID样本数据库中匹配出随机ID及所述随机ID对应的第三特征;其中,所述随机ID根据所述第三特征随机生成;所述随机ID样本数据库中存储有所述随机ID和所述第三特征的对应关系。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取设备ID样本数据,包括:
在预设的设备ID样本数据库中匹配出设备ID及所述设备ID对应的第四特征;所述预设的设备ID样本数据库中存储有所述设备ID和所述第四特征的对应关系。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,将所述待打通ID数据和所述备选ID数据输入预设的打通模型,获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值,包括:
将所述第一特征中除第一预设特征外的特征确定为第一特征域的特征;将所述第二特征中除第二预设特征外的特征确定为第二特征域的特征;将所述第一预设特征和所述第二预设特征确定为第三特征域的特征;
对所述第一特征域的特征、所述第二特征域的特征和第三特征域的特征进行向量化处理,分别得到第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量;
利用所述第二特征域的所有第二特征向量对所述第一特征域的各第一特征向量进行约束;所述第二特征域的各第二特征向量均通过所述第二特征域的其他第二特征向量进行约束;
根据第三特征向量、约束后的第一特征向量和约束后的第二特征向量获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据第三特征向量、约束后的第一特征向量和约束后的第二特征向量获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值,包括:
对所述第三特征向量、约束后的第一特征向量和约束后的第二特征向量进行多特征交叉,获得特征交叉结果;
根据所述特征交叉结果获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述特征交叉结果获取所述待打通ID数据和各所述备选ID数据的打通分值,包括:
通过预设算法利用所述特征交叉结果进行计算,获得打通分值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待打通ID数据和若干个备选ID数据,包括:
在预设的待打通ID数据库中匹配出所述第一ID及所述第一ID对应的第一特征;其中,所述第一ID根据所述第一特征随机生成;所述待打通ID数据库中存储有所述第一ID和所述第一特征的对应关系;
在预设的备选ID数据库中匹配出若干个第二ID及所述第二ID对应的第二特征;所述预设的备选ID数据库中存储有所述第二ID和所述第二特征的对应关系。
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