账号类型的确定方法、装置及设备与流程

1.本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种账号类型的确定方法、装置及设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，出现了越多越多的网络平台，例如：电商平台、社交平台、知识平台等。
3.通常，用户与网络平台之间的交互采用账号的形式。在一些应用场景中，网络平台需要对账号进行分类管理。例如，以电商平台为例，针对不同类别的账号提供不同力度的优惠，或者，针对不同类别的账号提供不同等级的服务，等。因此，网络平台需要对账号所属的类别进行识别。现有技术中，网络平台根据账号对应的历史操作特征，对账号所属的类别进行识别。
4.在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：对账号所属的类别进行识别时，计算成本较高，且识别效率较低。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种账号类型的确定方法、装置及设备，以降低计算成本，并提高账号类型的识别效率。
6.第一方面，本发明实施例提供一种账号类型的确定方法，包括：
7.获取第一账号的历史行为特征；
8.根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型；
9.在所述第一账号的类型为第一类型时，获取与所述第一账号关联的至少一个第二账号；
10.确定所述至少一个第二账号的类型为所述第一类型。
11.一种可能的实现方式中，获取与所述第一账号关联的至少一个第二账号，包括：
12.根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识，所述账号关系数据库用于存储用户标识与账号之间的关联关系；
13.将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号。
14.一种可能的实现方式中，所述账号关系数据库还用于存储用户标识与账号之间的关联关系对应的准确系数；
15.将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号，包括：
16.将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有第一关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号，所述第一关联关系对应的准确系数大于预设阈值。
17.一种可能的实现方式中，根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识之前，还包括：
18.获取多个采样账号，并分别获取所述采样账号的关键特征和辅助特征；
19.根据所述多个采样账号的关键特征和辅助特征，对所述多个采样账号进行关联处理，确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识；
20.根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，生成所述账号关系数据库。
21.一种可能的实现方式中，获取所述采样账号的关键特征和辅助特征，包括：
22.获取所述采样账号的多个采样特征，每个采样特征对应有优先级；
23.将所述多个采样特征中对应优先级最高的采样特征，作为所述采样账号的关键特征；
24.将所述多个采样特征中除所述关键特征之外的采样特征，作为所述采样账号的辅助特征。
25.一种可能的实现方式中，根据所述多个采样账号的关键特征和辅助特征，对所述多个采样账号进行关联处理，确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识，包括：
26.根据所述多个采样账号的关键特征对应的优先级，将所述多个采样账号划分为n组，其中，第n组中的采样账号的关键特征对应的优先级为第n优先级，n为小于或等于n的自然数；
27.针对第1组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识；
28.针对第i组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征与前i-1组中的采样账号的辅助特征的匹配结果，确定该第一采样账号关联的用户标识，所述i依次取2、3、
…
、n。
29.一种可能的实现方式中，根据该第一采样账号的关键特征与前i-1组中的采样账号的辅助特征的匹配结果，确定该第一采样账号关联的用户标识，包括：
30.按照k从1到i-1的顺序，将该第一采样账号的关键特征依次与第k组中采样账号的辅助特征进行匹配，直至匹配成功，或者，直至匹配结束；
31.若匹配成功，则将第k组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，确定为该第一采样账号关联的用户标识；
32.若匹配结束，则根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识。
33.一种可能的实现方式中，所述确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识之后，还包括：
34.根据所述采样账号的关键特征，确定所述采样账号与其关联的用户标识之间的关联关系的准确系数；
35.根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，生成所述账号关系数据库，包括：
36.根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，以及所述准确系数，生成所述账号关系数据库。
37.第二方面，本发明实施例提供一种账号类型的确定装置，包括：
38.获取模块，用于获取第一账号的历史行为特征；
39.第一确定模块，用于根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型；
40.第二确定模块，用于在所述第一账号的类型为第一类型时，获取与所述第一账号关联的至少一个第二账号，并确定所述至少一个第二账号的类型为所述第一类型。
41.一种可能的实现方式中，所述第二确定模块具体用于：
42.根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识，所述账号关系数据库用于存储用户标识与账号之间的关联关系；
43.将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号。
44.一种可能的实现方式中，所述账号关系数据库还用于存储用户标识与账号之间的关联关系对应的准确系数，所述第二确定模块具体用于：
45.将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有第一关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号，所述第一关联关系对应的准确系数大于预设阈值。
46.一种可能的实现方式中，所述装置还包括：生成模块，所述生成模块用于：
47.获取多个采样账号，并分别获取所述采样账号的关键特征和辅助特征；
48.根据所述多个采样账号的关键特征和辅助特征，对所述多个采样账号进行关联处理，确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识；
49.根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，生成所述账号关系数据库。
50.一种可能的实现方式中，所述生成模块具体用于：
51.获取所述采样账号的多个采样特征，每个采样特征对应有优先级；
52.将所述多个采样特征中对应优先级最高的采样特征，作为所述采样账号的关键特征；
53.将所述多个采样特征中除所述关键特征之外的采样特征，作为所述采样账号的辅助特征。
54.一种可能的实现方式中，所述生成模块具体用于：
55.根据所述多个采样账号的关键特征对应的优先级，将所述多个采样账号划分为n组，其中，第n组中的采样账号的关键特征对应的优先级为第n优先级，n为小于或等于n的自然数；
56.针对第1组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识；
57.针对第i组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征与前i-1组中的采样账号的辅助特征的匹配结果，确定该第一采样账号关联的用户标识，所述i依次取2、3、
…
、n。
58.一种可能的实现方式中，所述生成模块具体用于：
59.按照k从1到i-1的顺序，将该第一采样账号的关键特征依次与第k组中采样账号的辅助特征进行匹配，直至匹配成功，或者，直至匹配结束；
60.若匹配成功，则将第k组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，确定为该第一采样账号关联的用户标识；
61.若匹配结束，则根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用
户标识。
62.一种可能的实现方式中，所述生成模块还用于：
63.根据所述采样账号的关键特征，确定所述采样账号与其关联的用户标识之间的关联关系的准确系数；
64.所述生成模块具体用于：根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，以及所述准确系数，生成所述账号关系数据库。
65.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；
66.所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器运行所述计算机执行指令实现如第一方面任一项所述的方法。
67.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面任一项所述的方法。
68.本发明实施例提供的账号类型的确定方法、装置及设备，该方法包括：获取第一账号的历史行为特征，根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型，在确定第一账号的类型为第一类型的情况下，将与第一账号关联的至少一个第二账号的类型也确定为第一类型，这样，无需对所述至少一个第二账号分别按照第一账号的识别方式进行重新识别，提高了识别效率，降低了计算成本。
附图说明
69.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
70.图1为本发明实施例适用的一种可能的系统架构的示意图；
71.图2为本发明一个实施例提供的账号类型的确定方法的流程示意图；
72.图3为本发明另一个实施例提供的账号关系数据库的生成方法的流程示意图；
73.图4为本发明实施例中提供的关键特征和辅助特征的示意图；
74.图5为本发明实施例提供的采样账号关联处理过程的示意图；
75.图6为本发明一个实施例提供的账号类型的确定装置的结构示意图；
76.图7为本发明另一个实施例提供的账号类型的确定装置的结构示意图；
77.图8为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
78.通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
79.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
80.本发明实施例适用于互联网领域。随着互联网技术的发展，出现了越多越多的网
络平台，例如：电商平台、社交平台、知识平台等。
81.下面结合图1对本发明实施例可能的系统架构进行介绍。图1为本发明实施例适用的一种可能的系统架构的示意图。如图1所示，系统架构1000可以包括终端设备1001、1002、1003，网络1004和服务器1005。网络1004用于在终端设备1001、1002、1003和服务器1005之间提供通信链路的介质。网络1004可以包括各种连接类型，例如：有线通信链路、无线通信链路或者光纤电缆等等。
82.用户可以使用终端设备1001、1002、1003通过网络1004与服务器1005进行交互，以接收或者发送信息等。终端设备1001、1002、1003上可以安装有各种网络平台的客户端。终端设备1001、1002、1003可以是具有显示屏并且可以接收/发送信息的各种电子设备，包括但不限于：计算机、智能手机、笔记本电脑、平板电脑、智能穿戴设备等。
83.服务器1005可以是网络平台对应的服务端，用于向终端设备提供各种服务。例如，服务器可以接收终端设备1001、1002、1003发送的业务请求，并对业务请求进行处理，并将处理结果发送给终端设备。服务器1005还可以向终端设备1001、1002、1003主动推送信息。一些实施例中，服务器1005可以为云端服务器。服务器1005还可以为分布式服务器、集群服务器等。
84.实际应用中，用户可以通过终端设备访问网络平台。用户与网络平台之间的交互采用账号的形式。也就是说，用户在网络平台注册一个账号，或者网络平台为用户分配一个账号，用户通过该账号登录网络平台，与网络平台进行交互。网络平台利用该账号对用户进行管理。通常而言，网络平台对用户的管理实际上是对账号的管理。
85.在一些应用场景中，网络平台需要对账号进行分类管理。例如，以电商平台为例，电商平台可以针对不同类别的账号提供不同力度的优惠，或者，针对不同类别的账号提供不同等级的服务，等。因此，网络平台需要对账号所属的类别进行识别。
86.现有技术中，网络平台在对账号所属类别进行识别时，通常采用的识别方法为，根据账号对应的历史操作特征，对账号所属的类别进行识别。然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术至少存在如下问题：在实际应用中，同一个用户可能在网络平台中对应有多个账号。由于多个账号对应的是同一个用户，因此，在某些应用场景中多个账号所属的类别通常是相同的。而上述现有技术在对账号所属类别进行识别时，是以账号为粒度，需要对每个账号分别进行识别，存在计算成本较高，且识别效率较低的问题。
87.本发明实施例提供的账号类型的确定方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。
88.下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本发明的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
89.图2为本发明一个实施例提供的账号类型的确定方法的流程示意图。如图2所示，本实施例的方法可以包括：
90.s201：获取第一账号的历史行为特征。
91.s202：根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型。
92.首先需要说明的是，本实施例的执行主体可以为服务器和/或终端设备。一些实施例方式中，本实施例的方法可以由服务器执行。另一些实施方式中，当终端设备具有一定的数据处理能力时，本实施例的方法也可以由终端设备执行。又一些实施方式中，本实施例的
方法还可以由服务器和终端设备配合执行。示例性的，由终端设备执行一部分步骤，比如s201和s202，由服务器执行剩余步骤，比如s203和s204。
93.其中，第一账号为当前待进行类型识别的账号。一些实施方式中，当检测到用户通过第一账号进行某些操作(例如：下单操作、领券操作、登录操作、申请售后操作等)时，触发对第一账号进行类型识别。另一些实施方式中，还可以由其他触发条件触发对第一账号进行类型识别。本实施例对此不作限定。
94.应理解，本实施例对于账号类型的划分方式不作限定。可以根据不同的应用场景采用不同的划分方式。下面以电商领域中两种可能的应用场景为例，对第一账号的类型进行举例说明。
95.例如，在电商领域的优惠促销活动中，电商平台希望优惠活动是被有效用户享用，而不希望被无效用户享用。因此，该场景中可以将账号划分为有效账号和无效账号。
96.再例如，在电商领域的售后服务场景中，电商平台可能提供多种不同等级的服务，希望为不同等级的用户提供不同等级的服务。因此，该场景中可以将账号划分为不同的等级，每个等级对应一个类型。
97.本实施例中，可以获取第一账号的历史行为特征，并利用第一账号的历史行为特征，获取第一账号的类型。其中，第一账号的历史行为特征是指，根据用户通过第一账号在网络平台进行的历史操作所得到的特征。
98.具体的，可以采集第一账号在网络平台的历史操作，对历史操作进行特征提取得到历史行为特征。
99.能够理解，当采用不同的类型划分方式时，所需要的历史行为特征也可能不同，相应的，需要采集的历史操作也可能有所不同。因此，本实施例对于历史行为特征的具体内容也不作限定。
100.示例性的，以账号类型包括有效账号和无效账号为例，确定第一账号的类型的过程可以包括：采集第一账号在网络平台的历史操作，其中，历史操作包括但不限于：下单操作、领券操作、参与优惠活动的操作等。根据上述历史操作提取第一账号的历史行为特征，例如：第一账号是否存在频繁下单行为，是否存在下单不付款行为，是否存在领券后不使用行为，等。进而，根据历史行为特征，确定出第一账号为有效账号或者无效账号。
101.一种可能的实施方式中，s202可以具体包括：将所述历史行为特征输入识别模型中，根据识别模型的输出结果确定第一账号的类型。其中，识别模型可以是事先训练好的基于深度学习的机器学习模型。本实施例对于识别模型的结构以及训练过程均不作限定。应理解，当采用不同的账号类型划分方式时，其对应的识别模型也可以是不同的。
102.s203：在所述第一账号的类型为第一类型时，获取与所述第一账号关联的至少一个第二账号。
103.s204：确定所述至少一个第二账号的类型为所述第一类型。
104.本实施例中，在识别得到第一账号的类型之后，还会继续对第一账号关联的至少一个第二账号的类型进行识别。即，在第一账号的类型为第一类型时，获取与第一账号关联的至少一个第二账号，并确定所述至少一个第二账号的类型也为所述第一类型。
105.其中，第一类型可以为账号类型中的其中任意一个类型。应理解，由于账号类型划分方式通常是与应用场景相关的，因此，第一类型也是与应用场景相关的。本实施例对于第
一类型也不作限定。
106.例如，当采用某种类型划分方式时，账号被划分为有效账号和无效账号，则第一类型可以为有效账号或者无效账号。又例如，当采用某种类型划分方式时，账号被划分为高级账号、中级账号和低级账号，则第一类型可以为高级账号或者中级账号或者低级账号。
107.本实施例中，第二账号是指与第一账号具有关联关系的账号。其中，第二账号和第一账号可以通过多种方式具有关联关系。例如，第二账号可以是与第一账号具有相同属性信息(比如第二账号和第一账号绑定的手机号相同)的账号。又例如，第二账号可以是与第一账号具有绑定关系的账号。再例如，第二账号和第一账号可以是同一个用户的账号。
108.本实施例提供的账号类型的确定方法，包括：获取第一账号的历史行为特征，根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型，在确定第一账号的类型为第一类型的情况下，将与第一账号关联的至少一个第二账号的类型也确定为第一类型，这样，无需对所述至少一个第二账号分别按照s201和s202的步骤进行重新识别，提高了识别效率，降低了计算成本。
109.在图2所示实施例的基础上，一种可能的实施方式中，所述至少一个第二账号关联的用户标识与所述第一账号关联的用户标识相同。其中，所述用户标识是指自然人标识。也就是说，第一账号和第二账号是同一自然人用户的账号。或者说，第一账号和第二账号与相同的自然人用户标识关联。
110.具体的，可以根据第一账号查询账号关系数据库，获取到与第一账号关联的至少一个第二账号。所述账号关系数据库用于存储用户标识与账号之间的关联关系。在账号关系数据库中第一账号与第一用户标识具有关联关系，所述至少一个第二账号是该账号关系数据库中与第一用户标识具有关联关系的其他账号。
111.应理解，本实施例中的账号关系数据库可以是事先对账号关系进行统计得到的。需要说明的是，本实施例对于账号关系数据库的生成方式不作限定，一种可能的实施方式可以参见后续实施例的详细描述。
112.示例性的，一种可能的账号关系数据库如表1所示。参见表1，该账号关系数据库中，账号1、账号2和账号3被关联至用户标识a，即，账号1-3均是用户a的账号。账号4和账号5被关联至用户标识b，即，账号4-5均是用户b的账号。账号6、账号7、账号8、账号9被关联至用户标识c，即账号6-9均是用户c的账号。
113.在表1所示账号关系数据库的基础上，可以采用如下可行的方式获取与第一账号关联的至少一个第二账号：根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识，将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号。
114.表1
115.用户标识用户标识所关联的账号用户标识a账号1、账号2、账号3用户标识b账号4、账号5用户标识c账号6、账号7、账号8、账号9
……
116.结合表1进行举例，假设第一账号为账号1，则确定出的第二账号包括：账号2和账
号3。假设第一账号为账号5，则确定出的第二账号包括账号4。假设第一账号为账号8，则确定出的第二账号包括：账号6、账号7和账号9。
117.本实施例中，由于从账号关系数据库中拉取出的至少一个第二账号，是与第一账号关联至同一自然人标识的账号，这样，在确定出第一账号的类型为第一类型的情况下，可以将同一自然人标识关联的其他账号的类型也确定为第一类型，从而提高了识别效率，降低了计算成本。
118.示例性的，另一种可能的账号关系数据库如表2所示。在表1所示账号关系数据库的基础上，账号关系数据库还用于存储用户标识与账号之间的关联关系对应的准确系数。该准确系数指示的是用户标识与账号之间的关联关系的准确程度。
119.表2
[0120][0121]
参见表2，该账号关系数据库中，账号1与用户标识a之间关联关系对应的准确系数为100％，账号2与用户标识a之间关联关系对应的准确系数为90％，账号3与用户标识a之间关联关系对应的准确系数为80％，账号4与用户标识b之间关联关系对应的准确系数为95％，账号5与用户标识b之间关联关系对应的准确系数为70％，以此类推。
[0122]
在表2所示账号关系数据库的基础上，可以采用如下可行的方式获取与第一账号关联的至少一个第二账号：根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识，将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有第一关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号，所述第一关联关系对应的准确系数大于预设阈值。
[0123]
也就是说，在获取与第一账号关联的至少一个第二账号时，还考虑表2中的准确系数，保证确定出的第二账号与其关联的用户标识之间的关联关系对应的准确系数是大于预设阈值的。应理解，本实施例对于预设阈值的取值不做限定。该预设阈值可以是根据实际应用场景确定的。
[0124]
结合表2进行举例，假设阈值预设为81％，若第一账号为账号1，则确定出的第二账号包括：账号2。假设第一账号为账号5，则确定出的第二账号包括账号4。假设第一账号为账号8，则确定出的第二账号包括：账号6和账号7。
[0125]
本实施例中，通过在账号关系数据库中记录准确系数，使得可以根据不同的应用场景从账号关系数据库中拉取出不同的第二账号，从而满足不同应用场景的业务需求，使得应用更加灵活。
[0126]
上面的实施例描述了利用账号关系数据库获取与第一账号关联的至少一个第二账号的过程，下面结合图3所示的实施例描述账号关系数据库的生成过程。
[0127]
图3为本发明另一个实施例提供的账号关系数据库的生成方法的流程示意图。如图3所示，本实施例的方法可以包括：
[0128]
s301：获取多个采样账号，并分别获取所述采样账号的关键特征和辅助特征。
[0129]
示例性的，采样账号可以为网络平台中已注册的任意账号。针对每个采样账号进行特征提取，可以得到该采样账号的关键特征和辅助特征。具体的，可以对每个采样账号进行特征提取得到多个采样特征，进而在多个采样特征中确定出该采样账号的关键特征和辅助特征。
[0130]
应理解，对于不同的应用场景，其采集的采样特征可以是不同的。以电商平台为例，每个账号的采样特征可以包括但不限于：注册手机号信息、身份证号信息、绑定手机号信息、历史曾用手机号信息、收货手机号信息、下单地址信息、登录ip信息、登录设备信息、常用设备信息、实名认证手机号信息、指纹信息、声纹信息、面部特征信息等。
[0131]
可选的，在采集到采样特征之后，还可以进一步对采样特征进行筛选，得到筛选后的采样特征。例如，可以根据当前的应用场景、覆盖用户范围、技术成熟度等因素对采样特征进行筛选。后续在确定关键特征和辅助特征时，可以从筛选后的采样特征中确定。
[0132]
其中，关键特征是指多个采样特征中具有最高可信度的采样特征。或者说，关键特征是最能够表征用户身份信息的采样特征。辅助特征是指该采样账号的多个采样特征中除所述关键特征之外的其他采样特征。辅助特征的可信度低于关键特征的可信度，或者说，辅助特征对于用户身份信息的辨识度较低。
[0133]
应理解，关键特征和辅助特征是相对概念。由于对不同的采样账号能够采集到的采样特征可能是不同的，因此，对于两个不同的采样账号，二者对应的关键特征可以是不同的，二者对应的辅助特征也可以是不同的。例如，对于采样账号1而言，其对应的关键特征可以为身份证号信息，辅助特征可以包括：注册手机号信息、绑定手机号信息。对于采样账号2而言，其对应的关键特征可以为绑定手机号信息，辅助特征可以包括注册手机号信息。
[0134]
一种可能的实施方式中，可以采用如下可行的方式获取采样账号的关键特征和辅助特征：获取所述采样账号的多个采样特征，每个采样特征对应有优先级。将所述多个采样特征中对应优先级最高的采样特征，作为所述采样账号的关键特征；将所述多个采样特征中除所述关键特征之外的采样特征，作为所述采样账号的辅助特征。
[0135]
其中，优先级可用于指示该采样特征的可信程度，可信程度越高，则优先级越高，可信程度越低，则优先级越低。或者说，优先级可用于指示该采样特征对用户身份信息的辨识度，辨识度越高，则优先级越高，辨识度越低，则优先级越低。应理解，采样特征对应的优先级可以是事先根据大量统计信息确定出的。
[0136]
例如，以三个采样特征：身份证信息、绑定手机号信息、注册手机号信息为例，由于身份证信息的可信程度最高，或者说，身份证信息对用户身份信息的辨识度最高，因此，身份证信息的优先级最高。类似的，绑定手机号信息的可信程度高于注册手机号信息，或者说，绑定手机号信息对用户身份信息的辨识度高于注册手机号信息，因此，绑定手机号信息的优先级高于注册手机号信息。即，上述三个采样特征的优先级顺序为：优先级1：身份证信息，优先级2：绑定手机号信息，优先级3：注册手机号信息。
[0137]
结合上述优先级的举例，图4为本发明实施例中提供的关键特征和辅助特征的示意图。如图4所示，假设采样账号1包括3个采样特征，分别为：身份证信息(优先级1)、绑定手
机号信息(优先级2)、注册手机号信息(优先级3)，则该采样账号1对应的关键特征为：身份证信息，辅助特征包括：绑定手机号信息、注册手机号信息。继续参见图4，假设采样账号2包括2个采样特征，分别为：绑定手机号信息(优先级2)、注册手机号信息(优先级3)，则该采样账号2对应的关键特征为：绑定手机号信息，辅助特征包括：注册手机号信息。
[0138]
s302：根据所述多个采样账号的关键特征和辅助特征，对所述多个采样账号进行关联处理，确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识。
[0139]
本实施例中，对多个采样账号进行关联处理是指，对不同采样账号进行特征关联/匹配，从而实现将不同采样账号关联到同一个用户标识上。其中，用户标识也可以称为自然人标识，也就是说，通过关联处理过程，可以识别出哪些采样账号是归属于同一自然人用户的。
[0140]
一种可能的实施方式中，可以采用如下可行的方式对多个采样账号进行关联处理：
[0141]
(1)根据所述多个采样账号的关键特征对应的优先级，将所述多个采样账号划分为n组，其中，第n组中的采样账号的关键特征对应的优先级为第n优先级，n为小于或等于n的自然数。第1优先级为最高优先级。
[0142]
示例性的，假设某应用场景中，仅考虑如下三个采样特征：身份证号信息(优先级1)、绑定手机号信息(优先级2)、注册手机号信息(优先级3)。在对多个采样账号进行分组时，可以分为3组，第1组中采样账号的关键特征为身份证号信息，第2组中采样账号的关键特征为绑定手机号信息，第3组中采样账号的关键特征为注册手机号信息。
[0143]
(2)针对第1组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识。
[0144]
结合上述举例，由于第1组中采样账号的关键特征为身份证号信息，而身份证号信息的优先级最高，因此，针对第1组中的每个第一采样账号，可以直接将其身份证号信息作为该第一采样账号关联的用户标识，或者，将对其身份证号信息进行编码后的结果作为该第一采样账号关联的用户标识。
[0145]
(3)针对第i组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征与前i-1组中的采样账号的辅助特征的匹配结果，确定该第一采样账号关联的用户标识，所述i依次取2、3、
…
、n。
[0146]
也就是说，针对第2-n组中的采样账号，可以通过将其关键特征与比其关键特征的优先级高的采样账号的辅助特征进行关联匹配，以确定出采样账号关联的用户标识。可选的，可以采用如下可行的方式：
[0147]
按照k从1到i-1的顺序，将该第一采样账号的关键特征依次与第k组中采样账号的辅助特征进行匹配，直至匹配成功，或者，直至匹配结束；若匹配成功，则将第k组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，确定为该第一采样账号关联的用户标识；若匹配结束，则根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识。
[0148]
以第3组中的第一采样账号的匹配过程为例，首先将该第一采样账号的关键特征与第1组中的各采样账号的辅助特征进行匹配，若匹配成功，则将第1组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，作为该第一采样账号关联的用户标识；若与第1组中的各采样账号均未匹配成功，则将该第一采样账号的关键特征继续与第2组中的各采样账号的辅助特征进
行匹配，若匹配成功，则将第2组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，作为该第一采样账号关联的用户标识。若经过上述匹配过程，均未匹配成功，则根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识。例如，直接将该第一采样账号的关键特征作为其关联的用户标识，或者，将对该第一采样账号的关键特征编码后的结果作为其关联的用户标识。
[0149]
下面结合图5对特征关联匹配过程进行举例说明。图5为本发明实施例提供的采样账号关联处理过程的示意图。图5中仅以两个采样账号为例进行示例。
[0150]
如图5所示，针对采样账号1，其关键特征为身份证号信息，辅助特征包括：绑定手机号信息、注册手机号信息等。由于采样账号1的关键特征(身份证号信息)的优先级为1，即最高优先级，因此，根据该采样账号1的关键特征(身份证号信息)，生成该采样账号1关联的用户标识(用户标识a)。
[0151]
针对采样账号2，其关键特征为绑定手机号信息，辅助特征包括：注册手机号信息等。由于采样账号2的关键特征(绑定手机号信息)的优先级为2，即非最高优先级，因此，将采样账号2的关键信息(绑定手机号信息)与采样账号1的辅助信息(绑定手机号信息)进行匹配。
[0152]
若匹配成功，则将采样账号2也关联至采样账号1所关联的用户标识，即，将采样账号2关联至用户标识a。该情况下，认为采样账号1和采样账号2关联的是同一用户(用户标识a)。若匹配不成功，则根据采样账号2关键特征(身份证号信息)，生成该采样账号2关联的用户标识(用户标识b)。该情况下，认为采样账号1和采样账号2关联的是不同的用户。
[0153]
s303：根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，生成所述账号关系数据库。
[0154]
能够理解，确定出各个采样账号各自关联的用户标识之后，可以生成如表1所示的账号关系数据库。
[0155]
一种可能的实施方式中，在确定出每个采样账号关联的用户标识之后，还可以根据该采样账号的关键特征，确定出该采样账号与其关联的用户标识之间的关联关系的准确系数。进而，可以根据采样账号各自关联的用户标识，以及准确系数，生成账号关系数据库。该实施方式生成的账号关系数据库如表2所示。
[0156]
可选的，在确定准确系数时，可以根据该采样账号的关键特征对应的优先级确定。若关键特征对应的优先级越高，则准确系数也越高。若关键特征对应的优先级越低，则准确系数也越低。
[0157]
示例性的，以图5为例，由于采样账号1的关键特征的优先级为1，即优先级最高，因此采样账号1与用户标识a之间关联关系的准确程度也最高，因此，可以将采样账号1与用户标识a之间关联关系的准确系数设置为100％。
[0158]
再示例性的，依然以图5为例，假设采样账号2也被关联至用户标识a。由于采样账号2的关键特征的优先级为2，低于采样账号1的关键特征的优先级，因此，采样账号2与用户标识a之间关联关系的准确系数，也低于采样账号1与用户标识a之间关联关系的准确系数。例如，采样账号2与用户标志a之间关联关系的准确系数可以为90％。
[0159]
通过本实施例的方法，可以生成账号关系数据库，并在账号关系数据库中指示自然人用户标识与账号之间的关联关系。由于上述生成账号关系数据库的过程中，考虑了不同采样账号之间的特征匹配关系，保证了账号关系数据库的准确性。
[0160]
进一步的，在确定出第一账号的类型为第一类型的情况下，可以利用账号关系数据库拉取出与第一账号关联至同一自然人用户标识的第二账号，并确定第二账号的类型也为第一类型，从而能够提高识别效率，并降低计算成本。另外，通过在账号关系数据库中记录准确系数，使得可以根据不同的应用场景从账号关系数据库中拉取出不同的第二账号，从而满足不同应用场景的业务需求，使得应用更加灵活。
[0161]
图6为本发明一个实施例提供的账号类型的确定装置的结构示意图。本实施例的装置可以为软件和/或硬件的形式。如图6所示，本实施例提供的账号类型的确定装置10，可以包括：获取模块11、第一确定模块12和第二确定模块13。其中，
[0162]
获取模块11，用于获取第一账号的历史行为特征；
[0163]
第一确定模块12，用于根据所述历史行为特征，获取所述第一账号的类型；
[0164]
第二确定模块13，用于在所述第一账号的类型为第一类型时，获取与所述第一账号关联的至少一个第二账号，并确定所述至少一个第二账号的类型为所述第一类型。
[0165]
一种可能的实现方式中，所述第二确定模块13具体用于：
[0166]
根据所述第一账号查询账号关系数据库，获取与所述第一账号具有关联关系的第一用户标识，所述账号关系数据库用于存储用户标识与账号之间的关联关系；
[0167]
将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号。
[0168]
一种可能的实现方式中，所述账号关系数据库还用于存储用户标识与账号之间的关联关系对应的准确系数，所述第二确定模块13具体用于：
[0169]
将所述账号关系数据库中与所述第一用户标识具有第一关联关系的除所述第一账号之外的其他账号，作为所述至少一个第二账号，所述第一关联关系对应的准确系数大于预设阈值。
[0170]
图7为本发明另一个实施例提供的账号类型的确定装置的结构示意图。如图7所示，在图6所示实施例的基础上，本实施例的装置，还可以包括生成模块14。所述生成模块14用于：
[0171]
获取多个采样账号，并分别获取所述采样账号的关键特征和辅助特征；
[0172]
根据所述多个采样账号的关键特征和辅助特征，对所述多个采样账号进行关联处理，确定出所述多个采样账号各自关联的用户标识；
[0173]
根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，生成所述账号关系数据库。
[0174]
一种可能的实现方式中，所述生成模块14具体用于：
[0175]
获取所述采样账号的多个采样特征，每个采样特征对应有优先级；
[0176]
将所述多个采样特征中对应优先级最高的采样特征，作为所述采样账号的关键特征；
[0177]
将所述多个采样特征中除所述关键特征之外的采样特征，作为所述采样账号的辅助特征。
[0178]
一种可能的实现方式中，所述生成模块14具体用于：
[0179]
根据所述多个采样账号的关键特征对应的优先级，将所述多个采样账号划分为n组，其中，第n组中的采样账号的关键特征对应的优先级为第n优先级，n为小于或等于n的自然数；
[0180]
针对第1组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识；
[0181]
针对第i组中的每个第一采样账号，根据该第一采样账号的关键特征与前i-1组中的采样账号的辅助特征的匹配结果，确定该第一采样账号关联的用户标识，所述i依次取2、3、
…
、n。
[0182]
一种可能的实现方式中，所述生成模块14具体用于：
[0183]
按照k从1到i-1的顺序，将该第一采样账号的关键特征依次与第k组中采样账号的辅助特征进行匹配，直至匹配成功，或者，直至匹配结束；
[0184]
若匹配成功，则将第k组中匹配成功的采样账号关联的用户标识，确定为该第一采样账号关联的用户标识；
[0185]
若匹配结束，则根据该第一采样账号的关键特征，确定该第一采样账号关联的用户标识。
[0186]
一种可能的实现方式中，所述生成模块14还用于：
[0187]
根据所述采样账号的关键特征，确定所述采样账号与其关联的用户标识之间的关联关系的准确系数；
[0188]
所述生成模块14具体用于：根据所述多个采样账号各自关联的用户标识，以及所述准确系数，生成所述账号关系数据库。
[0189]
本实施例提供的账号类型的确定装置，可用于执行上述任一方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不作赘述。
[0190]
图8为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。如图8所示，本实施例提供的电子设备20，包括：处理器21以及存储器22；其中，存储器22，用于存储计算机程序；处理器21，用于执行存储器中存储的计算机程序，以实现上述实施例中的账号类型的确定方法。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
[0191]
可选地，存储器22既可以是独立的，也可以跟处理器21集成在一起。
[0192]
当所述存储器22是独立于处理器21之外的器件时，所述电子设备20还可以包括：总线23，用于连接所述存储器22和处理器21。
[0193]
可选的，电子设备20还可以包括通信部件24，用于与其他设备进行通信。
[0194]
本实施例提供的电子设备，可用于执行上述任一方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
[0195]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序用于实现如上任一方法实施例中的技术方案。
[0196]
本发明实施例还提供一种芯片，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行上述任一方法实施例中的技术方案。
[0197]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连
接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0198]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0199]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0200]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。
[0201]
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0202]
存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
[0203]
总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连(peripheral component，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本发明附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
[0204]
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0205]
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，简称：asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
[0206]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0207]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识
或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。