CN105095306B - 基于关联对象进行操作的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于关联对象进行操作的方法及装置，其中，基于关联对象进行操作的方法包括：获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；以及根据关联对象的信息进行相应的操作。本申请实施例可以识别出全部关联对象，从而可以引导用户进行正确地、合理的操作，提高了用户的使用体验或第三方机构的交易安全性，应用范围广且实现简单。

Description

基于关联对象进行操作的方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于关联对象进行操作的方法及装置。

背景技术

网上购物，就是通过互联网检索商品信息，并通过电子订购单发出购物请求，然后通过支付宝或银行卡等方式付款，最后厂商通过邮购的方式发货，或是通过快递公司送货上门的过程。

随着互联网的普及，网络购物的优点更加突出，日益成为一种重要的购物形式。但在进行网上购物之前，通常需要成为该网站的会员，但同一用户基于各种原因有可能会注册多个会员，则同一用户注册的多个会员属于同一实体，即这些会员是关联会员。

目前，识别关联会员的方法一般根据两个会员间的某些属性信息来识别其关联性，并且，只能识别直接二元关系。例如，如果会员A与会员B在第一属性信息上被识别出来是同一实体，B和C在第二属性信息上被识别出来是同一实体，但目前的方案无法识别出A与C是同一实体，从而无法基于真实的关联会员进行正确的、合理的操作。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的一个目的在于提出一种可以识别出全部关联对象并可以引导用户进行正确地、合理的操作的基于关联对象进行操作的方法及装置。

本申请实施例提供的一种基于关联对象进行操作的方法，包括：获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；以及根据所述关联对象的信息进行相应的操作。

上述基于关联对象进行操作的方法实施例，通过获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；并根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；然后根据所述关联对象的信息进行相应的操作，可以识别出全部关联对象，从而可以引导用户进行正确地、合理的操作，提高了用户的使用体验或第三方机构的交易安全性，应用范围广且实现简单。

本申请实施例提供的一种基于关联对象进行操作的装置，包括：获取模块，用于获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；聚类模块，用于根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；以及操作模块，用于根据所述关联对象的信息进行相应的操作。

上述基于关联对象进行操作的装置实施例，通过获取模块获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；并通过聚类模块根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；然后通过操作模块根据所述关联对象的信息进行相应的操作，可以识别出全部关联对象，从而可以引导用户进行正确地、合理的操作，提高了用户的使用体验或第三方机构的交易安全性，应用范围广且实现简单。

附图说明

图1是本申请一个实施例的识别关联对象的流程图。

图2是本申请一个实施例的基于关联对象进行操作的方法流程图。

图3是本申请另一个实施例的基于关联对象进行操作的方法流程图。

图4是本申请一个实施例的基于关联对象进行操作的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的基于关联对象进行操作的方法及装置。

图1是本申请一个实施例的识别关联对象的流程图。

如图1所示，该识别关联对象的过程包括：

S101,获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息。

在该实施例中，对象可以为会员等；其中，对象的属性信息可以包括但不局限于会员的身份证信息、支付宝账号、工商注册号、手机号等。

其中，可以采取多种匹配规则获得任意两个对象间的相关度信息，此处的相关度信息可以为两个对象属于同一实体的概率。例如可以根据两个对象的身份证信息对应的匹配规则确定这两个对象属于同一实体的概率，也可以根据两个对象的工商注册号和手机号对应的匹配规则确定这两个对象属于同一实体的概率，等等。

在确定两个对象属于同一实体的概率之后，可以将其转换为这两个对象间的距离，两个对象属于同一实体的概率越高，这两个对象间的距离就越小。具体地，可以采用转换公式将两个对象属于同一实体的概率转换为这两个对象间的距离，其中，转换公式为：

D(x,y)＝min(dis(x_k,y_k))＝min((|(c_k*p(x_k,y_k)-1|)/1)

D(x,y)表示对象x和y间的距离，p(x_k,y_k)表示对象在匹配规则k下属于同一实体的概率，c_k是调整系数，表示匹配规则k的强度，具体地，c_k可以为1、0.9或0.85等。

S102,根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息。

在该实施例中，可以根据两个对象间的距离使用凝聚层次聚类算法对多个对象进行聚类处理，也可以采用其他聚类算法对多个对象进行聚类处理。

其中，凝聚层次聚类算法是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者满足某个终结条件。凝聚层次聚类算法中最经典的算法是AGNES算法，在步骤S101中之所以将两个对象属于同一实体的概率转换为这两个对象间的距离就是为了采用AGNES算法。如果簇C1中的一个对象和簇C2中的一个对象之间的距离是所有属于不同簇的对象间欧式距离中最小的，则C1和C2可能被合并。这是一种单连接方法，其每个簇可以被簇中的所有对象代表，两个簇之间的相似度由这两个簇中距离最近的数据点对的相似度来确定。

AGNES算法可以描述为：

输入：N个对象，终止条件为任意两个簇间的距离大于预定阈值

输出：M个簇

(1)将每个对象当成一个初始簇

(2)重复(Repeat)

(3)根据两个簇中最近的数据点找到最近的两个簇

(4)合并两个簇，生成新的簇的集合

(5)直至(Until)满足终止条件

具体地，可以采用如下簇距离公式计算簇间的距离：

D(clustei,clustej)＝min(D(cluste_in,cluster_jm))

其中，D(cluste_in,cluster_jm)表示簇i中对象n与簇j中对象m间的距离，对象n和m相当于S101中的对象x和y。

由此可见，若簇i和簇j中的对象n和m之间的距离为0，小于假设预定阈值0.03，则可以将簇i和簇j合并为一个新的簇，直至位于合并后的任意两个簇中的对象间的距离大于或等于0.03为止。

需要说明的是，0.03仅为预定阈值的一个示例，该预定阈值也可以为其他数值，例如0、0.1等等。

举例而言，现在有A、B、C、D四个对象，根据这四个对象的属性信息获知对象A和B间的距离为0、对象C和D间的距离也为0，则确定对象A和B属于簇1，对象C和D属于簇2，然后计算出对象B和C间的距离也为0，即簇1和簇2间的距离为0，则将簇1和簇2合并为簇3，则簇3中的对象A、B、C、D属于同一实体。

需要说明的是，关联对象除了包含多个对象属于同一实体的情况，还可以包含多个对象具有其他关联关系。

上述识别关联对象的过程，通过获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；然后根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息，从而识别出全部关联对象，且实现简单。

图2是本申请一个实施例的基于关联对象进行操作的方法流程图。

如图2所示，该基于关联对象进行操作的方法包括：

S201,获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息。

其中，S201的实现细节可以和S101相同，此处不赘述。

S202,根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息。

其中，S202的实现细节可以和S102相同，此处不赘述。

S203,根据关联对象的信息进行相应的操作。

在确定多个对象属于同一实体后，还可以根据需要进行相关操作。例如，在确定属于同一实体的多个对象发表多条购物评价信息后，可以删除重复的评价信息至仅剩一条或两条评价信息，以规避不法商家的不合理操作，确保评价信息的有效性和真实性，为用户购买商品提供有效的参考，提高了用户的购买体验。

另外，在确定属于同一实体的多个对象后，还可以显示这些对象属于同一实体的提示信息，以便用户根据提示信息识别购物评价信息或其他信息的真实性和有效性，还可以使第三方机构根据该提示信息处理对应的业务，例如，同一用户在淘宝网上注册了多个网店，且这些网店具有不同的属性数据，例如店铺名不同、联系电话不同等等，当这些网店向某信贷机构申请贷款时，若该信贷机构不知道这些网店属于同一用户，则可能为每个网店授予5万的贷款额度，但若该信贷机构知道这些网店属于同一用户，则可能为每个网店授予2万的贷款额度，以降低该用户无法还款的风险，提高自己的业务安全性。

需要说明的是，上述信贷机构仅为示例，本申请实施例的确定属于同一实体的对象可以应用在不同的领域、不同的行业，且实现简单。

上述基于关联对象进行操作的方法实施例，通过获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；并根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息，从而可以识别出全部关联对象，然后根据关联对象的信息进行相应的操作，提高了信息的真实性、有效性和透明度，从而可以引导用户进行正确地、合理的操作，提高了用户的使用体验或第三方机构的交易安全性，应用范围广且实现简单。

图3是本申请另一个实施例的基于关联对象进行操作的方法流程图。如图3所示，该方法包括：

S301,获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象属于同一实体的概率，然后将其转换为对应两个对象间的距离。

假定，在该实施例中，分别获得会员1的身份证信息、支付宝账号、工商注册号，会员2的身份证信息、手机号，会员3的工商注册号、手机号，会员4的手机号，会员5的身份证信息。

然后，根据身份证信息对应的第一匹配规则确定会员1和会员2属于同一实体的概率为1，c_k为1，则根据S101中提供的转换公式计算出会员1和会员2间的距离为0；根据手机号对应的第二匹配规则确定会员3和会员4属于同一实体的概率为1，c_k为0.85，则根据S101中提供的转换公式计算出会员3和会员4间的距离为0.15；根据身份证信息对应的第一匹配规则确定会员1和会员5属于同一实体概率为1，c_k为1，则根据S101中提供的转换公式计算出会员1和会员5间的距离为0。

S302,根据任意两个对象间的距离使用凝聚层次聚类算法对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息。

假定预定阈值为0.2，则会员1和2属于簇1，会员3和4属于簇2，会员1和5属于簇3，使用S102提供的簇距离公式计算出簇1和簇3间的距离为0，簇1和簇2间的距离0，因为位于簇1中的会员1和位于簇2中的会员3间的距离为0，则簇1-3可以合并为一个新的簇，该新的簇中包含的会员属于同一实体，即会员1-5属于同一实体。

S303,根据关联会员的信息进行相应的操作。

在确定会员1-5属于同一实体后，发现当前网站上有会员1-5对同一购物内容发表的100条评价信息，其目的是为了增加好评信息的数量，提高用户的关注度，以引导用户购买该商品，但采用本申请实施例的方法确定会员1-5属于同一实体后，会删除99条评价信息即仅保留1条评价信息，以确保评价信息的真实性，为用户购买商品提供有效的参考，提高了用户的满意度。

上述基于关联对象进行操作的方法实施例，通过获取多个对象的属性信息，根据属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；并根据相关度信息对多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；然后根据关联对象的信息进行相应的操作，提高了信息的真实性、有效性和透明度，为用户操作提供了有效的依据，提高了用户的使用体验。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种基于关联对象进行操作的装置。

图4是本申请一个实施例的基于关联对象进行操作的装置的结构示意图。

如图4所示，该基于关联对象进行操作的装置包括：获取模块41、聚类模块42和操作模块43，其中：

获取模块41用于获取多个对象的属性信息，根据上述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；聚类模块42用于根据上述相关度信息对上述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；操作模块43用于根据上述关联对象的信息进行相应的操作。

上述对象可以为会员等；其中，对象的属性信息可以包括但不局限于会员的身份证信息、支付宝账号、工商注册号、手机号等。

上述获取模块41可以包括：确定单元411和转换单元412，其中：确定单元411用于根据两个对象的属性信息确定上述两个对象属于同一实体的概率；转换单元412用于将上述两个对象属于同一实体的概率转换为上述两个对象间的距离。

具体地，确定单元411可以根据两个对象的身份证信息对应的匹配规则确定这两个对象属于同一实体的概率，也可以根据两个对象的工商注册号和手机号对应的匹配规则确定这两个对象属于同一实体的概率，等等。转换单元412可以采用转换公式将上述两个对象属于同一实体的概率转换为上述两个对象间的距离，其中，上述转换公式为：

D(x,y)＝min(dis(x_k,y_k))＝min((|(c_k*p(x_k,y_k)-1|)/1)

D(x,y)表示对象x和y间的距离，p(x_k,y_k)表示对象在匹配规则k下属于同一实体的概率，c_k是调整系数，表示匹配规则k的强度。

另外，上述聚类模块42可以用于：根据上述两个对象间的距离使用凝聚层次聚类算法对上述多个对象进行聚类处理，获得至少一个关联对象簇。并且，当上述关联对象簇的个数大于一时，位于任意两个关联对象簇中的对象间的距离大于预定阈值。即小于或等于预定阈值的对象均位于同一簇中。

进一步地，上述操作模块43可以用于：根据上述关联对象的信息确定属于同一实体的多个对象后，显示对应对象属于同一实体的提示信息和/或删除上述同一实体发表的重复的评价信息。

例如，在确定属于同一实体的多个对象发表多条购物评价信息后，可以删除重复的评价信息至仅剩一条或两条评价信息，以规避不法商家的不合理操作，确保评价信息的有效性和真实性，为用户购买商品提供有效的参考，提高了用户的购买体验。

另外，在确定属于同一实体的多个对象后，还可以显示这些对象属于同一实体的提示信息，以便用户根据提示信息识别购物评价信息或其他信息的真实性和有效性，还可以使第三方机构根据该提示信息处理对应的业务，例如，同一用户在淘宝网上注册了多个网店，且这些网店具有不同的属性数据，例如店铺名不同、联系电话不同等等，当这些网店向某信贷机构申请贷款时，若该信贷机构不知道这些网店属于同一用户，则可能为每个网店授予5万的贷款额度，但若该信贷机构知道这些网店属于同一用户，则可能为每个网店授予2万的贷款额度，以降低该用户无法还款的风险，提高自己的业务安全性。

需要说明的是，上述信贷机构仅为示例，本申请实施例的确定属于同一实体的对象可以应用在不同的领域、不同的行业，且实现简单。

上述基于关联对象进行操作的装置实施例，通过获取模块获取多个对象的属性信息，根据上述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；并通过聚类模块根据上述相关度信息对上述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息，从而可以识别出全部关联对象；然后通过操作模块根据上述关联对象的信息进行相应的操作，提高了信息的真实性、有效性和透明度，从而可以引导用户进行正确地、合理的操作，提高了用户的使用体验或第三方机构的交易安全性，应用范围广且实现简单。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种基于关联对象进行操作的方法，其特征在于，包括：

获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；其中，所述根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息，包括：

根据所述任意两个对象的属性信息，采用所述属性信息对应的匹配规则确定所述任意两个对象属于同一实体的概率；

采用转换公式将所述任意两个对象属于同一实体的概率转换为所述任意两个对象间的距离，其中，所述转换公式为：

D(x,y)＝min(dis(x_k,y_k))＝min((|(c_k*p(x_k,y_k)-1|)/1)

D(x,y)表示对象x和y间的距离，p(x_k,y_k)表示对象在匹配规则k下属于同一实体的概率，c_k是调整系数，表示匹配规则k的强度；

根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；以及

根据所述关联对象的信息进行相应的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息，包括：

根据所述两个对象间的距离使用凝聚层次聚类算法对所述多个对象进行聚类处理，获得至少一个关联对象簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述关联对象簇的个数大于一时，位于任意两个关联对象簇中的对象间的距离大于预定阈值。

4.根据权利要求1-3任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联对象的信息进行相应的操作，包括：

根据所述关联对象的信息确定属于同一实体的多个对象后，显示对应对象属于同一实体的提示信息和/或删除所述同一实体发表的重复的评价信息。

5.一种基于关联对象进行操作的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个对象的属性信息，根据所述属性信息获得任意两个对象间的相关度信息；其中，所述获取模块，包括：

确定单元，用于根据所述任意两个对象的属性信息，采用所述属性信息对应的匹配规则确定所述任意两个对象属于同一实体的概率；

转换单元，用于采用转换公式将所述任意两个对象属于同一实体的概率转换为所述任意两个对象间的距离，其中，所述转换公式为：

D(x,y)＝min(dis(x_k,y_k))＝min((|(c_k*p(x_k,y_k)-1|)/1)

D(x,y)表示对象x和y间的距离，p(x_k,y_k)表示对象在匹配规则k下属于同一实体的概率，c_k是调整系数，表示匹配规则k的强度；

聚类模块，用于根据所述相关度信息对所述多个对象进行聚类处理，获得关联对象的信息；以及

操作模块，用于根据所述关联对象的信息进行相应的操作。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述聚类模块，具体用于：

根据所述两个对象间的距离使用凝聚层次聚类算法对所述多个对象进行聚类处理，获得至少一个关联对象簇。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，当所述关联对象簇的个数大于一时，位于任意两个关联对象簇中的对象间的距离大于预定阈值。

8.根据权利要求5-7任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述操作模块，具体用于：

根据所述关联对象的信息确定属于同一实体的多个对象后，显示对应对象属于同一实体的提示信息和/或删除所述同一实体发表的重复的评价信息。