一种数据关联方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据关联方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.目前，在视频软件中，风控验证中心系统一般用于进行人机验证，可以避免外部黑客以及用户进行营利的行为。随着网络视频技术的发展，视频平台需要越来越多的数据分析，但是风控验证中心系统一般只在用户登录时验证用户是否为人机或者用户的登录是否安全，对于数据分析方面，视频软件无法将数据分析与风控验证中心系统进行关联，从而导致了视频软件在数据分析方面分析能力较差的问题。


技术实现要素：

3.本发明实施例的目的在于提供一种数据关联方法、装置、电子设备及可读存储介质，以实现提高视频软件在数据分析方面的分析能力。具体技术方案如下：
4.在本发明实施的第一方面，首先提供了一种数据关联方法，包括：
5.获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；
6.根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；
7.对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；
8.根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
9.可选的，所述获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，包括：
10.确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；
11.在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。
12.可选的，所述对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表，包括：
13.获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；
14.基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置；
15.对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得
到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。
16.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
17.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
18.将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。
19.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
20.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
21.将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。
22.可选的，所述将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据之后，所述方法还包括：
23.根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；
24.将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。
25.可选的，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。
26.在本发明实施的第二方面，还提供了一种数据分析装置，包括：
27.获取模块，用于获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；
28.确定模块，用于根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；
29.聚合模块，用于对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；
30.关联模块，用于根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
31.在本发明实施的又一方面，还提供了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指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的数据关联方法。
32.在本发明实施的又一方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的数据关联方法。
33.本发明实施例提供了一种数据关联方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点
信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
35.图1为本发明实施例中数据关联方法的流程示意图；
36.图2为本发明实施例中数据关联方法的实现示意图；
37.图3为本发明实施例中数据关联装置的结构示意图；
38.图4为本发明实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
39.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
40.在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
41.此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一速度差值为第二速度差值，且类似地，可将第二速度差值称为第一速度差值。第一速度差值和第二速度差值两者都是速度差值，但其不是同一速度差值。术语“第一”、“第二”等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一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“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。
42.本技术实施例提供了一种数据关联方法，如图1所示，该方法的步骤包括：
43.步骤101、获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息。
44.在本实施例中，验证信息包括用户在应用程序上输入的登录账号、登录密码、登录地址、手机号和验证码等等。人机验证功能是在用户使用用户端时进行人机验证时，一般通过滑动滑块、点击要求的图片、依次点击文字和选择要求的数字等等多种方式完成验证，从而识别用户的身份信息。需要进行说明的是，身份信息包括用户的id、用户的账号数据等等信息，在用户通过验证时，服务器能够识别到是否为用户自身操作，从而避免了黑客等盗用账号的情况。
45.步骤102、根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据。
46.在本实施例中，参阅图2，图2为本发明实施例中数据关联方法的实现流程示意图，埋点信息是指在人机验证过程中预设需要获取的数据，埋点信息具体地可以获取到多个应用的相关数据，其中，相关数据包括但不限于用户观看的剧集、用户对于剧集的购买能力和用户的观看时长等等数据。具体地，本步骤可以通过人机验证中心前端集成埋点的pingback sdk的能力，其中pingback sdk为后台预先封装的编程程序，用于获取用户的埋点信息。其中，在视频软件的开发阶段，会在人机验证中心提前在需要埋点的位置封装pingback sdk，来满足不同端的埋点投递工作，比如在移动、电视或web端。pingback sdk在用户验证阶段会读取用户的个人数据，从而得到多个埋点信息，并将多个埋点信息发送到软件后台进行分析。需要进行说明的是，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。
47.步骤103、对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表。
48.在本实施例中，前端sdk将监控用户埋点数据中的具备内容进行数据识别后得到多个识别后的埋点信息，并将识别后的埋点信息进行相似度聚合，生成特征表，其中，特征表可以为多个，每个特征表反映了不同维度中的数据特征，在进行分析时，可以通过不同维度进行关联分析。其中，每个特征表与一个分析维度相对应。需要进行说明的是，特征表也可以是数据库等形式能够存储数据的格式，在本实施例中不做具体限定。
49.步骤104、根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
50.在本实施例中，关联性确定可以为归因分析，归因分析指在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释。具体地，在本实施例中，通过对步骤103中获取到的特征表进行归因分析，获得归因数据，其中，归因数据可以在多个方面反映的了用户感情趣的内容和购买能力，因此可以在用户进行人机验证的过程中，对用户进行信息推送，例如相关购买内容或者链接。示例性的，在人机验证的图片中插入电视剧的广告和vip链接，用户对电视剧感兴趣时，通过直接点击vip链接可以实现。
51.本发明实施例提供了一种数据关联方法，包括：获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联数据，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
52.可选的，步骤101、所述获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，包括：
53.确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；
54.在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。
55.在本实施例中，用户端可以为移动端、电视端和web端等等，其中，移动端还可以分为手机端、pad端、pc端等。其中多个应用程序可以为动漫程序、电影程序、直播程序等等，在本实施例中不做具体限定。
56.在用户使用目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，此时后台服务器会在进行验证的过程中获取验证信息，从而便于直接获取到目标用户端中的目标应用程序的埋点数据，其中，当用户使用不同用户端或不同应用程序时，后台服务器能够分别获取到不同的验证信息。
57.可选的，步骤103、所述对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表，包括：
58.获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；
59.基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置；
60.对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。
61.在本实施例中，在分析过程中，可以通过多个维度进行分析，从而获得不同维度的数据仓库工具表(hive表)，其中，用户维度表明用户的id不同，例如学生、成年人和老人等等，他们感兴趣的内容也不相同。剧集维度表明用户对于不同的剧集的喜欢程度不同，例如热剧的观看人数较多，而纪录片的观看人数就会相应变少。用户端维度表明不同设备的使用人数也不相同，例如多数人都喜欢在手机上看视频，而在电脑上看视频的人数较少。年龄段维度表明不同年纪的用户的观看数据不同，例如青年用户的观看剧集的数量较多，因为青年用户对于电视剧比较热爱，而老年用户不太爱看电视剧，从而老年用户的观看剧集的数量较少。通过多个不同维度生成数据仓库工具表，可以在后续进行归因分析的时候更好地反应不同维度之间的差异值，提高了分析的准确性。
62.在一种可行的实施方式中，步骤104、所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
63.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
64.将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。
65.在本实施例中，将获取到的多个维度的特征表与用户观看数据进行关联性确定，可以获得目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数。关联性确定用于通过进行对多个数据进行分析后，将多个数据进行关联并给出相同的解释或者定义，举例来说，关联性确定可以为归因分析等类型的关联方式。其中，用户观看数据可以通过视频软件后台的记录数据进行获取。另外，目标时间段可以为晚上或者中午等等。曝光的用户数是指用户在观看的数
据，影响的设备数是指用户使用的设备数量，综上将述曝光的用户数和影响的设备数与所有的剧集数据进行和上述的用户观看数据进行关联，可以准确得到剧集关联数据，其中，剧集关联数据可以直观展现每个剧集的用户观看数量、观看时间、观看设备等等多方面内容，在本实施例中不做具体限定。
66.在另外一种可行的实施方式中，步骤104、所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
67.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
68.将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。
69.在本实施例中，将获取到的多个维度的特征表与用户观看数据进行关联性确定，可以获得目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数。其中，用户观看数据可以通过视频软件后台的记录数据进行获取。另外，目标时间段可以为晚上或者中午等等。曝光的用户数是指用户在观看的数据，影响的设备数是指用户使用的设备数量，综上将述曝光的用户数和影响的设备数与订单数据进行和上述的用户观看数据进行关联，可以得到订单关联数据，其中，订单关联数据可以直观展现每个剧集中用户是否进行了购买、用户购买的数量和金额等等，从而能够体现出剧集中购买力最高的剧集。需要进行说明的是，不同剧集所对应的订单关联数据不同，例如某电视剧的第一集和第二集的购买人数不同，导致该情况的原因可能是有的用户可能观看了第一集后不愿意继续追剧。
70.可选的，所述将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据之后，所述方法还包括：
71.根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；
72.将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。
73.在本实施例中，在获取订单关联数据后，视频软件还能够通过订单关联数据生成推送信息，并将推送信息与验证信息进行结合生成目标验证信息。具体地，在某个剧集对应的订单数量越多或者订单金额越高的情况下，会将该剧集的相关内容生成推送信息，从而让用户知道该剧集广受喜爱。另外，推送信息与验证信息的结合可以是验证的图片替换为需要向用户推荐的剧集图片，还可以是验证的文字替换为需要向用户推荐的剧集文字等等。在用户进行验证的过程中，将目标验证信息进行展示，例如针对于不同的用户，在人机验证的图片中插入与用户相匹配的电视剧的广告和vip链接，相匹配的电视剧的广告和vip链接通过每个用户的观看数据单独生成，不同用户推荐的目标验证信息不同。用户对电视剧感兴趣时，通过直接点击vip链接可以实现。需要进行说明的是，在本实施例中推送方式不限于订单广告和订单链接，还可以为其他的推送形式。
74.本发明实施例提供了一种数据关联方法，该方法包括：获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。本发
明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
75.本发明实施例还提供了一种数据分析装置300，如图3所示，该数据分析装置300包括：
76.获取模块310，用于获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；
77.确定模块320，用于根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；
78.聚合模块330，用于对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；
79.分析模块340，用于根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
80.可选的，获取模块310还包括：
81.确定子模块，用于确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；
82.获取子模块，用于在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。
83.可选的，聚合模块330还包括：
84.维度获取子模块，用于获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；
85.维度分析子模块，用于基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置。
86.维度聚合子模块，对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。
87.可选的，分析模块340还包括：
88.第一分析子模块，用于根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
89.第二关联子模块，用于将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。
90.可选的，分析模块340还包括：
91.第二分析子模块，用于根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
92.第二关联子模块，用于将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。
93.可选的，还包括：
94.信息生成子模块，用于根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；
95.信息推送子模块，用于将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。
96.可选的，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。
97.本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
98.图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备400包括存储器410、处理器420，电子设备400中处理器420的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器420为例；服务器中的存储器410、处理器420可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
99.存储器410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的标题的生成方法对应的程序指令/模块，处理器420通过运行存储在存储器410中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器/终端/服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据关联方法。
100.其中，处理器420用于运行存储在存储器410中的计算机程序，实现如下步骤：
101.获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；
102.根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；
103.对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；
104.根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
105.可选的，所述获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，包括：
106.确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；
107.在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。
108.可选的，所述对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表，包括：
109.获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；
110.基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置；
111.对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。
112.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
113.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
114.将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。
115.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
116.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
117.将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。
118.可选的，所述将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据之后，所述方法还包括：
119.根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；
120.将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。
121.可选的，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。
122.在其中一个实施例中，本发明实施例所提供的一种电子设备，其计算机程序不限于如上的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的数据关联方法中的相关操作。
123.存储器410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
124.本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
125.本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种数据关联方法，该方法包括：
126.获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；
127.根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；
128.对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征
表；
129.根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。
130.可选的，所述获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，包括：
131.确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；
132.在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。
133.可选的，所述对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表，包括：
134.获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；
135.基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置；
136.对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。
137.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
138.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
139.将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。
140.可选的，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：
141.根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；
142.将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。
143.可选的，所述将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据之后，所述方法还包括：
144.根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；
145.将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。
146.可选的，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。
147.当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的一种数据关联方法中的相关操作。
148.本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信
息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。
149.本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
150.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
151.存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
152.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
153.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

技术特征：
1.一种数据关联方法，其特征在于，包括：获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，包括：确定用户使用的多个用户端以及所述多个用户端中的多个应用程序，所述多个用户端包括移动端、电视端和web端；在用户通过目标用户端中的目标应用程序进行人机验证的过程中，获取目标用户中的目标应用程序的验证信息，所述目标用户端为所述多个用户端中的任意一个，所述目标应用程序为所述多个应用程序中的任意一个。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表，包括：获取多个分析维度，所述多个分析维度包括用户维度、剧集维度、用户端维度和年龄段维度；基于所述多个分析维度对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后得到多个识别数据，所述识别数据用于指示所述埋点信息的具体内容和具体位置；对所述多个识别数据中相似度满足预设相似度的至少两个识别数据进行聚合，得到多个数据仓库工具表，所述多个数据仓库工具表与所述多个分析维度一一对应。4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；将所述曝光的用户数与剧集数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述剧集数据进行关联，获得剧集关联数据，所述剧集数据包括剧集的名称、剧集的时长和剧集的观看次数。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，包括：根据用户观看数据对所述特征表进行关联性确定，得到目标时间段内曝光的用户数和影响的设备数；将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据，所述订单数据包括订单数量和订单金额。6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述将所述曝光的用户数与订单数据进行关联，以及将所述影响的设备数与所述订单数据进行关联获得订单关联数据之后，所述方法还包括：
根据所述订单关联数据生成推送信息，所述推送信息包括订单广告和订单链接；将所述推送信息与所述验证信息进行结合，生成目标验证信息，所述目标验证信息用于在用户进行人机验证的过程中向用户推送所述推送信息。7.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述埋点信息包括以下至少一项：用户验证图片的地址、验证图片对应的剧集id、所述身份信息、业务场景信息和设备信息。8.一种数据关联装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；确定模块，用于根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；聚合模块，用于对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；关联模块，用于根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据关联方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据关联方法的步骤。

技术总结
本发明实施例提供了一种数据关联方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取用户使用的多个用户端中多个应用程序的验证信息，所述验证信息用于验证用户的身份信息；根据所述验证信息确定多个埋点信息，所述埋点信息用于表征用户与所述多个应用的相关数据；对所述多个埋点信息中每个埋点信息进行数据识别后进行特征聚合，得到特征表；根据所述特征表进行关联性确定，获得关联数据，所述关联数据用于反映用户的兴趣内容和购买能力。本发明实施例通过在用户进行身份验证的过程中，获取埋点信息，并通过埋点信息生成特征表，通过特征表获取到用户相关的关联数据，实现了提高视频软件在数据分析方面的分析能力。视频软件在数据分析方面的分析能力。视频软件在数据分析方面的分析能力。


技术研发人员：杜杰
受保护的技术使用者：北京奇艺世纪科技有限公司
技术研发日：2023.04.03
技术公布日：2023/7/12