一种基于Hash结合积分的身份识别方法技术

本发明专利技术涉及电商数据软件技术领域，其公开了一种基于Hash结合积分的身份识别方法，解决了目前难以进行跨不同服务平台的同一客户的识别的技术问题，包括以下步骤：第一步，分别获取两个电商平台的客户字符信息和头像图像信息；第二步，分别计算两个电商平台的客户头像图像信息的Hash值；第三步，计算两个电商平台的客户头像图像信息Hash值的海明距离；第四步，进行海明距离的加权计算，求得加权海明距离；第五步，将加权海明距离阈值进行比较，将获得的客户昵称字符对比。根据以上技术方案，通过对电商商户从不同服务平台的客户的图像相似度进行分析，帮助完成跨不同服务平台识别任务。并同时结合对多种信息字段字符分析，从而达到精确识别的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Hash结合积分的身份识别方法
本专利技术涉及电商数据软件
，更具体地说，它涉及一种基于Hash结合积分的身份识别方法。
技术介绍
社会发展迅速，从工业时代进步到科技时代，从科技时代进步到信息时代，信息时代对各项数据的分析和处理要求苛刻，也更加合理的应用了数据带来的社会效益，加快科技发展。现在社会中，电商平台的客户需要汇总从各不同微信体系下电商服务平台获得客户信息，进行后续销售运营工作。电商平台的客户汇总的客户信息对后续的销售运营工作具有很大的作用，能够合理的控制社会的供需关系，提高资源利用率。然而，目前，由于不同服务平台客户身份信息不互通，因此，商户无法将各平台的信息(如订单等)汇集到同一客户。其原因是服务平台和电商平台的客户站在不同角度，服务平台提供的是其自身的服务(如商城、小程序等)，商户在获取跨不同服务平台的客户信息时，无法有效的进行同一客户的识别。因此，跨不同服务平台的同一客户的识别需要一项技术去解决。
技术实现思路
针对
技术介绍
中提出的目前难以进行跨不同服务平台的同一客户的识别的技术问题，本专利技术旨在通过对来自不同服务平台的客户图像相似度进行分析，可帮助完成此跨不同服务平台的识别任务。并同时结合对多种信息字段字符分析，从而达到精确识别的目的。为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于Hash结合积分的身份识别方法，包括以下步骤：第一步，分别获取两个电商平台的客户字符信息和头像图像信息；第二步，分别计算两个电商平台的客户头像图像信息的aHash值、pHash值和dHash值，aHash为平均哈希算法值、pHash为感知哈希算法值、dHash为差异哈希算法值；第三步，计算两个电商平台的客户头像图像信息aHash值的海明距离aHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息pHash值的海明距离pHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息dHash值的海明距离dHashHamming；第四步，进行海明距离的加权计算，求得加权海明距离Hamming，Hamming＝aHashHamming*X+pHashHamming*Y+dHashHamming*Z；第五步，将加权海明距离Hamming与预先设定的阈值进行比较，同时，将两个电商平台的客户的昵称字符进行对比，加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符相同，确认匹配，加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符相同，确认不匹配，加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符不同，确认不匹配，加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符不同，确认不匹配。通过上述技术方案，本专利技术为解决跨不同服务平台的识别任务，是通过对不同服务平台电商平台的客户的图像相似度进行分析，同时有效结合辅助其他的字段进行身份认证，提高准确性。具体的，利用平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)三种Hash算法；通过三种Hash算法计算得到的Hash值，再计算两个数值的海明距离，海明距离越小，图像相似度越高。而且，对电商平台的客户字符信息相似度进行分析，提高同一客户识别准确率的问题，通过头像相似度的匹配和字符信息相似度匹配，可以增加身份识别维度，提高身份识别率。因此，对于同一客户在不同服务平台购买、行为等状况进行更精确地判断，为精细化运营和服务打下良好基础。本专利技术进一步设置为：两个电商使用服务平台A和服务平台B，服务平台A和服务平台B为不同电商软件服务平台或领域。通过上述技术方案，可以跨不同服务平台购买、行为等状况进行更精确地判断。本专利技术进一步设置为：所述加权海明距离Hamming小于设定阈值时，获得积分“1”；所述加权海明距离Hamming大于设定阈值时，获得积分“0”；两个电商平台的客户的字符信息相同时，获得积分“1”；两个电商平台的客户的字符信息不同时，获得积分“0”；当同时具备积分“1”时则判定为匹配，并显示。通过上述技术方案，更加方便辨别。本专利技术进一步设置为：所述字符信息包括网络昵称、号码字符。通过上述技术方案，字符信息可以是网络昵称、号码字符中的一种或几种，也可以是其它字符信息。综上所述，本专利技术具有以下有益效果：(1)可跨不同服务平台的同一商户的识别；(2)识别精确度高；(3)可以增加身份识别维度，提高身份识别率；(4)识别任务完成后，对于同一客户在不同服务平台购买、行为等状况进行更精确地判断，为精细化运营和服务打下良好基础。附图说明图1为对电商平台的客户的图像相似度分析的原理流程框图；图2为结合Hash的积分身份识别具体方法原理流程框图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步的详细说明，但本专利技术的实施方式不仅限于此。实施例1一种基于Hash结合积分的身份识别方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：第一步，使用服务平台提供的API分别获取有赞商城、微盟商城中一客户的网络昵称和头像图像信息；第二步，计算有赞商城中客户的头像图像信息的aHash值、pHash值和dHash值，再计算微盟商城中客户的头像图像信息的aHash值、pHash值和dHash值，其中，aHash为平均哈希算法值、pHash为感知哈希算法值、dHash为差异哈希算法值；第三步，计算有赞商城、微盟商城中该客户头像图像信息aHash值的海明距离aHashHamming，计算有赞商城、微盟商城中该客户头像图像信息pHash值的海明距离pHashHamming，计算有赞商城、微盟商城中该客户头像图像信息dHash值的海明距离dHashHamming；第四步，进行海明距离的加权计算，求得加权海明距离Hamming，Hamming＝aHashHamming*X+pHashHamming*Y+dHashHamming*Z；第五步，将加权海明距离Hamming与预先设定的阈值进行比较，同时，将有赞商城、微盟商城中该客户的网络昵称的字符进行对比，加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符相同，确认匹配；加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符相同，确认不匹配；加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符不同，确认不匹配；加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符不同，确认不匹配。为了方便对加权海明距离Hamming小于设定阈值时状态进行标记，以及对网络昵称的字符信息相同时状态进行标记，设置加权海明距离Hamming小于设定阈值时，获得积分“1”；设置加权海明距离Hamming大于设定阈值时，获得积分“0”；当有赞商城、微盟商城的客户的字符信息相同时，也获得积分“1”；当有赞商城、微盟商城的客户的字符信息不同时，也获得积分“0”；综合起来比较，当两者同时具备积分“1”时则判定为匹配，并显示。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Hash结合积分的身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步，分别获取两个电商平台的客户字符信息和头像图像信息；/n第二步，分别计算两个电商平台的客户头像图像信息的aHash值、pHash值和dHash值，aHash为平均哈希算法值、pHash为感知哈希算法值、dHash为差异哈希算法值；/n第三步，计算两个电商平台的客户头像图像信息aHash值的海明距离aHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息pHash值的海明距离pHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息dHash值的海明距离dHashHamming；/n第四步，进行海明距离的加权计算，求得加权海明距离Hamming，Hamming＝aHashHamming*X+pHashHamming*Y+dHashHamming*Z；/n第五步，将加权海明距离Hamming与预先设定的阈值进行比较，同时，将两个电商平台的客户的字符信息进行对比，/n加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符相同，确认匹配，/n加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符相同，确认不匹配，/n加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符不同，确认不匹配，/n加权海明距离Hamming大于设定阈值且字符不同，确认不匹配。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于Hash结合积分的身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，分别获取两个电商平台的客户字符信息和头像图像信息；
第二步，分别计算两个电商平台的客户头像图像信息的aHash值、pHash值和dHash值，aHash为平均哈希算法值、pHash为感知哈希算法值、dHash为差异哈希算法值；
第三步，计算两个电商平台的客户头像图像信息aHash值的海明距离aHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息pHash值的海明距离pHashHamming，计算两个电商平台的客户头像图像信息dHash值的海明距离dHashHamming；
第四步，进行海明距离的加权计算，求得加权海明距离Hamming，Hamming＝aHashHamming*X+pHashHamming*Y+dHashHamming*Z；
第五步，将加权海明距离Hamming与预先设定的阈值进行比较，同时，将两个电商平台的客户的字符信息进行对比，
加权海明距离Hamming小于设定阈值且字符相同，确认匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹明，
申请(专利权)人：上海同犀智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31