一种基于跨端数据分析的设备关联方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于跨端数据分析的设备关联方法、系统及存储介质，其中基于跨端数据分析的设备关联方法包括：获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据，建立OTT设备数据集合和移动设备数据集合；通过归集、分组和计算相似度，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据和移动设备网络数据关联在一起。本发明专利技术所提供的基于跨端数据分析的设备关联方法提高了设备关联的精准度，减少误判和冗余；此外，还为广告投放、个性化推荐和精细化营销活动等资源投放奠定了基础；通过设备关联，为资源投放时实现无缝切换和个性化调整，提升用户体验和企业营销效果奠定了基础。企业营销效果奠定了基础。企业营销效果奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于跨端数据分析的设备关联方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及家庭画像及特征构建方法
，尤其涉及的是一种基于跨端数据分析的设备关联方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]跨端数据分析技术是一种利用多个不同端(例如移动设备、电脑、物联网设备等)产生的数据进行分析和挖掘的方法；这种技术能够整合来自不同端的数据源，通过综合分析、处理和解释这些数据，为决策制定者提供全面的洞察力和深入的理解。
[0003]跨端数据分析技术在当今信息化时代扮演着重要的角色，通过整合多个数据源，该技术可以为企业和组织提供更准确、全面的数据分析结果，帮助决策者做出更明智的决策。它可以揭示不同端之间的关联性和趋势，发现隐藏在海量数据背后的模式和规律，从而为企业提供广告投放、市场洞察、客户行为分析、产品优化、风险管理等方面的支持。此外，跨端数据分析技术还可以用于研究领域，帮助学者发现新的关联性和知识，推动科学进步。
[0004]《跨端数据分析方法综述》是由王晓东、刘杰、高飞和郭乐等人撰写的文章，发表于《计算机科学》期刊。该文献综述了跨端数据分析的方法和技术，并提供了对该领域的全面概述。具体地，该文献涵盖了跨端数据的获取、处理和分析等关键步骤；它介绍了多个不同设备(如移动设备、电脑、物联网设备等)产生的数据的获取方法，包括网络数据、OTT端数据以及移动端设备数据的采集方式；在数据处理方面，文献探讨了数据清洗、转换和集成等操作，以整合来自不同端的数据源；在数据分析方面，文献介绍了综合分析、处理和解释跨端数据的方法，以提供决策制定者全面的洞察力和深入的理解。
[0005]然而，在资源投放方面，传统技术存在缺陷：传统技术往往只能针对单一设备进行资源投放，无法根据用户的跨设备行为和趋势进行适应性的调整，这导致资源投放的精确性和效果受限。也就是说，传统的跨端数据分析技术无法有效进行设备关联，导致在资源投放时只能进行单一设备分别投放。
[0006]可见，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

[0007]鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于跨端数据分析的设备关联方法、系统及存储介质，旨在解决传统的跨端数据分析技术无法有效进行设备关联，导致在资源投放时只能进行单一设备分别投放的问题。
[0008]本专利技术的技术方案如下：
[0009]一种基于跨端数据分析的设备关联方法，其包括：
[0010]获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据；所述网络数据包括：MAC地址及网关ESSID；
[0011]将OTT设备的网络数据及移动设备的网络数据分别归集为OTT设备数据集合以及移动设备数据集合；
[0012]根据MAC地址或网关ESSID进行分组，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据及移动设备网络数据分别归为OTT设备数据子集及移动设备数据子集；
[0013]计算所有OTT设备数据子集与移动设备数据子集之间的相似度；
[0014]将相似度大于等于阈值的OTT设备数据子集对应的OTT设备与移动设备数据子集对应的移动设备关联在一起。
[0015]上述方案的效果在于：本专利技术通过获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据，能够建立OTT设备数据集合和移动设备数据集合；而通过对这些数据进行归集和分组，根据MAC地址或网关ESSID的相似性，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据和移动设备网络数据归为相应的子集，能够提高设备关联的精准度，减少误判和冗余。
[0016]此外，本专利技术通过将OTT设备与移动设备关联在一起，为多种资源投放提供了更好的基础，其中包括广告投放、个性化推荐和精细化营销活动；具体地，通过OTT设备与移动设备的关联关系，为后续资源投放奠定了实现如下效果的基础：
[0017]1、无缝切换：OTT设备和移动设备的关联关系能够实现用户在不同设备间的无缝切换体验；例如，用户在OTT设备上浏览某个产品，当切换到移动设备时，该产品的相关信息能够无缝地出现在移动设备上，使用户的体验更加连贯和流畅；
[0018]2、个性化调整：通过OTT设备与移动设备的关联关系，可以根据用户的跨设备行为轨迹进行个性化调整；例如，根据用户在OTT设备上的观看记录和移动设备上的浏览习惯，可以向用户提供个性化的广告、推荐内容和营销活动，提高用户的满意度和参与度。
[0019]因此，本专利技术所提供的基于跨端数据分析的设备关联方法通过精准的数据关联和无缝的设备切换，为广告投放、个性化推荐和精细化营销活动等资源投放奠定了基础；通过个性化调整和准确的设备关联，能够提高资源投放的效果和响应率，满足用户的需求，提升用户体验和企业的营销效果。
[0020]在进一步地优选方案中，所述获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据的步骤之后还包括：对所获取的数据进行清洗，得到稳定的ESSID
‑
UserMAC对应关系数据；
[0021]所述根据MAC地址或网关ESSID进行分组，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据及移动设备网络数据分别归为OTT设备数据子集及移动设备数据子集的步骤具体为：根据ESSID对UserMAC元素进行聚合，生成一个以ESSID为基础的列表，将具有相同ESSID的UserMAC元素归类到同一个列表，一个列表为一个子集。
[0022]上述方案的效果在于：通过数据的清洗，可以筛选和处理数据，使得最终得到的ESSID
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UserMAC对应关系更加稳定可靠，从而使后续的聚合可以得到更高精度和准确的OTT设备数据子集及移动设备数据子集，进而使得子集相似度计算的精度更高，设备关联的准确度更高，因此，本专利技术通过采用上述技术方案提高了设备关联的准确度。
[0023]在进一步地优选方案中，所述网络数据还包括：有效连接时间；
[0024]所述对所获取的数据进行清洗，得到稳定的ESSID
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UserMAC对应关系数据的步骤具体为：根据所获取的有效连接时间对所获取的OTT端数据和移动端数据进行清洗，得到稳定的ESSID
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UserMAC对应关系数据。
[0025]上述方案的效果在于：有效连接时间是指OTT设备和移动设备在网络上的稳定连
接时间段，有效连接时间可以过滤掉连接不稳定或短暂的数据，从而得到更可靠和准确的ESSID
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UserMAC对应关系数据；比如当OTT设备或移动设备的连接时间不稳定，存在间断性的连接情况时，这些数据会被清洗掉；又比如OTT设备或移动设备的有效连接时间过短，不达到一定的时间阈值，这些数据也会被清洗掉；通过清洗掉以上类型的数据，可以筛选出稳定的连接数据，即那些连接时间相对较长且持续稳定的OTT端数据和移动端数据，清洗后得到的稳定的ESS本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于跨端数据分析的设备关联方法，其特征在于，包括：获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据；所述网络数据包括：MAC地址及网关ESSID；将OTT设备的网络数据及移动设备的网络数据分别归集为OTT设备数据集合以及移动设备数据集合；根据MAC地址或网关ESSID进行分组，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据及移动设备网络数据分别归为OTT设备数据子集及移动设备数据子集；计算所有OTT设备数据子集与移动设备数据子集之间的相似度；将相似度大于等于阈值的OTT设备数据子集对应的OTT设备与移动设备数据子集对应的移动设备关联在一起。2.根据权利要求1所述的基于跨端数据分析的设备关联方法，其特征在于，所述获取OTT端数据、与OTT端网络相关的移动端数据，以及OTT设备和移动设备的网络数据的步骤之后还包括：对所获取的数据进行清洗，得到稳定的ESSID
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UserMAC对应关系数据；所述根据MAC地址或网关ESSID进行分组，将具有相同MAC地址或网关ESSID的OTT设备网络数据及移动设备网络数据分别归为OTT设备数据子集及移动设备数据子集的步骤具体为：根据ESSID对UserMAC元素进行聚合，生成一个以ESSID为基础的列表，将具有相同ESSID的UserMAC元素归类到同一个列表，一个列表为一个子集。3.根据权利要求2所述的基于跨端数据分析的设备关联方法，其特征在于，所述网络数据还包括：有效连接时间；所述对所获取的数据进行清洗，得到稳定的ESSID
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UserMAC对应关系数据的步骤具体为：根据所获取的有效连接时间对所获取的OTT端数据和移动端数据进行清洗，得到稳定的ESSID
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UserMAC对应关系数据。4.根据权利要求1所述的基于跨端数据分析的设备关联方法，其特征在于，所述计算所有OTT设备数据子集与移动设备数据子集之间的相似度的步骤中相似度计算公式为：相似度(A，B)＝子集A和子集B的交集/子集A和子集B的并集，其中，子集A表示ESSID皆为第一ESSID的UserMAC集合，子集B表示ESSID...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑美赞，王泉，赵爽，陈新凯，
申请(专利权)人：深圳市爱易讯数据有限公司，
类型：发明
国别省市：