【技术实现步骤摘要】
本公开内容涉及用于执行用于基于设备使用来关联互联网设备的数据处理的数据处理系统。此外，本公开内容涉及使用基于设备使用来关联互联网设备的上述数据处理系统的方法。此外，本公开内容涉及记录在机器可读数据储存介质上的软件产品，其特征在于，软件产品可在计算硬件上执行以执行上述方法。
技术介绍
1、传统上，互联网提供数据通信网络，通过该网络，人们能够使用各种不同类型的设备来交换信息。例如，给定用户拥有智能电话、移动平板电脑、笔记本电脑和连接的电视。随着用户在多个不同的可连接互联网的设备上工作、社交、研究和购买产品，商业公司正在继续将注意力转移到通过其各自的多个设备更有效地到达用户。例如，虽然给定人员拥有并使用不同的设备通过互联网进行通信，但不同设备和不同设备的用户之间的关系对于外界来说并不明显，例如寻求通过给定人员的多个设备到达给定人员的商业公司。
2、这种上述关系可能涉及给定人员使用具有不同设备标识符的不同设备来通过互联网进行通信。例如，给定人员通过互联网匿名通信而不公开给定人员的个人标识符。用户设备与互联网的连接通常是暂时的和动态的。设备通常通过与网际协议(ip)地址关联的连接点连接到互联网。但是，用户设备可能在不同时间使用不同的网络地址。在通过互联网的通信期间，可能交换用户设备识别信息，例如设备标识符或用户标识符。然而，使用一个设备的给定用户在互联网通信期间使用的识别信息可能与同一用户使用不同设备在互联网通信期间使用的识别信息不同。另外，相同的给定设备可以在不同的互联网通信期间使用不同的识别信息。因此，当通过互联网与不同设
技术实现思路
1、所公开的实施例的各方面试图提供用于基于描述设备的数据网络活动的原始或未处理的数据，例如互联网浏览活动，确定设备之间的不同类型的关联的改进的系统(例如，设备内关联，包括所有权的设备间关联，使用份额中的关联，家庭关联等)；当跨越平台、设备、登录等的边界时，这种改进的系统基于给定个人的身份是恒定的，并且基于收集的与给定个人有关的使用信息，可以推断给定个人的身份。
2、根据第一方面，提供了一种系统，包括：
3、(i)计算机可读储存设备，用于存储将设备标识符与设备活动历史相关联的原始或预处理数据；
4、(ii)配对框架，用于至少部分地基于设备活动历史的至少一部分来确定不同类型的候选设备对；
5、(iii)特征向量生成框架，用于根据一种或多种类型的对并且至少部分地基于原始或预处理数据内与确定的候选设备对的设备相关联的设备活动历史，产生与确定的候选设备对相对应的多特征值特征向量，
6、其特征在于：
7、(iv)特征向量生成框架可操作以至少部分地基于原始或预处理数据内与至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符相关联的设备活动历史，及原始或预处理数据内与至少一个确定的候选设备对的第二设备标识符相关联的设备活动历史，采用至少一个规则来产生在对应于至少一个确定的候选设备对的特征向量内表示的至少一个特征的特征值；
8、(v)评分引擎可操作以至少部分地基于所产生的与确定的候选设备对相关联的特征向量来确定与包括至少一个确定的候选设备对的确定的候选设备对相关联的分数；
9、(vi)计算机可读储存设备可操作以存储图结构，其中，图结构内的节点表示设备标识符，包括至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符和第二设备标识符，并且其中，图结构内的节点对之间的边表示确定的候选设备对；及
10、(vii)聚类引擎可操作以识别图结构内表示相应设备组的相应两个或更多个节点的聚类。
11、所公开实施例的各方面提供的优点在于，系统能够依据原始或未处理数据提供更有效地识别用户设备的关联(即，避免生成任何形式的索引结构的需要，从而节省计算工作量和/或更快地生成关联结果)。
12、可以理解，就“活动历史”而言，例如，来自设备的每个互联网通信可以被捕获为具有传输信息的事件，并且这些事件的序列可以被视为设备在互联网上的活动的历史。
13、可以理解，例如，就“框架”而言，对于不同类型的对可能存在不同的引擎，例如，稍后在本公开内容中描述至少两个这样的引擎(例如，用于设备内对和设备间对)。
14、可选地，在系统中，原始或未处理的数据包括例如日志文件、比特流数据和包含cookie或设备标识符的其他网络流量。
15、根据所公开实施例的第二方面，提供了一种使用系统来确定关联的方法，其中，该方法包括：
16、(i)使用计算机可读储存设备来存储将设备标识符与设备活动历史相关联的原始或预处理数据；
17、(ii)使用配对框架，其被配置为至少部分地基于设备活动历史的至少一部分来确定候选设备对；
18、(iii)使用特征向量生成框架以至少部分地基于原始或预处理数据内与确定的候选设备对的设备相关联的活动历史，来产生与确定的候选设备对相对应的多特征值特征向量，其特征在于：方法还包括：
19、(iv)布置特征向量生成框架至少部分地基于原始或预处理数据内与至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符相关联的设备活动历史，及原始或预处理数据内与至少一个确定的候选设备对的第二设备标识符相关联的设备活动历史，采用至少一个规则来产生在对应于至少一个确定的候选设备对的特征向量内表示的至少一个特征的特征值；
20、(v)使用评分引擎以至少部分地基于所产生的与确定的候选设备对相关联的特征向量来确定与包括至少一个确定的候选设备对的确定的候选设备对相关联的分数；
21、(vi)使用计算机可读储存设备来存储图结构，其中，图结构内的节点表示设备标识符，包括至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符和第二设备标识符，并且其中，图结构内的节点对之间的边表示确定的候选设备对；及
22、(vii)使用聚类引擎来识别图结构内表示相应设备组的相应两个或更多个节点的聚类。
23、根据第三方面，提供了一种计算机程序产品，包括其上存储有计算机可读指令的非暂时性计算机可读储存介质，所述计算机可读指令可由包括执行第二方面的方法的处理硬件的计算机化设备执行。
24、应当理解，在不脱离由所附权利要求限定的本专利技术的范围的情况下，本专利技术的特征易于以各种组合进行组合。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种系统，包括：
2.一种系统，包括：
3.一种方法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，对应于所述至少一个确定的候选设备对的所述特征向量包括第一置信度结果或第二置信度结果，所述第一置信度结果被用于产生所述设备内图，并且所述第二置信度结果被用于产
5.如权利要求3所述的方法，还包括：存储标识与各个不同用户相关联的设备标识符的组的信息结构。
6.如权利要求5所述的方法，还包括：使用所述设备标识符的组使信息通过互联网以与所述设备标识符的组相关联的各个不同用户为目标。
7.如权利要求3所述的方法，其中，所述原始或预处理数据用于将设备标识符与一个或多个网络源/目的地地址标识符相关联。
8.如权利要求3所述方法，其中，所述特征向量生成框架适于至少部分地基于所述原始或预处理数据内与各个确定的设备对的第二设备的设备标识符相关联的设备活动历史来确定特征向量，以与所述各个确定的设备对相关联。
9.如权利要求3所述的方法，还包括：确定使用数据的类别，以便查找第二设备之间的关联，并且其中，所述数据
10.如权利要求3所述的方法，还包括：评分引擎，用于至少部分地基于所产生的与所述确定的候选设备对相关联的多特征值特征向量来确定分数，以与所述确定的候选设备对相关联。
11.如权利要求3所述的方法，还包括：存储包含设备内图和设备间图中的一个或多个的图结构，其中，图结构内的节点表示设备标识符，包括所述至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符和第二设备标识符。
12.如权利要求11所述的方法，还包括：聚类引擎，适于至少基于一
13.如权利要求2所述的系统，其中，对应于所述至少一个确定的候选设备对的所述特征向量包括第一置信度结果或第二置信度结果，所述第一置信度结果被用于产生所述设备内图，并且所述第二置信度结果被用于产生所述设备间图，其中，所述第一置信度结果与设备内候选对相关联，并且所述第二置信度结果与设备间候选对相关联。
14.如权利要求2所述的系统，还包括数据结构，用于存储标识与各个不同用户相关联的设备标识符的组的信息，其中，所述设备标识符的组用于使信息通过互联网以与所述设备标识符的组相关联的各个不同用户为目标。
15.如权利要求2所述的系统，其中，所述原始或预处理数据用于将设备标识符与一个或多个网络源/目的地地址标识符相关联。
16.如权利要求15所述的系统，还包括配对框架，其中，所述配对框架适于至少部分地基于所述设备标识符和所述一个或多个网络源/目的地地址标识符来标识设备对。
17.如权利要求2所述的系统，其中，所述特征向量生成框架适于至少部分地基于所述原始或预处理数据内与各个确定的候选设备对的第二设备的设备标识符相关联的设备活动历史来确定特征向量，以与所述各个确定的候选设备对相关联。
18.如权利要求2所述的系统，还包括评分引擎，用于至少部分地基于所产生的与所述确定的候选设备对相关联的多特征值特征向量来确定分数，以与所述确定的候选设备对相关联。
19.如权利要求2所述的系统，还包括图结构，存储设备内图和设备间图中的一个或多个，其中，所述图结构内的节点表示设备标识符，包括所述至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符和第二设备标识符。
20.如权利要求19所述的系统，还包括聚类引擎，适于至少部分地基于一个或多个聚类适合度要求来识别所述图结构内的节点聚类。
...【技术特征摘要】
1.一种系统，包括：
2.一种系统，包括：
3.一种方法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，对应于所述至少一个确定的候选设备对的所述特征向量包括第一置信度结果或第二置信度结果，所述第一置信度结果被用于产生所述设备内图，并且所述第二置信度结果被用于产
5.如权利要求3所述的方法，还包括：存储标识与各个不同用户相关联的设备标识符的组的信息结构。
6.如权利要求5所述的方法，还包括：使用所述设备标识符的组使信息通过互联网以与所述设备标识符的组相关联的各个不同用户为目标。
7.如权利要求3所述的方法，其中，所述原始或预处理数据用于将设备标识符与一个或多个网络源/目的地地址标识符相关联。
8.如权利要求3所述方法，其中，所述特征向量生成框架适于至少部分地基于所述原始或预处理数据内与各个确定的设备对的第二设备的设备标识符相关联的设备活动历史来确定特征向量，以与所述各个确定的设备对相关联。
9.如权利要求3所述的方法，还包括：确定使用数据的类别，以便查找第二设备之间的关联，并且其中，所述数据的类别包括所述数据的所有者、所述数据的位置和与所述数据相关联的时间段中的至少一项。
10.如权利要求3所述的方法，还包括：评分引擎，用于至少部分地基于所产生的与所述确定的候选设备对相关联的多特征值特征向量来确定分数，以与所述确定的候选设备对相关联。
11.如权利要求3所述的方法，还包括：存储包含设备内图和设备间图中的一个或多个的图结构，其中，图结构内的节点表示设备标识符，包括所述至少一个确定的候选设备对的第一设备标识符和第二设备标识符。
12.如权利要求11所述的方法，还包括：聚类引擎，适于至少基于一
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