[发明专利]全业务的用户统计方法及装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及媒体数据处理技术领域，尤其涉及一种全业务的用户统计方法及装置。

背景技术

通常情况下，用户推荐方法可以包括：在用户的多个好友用户中，用户可以将任一好友用户，推荐给其他好友用户，使得用户的好友用户可以互相添加为好友。比如，用户的好友用户中至少包括用户A和用户B，则用户可以将用户A推荐给用户B，也即是，将用户A的推荐消息通过服务器发送至用户B，使得用户B可以根据用户A的推荐消息选择是否添加用户A为好友。

然而，这是针对于某一项业务的同一个用户的不同好友之间的推荐方法，对于包括有多个不同的子业务的某项业务而言，例如对于广告业务平台而言，其不同的子业务之间的用户可能会存在重合，如果按照传统的用户统计方法则既不合适也不可行，尤其在当用户已经注册两个或更多个业务用于用户数据处理的情况下。目前还没有能够解决该问题的产品或者方法出现。

发明内容

本发明提供一种全业务的用户统计方法及装置，以实现对包括有不同子业务的全业务的用户进行更为准确的统计。

第一方面，本发明实施例提供了一种全业务的用户统计方法，所述方法包括：

获取各子业务的用户数据库；

分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库，包括：

对所述所有用户数据进行清洗；

清洗的过程包括：

对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；

所述所有用户数据中包括仅产生一次行为数据的用户以及产生两次及以上的用户，对所述所有用户数据进行清洗后，所述当前用户库包括仅产生一次行为数据的用户以及产生一次上位行为数据的用户。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

当用户产生多个行为数据时，根据所述用户在各不同的子业务产生行为数据的次数生成针对于所述用户的子业务类型推荐列表；

根据所述子业务类型推荐列表向所述用户推送广告或者商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述对全业务的用户进行统计时，还包括：

获取所述重合用户的唯一身份标识；

通过所述唯一身份标识查询对应的用户是否在各子业务中产生过行为数据；

当所述唯一身份标识对应的用户在各子业务中产生过行为数据时，根据各所述行为数据确定子业务推荐列表。

第二方面，本发明实施例还提供了一种全业务的用户统计装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取各子业务的用户数据库；

分析模块，用于分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

统计模块，用于对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

数据获取模块，用于获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

第二分析模块，用于从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

匹配模块，用于将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

增加模块，用于将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述第二分析模块包括：

清洗子模块，用于对所述所有用户数据进行清洗；

清洗的过程包括：

用于对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；