步骤301、计算同一 IP地址对应的UUID的个数。
[0088] 例如，表1中获取得到五个IP地址，分别为：162. 105. 38. 250U62. 105. 38. 251、 162. 105. 38. 252、162. 105. 38. 253、162. 105. 38. 254 和 162. 105. 38. 255。
[0089] 分别计算上述五个IP地址对应的UUID的个数。
[0090] IP地址162. 105. 38. 250对应的UUID的个数为11个。
[0091] IP地址162. 105. 38. 251对应的UUID的个数为4个。
[0092] IP地址162. 105. 38. 252对应的UUID的个数为1个。
[0093] IP地址162. 105. 38. 253对应的UUID的个数为3个。
[0094] IP地址162. 105. 38. 254对应的UUID的个数为2个。
[0095] IP地址162. 105. 38. 255对应的UUID的个数为2个。
[0096] 步骤302、判断计算得到的UUID的个数是否大于10个，如果大于，执行步骤303， 否则执行步骤304。
[0097] 步骤303、同一 IP地址对应的各UUID均为不同的独立用户，并结束本流程。
[0098] 例如，IP地址162. 105. 38. 250对应的UUID的个数为11个，大于10个，则IP地 址162. 105. 38. 250对应的11个UUID均为不同的独立用户。
[0099] 步骤304、将同一 IP地址对应的各UUID的所有上网行为数据按照时间顺序排列。
[0100] 例如，IP 地址 162. 105. 38. 251、162· 105. 38. 252、162· 105. 38. 253、 162. 105. 38. 254、162. 105. 38. 255 对应的 UUID 的个数均小于 10 个。
[0101] 将IP地址162. 105. 38. 251对应的各UUID的所有上网行为数据按照时间顺序排 列，如表2所示。
[0102]
[0103]
[0104] 表2排列后的上网行为数据
[0105] 采用相同的方法将 IP 地址 162. 105. 38. 252、162. 105. 38. 253、162. 105. 38. 254、 162. 105. 38. 255对应的各UUID的所有上网行为数据按照时间顺序排列。
[0106] 步骤305、将排列好的第一项上网行为数据设置为当前项。
[0107] 例如，表2中每行是一项，将表2中第一行上网行为数据设置为当前项。
[0108] 步骤306、根据自身保存的UUID和关联标识之间的对应关系判断当前项中的UUID 是否存在关联标识，如果不存在，则执行步骤307,如果存在，则执行步骤308。
[0109] 步骤307、为当前项中的UUID分配关联标识，保存当前项中的UUID和分配的关联 标识之间的对应关系，执行步骤308。
[0110] 例如，当第一行上网行为数据为当前项时，UUIDl没有关联标识,可以为UUIDl分 配关联标识SIDl，并保存UUIDl和SIDl之间的对应关系。
[0111] 步骤308、判断当前项是否存在下一项，如果存在，执行步骤309,如果不存在，结 束本流程。
[0112] 步骤309、计算当前项和下一项之间的时间间隔。
[0113] 例如，表2中第一项和第二项之间的时间间隔为21个小时，第二项和第三项之间 的时间间隔为20个小时，第三项和第四项之间的时间间隔为17个小时，第四项和第五项之 间的时间间隔为26个小时。
[0114] 步骤310、判断计算得到的时间间隔是否大于24小时，如果小于或等于24小时，执 行步骤311，如果大于24小时，执行步骤315。
[0115] 例如，表2中第一项和第二项之间的时间间隔小于24小时，第二项和第三项之间 的时间间隔小于24小时，第三项和第四项之间的时间间隔小于24小时，第四项和第五项之 间的时间间隔大于24小时。
[0116] 步骤311、判断下一项中的UUID是否存在关联标识，如果不存在，则执行步骤312， 如果存在，则执行步骤313。
[0117] 步骤312、为下一项中的UUID分配与当前项中的UUID的关联标识相同的关联标 识；保存下一项中的UUID和分配的关联标识之间的对应关系，执行步骤315。
[0118] 例如，表2中第二项中的UUID12不存在关联标识，为第二项中的UUID12分配关联 标识SIDl ;第三项的UUID12存在关联标识，第四项的UUID13不存在关联标识，为第四项中 的UUID13分配关联标识SID1，第五项中的UUID14不存在关联标识，为第五项中的UUID14 分配一个新的关联标识SID2。
[0119] 步骤313、判断下一项中的UUID的关联标识与当前项中的UUID的关联标识是否相 同，如果不相同，则执行步骤314,如果相同，则执行步骤315。
[0120] 步骤314、根据自身保存的UUID和关联标识之间的对应关系，将与下一项中的 UUID的关联标识相同的所有UUID的关联标识更改为当前项中的UUID的关联标识，执行步 骤 315。
[0121] 步骤315、将下一项设置为当前项，执行步骤306。
[0122] 以上计算结束后，UUID1、UUID12、UUID13三个UUID具有相同的关联标识SIDMf 表同一个独立用户。UUID14具有关联标识SID2,代表另一个独立用户。
[0123] 参见图4,本发明还提出了一种识别独立用户的装置，至少包括：
[0124] 获取模块，用于获取第一阈值；在第二预设时间内获取不同设备的上网行为数据， 上网行为数据至少包括通用唯一识别码UUID、互联网协议IP地址和时间；
[0125] 计算模块，用于计算同一 IP地址对应的UUID的个数；
[0126] 判断模块，用于判断出计算得到的UUID的个数大于第一阈值，同一 IP地址对应的 各UUID均为不同的独立用户。
[0127] 本发明的装置中，判断模块，还用于：
[0128] 判断出计算得到的UUID的个数小于或等于第一阈值，为同一 IP地址对应的各 UUID分配关联标识；关联标识相同的UUID为同一独立用户，关联标识不同的各UUID均为 不同的独立用户。
[0129] 本发明的装置中，判断模块判断出计算得到的UUID的个数小于或等于第一阈值 后，具体用于：
[0130] 将同一 IP地址对应的各UUID的所有上网行为数据按照时间顺序排列；将排列好 的第一项上网行为数据设置为当前项；根据自身保存的UUID和关联标识之间的对应关系 判断出当前项中的UUID存在关联标识，且判断出当前项存在下一项，计算当前项和下一项 之间的时间间隔；判断出计算得到的时间间隔大于第二阈值，将下一项上网行为数据设置 为当前项，重复判断直至当前项不存在下一项；
[0131] 所述判断模块判断出计算得到的UUID的个数小于或等于第一阈值后，所述获取 模块还用于：
[0132] 获取第二阈值。
[0133] 本发明的装置中，判断模块，还用于：
[0134] 根据自身保存的UUID和关联标识之间的对应关系判断出当前项中的UUID不存在 关联标识，为当前项中的UUID分配关联标识；保存当前项中的