用于生成信息的方法和装置与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术：

目前，随着移动设备的更新换代，用户更换移动设备(例如，手机、智能手表等)的速度日益加快。同一自然人可能会使用多个用户端，同一用户端也可能被多个自然人所使用，由于当使用用户端的自然人发生变更时，针对用户端所推送的信息也将发生改变。因此，如何准确地识别使用用户端的自然人是否发生变更具有重要意义。

技术实现要素：

本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，包括：针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集，其中，用户登录账号信息包括用户登录账号和与用户登陆账号关联的用户端的设备标识，用户行为信息包括行为信息和与行为信息关联的以下至少一项：使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识；基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，其中，用户信息集合由在至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成；针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，若是，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

在一些实施例中，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，包括：从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取特征向量，将特征向量输入到预先训练的自然人变更识别模型中，得到该用户端的自然人变更识别结果，其中，自然人变更识别模型用于表征特征向量与自然人变更识别结果之间的对应关系，自然人变更识别结果用于指示使用用户端的自然人是否发生变更。

在一些实施例中，自然人变更识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，其中，训练样本包括从针对样本用户端的行为信息中提取的特征向量和样本用户端的自然人变更识别结果；将训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为输出，训练得到自然人变更识别模型。

在一些实施例中，在在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合之后，方法还包括：针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，将利用该用户端对至少一个目标应用中的目标应用进行使用的使用时间段确定为第一时间段，执行如下账号选取步骤：从利用该用户端进行账号登录的至少一个用户登录账号中选取在第一时间段内登录天数最长的用户登录账号，将登录天数最长的用户登录账号确定为第二时间段对应的第一目标账号，其中，第二时间段为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最早使用时刻与最晚使用时刻所组成的时间段；从至少一个用户登录账号中选取在第二时间段内满足预设登录条件的用户登录账号作为第二时间段对应的第二目标账号；确定第一时间段内是否存在除第二时间段之外的时间段；响应于确定出第一时间段内不存在除第二时间段之外的时间段，生成该用户端的对应关系表，其中，对应关系表包括第二时间段与第一目标账号、第二目标账号之间的对应关系；响应于确定出第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段，将确定出的时间段确定为第一时间段，继续执行账号选取步骤。

在一些实施例中，在生成该用户端的对应关系表之后，该方法还包括：响应于确定出对应关系表中存在至少两个第二时间段，确定至少两个第二时间段所对应的至少两个第二目标账号中是否存在相同的第二目标账号；响应于确定出存在相同的第二目标账号，将相同的第二目标账号对应的至少两个第一目标账号确定为同一自然人的用户登录账号。

在一些实施例中，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，包括：获取至少一个用户端中除该用户端的其它用户端的对应关系表；确定其它用户端的对应关系表中是否存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号；响应于确定出存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，若满足以下至少一个条件，确定使用该用户端的自然人发生变更：所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数大于所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数，其中，所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数是预先获取的；在该用户端的对应关系表中，目标第二时间段所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，其中，目标第二时间段包括在该用户端的对应关系表中的至少一个第二时间段中的、在目标时刻之后的第二时间段，目标时刻包括所确定出的第一目标账号在其它用户端上进行登录的登录起始时刻，登录起始时刻是预先获取的。

在一些实施例中，用户端的设备标识包括以下至少一项：用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号；以及基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，包括：在用户信息集合中选取包括设备标识的至少一个用户行为信息，以及利用预设的设备信息表，在至少一个用户行为信息中选取针对同一用户端的用户行为信息，将选取出的用户行为信息进行聚合，其中，设备信息表用于表征用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号之间的对应关系。

在一些实施例中，基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，包括：针对至少一个目标应用中的目标应用，确定该目标应用的日志中是否包括与在该目标应用中的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识，若是，将包括所确定出的用户标识信息的用户行为信息和包括所确定出的缓存数据标识的用户行为信息进行聚合，其中，用户标识信息包括以下至少一项：用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和用户端的设备标识，其它目标应用为至少一个目标应用中除该目标应用的目标应用。

在一些实施例中，行为信息包括在预设第一时间段内用户端的定位信息以及在预设第二时间段内用户端的定位信息、在预设第一时间段内用户端的常驻互联网协议地址以及在预设第二时间段内用户端的常驻互联网协议地址、在预设第一时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息以及在预设第二时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息中的至少一项，其中，常驻互联网协议地址包括用户端所分配到的至少一个互联网协议地址中满足预设条件的互联网协议地址。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，包括：获取单元，被配置成针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集，其中，用户登录账号信息包括用户登录账号和与用户登陆账号关联的用户端的设备标识，用户行为信息包括行为信息和与行为信息关联的以下至少一项：使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识；聚合单元，被配置成基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，其中，用户信息集合由在至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成；生成单元，被配置成针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，若是，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

在一些实施例中，生成单元进一步用于按照如下方式基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更：从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取特征向量，将特征向量输入到预先训练的自然人变更识别模型中，得到该用户端的自然人变更识别结果，其中，自然人变更识别模型用于表征特征向量与自然人变更识别结果之间的对应关系，自然人变更识别结果用于指示使用用户端的自然人是否发生变更。

在一些实施例中，自然人变更识别模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，其中，训练样本包括从针对样本用户端的行为信息中提取的特征向量和样本用户端的自然人变更识别结果；将训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为输出，训练得到自然人变更识别模型。

在一些实施例中，该装置还包括账号选取单元，账号选取单元被配置成：针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，将利用该用户端对至少一个目标应用中的目标应用进行使用的使用时间段确定为第一时间段，执行如下账号选取步骤：从利用该用户端进行账号登录的至少一个用户登录账号中选取在第一时间段内登录天数最长的用户登录账号，将登录天数最长的用户登录账号确定为第二时间段对应的第一目标账号，其中，第二时间段为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最早使用时刻与最晚使用时刻所组成的时间段；从至少一个用户登录账号中选取在第二时间段内满足预设登录条件的用户登录账号作为第二时间段对应的第二目标账号；确定第一时间段内是否存在除第二时间段之外的时间段；响应于确定出第一时间段内不存在除第二时间段之外的时间段，生成该用户端的对应关系表，其中，对应关系表包括第二时间段与第一目标账号、第二目标账号之间的对应关系；响应于确定出第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段，将确定出的时间段确定为第一时间段，继续执行账号选取步骤。

在一些实施例中，账号选取单元进一步被配置成：响应于确定出对应关系表中存在至少两个第二时间段，确定至少两个第二时间段所对应的至少两个第二目标账号中是否存在相同的第二目标账号；响应于确定出存在相同的第二目标账号，将相同的第二目标账号对应的至少两个第一目标账号确定为同一自然人的用户登录账号。

在一些实施例中，生成单元进一步用于按照如下方式基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更：获取至少一个用户端中除该用户端的其它用户端的对应关系表；确定其它用户端的对应关系表中是否存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号；响应于确定出存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，若满足以下至少一个条件，确定使用该用户端的自然人发生变更：所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数大于所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数，其中，所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数是预先获取的；在该用户端的对应关系表中，目标第二时间段所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，其中，目标第二时间段包括在该用户端的对应关系表中的至少一个第二时间段中的、在目标时刻之后的第二时间段，目标时刻包括所确定出的第一目标账号在其它用户端上进行登录的登录起始时刻，登录起始时刻是预先获取的。

在一些实施例中，用户端的设备标识包括以下至少一项：用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号；以及聚合单元进一步用于按照如下方式基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合：在用户信息集合中选取包括设备标识的至少一个用户行为信息，以及利用预设的设备信息表，在至少一个用户行为信息中选取针对同一用户端的用户行为信息，将选取出的用户行为信息进行聚合，其中，设备信息表用于表征用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号之间的对应关系。

在一些实施例中，聚合单元进一步用于按照如下方式基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合：针对至少一个目标应用中的目标应用，确定该目标应用的日志中是否包括与在该目标应用中的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识，若是，将包括所确定出的用户标识信息的用户行为信息和包括所确定出的缓存数据标识的用户行为信息进行聚合，其中，用户标识信息包括以下至少一项：用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和用户端的设备标识，其它目标应用为至少一个目标应用中除该目标应用的目标应用。

在一些实施例中，行为信息包括在预设第一时间段内用户端的定位信息以及在预设第二时间段内用户端的定位信息、在预设第一时间段内用户端的常驻互联网协议地址以及在预设第二时间段内用户端的常驻互联网协议地址、在预设第一时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息以及在预设第二时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息中的至少一项，其中，常驻互联网协议地址包括用户端所分配到的至少一个互联网协议地址中满足预设条件的互联网协议地址。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如用于生成信息的方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如用于生成信息的方法中任一实施例的方法。

本申请实施例提供的用于生成信息的方法和装置，通过针对至少一个目标应用中的目标应用，首先获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集。之后，基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在由在上述至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合。最后，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，若是，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。从而有效地利用用户端上的用户登录帐号和/或用户行为信息，准确地识别使用用户端的自然人是否发生变更。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于生成信息的方法或用于生成信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括用户端1011、1012、1013，网络1021、1022，生成服务器103和应用服务器104。其中，网络1021用以在用户端1011、1012、1013和生成服务器1031之间提供通信链路的介质；网络1022用以在生成服务器103和应用服务器104之间提供通信链路的介质。网络1021、1022可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

生成服务器103可以通过网络1021与用户端1011、1012、1013进行交互，以发送或接收消息等。用户端1011、1012、1013上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、社交平台软件等。

用户端1011、1012、1013可以是硬件，也可以是软件。当用户端1011、1012、1013为硬件时，可以是具有显示屏并且支持信息交互的各种电子设备，包括但不限于智能手机、智能手表、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机等等。当用户端1011、1012、1013为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

生成服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对从用户端1011、1012、1013和应用服务器104获取的目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集进行分析的后台服务器。后台服务器可以对获取到的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集进行分析等处理，并生成处理结果(例如用于表征使用用户端的自然人发生变更的信息)。

生成服务器103可以通过网络1022与应用服务器104进行交互，以发送或接收消息等。应用服务器104中可以存储有目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于生成信息的方法一般由生成服务器103执行，相应地，用于生成信息的装置一般设置于生成服务器103中。

需要说明的是，生成服务器103和应用服务器104可以是硬件，也可以是软件。当生成服务器103和应用服务器104为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的用户端、网络、生成服务器和应用服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的用户端、网络、生成服务器和应用服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于生成信息的方法的一个实施例的流程200。该用于生成信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集。

在本实施例中，用于生成信息的方法的执行主体(例如图1所示的生成服务器103)可以针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集。目标应用可以是用户所指定的应用，需要说明的是，上述目标应用可以包括浏览器。针对至少一个目标应用中的目标应用，上述执行主体可以从该目标应用的服务器中获取用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集，也可以从安装该目标应用的用户端中获取用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集。目标时间段可以是根据一套逻辑设定的时间段，例如，最近一个月、最近三个月等；也可以是人为指定的时间段，例如，去年下半年、去年9月至今年3月等。

在本实施例中，用户登录账号信息可以包括用户登录账号和与用户登陆账号关联的用户端的设备标识。在接收到包括用户登录账号的登录请求时，可以获取发送上述登录请求的用户端的设备标识，可以将获取到的用户端的设备标识确定为与接收到的登录请求中的用户登录账号关联的用户端的设备标识。用户行为信息可以包括行为信息和与行为信息关联的以下至少一项：使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据(cookie)的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识。行为信息可以为表征用户行为的相关信息，例如，用户在目标应用中的搜索行为信息、浏览行为信息等。缓存数据是当用户浏览某一网站时，由网站服务器置于用户端硬盘上的一个非常小的文本文件，它可以记录用户的用户标识(id)、密码、浏览过的网页、停留的时间等信息。通常来说，对于某一个目标应用，不同用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识是不同的。作为示例，从导航类应用中获取的第一用户行为信息可以包括行为信息“用户所搜索的导航路线”和缓存数据标识“14367”；从第一浏览器中获取的第二用户行为信息可以包括行为信息“用户所搜索的搜索信息”和用户端的设备标识“mac(mediaaccesscontrol或者mediumaccesscontrol，媒体访问控制)地址为00-27-5a-12-99-43”。

需要说明的是，上述用户行为信息还可以包括行为信息所发生的时间段。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述行为信息可以包括以下至少一项：在预设第一时间段内用户端的定位信息以及在预设第二时间段内用户端的定位信息、在预设第一时间段内用户端的常驻互联网协议地址(ipaddress，internetprotocoladdress)以及在预设第二时间段内用户端的常驻互联网协议地址、在预设第一时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息以及在预设第二时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息。预设第一时间段可以为工作时间的时间段，例如，工作日的上午9点至下午6点。预设第二时间段可以为休息时间的时间段，例如，工作日的晚上9点至次日上午8点。用户端的常驻互联网协议地址可以包括用户端所分配到的至少一个互联网协议地址中满足预设条件的互联网协议地址。用户端在进行网络连接时，通常会为用户端分配互联网协议地址，上述预设条件可以包括用户端所分配到的频次最高的互联网协议地址。用户端所连接的无线网络的网络信息可以包括但不限于以下至少一项：用户端所连接路由器的mac地址和用户端所连接的无线网络的名称。

步骤202，基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合。

在本实施例中，上述执行主体可以基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，上述用户信息集合可以由在所述至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成。上述缓存数据标识集合由步骤201中所获取到的包括缓存数据标识的用户行为信息中的缓存数据标识所组成。上述设备标识集合中的设备标识由步骤201中所获取到的用户登录账号信息中的设备标识和所获取到的包括设备标识的用户行为信息中的设备标识所组成。针对上述缓存数据标识集合中的缓存数据标识，上述执行主体可以将包括该缓存数据标识的用户信息进行聚合，将聚合后的用户信息确定为针对同一用户端的用户信息。针对上述设备标识集合中的设备标识，上述执行主体可以将包括该设备标识的用户信息进行聚合，将聚合后的用户信息确定为针对同一用户端的用户信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，用户端的设备标识可以包括以下至少一项：用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符(identifierforadvertising，idfa)和用户端的手机序列号(internationalmobileequipmentidentity，imei)。用户端的广告标识符是一个跟设备相关的唯一标识符，可以用来打通不同应用之间的广告。用户端的手机序列号也可以称为国际移动设备识别码，用于在全球移动通信系统(globalsystemformobilecommunication，gsm)中识别每一部独立的手机。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以首先在用户信息集合中选取包括设备标识的至少一个用户行为信息，即在用户信息集合中选取与设备标识相关联的至少一个用户行为信息。之后，上述执行主体可以利用预设的设备信息表，在选取出的至少一个用户行为信息中选取针对同一用户端的用户行为信息。上述设备信息表可以用于表征用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号之间的对应关系，需要说明的是，具有对应关系的用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号用于指示同一用户端。上述执行主体可以选取所包括的设备标识具有对应关系的用户行为信息，将选取出的用户行为信息进行聚合，此时，所选取出的用户行为信息为针对同一用户端的用户行为信息。

作为示例，第一用户行为信息中包括用户端的设备标识为“mac地址为00-27-5a-12-99-43”，第二用户行为信息中包括用户端的设备标识为“广告标识符为1e2dfa89-496a-47fd-9941-df1fc4e6484a”，第三用户行为信息中包括用户端的设备标识为“手机序列号为355065053311001/01”，利用上述设备信息表，上述执行主体查找到mac地址“00-27-5a-12-99-43”、广告标识符“1e2dfa89-496a-47fd-9941-df1fc4e6484a”与手机序列号“355065053311001/01”之间具有对应关系，则上述第一用户行为信息、上述第二用户行为信息和上述第三用户行为信息为针对同一用户端的用户行为信息，可以将上述第一用户行为信息、上述第二用户行为信息和上述第三用户行为信息进行聚合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，针对上述至少一个目标应用中的目标应用，上述执行主体可以首先获取该目标应用中的日志。之后，可以确定该目标应用的日志中是否包括与在该目标应用中用户的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识。在一些应用场景中，用户在用户端的浏览器中点击了某一信息，若该信息来源于某一应用、且用户端中安装了该应用，则会往该应用发送浏览器中的缓存数据的缓存数据标识，之后，用户端会调起该应用以呈现用户所点击的信息，此时，该应用的日志中会记录用户在该应用中的用户标识信息与上述浏览器中的缓存数据的缓存数据标识之间的关联关系。而后，响应于确定出该目标应用的日志中包括与在该目标应用中的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识，上述执行主体可以将包括所确定出的用户标识信息的用户行为信息和包括所确定出的缓存数据标识的用户行为信息进行聚合，上述用户标识信息可以包括以下至少一项：用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和用户端的设备标识。作为示例，若确定出第一社交类应用的日志中包括与在上述第一社交类应用中的用户端的mac地址“00-27-5a-12-99-43”相关联的用户在第一浏览器中的缓存数据的缓存数据标识为“16478”，上述执行主体可以将包括用户端的mac地址“00-27-5a-12-99-43”的用户行为信息和包括缓存数据标识“16478”的用户行为信息进行聚合。其中，上述其它目标应用可以为上述至少一个目标应用中除该目标应用的目标应用。

需要说明的是，若用户行为信息中包括使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识，上述执行主体可以将利用设备标识进行聚合所得到的第一用户信息子集和利用缓存数据标识进行聚合所得到的第二用户信息子集进行聚合。

步骤203，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更。

在本实施例中，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，上述执行主体可以基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更。具体地，若聚合后的用户信息包括用户登录账号信息和用户行为信息，上述执行主体可以首先确定时间在后的预设时间段内的用户行为信息中的行为信息与时间在前的预设时间段内的用户行为信息中的行为信息之间的匹配度是否小于预设的匹配度阈值，若小于上述匹配度阈值，则可以针对上述至少一个目标应用中的目标应用，确定上述时间在后的预设时间段内该目标应用中的登录频次最高或者登录天数最高的用户登录账号与上述时间在前的预设时间段内该目标应用中的登录频次最高或者登录天数最高的用户登录账号是否相同，若不同，则可以确定使用该用户端的自然人是否发生变更。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合之后，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，上述执行主体可以将利用该用户端对上述至少一个目标应用中的目标应用进行使用的使用时间段确定为第一时间段，上述使用时间段通常为利用该用户端对该用户端所安装的存在于上述至少一个目标应用中的所有目标应用进行使用的使用时间段。上述执行主体可以执行如下账号选取步骤：

步骤一，从利用该用户端进行账号登录的至少一个用户登录账号中选取在第一时间段内登录天数最长的用户登录账号，将登录天数最长的用户登录账号确定为第二时间段对应的第一目标账号，其中，第二时间段为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最早使用时刻与最晚使用时刻所组成的时间段。最早使用时刻通常为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的第一次使用的使用时刻。最晚使用时刻通常为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最后一次使用的使用时刻。上述第一目标账号也可以称为主账号，可以认为是用户使用频次最高、使用时间最长的账号。作为示例，若第一时间段为1月1日至5月31日，利用该用户端进行账号登录的用户登录账号为账号a、账号b、账号c、账号d和账号e，若账号a的登录天数为20天，账号b的登陆天数为10天，账号c的登陆天数为60天，账号d的登陆天数为90天，账号e的登陆天数为8天，则上述执行主体可以选取在1月1日至5月31日期间内登录天数最长的账号d，若账号d在1月1日至5月31日内的最早使用时刻为1月1日、最晚使用时刻为4月30日，则第二时间段为1月1日至4月30日，上述执行主体可以将账号d确定为1月1日至4月30日对应的第一目标账号。

步骤二，上述执行主体可以从上述至少一个用户登录账号中选取在第二时间段内满足预设登录条件的用户登录账号作为第二时间段对应的第二目标账号。第二目标账号也可以称为小号，小号可以是偶尔使用的账号。上述预设登录条件可以包括用户登录账号在第二时间段内的登录天数与在该用户端的登录总天数之比大于预设的登录天数比例阈值，也可以包括登录天数大于预设的登录天数阈值。作为示例，若预设的登录天数比例阈值为0.6，若账号a在该用户端的登录总天数为20天，则账号a在1月1日至4月30日的登录天数20天与在该用户端的登录总天数20天的比值1大于上述登录天数比例阈值0.6，上述执行主体可以选取账号a作为1月1日至4月30日对应的第二目标账号。

步骤三，上述执行主体可以确定第一时间段内是否存在除第二时间段之外的时间段。作为示例，若第一时间段为1月1日至5月31日，第二时间段为1月1日至4月30日，则在第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段5月1日至5月31日。

步骤四，响应于确定出第一时间段内不存在除第二时间段之外的时间段，上述执行主体可以生成该用户端的对应关系表，上述对应关系表可以包括第二时间段与第一目标账号、第二目标账号之间的对应关系，即上述对应关系表中包括时间段、在该时间段内的主账号和小号之间的对应关系。

在这里，响应于确定出第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段，上述执行主体可以将确定出的时间段确定为第一时间段，继续执行上述账号选取步骤，即继续执行上述步骤一、步骤二、步骤三和步骤四。作为示例，上述执行主体可以将确定出的时间段5月1日至5月31日确定为第一时间段，继续执行上述账号选取步骤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在生成该用户端的对应关系表之后，响应于确定出上述对应关系表中存在至少两个第二时间段，上述执行主体可以确定上述至少两个第二时间段所对应的至少两个第二目标账号中是否存在相同的第二目标账号，即确定该用户端的至少两个不同时间段所对应的小号是否相同；响应于确定出存在相同的第二目标账号，上述执行主体可以将上述相同的第二目标账号对应的至少两个第一目标账号确定为同一自然人的用户登录账号，即若确定出该用户端的至少两个不同时间段所对应的小号相同，则可以将上述至少两个不同时间段所对应的主账号确定为同一自然人的用户登录账号。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以首先获取上述至少一个用户端中除该用户端的其它用户端的对应关系表。之后，确定上述其它用户端的对应关系表中是否存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，即确定在该用户端进行登录的主账号是否在其它用户端上登录过。响应于确定出存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，若满足以下条件一和条件二中的至少一个条件，上述执行主体可以确定使用该用户端的自然人发生变更：

条件一：所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上的登录天数大于上述所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数，其中，上述所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上的登录天数是预先获取的。作为示例，若所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数为75天，所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数为60天，则上述执行主体可以确定使用该用户端的自然人发生变更。

条件二：在该用户端的对应关系表中，目标第二时间段所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，其中，上述目标第二时间段包括在该用户端的对应关系表中的至少一个第二时间段中的、在目标时刻之后的第二时间段，上述目标时刻包括所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上进行登录的登录起始时刻，上述登录起始时刻可以是预先获取的。作为示例，若所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上进行登录的登录起始时刻为5月1日，该用户端的对应关系表中存在三个第二时间段，分别为1月1日至3月31日、4月1日至5月2日和5月3日至5月31日，则目标第二时间段为5月3日至5月31日，若上述执行主体确定出5月3日至5月31日所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，则确定使用该用户端的自然人发生变更。

步骤204，响应于确定出使用该用户端的自然人发生变更，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

在本实施例中，响应于在步骤203中确定出使用该用户端的自然人发生变更，上述执行主体可以生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。上述用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息中还可以包括使用该用户端的自然人发生变更的变更时刻，变更时刻可以是通过将从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取出的特征向量输入到预先训练的自然人变更时刻识别模型中所得到的。上述用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息中还可以包括变更之前的自然人标识和变更之后的自然人标识，自然人标识可以包括用于表征自然人的用户登陆账号和用于表征自然人的设备标识中的至少一项。

继续参考图3，图3是根据本实施例的用于生成信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，目标应用为“第一浏览器”和“第二社交类应用”。服务器301首先可以获取在目标时间段“1月1日至5月31日的期间”内“第一浏览器”中的用户行为信息子集作为第一用户信息子集302，用户行为信息子集可以包括第一用户行为信息和第二用户行为信息，其中，第一用户行为信息包括行为信息“在1月1日至3月31日的第一搜索词集合，在4月1日至5月31日的第二搜索词集合”和使用“第一浏览器”的用户端的设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”，第二用户行为信息包括行为信息“在1月1日至3月31日的第一浏览网页信息集合，在4月1日至5月31日的第二浏览网页信息集合”和使用“第一浏览器”的用户端的设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”。服务器301获取到目标时间段“1月1日至5月31日的期间”内“第二社交类应用”中的用户登录帐号信息子集作为第二用户信息子集303，用户登录帐号信息子集可以包括第一用户登录帐号信息和第二用户登录帐号信息，其中，第一用户登录帐号信息包括用户登录帐号a和用户登录帐号a所登录的用户端的设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”，第二用户登录帐号信息包括用户登录帐号b和用户登录帐号b所登录的用户端的设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”。之后，服务器301可以基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合304，在由第一用户信息子集302和第二用户信息子集303所组成的用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合。在这里，由于第一用户行为信息、第二用户行为信息、第一用户登录帐号信息和第二用户登录帐号信息所包括的设备标识相同，则说明第一用户行为信息、第二用户行为信息、第一用户登录帐号信息和第二用户登录帐号信息为针对同一用户端的用户信息，服务器301可以将第一用户行为信息、第二用户行为信息、第一用户登录帐号信息和第二用户登录帐号信息作为设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”的用户端的用户信息(即图3中针对第一用户端的用户信息305)进行聚合。最后，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，以设备标识“mac地址为00-27-5a-12-99-43”的用户端(第一用户端)为例，由于第一用户端在1月1日至3月31日的第一搜索词集合中的搜索词所属类别为美妆类，在4月1日至5月31日的第二搜索词集合中的搜索词所属类别为数码类；在1月1日至3月31日的第一浏览网页信息集合中的浏览网页信息所属类别为服饰类，在4月1日至5月31日的第二浏览网页信息集合中的浏览网页信息所属类别为汽车类；用户登录帐号a仅在1月1日至3月31日期间内登录，用户登录帐号b仅在4月1日至5月31日期间内登录，因此，服务器301可以确定使用第一用户端的自然人发生变更，生成自然人变更的信息306。

本申请的上述实施例提供的方法通过有效地利用用户端上的用户登录帐号和/或用户行为信息，准确地识别使用用户端的自然人是否发生变更。

进一步参考图4，其示出了用于生成信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于生成信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户行为信息子集作为用户信息子集。

步骤402，基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合。

在本实施例中，步骤401-402的操作与步骤201-202的操作基本相同，在此不再赘述。

步骤403，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取特征向量，将特征向量输入到预先训练的自然人变更识别模型中，得到该用户端的自然人变更识别结果。

在本实施例中，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，上述执行主体可以首先从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取特征向量。此处，上述特征向量可以包含在后预设时间段内的行为信息与在前预设时间段内的行为信息之间的差异行为信息。之后，上述执行主体可以将上述特征向量输入到预先训练的自然人变更识别模型中，得到该用户端的自然人变更识别结果。此处，所得到的自然人变更识别结果用于指示使用用户端的自然人是否发生变更，自然人变更识别结果可以是一个数值。自然人变更识别结果可以包括变更标识，用于指示使用用户端的自然人发生变更，例如，变更标识可以为1。自然人变更识别结果还可以包括未变更标识，用于指示使用用户端的自然人未发生变更，例如，未变更标识可以为0。需要说明的是，自然人变更识别模型用于表征特征向量与自然人变更识别结果之间的对应关系。作为示例，自然人变更识别模型可以是技术人员基于对大量的特征向量和自然人变更识别结果的统计而预先制定的、存储有多个特征向量与自然人变更识别结果的对应关系的对应关系表。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述自然人变更识别模型可以通过如下步骤训练得到：

首先，可以获取训练样本集合，其中，训练样本包括从针对样本用户端的行为信息中提取的特征向量和样本用户端的自然人变更识别结果。

之后，可以利用机器学习方法，将上述训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为输出，训练得到自然人变更识别模型。具体的，上述电子设备可以使用朴素贝叶斯模型(naivebayesianmodel，nbm)或支持向量机(supportvectormachine，svm)等用于分类的模型，将上述训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为模型的输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为模型的输出，利用机器学习方法，对该模型进行训练，得到自然人变更识别模型。

需要说明的是，上述自然人变更识别模型可以是上述执行主体预先训练的；也可以是其它电子设备训练得到的，在其它电子设备训练得到自然人变更识别模型之后，上述执行主体可以从其它电子设备中获取所得到的自然人变更识别模型。

步骤404，确定自然人变更识别结果是否指示使用该用户端的自然人发生变更。

在本实施例中，上述执行主体可以确定步骤403所得到的自然人变更识别结果是否指示使用该用户端的自然人发生变更。若自然人变更识别结果为变更标识，则上述执行主体可以确定自然人变更识别结果指示使用该用户端的自然人发生变更。

步骤405，响应于确定出自然人变更识别结果指示使用该用户端的自然人发生变更，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

在本实施例中，响应于在步骤404中确定出自然人变更识别结果指示使用该用户端的自然人发生变更，上述执行主体可以生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。上述用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息中还可以包括使用该用户端的自然人发生变更的变更时刻，变更时刻可以是通过将从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取出的特征向量输入到预先训练的自然人变更时刻识别模型中所得到的。上述用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息中还可以包括变更之前的自然人标识和变更之后的自然人标识，自然人标识可以包括用于表征自然人的用户登陆账号和用于表征自然人的设备标识中的至少一项。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成信息的方法的流程400增加了利用自然人变更识别模型确定使用用户端的自然人是否发生变化的步骤。由此，本实施例描述的方案可以有效地解决自然人变更前后无账号登录、自然人变更前有账号登录变更后无账号登录和自然人变更前无账号登录变更后有账号登录这三种情况下无法识别自然人是否发生变更的问题。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于生成信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于生成信息的装置500包括：获取单元501被配置成针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集，其中，用户登录账号信息包括用户登录账号和与用户登陆账号关联的用户端的设备标识，用户行为信息包括行为信息和与行为信息关联的以下至少一项：使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识；聚合单元502被配置成基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，其中，用户信息集合由在至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成；生成单元503被配置成针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，若是，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

在本实施例中，用于生成信息的装置500的获取单元501、聚合单元502和生成单元503的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202和步骤203。

在本实施例的一些可选的实现方式中，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，上述生成单元503可以首先从针对该用户端的聚合后的用户行为信息中的行为信息中提取特征向量。此处，上述特征向量可以包含在后预设时间段内的行为信息与在前预设时间段内的行为信息之间的差异行为信息。之后，上述生成单元503可以将上述特征向量输入到预先训练的自然人变更识别模型中，得到该用户端的自然人变更识别结果。此处，所得到的自然人变更识别结果用于指示使用用户端的自然人是否发生变更，自然人变更识别结果可以是一个数值。自然人变更识别结果可以包括变更标识，用于指示使用用户端的自然人发生变更，例如，变更标识可以为1。自然人变更识别结果还可以包括未变更标识，用于指示使用用户端的自然人未发生变更，例如，未变更标识可以为0。需要说明的是，自然人变更识别模型用于表征特征向量与自然人变更识别结果之间的对应关系。作为示例，自然人变更识别模型可以是技术人员基于对大量的特征向量和自然人变更识别结果的统计而预先制定的、存储有多个特征向量与自然人变更识别结果的对应关系的对应关系表。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述自然人变更识别模型可以通过如下步骤训练得到：

首先，可以获取训练样本集合，其中，训练样本包括从针对样本用户端的行为信息中提取的特征向量和样本用户端的自然人变更识别结果。

之后，可以利用机器学习方法，将上述训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为输出，训练得到自然人变更识别模型。具体的，上述电子设备可以使用朴素贝叶斯模型(naivebayesianmodel，nbm)或支持向量机(supportvectormachine，svm)等用于分类的模型，将上述训练样本集合中的训练样本中的特征向量作为模型的输入，将与输入的特征向量对应的样本用户端的自然人变更识别结果作为模型的输出，利用机器学习方法，对该模型进行训练，得到自然人变更识别模型。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述用于生成信息的装置500还可以包括账号选取单元(图中未示出)，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合之后，针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，上述账号选取单元可以将利用该用户端对上述至少一个目标应用中的目标应用进行使用的使用时间段确定为第一时间段，上述使用时间段通常为利用该用户端对该用户端所安装的存在于上述至少一个目标应用中的所有目标应用进行使用的使用时间段。上述账号选取单元可以执行如下账号选取步骤：

步骤一，从利用该用户端进行账号登录的至少一个用户登录账号中选取在第一时间段内登录天数最长的用户登录账号，将登录天数最长的用户登录账号确定为第二时间段对应的第一目标账号，其中，第二时间段为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最早使用时刻与最晚使用时刻所组成的时间段。最早使用时刻通常为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的第一次使用的使用时刻。最晚使用时刻通常为登录天数最长的用户登录账号在第一时间段内的最后一次使用的使用时刻。上述第一目标账号也可以称为主账号，可以认为是用户使用频次最高、使用时间最长的账号。作为示例，若第一时间段为1月1日至5月31日，利用该用户端进行账号登录的用户登录账号为账号a、账号b、账号c、账号d和账号e，若账号a的登录天数为20天，账号b的登陆天数为10天，账号c的登陆天数为60天，账号d的登陆天数为90天，账号e的登陆天数为8天，则上述账号选取单元可以选取在1月1日至5月31日期间内登录天数最长的账号d，若账号d在1月1日至5月31日内的最早使用时刻为1月1日、最晚使用时刻为4月30日，则第二时间段为1月1日至4月30日，上述账号选取单元可以将账号d确定为1月1日至4月30日对应的第一目标账号。

步骤二，上述账号选取单元可以从上述至少一个用户登录账号中选取在第二时间段内满足预设登录条件的用户登录账号作为第二时间段对应的第二目标账号。第二目标账号也可以称为小号，小号可以是偶尔使用的账号。上述预设登录条件可以包括用户登录账号在第二时间段内的登录天数与在该用户端的登录总天数之比大于预设的登录天数比例阈值，也可以包括登录天数大于预设的登录天数阈值。作为示例，若预设的登录天数比例阈值为0.6，若账号a在该用户端的登录总天数为20天，则账号a在1月1日至4月30日的登录天数20天与在该用户端的登录总天数20天的比值1大于上述登录天数比例阈值0.6，上述账号选取单元可以选取账号a作为1月1日至4月30日对应的第二目标账号。

步骤三，上述账号选取单元可以确定第一时间段内是否存在除第二时间段之外的时间段。作为示例，若第一时间段为1月1日至5月31日，第二时间段为1月1日至4月30日，则在第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段5月1日至5月31日。

步骤四，响应于确定出第一时间段内不存在除第二时间段之外的时间段，上述账号选取单元可以生成该用户端的对应关系表，上述对应关系表可以包括第二时间段与第一目标账号、第二目标账号之间的对应关系，即上述对应关系表中包括时间段、在该时间段内的主账号和小号之间的对应关系。

在这里，响应于确定出第一时间段内存在除第二时间段之外的时间段，上述账号选取单元可以将确定出的时间段确定为第一时间段，继续执行上述账号选取步骤，即继续执行上述步骤一、步骤二、步骤三和步骤四。作为示例，上述账号选取单元可以将确定出的时间段5月1日至5月31日确定为第一时间段，继续执行上述账号选取步骤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在生成该用户端的对应关系表之后，响应于确定出上述对应关系表中存在至少两个第二时间段，上述账号选取单元可以确定上述至少两个第二时间段所对应的至少两个第二目标账号中是否存在相同的第二目标账号，即确定该用户端的至少两个不同时间段所对应的小号是否相同；响应于确定出存在相同的第二目标账号，上述账号选取单元可以将上述相同的第二目标账号对应的至少两个第一目标账号确定为同一自然人的用户登录账号，即若确定出该用户端的至少两个不同时间段所对应的小号相同，则可以将上述至少两个不同时间段所对应的主账号确定为同一自然人的用户登录账号。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述生成单元503可以首先获取上述至少一个用户端中除该用户端的其它用户端的对应关系表。之后，确定上述其它用户端的对应关系表中是否存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，即确定在该用户端进行登录的主账号是否在其它用户端上登录过。响应于确定出存在该用户端的对应关系表中的第一目标账号，若满足以下条件一和条件二中的至少一个条件，上述生成单元503可以确定使用该用户端的自然人发生变更：

条件一：所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上的登录天数大于上述所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数，其中，上述所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上的登录天数是预先获取的。作为示例，若所确定出的第一目标账号在其它用户端上的登录天数为75天，所确定出的第一目标账号在该用户端上的登录天数为60天，则上述生成单元503可以确定使用该用户端的自然人发生变更。

条件二：在该用户端的对应关系表中，目标第二时间段所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，其中，上述目标第二时间段包括在该用户端的对应关系表中的至少一个第二时间段中的、在目标时刻之后的第二时间段，上述目标时刻包括所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上进行登录的登录起始时刻，上述登录起始时刻可以是预先获取的。作为示例，若所确定出的第一目标账号在上述其它用户端上进行登录的登录起始时刻为5月1日，该用户端的对应关系表中存在三个第二时间段，分别为1月1日至3月31日、4月1日至5月2日和5月3日至5月31日，则目标第二时间段为5月3日至5月31日，若上述生成单元503确定出5月3日至5月31日所对应的至少一个第一目标账号中不存在所确定出的第一目标账号，则确定使用该用户端的自然人发生变更。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用户端的设备标识可以包括以下至少一项：用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号。用户端的广告标识符是一个跟设备相关的唯一标识符，可以用来打通不同应用之间的广告。用户端的手机序列号也可以称为国际移动设备识别码，用于在全球移动通信系统中识别每一部独立的手机。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述聚合单元502可以首先在用户信息集合中选取包括设备标识的至少一个用户行为信息，即在用户信息集合中选取与设备标识相关联的至少一个用户行为信息。之后，上述聚合单元502可以利用预设的设备信息表，在选取出的至少一个用户行为信息中选取针对同一用户端的用户行为信息。上述设备信息表可以用于表征用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号之间的对应关系，需要说明的是，具有对应关系的用户端的媒体访问控制地址、用户端的广告标识符和用户端的手机序列号用于指示同一用户端。上述聚合单元502可以选取所包括的设备标识具有对应关系的用户行为信息，将选取出的用户行为信息进行聚合，此时，所选取出的用户行为信息为针对同一用户端的用户行为信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，针对上述至少一个目标应用中的目标应用，上述聚合单元502可以首先获取该目标应用中的日志。之后，可以确定该目标应用的日志中是否包括与在该目标应用中用户的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识。在一些应用场景中，用户在用户端的浏览器中点击了某一信息，若该信息来源于某一应用、且用户端中安装了该应用，则会往该应用发送浏览器中的缓存数据的缓存数据标识，之后，用户端会调起该应用以呈现用户所点击的信息，此时，该应用的日志中会记录用户在该应用中的用户标识信息与上述浏览器中的缓存数据的缓存数据标识之间的关联关系。而后，响应于确定出该目标应用的日志中包括与在该目标应用中的用户标识信息相关联的用户在其它目标应用中的缓存数据标识，上述聚合单元502可以将包括所确定出的用户标识信息的用户行为信息和包括所确定出的缓存数据标识的用户行为信息进行聚合，上述用户标识信息可以包括以下至少一项：用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和用户端的设备标识。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述行为信息可以包括以下至少一项：在预设第一时间段内用户端的定位信息以及在预设第二时间段内用户端的定位信息、在预设第一时间段内用户端的常驻互联网协议地址以及在预设第二时间段内用户端的常驻互联网协议地址、在预设第一时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息以及在预设第二时间段内用户端所连接的无线网络的网络信息。预设第一时间段可以为工作时间的时间段，例如，工作日的上午9点至下午6点。预设第二时间段可以为休息时间的时间段，例如，工作日的晚上9点至次日上午8点。用户端的常驻互联网协议地址可以包括用户端所分配到的至少一个互联网协议地址中满足预设条件的互联网协议地址。用户端在进行网络连接时，通常会为用户端分配互联网协议地址，上述预设条件可以包括用户端所分配到的频次最高的互联网协议地址。用户端所连接的无线网络的网络信息可以包括但不限于以下至少一项：用户端所连接路由器的mac地址和用户端所连接的无线网络的名称。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备(例如图1中的生成服务器103)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如液晶显示器(lcd)以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、聚合单元和生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。例如，聚合单元还可以被描述为“基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：针对至少一个目标应用中的目标应用，获取在目标时间段内该目标应用中的用户登录账号信息子集和/或用户行为信息子集作为用户信息子集，其中，用户登录账号信息包括用户登录账号和与用户登陆账号关联的用户端的设备标识，用户行为信息包括行为信息和与行为信息关联的以下至少一项：使用该目标应用的用户端所存储的缓存数据的缓存数据标识和使用该目标应用的用户端的设备标识；基于缓存数据标识集合和/或设备标识集合，在用户信息集合中选取针对同一用户端的用户信息进行聚合，其中，用户信息集合由在至少一个目标应用中获取到的至少一个用户信息子集所组成；针对聚合后的用户信息所涉及的至少一个用户端中的用户端，基于针对该用户端的聚合后的用户信息，确定使用该用户端的自然人是否发生变更，若是，生成用于表征使用该用户端的自然人发生变更的信息。

以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。