CN106855857A - 数据关联方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据关联方法，包括以下步骤：S100：获取互联网社交平台上第一用户注册信息；S200：获取至少包含用户手机号的所述社交平台上第二用户注册信息；S300：根据所述第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据；S400：获取与所述第二用户手机号相关的手机历史记录，根据所述历史记录解析所述第二用户的消费能力数据；S500：通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。本发明能为微博营销提供有效的数据支撑。
Description
技术领域
本发明属于信息技术领域，特别涉及一种数据关联方法与***。
背景技术
现阶段互联网已成文人们不可或缺的社交工具，例如可人们以通过互联网上的社交平台进行分享、交流等，当前较为人们熟知的社交平台包括微信、微博、开心网、推特、脸书等。随着社交平台功能越来越强大，基于互联网社交平台的各种营销方法也应运而生，通过互联网社交平台为商家、个人等创造价值成为了比较常见的营销方式，互联网营销也是商家或个人通过互联网社交平台发现并满足的各类需求的商业行为方式。如微博营销以微博作为营销平台，每一个听众(粉丝)都是潜在营销对象，企业利用更新自己的微型博客向网友传播企业信息、产品信息，树立良好的企业形象和产品形象。每天更新内容就可以跟大家交流互动，或者发布大家感兴趣的话题，这样来达到营销的目的。各大企业使用互联网社交平台开展营销的现象越来越普遍。即便如此，互联网平台很难保证营销数据的客观性、准确性，更无法跟现实用户关联，没有用户数据支持的互联网营销结果并不乐观，没有相对精确的用户对象，使互联网营销工作事倍功半，为了提高互联网营销的命中率，分析互联网用户的数据情况并将其进行有目的有针对性的关联，是亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种数据关联方法与***。
一种数据关联方法，包括以下步骤：S100：获取互联网社交平台上第一用户注册信息；S200：获取至少包含用户手机号的所述社交平台上第二用户注册信息；S300：根据所述第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据；S400：获取与所述第二用户手机号相关的手机历史记录，根据所述历史记录解析所述第二用户的消费能力数据；S500：通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。
可选的，所述步骤S100中的第一用户注册信息包括：社交平台名称、账号名称、和/或账号ID；所述步骤S200中的第二用户注册信息包括：社交平台名称、账号名称、第二用户手机号、注册时间、第二用户账号ID、和/或其所关注的第一用户的账号名称、账号ID。
可选的，所述步骤S300具体包括：S301：获取所述第二用户访问所述第一用户社交平台的URL和访问时间；S302：解析所述URL中所包含的社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；S303：将第二用户手机号、访问时间、社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的访问行为数据。
可选的，所述步骤400具体包括：S401：预存储多个住宅小区房屋的经纬度和平均售价以及多个工作楼宇的经纬度和其招聘职位的平均工资数据；S402：获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；S403：根据移动网络的制式获得所述第二用户的位置信息，根据所述位置信息计算出第二用户的经纬度；S404：根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；S405：判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；S406:从预存储的数据中获取所述第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
可选的，所述步骤S404包括预先定义工作时间段和休息时间段，将第二用户工作时间段所出现的次数最多的楼宇作为工作地点，将第二用户休息时间段所出现的次数最多的住宅小区作为居住地点。
可选的，所述步骤S403包括：根据移动信号的时间提前量以及无线电波的传播速率计算第二用户相对于基站的距离，根据信号到达角获得第二用户相对于基站的经度方向与纬度方向，根据所述第二用户相对于基站的距离、经度方向与纬度方向确定所述第二用户的位置信息。
可选的，步骤S405中所述消费能力数据包括第二用户居住地点小区房屋的平均售价和推定的平均工资。
一种数据关联***，包括：第一用户注册信息获取单元，用于获取社交平台上第一用户注册信息；第二用户注册信息获取单元，用于获取至少包含用户手机号的社交平台上第二用户注册信息；第一解析单元，用于根据第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据；第二解析单元，用于获取所述第二用户手机号的手机历史记录，根据所述历史记录解析第二用户的消费能力数据；数据关联单元，用于通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。
可选的，所述第一解析单元具体用于获取第二用户访问所述第一用户社交平台的URL和访问时间；解析所述URL中所包含的社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；将第二用户手机号、访问时间、社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的访问行为数据。
可选的，所述第二解析单元，具体用于，预存储多个住宅小区房屋的经纬度和平均售价以及多个工作楼宇的经纬度和其招聘职位的平均工资数据；获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；根据移动网络的制式获得所述第二用户的位置信息，根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；从预存储的数据中获取所述第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
本发明的有益效果是：本发明提出了一种数据关联方法与***，其关联了电信运营商、企业、和社交平台三方，以社交平台账号与手机号的关联关系为中心，实现了虚拟的社交平台营销效果数据与现实消费数据关联，可以有效地支撑各大企业社交平台线上线下营销活动。
附图说明
图1是本发明数据关联方法的流程图；
图2是步骤S300的流程图；
图3是步骤S400的流程图；
图4是本发明数据关联***的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，使本发明的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
实施例1
首先对本发明的数据关联方法做详细介绍，本发明通过获取社交平台平台上第一用户注册信息、第二用户注册信息，根据第二用户访问所述社交平台上第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据，之后根据第二用户手机的历史记录解析第二用户的消费能力数据，通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。最终撮合了电信运营商、品牌企业、和社交平台三方，以社交平台账号与手机号的关联关系为中心，实现了虚拟的社交平台营销效果数据与现实营销效果数据关联。
如图1所示，在步骤S100中获取互联网社交平台上第一用户注册信息。以微博为例，在微博中大V是指在新浪、腾讯、网易等微博平台上获得个人认证，拥有众多粉丝的微博用户。由于经过认证的微博用户，在微博昵称后都会附有类似于大写的英语字母“V”的图标，因此，网民将这种经过个人认证并拥有众多粉丝的微博用户称为大V。这些有较大影响力的大V一般为名人或著名企业，在本例中我们将这些经认证过的具有较大影响的用户称为第一用户。对于其他类社交平台，例如脸书、推特等，其也存在具有众多粉丝的经认证的用户，与微博相同，本发明中将这类用户统称为第一用户，第一用户通常会在其社交平台上发布具有较大影响的言论，或发布新产品。新营销策略，例如商品优惠信息等。这些第一用户的注册信息被保存于微博平台的服务器中，通过访问服务器可以获取这些注册信息，注册信息可以包括：注册微博平台名称、微博账号名称、和/或账号ID。表1为某集团的第一用户注册信息其中包含了平台名称、账号名称、账号ID和网址，这些信息通常在第一用户注册时由用户自己填写，之后信息被保存于服务器中，通过访问服务器便可以获取这些信息。
表1
S200：获取至少包含用户手机号的所述社交平台上第二用户注册信息。以微博为例，除了网络大V外，在微博平台上还存在众多的普通用户，这些普通用户的影响力不及网络大V，他们通常会关注其感兴趣的第一用户(大V)的微博，这些用户被称为某一大V的“粉丝”，他们是微博营销的主要对象，通过向这些用户发送产品信息、优惠信息等可以实现网络营销。在这里我们将这些普通用户称为第二用户。在第二用户进行微博注册时，微博平台会要求用户输入自己的注册信息，这些注册信息包含了第二用户手机号、账号名称、身份证号等个人信息，在用户输入完个人信息后，微博平台会向第二用户分配其唯一的一账号ID并记录其注册时间、所关注的第一用户(大V)的名称、账号ID，这样便完成了用户注册。手机号、账号名称、注册时间、账号ID、所关注的第一用户(大V)的名称、账号ID这些信息统称为第二用户注册信息，这些信息同样被保存于服务器中，通过访问服务器便可以获取这些信息。表2显示了获取的某第二用户的注册信息。表2
| 用户手机号 | 时间 | 微博平台名 | 微博平台账号 | 微博大V账号 | 微博大V名称 |
| 139AAAABBBB | 20150624 | 新浪微博 | 7100233252 | 5100233252 | XX集团 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
通常情况下，普通用户会访问大V的微博，即第二用户会访问第一用户的微博，并对其博文进行转发、加关注、评论等操作，这些操作被称为访问行为数据。
S300：根据所述第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据。具体而言，如图2所示，包括S301：获取所述第二用户访问所述第一用户社交平台的URL和访问时间；S302：解析所述URL中所包含的社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；S303：将第二用户手机号、访问时间、社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的访问行为数据。
例如用户139AAAABBBB于2015年6月24日19：00关注了XX集团官方微博。则在步骤S301中从微博服务器中获取访问相关的URL：http://weibo.com/……AccountAdd/5100233252/……；在该URL中“weibo”表示微博平台名称，即新浪微博，“AccountAdd”为操作标识符，每一操作标识符代表了不同的操作，操作标识符与相应的操作被预存储于了数据库中，当获得操作标识符后只需要查询数据库便可以获得相应的操作行为记录，在这一URL中“AccountAdd”代表加关注这一操作，“5100233252”表示所关注的微博ID，在步骤S302中解析该URL得到微博平台名称(新浪微博)、第一用户的账号ID(7100233252)、操作记录(加关注)，之后在步骤S303中根据所获得的第一用户的账号ID(7100233252)读取第二用户注册信息中的手机号，将将第二用户手机号、访问时间、微博平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，便获得了一条完整的微博访问行为数据，如表3所示。
表3
再比如用户139AAAABBBB于2015年6月24日19：10接收了XX集团官方微博发出的消息。分析模块从DPI***中获取相关URL：http://weibo.com/……ORIMIDRec/3816943057963859/……，该URL中“ORIMIDRec”表示操作标识符，其代表接收微博消息；“3816943057963859”代表所接收消息的原始ID，解析得到表4所示的微博访问行为数据。
表4
| 用户手机号 | 时间 | 微博平台名 | 消息操作 | 微博大V名称 | 初始消息ID |
| 139AAAABBBB | 20150624 | 新浪微博 | 接收 | XX集团 | 3816943057963859 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
S400：获取与所述第二用户手机号相关的手机历史记录，根据所述历史记录解析所述第二用户的消费能力数据。如图3所示，其具体包括S401：预存储多个住宅小区房屋的经纬度和平均售价以及多个工作楼宇的经纬度和其招聘职位的平均工资数据；S402：获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；S404：根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；S405：判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；S406:从预存储的数据中获取所述第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
例如为了获取消费能力数据，在步骤S401中预存储多个住宅小区的经纬度和房屋平均售价、和多个各个工作楼宇的经纬度和招聘职位的平均工资数据，如表5、6所示。
表5
| 住宅小区 | 经纬度 | 平均售价 |
| 小区1 | 10.1345,34.5678 | 7000 |
| …… | …… |
表6
| 工作楼宇 | 经纬度 | 平均工资 |
| 办公楼宇1 | 12.1345,50.5678 | 15000 |
| …… | …… |
对于手机号为139AAAABBBB的微博用户而言，在步骤S402中可以从运营商或网管***中获取号码139AAAABBBB的历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度，表7展示了其所获取的139AAAABBBB的历史记录。
表7
其中TA表示移动信号的时间提前量，其反映了移动终端到服务基站的信号传播时间，从而反映移动终端到基站的距离；AOA表示信号相对于基站的到达角。
在步骤S403根据移动网络的制式得到第二用户的位置信息，根据所述位置信息计算出第二用户的经纬度。位置信息根据移动网络的制式、版本的不同有所不同。例如：TDD-LTE r10版本中位置信息即为用户经纬度、高度信息；TDD-LTEr10以下版本中位置信息即为时间提前量TA以及信号到达角AOA(相对基站)信息等。用户根据位置信息计算出用户的经纬度。根据移动网络的制式、版本的不同，算法有所不同。例如对于TDD-LTE r10以下版本中，可以根据TA以及无线电波的传播速率计算出号码139AAAABBBB于MM时跟基站(aa,bb)的距离，再根据AOA计算出号码139AAAABBBB于MM时跟基站(aa,bb)在经度方向与纬度方向的距离，再计算出号码139AAAABBBB于MM时的经纬度(ee，ff)。由此便计算出了第二用户的经纬度。***中保存了城市中各个住宅小区、办公楼宇的地理信息。根据用户的经纬度判断属于哪个住宅小区、办公楼宇，如表8所示。当然其也有可能不属于任何的住宅小区、办公楼宇，此时住宅小区(办公楼宇)字段可以为空。
表8
| 用户号码 | 时间 | 经度 | 纬度 | 所属城市 | 住宅小区/办公楼宇 |
| 139AAAABBBB | 20150620 | gg | kk | 北京 | 办公楼宇1 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… |
S404：根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段。在获得用户经纬度、住宅小区的经纬度、和工作楼宇的经纬度后，可以查询与用户经纬度相匹配的住宅小区的名称或楼宇的名称，即查询与用户所处经纬度相同的住宅小区的名称或楼宇的名称，可以设置一距离阈值D，将用户经纬度与住宅小区或楼宇经纬度间距离小于D的住宅小区或工作楼宇均判定为用户所出现的住宅小区或工作楼宇。例如用户在上午10点钟时的经纬度为gg、kk，预存储的A小区经纬度为gg、kk，则判定用户在上午10点出现于A小区。
S405：判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点。具体而言，在步骤S405中将预先定义工作时间段和休息时间段，例如定义每天早7点至晚7点为工作时间段，晚7点至第二天早7点为休息时间段，将该用户工作时间段所出现的次数最多的楼宇作为其工作地点，同理将休息时间段所出现的次数最多的住宅小区作为该用户的居住地点，表9展示了获得的某第二用户的工作地点和时间地点。
表9
在步骤S406中从预存储的数据中查询第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。在步骤S405中根据已获得的用户的居住地和工作地查询该居住地的房屋平均售价和工作地点的平均工资，将这一平均工资作为用户推定的工资收入，从而获得所述第二用户的消费能力数据，如表10所示。
表10
| 用户号码 | 所属城市 | 居住地房屋平均售价 | 推定工资 |
| 139AAAABBBB | 北京 | 7000 | 15000 |
| …… | …… | …… | …… |
S500：通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。由于一个手机号对应一个微博账号，基于此在步骤S505中将获取的对应的微博行为数据和所述消费能力数据相关联，组成一条数据记录，从而将电信运营商、企业、和微博平台三方联系在一起，关联后的数据如表11所示。
表11
续上表(表11)
续上表(表11)
| 微博平台账号 | 时间 | 微博平台名 | 微博大V网页 |
| 7100233252 | 2015062419：15 | 新浪微博 | XX集团 |
| …… | …… | …… | …… |
续上表(表11)
| 微博平台账号 | 所属城市 | 居住地房屋平均售价 | 推定工资 |
| 7100233252 | 北京 | 7000 | 15000 |
| …… | …… | …… | …… |
其关联了电信运营商、企业、和社交平台三方，以社交平台账号与手机号的关联关系为中心，实现了虚拟的社交平台营销效果数据与现实消费数据关联，可以将上述关联数据输出给第一用户，即输出给开设微博营销的企业。这样企业便可以对其营销微博进行分析，分析微博营销效果，制定进一步营销计划等。
上述实施例主要以微博这一社交平台为例对本发明的方法进行的介绍，但本领域技术人员应当明了，该方法同样适用于其它社交平台例如开心网、推特、脸书等，在这些平台上同样可以通过第二用户的手机号关联第二用户访问行为数据和用户消费能力数据，其关联方法与微博相同，本发明并非意在限制社交平台的类型。
实施例2
请参阅图4，相应的本发明还提供了一种数据关联***，包括：第一用户注册信息获取单元，用于获取微博平台上第一用户注册信息；第二用户注册信息获取单元，用于获取至少包含用户手机号的微博平台上第二用户注册信息；第一用户注册信息获取单元和第二用户注册信息获取单元均与第一解析单元连接，所述第一解析单元用于根据第二用户访问所述微博平台上第一用户微博的记录解析所述第二用户的微博行为数据；第二解析单元，用于获取所述第二用户手机号的手机历史记录，根据所述历史记录解析第二用户的消费能力数据；所述第一解析单元和第二解析单元均与数据关联单元连接，分别将解析得到的微博行为数据和消费能力数据发送至数据关联单元，所述数据关联单元用于通过所述第二用户手机号关联所述微博行为数据和所述消费能力数据。
进一步的，所述第一解析单元具体用于获取第二用户访问所述微博平台上第一用户微博的URL和访问时间；解析所述URL中所包含的微博平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；将第二用户手机号、访问时间、微博平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的微博行为数据。
所述第一解析单元具体用于预存储多个住宅小区房屋的平均售价、和多个各个工作楼宇招聘职位的平均工资数据；获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；根据移动网络的制式计算得到第二用户的位置信息，根据所述位置信息计算出第二用户的经纬度；根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；；从预存储的数据中查询第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
本发明提出了一种基于用户电信行为的微博营销数据关联***与方法。本发明提出的***与方法，撮合电信运营商、品牌企业、微博平台三方，以微博账号与手机号的关联关系为中心，实现了虚拟的微博营销效果数据与现实营销效果数据关联，可以有效地支撑各大企业微博线上线下营销活动一致有序的开展。
在以上的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是以上描述仅是本发明的较佳实施例而已，本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，因此本发明不受上面公开的具体实施的限制。同时任何熟悉本领域技术人员在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (10)
1.一种数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：获取互联网社交平台上第一用户注册信息；
S200：获取至少包含用户手机号的所述社交平台上第二用户注册信息；
S300：根据所述第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据；
S400：获取与所述第二用户手机号相关的手机历史记录，根据所述历史记录解析所述第二用户的消费能力数据；
S500：通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。
2.根据权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤S100中的第一用户注册信息包含：社交平台名称、账号名称、和/或账号ID；
所述步骤S200中的第二用户注册信息包含：社交平台名称、账号名称、第二用户手机号、第二用户账号ID、和/或其所关注的第一用户的账号名称、账号ID。
3.根据权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括：
S301：获取所述第二用户访问所述第一用户社交平台的URL和访问时间；
S302：解析所述URL中所包含的社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；
S303：将第二用户手机号、访问时间、社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的访问行为数据。
4.根据权利要求1所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤400具体包括：
S401：预存储多个住宅小区房屋的经纬度和平均售价以及多个工作楼宇的经纬度和其招聘职位的平均工资数据；
S402：获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；
S403：根据移动网络的制式获得所述第二用户的位置信息，根据所述位置信息计算出第二用户的经纬度；
S404：根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；
S405：判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；
S406:从预存储的数据中获取所述第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
5.根据权利要求4所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤S404包括预先定义工作时间段和休息时间段，将第二用户工作时间段所出现的次数最多的楼宇作为工作地点，将第二用户休息时间段所出现的次数最多的住宅小区作为居住地点。
6.根据权利要求4所述的数据关联方法，其特征在于，所述步骤S403包括：根据移动信号的时间提前量以及无线电波的传播速率计算第二用户相对于基站的距离，根据信号到达角获得第二用户相对于基站的经度方向与纬度方向，根据所述第二用户相对于基站的距离、经度方向与纬度方向确定所述第二用户的位置信息。
7.根据权利要求4所述的数据关联方法，其特征在于，步骤S405中所述消费能力数据包括第二用户居住地点小区房屋的平均售价和推定的平均工资。
8.一种数据关联***，其特征在于包括：
第一用户注册信息获取单元，用于获取社交平台上第一用户注册信息；
第二用户注册信息获取单元，用于获取至少包含用户手机号的社交平台上第二用户注册信息；
第一解析单元，用于根据第二用户访问所述第一用户社交平台的记录解析所述第二用户的访问行为数据；
第二解析单元，用于获取所述第二用户手机号的手机历史记录，根据所述历史记录解析第二用户的消费能力数据；
数据关联单元，用于通过所述第二用户手机号关联所述访问行为数据和所述消费能力数据。
9.根据权利要求8所述的数据关联***，其特征在于，所述第一解析单元具体用于获取第二用户访问所述第一用户社交平台的URL和访问时间；解析所述URL中所包含的社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录；将第二用户手机号、访问时间、社交平台名称、第一用户的账号ID、和操作记录相关联，以获得所述第二用户的访问行为数据。
10.根据权利要求8所述的数据关联***，其特征在于，所述第二解析单元，具体用于，预存储多个住宅小区房屋的经纬度和平均售价以及多个工作楼宇的经纬度和其招聘职位的平均工资数据；获取所述第二用户手机号的手机历史记录，所述历史记录包含手机号码、时间、位置区、小区、基站、基站经度、基站纬度、和/或基站高度；根据移动网络的制式获得所述第二用户的位置信息，根据所述位置信息计算出第二用户的经纬度；根据第二用户的经纬度确定第二用户所出现的住宅小区、工作楼宇以及相应的时段；判定休息时段第二用户出现次数最多的住宅小区为第二用户的居住地点，判定工作时段第二用户出现次数最多的楼宇为第二用户的工作地点；从预存储的数据中获取所述第二用户居住地点小区房屋的平均售价、和工作地点的平均工资，从而获得所述第二用户的消费能力数据。
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