CN112333040B - 一种流量分离方法、装置、存储介质和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供的一种流量分离方法、装置、存储介质和计算机设备的技术方案中，获取多个流量日志，流量日志包括访问类型标识和流量数据，根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型，根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据，针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，通过确定出流量数据的流量类型，能够分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
Description
【技术领域】
本发明涉及通讯技术领域，具体地涉及一种流量分离方法、装置、存储介质和计算机设备。
【背景技术】
目前，车辆自带联网功能是未来车联网的发展趋势。车辆联网部件能够在车辆上安装，对汽车的整个设计、实验、生产、测试及销售环节都提出了新的要求，同时也对移动网络运营商提出了新的要求。主要表现在：一是新增部件对汽车设计、实验、采购、生产的影响，主要是车厂成熟的汽车制造体系，对于虚拟和后续有费用零部件的不兼容；二是运营商的流量管理机制与车辆生命流程中的流量需求所带来的不兼容。
为了解决上述两点基本矛盾，迫切需要建设统一的车联网流量管理平台，以满足车厂的迫切需求。目前现有技术中还没有专门针对车联网的流量分离技术，尤其是如何能够快速的定位用户使用的车载流量数据来源、准确统计和分析车载流量数据等技术问题，均没有相对应的解决方案。
【发明内容】
有鉴于此，本发明提供一种流量分离方法、装置、存储介质和计算机设备，通过确定出流量数据的流量类型，能够分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
一方面，本发明实施例提供了一种流量分离方法，包括：
获取多个流量日志，所述流量日志包括访问类型标识和流量数据；
根据所述访问类型标识，查询出所述访问类型标识对应的应用类型；
根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据；
针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，所述类型包括定向流量或者通用流量。
可选地，所述流量数据包括地址信息；
所述根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，包括：
根据每个所述流量数据的地址信息以及获取的多个流量类型所对应的访问地址，确定出与每个所述地址信息相同的访问地址，并将所述访问地址对应的流量类型确定为每个所述流量数据的流量类型。
可选地，所述流量日志包括接入点名称；
在所述根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据之前，还包括：
从多个流量日志中，筛选出同一接入点名称的流量日志。
可选地，在所述根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型之后，还包括：
根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度。
可选地，所述流量数据包括访问每个应用类型的应用程序的次数；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的次数；
采用H指数算法将所述次数进行排序，确定出所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的次数偏好度。
可选地，所述流量数据包括访问流量；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的访问流量；
采用H指数算法将访问流量进行排序，确定所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的流量偏好度。
可选地，所述流量数据包括应用类型；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在每天第一次访问的应用类型以及在预设时间段内每个所述用户每天第一次访问所述应用类型的总天数；
采用H指数算法将总天数进行排序，确定用户在每个应用类型的应用程序中的浏览偏好度。
另一方面，本发明实施例提供了一种流量分离装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取多个流量日志，所述流量日志包括访问类型标识和流量数据；
查询模块，用于根据所述访问类型标识，查询出所述访问类型标识对应的应用类型；
第一确定模块，用于根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据；针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，所述类型包括定向流量或者通用流量。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的流量分离方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，所述程序指令被处理器加载并执行上述的流量分离方法的步骤。
本发明实施例提供的技术方案中，获取多个流量日志，流量日志包括访问类型标识和流量数据，根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型，根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据，针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，通过确定出流量数据的流量类型，能够分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明一实施例所提供的一种流量分离***的架构图；
图2是本发明一实施例所提供的一种流量分离方法的流程图；
图3是本发明一实施例所提供的一种流量分离装置的结构示意图；
图4为本发明一实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，甲和/或乙，可以表示：单独存在甲，同时存在甲和乙，单独存在乙这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本发明一实施例提供的一种流量分离***的架构图，如图1所示，该***100包括：流量分析模块01和流量分离模块02。
本发明实施例中，流量分析模块01用于获取多个流量日志，流量日志包括访问类型标识和流量数据。
流量分析模块01还用于根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型；根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据。需要说明的是，流量数据包括上行流量和下行流量，流量数据用于指示一个应用程序所使用的流量数据，因此在统计同一种应用类型的应用程序所使用的流量数据时，统计出的是多个流量数据。
本发明实施例中，流量分离模块02用于针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，类型包括定向流量或者通用流量。
基于上述的流量分离***能够每个流量数据的流量类型，下列通过步骤101-步骤105对本发明实施例提供的一种流量分离方法进行详细介绍：
图2为本发明一实施例提供的一种流量分离方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤101、获取多个流量日志。
本发明实例中，各步骤由终端设备执行，其中，终端设备包括车机、计算机、平板电脑、手机或可穿戴设备。当终端设备包括车机时，本发明实施例提供的流量分离方法应用于车联网领域，具体用于车联网流量分离。
本发明实施例中，流量日志包括访问类型标识和流量数据。
本发明实施例中，在执行步骤101之前，还包括：记录多个任务所产生流量日志，并将多个流量日志存储至数据库。因此步骤101的获取多个流量日志的过程可通过从数据库中获取多个流量日志。
步骤102、根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型。
本发明实施例中，应用类型可包括导航类、音乐类、视频类等类型。
本发明实施例中，在执行步骤102之前，还包括：预先建立访问类型标识与应用类型的对应关系列表。因此在执行步骤102时，可通过该对应关系列表查询出访问类型标识对应的应用类型，例如，访问类型标识为“1”时，该访问类型标识的应用类型为导航类。
步骤103、从多个流量日志中，筛选出同一接入点名称的流量日志。
本发明实施例中，流量日志还包括接入点名称。
本发明实施例中，通过筛选出同一接入点名称的流量日志，以便于后续步骤统计出不同应用类型的应用程序所使用的流量数据，并确定每个流量数据对应的流量类型。
步骤104、根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据。
本发明实施例中，流量数据包括上行流量和下行流量，流量数据用于指示一个应用程序所使用的流量数据，因此在统计同一种应用类型的应用程序所使用的流量数据时，统计出的是多个流量数据。例如，多个流量日志包括视频A的流量数据、视频B的流量数据、视频C的流量数据、音乐a的流量数据以及音乐b的流量数据，因此在执行步骤103的过程中，将视频类的应用程序的流量数据组合在一起，生成视频类的应用程序(视频A、视频B以及视频C)所使用的多个流量数据，该多个流量数据包括视频A的流量数据、视频B的流量数据以及视频C的流量数据。
同理，将音乐类的应用程序的流量数据组合在一起，生成音乐类的应用程序(音乐a和音乐b)所使用的多个流量数据，该多个流量数据包括音乐a的流量数据和音乐b的流量数据。
步骤105、针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，类型包括定向流量或者通用流量。
本发明实施例中，流量数据包括地址信息，其中，地址信息可包括URL或者IP。具体地，执行步骤105中“根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型”的过程可包括：根据每个流量数据的地址信息以及获取的多个流量类型所对应的访问地址，确定出与每个地址信息相同的访问地址，并将访问地址对应的流量类型确定为每个流量数据的流量类型。
也就是说，在执行步骤104之前，***预先定义每个流量类型所对应的访问地址，若判断出数量数据的地址信息与某一流量类型所对应的访问地址相同，则将访问地址对应的流量类型确定为每个流量数据的流量类型。其中，地址信息包括URL或者IP。此外，还需要说明的是，流量数据除了包括地址信息(URL或者IP)之外，还可以包括上行流量、下行流量、时间等信息，本发明实施例对此不作限定。
本发明实施例中，通过确定出每个流量数据的流量类型，实现了对流量数据进行分离，从而能够通过分离后的数据流量，分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
进一步地，在步骤105之后，还包括：
步骤106、根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度。
本发明实施例中，作为一种可选的方案，流量数据包括访问每个应用类型的应用程序的次数。具体地，步骤106可具体包括：根据流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的次数；采用H指数算法将次数进行排序，确定出多个用户在每个应用类型的应用程序中的次数偏好度。
例如，以应用类型包括音乐类以及视频类，预设时间段包括一周为例，统计出多个用户在一周内访问音乐类的应用程序的浏览次数为10次，统计出多个用户在一周内访问视频类的应用程序的浏览次数为20次。进一步地，采用H指数算法将次数进行排序，确定出多个用户在每个应用类型的应用程序中的次数偏好度。例如，排序以大到小进行排序为例，将上述的多个类型的应用程序对应的浏览次数从大到小进行排序，生成次数偏好度。例如：将音乐类的应用程序对应的浏览次数10次和视频类的应用程序对应的浏览次数20次从大到小进行排序，生成次数偏好度。由于视频类的应用程序对应的浏览次数较多，因此，视频类的应用程序的次数偏好度较大。
作为另一种可选的方案，流量数据包括访问流量。具体地，步骤106可具体包括：根据流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的访问流量；采用H指数算法将访问流量进行排序，确定多个用户在每个应用类型的应用程序中的流量偏好度。
例如，以应用类型包括音乐类以及视频类，预设时间段包括一周为例，统计出多个用户在一周内访问音乐类的应用程序的访问流量为100M，统计出多个用户在一周内访问视频类的应用程序的访问流量为200M。进一步地，采用H指数算法将流量进行排序，确定出多个用户在每个应用类型的应用程序中的流量偏好度。例如，排序以大到小进行排序为例，将上述的多个类型的应用程序对应的访问流量从大到小进行排序，生成流量偏好度。例如：将音乐类的应用程序对应的访问流量100M和视频类的应用程序对应的访问流量200M从大到小进行排序，生成流量偏好度。由于视频类的应用程序对应的访问流量较大，因此，视频类的应用程序的流量偏好度较大。
作为另一种可选的方案，流量数据包括应用类型。具体地，步骤106可具体包括：根据流量数据，统计出多个用户在每天第一次访问的应用类型以及总天数在预设时间段内每个所述用户每天第一次访问所述应用类型的总天数；采用H指数算法将总天数进行排序，确定用户在每个应用类型的应用程序中的浏览偏好度。
例如，以应用类型包括音乐类以及视频类，预设时间段包括一周为例，统计出在一周内用户每天第一次访问音乐类的总天数为3天；统计出在一周内用户每天第一次访问视频类的总天数为5天。进一步地，采用H指数算法将总天数进行排序，确定用户在每个应用类型的应用程序中的浏览偏好度。例如，排序以大到小进行排序为例，将上述的多个类型的应用程序对应的总天数从大到小进行排序，生成浏览偏好度。例如：将音乐类对应的总天数为3天和视频类对应的总天数为5天从大到小进行排序，生成浏览偏好度。由于视频类对应的总天数较多，因此，视频类的浏览偏好度较大。
需要说明的是，除了上述的次数偏好度、流量偏好度以及浏览偏好度之外，还可以确定出其他类型的偏好度，本发明实施例对此不做限定。
本发明实施例中，通过步骤106确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，以便能够根据生成的应用偏好度为用户推荐用户偏好的应用程序，从而提高了用户使用应用程序的便捷性。
本发明实施例提供的技术方案中，获取多个流量日志，流量日志包括访问类型标识和流量数据，根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型，根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据，针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，通过确定出流量数据的流量类型，能够分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
图3是本发明一实施例所提供的一种流量分离装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：获取模块11、查询模块12以及第一确定模块13。
获取模块11用于获取多个流量日志，所述流量日志包括访问类型标识和流量数据；
查询模块12用于根据所述访问类型标识，查询出所述访问类型标识对应的应用类型；
第一确定模块13用于根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据；针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，所述类型包括定向流量或者通用流量。
本发明实施例中，所述流量数据包括地址信息；该装置的第一确定模块13具体用于根据每个所述流量数据的地址信息以及获取的多个流量类型所对应的访问地址，确定出与每个所述地址信息相同的访问地址，并将所述访问地址对应的流量类型确定为每个所述流量数据的流量类型。
本发明实施例中，所述流量日志包括接入点名称；该装置还包括：筛选模块14。
筛选模块14用于从多个流量日志中，筛选出同一接入点名称的流量日志。
本发明实施例中，该装置还包括：第二确定模块15。
第二确定模块15用于根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度。
本发明实施例中，所述流量数据包括访问每个应用类型的应用程序的次数；该装置的第二确定模块15具体用于根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的次数；采用H指数算法将所述次数进行排序，确定出所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的次数偏好度。
本发明实施例中，所述流量数据包括访问流量；该装置的第二确定模块15具体用于根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的访问流量；采用H指数算法将访问流量进行排序，确定所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的流量偏好度。
本发明实施例中，所述流量数据包括应用类型；该装置的第二确定模块15具体用于根据所述流量数据，统计出多个用户在每天第一次访问的应用类型以及总天数在预设时间段内每个所述用户每天第一次访问所述应用类型的总天数；采用H指数算法将总天数进行排序，确定用户在每个应用类型的应用程序中的浏览偏好度。
本发明实施例提供的技术方案中，获取多个流量日志，流量日志包括访问类型标识和流量数据，根据访问类型标识，查询出访问类型标识对应的应用类型，根据多个流量日志对应的应用类型以及流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据，针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个流量数据进行分离，确定出每个流量数据的流量类型，通过确定出流量数据的流量类型，能够分析用户的使用习惯和喜好，便于提高了用户使用车载应用的体验。
本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述流量分离方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述流量分离方法的实施例。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述流量分离方法的步骤。具体描述可参见上述流量分离方法的实施例。
图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备4包括：处理器41、存储器42以及存储在存储42中并可在处理器41上运行的计算机程序43，该计算机程序43被处理器41执行时实现实施例中的应用于流量分离方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器41执行时实现实施例中应用于流量分离装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
计算机设备4包括，但不仅限于，处理器41、存储器42。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是计算机设备4的示例，并不构成对计算机设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备4还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器41可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器42可以是计算机设备4的内部存储单元，例如计算机设备4的硬盘或内存。存储器42也可以是计算机设备4的外部存储设备，例如计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，存储器42还可以既包括计算机设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器42用于存储计算机程序以及计算机设备4所需的其他程序和数据。存储器42还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种流量分离方法，其特征在于，包括：
获取多个流量日志，所述流量日志包括访问类型标识和流量数据；
根据所述访问类型标识，查询出所述访问类型标识对应的应用类型；
根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据；
针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，所述流量类型包括定向流量或者通用流量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流量数据包括地址信息；
所述根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，包括：
根据每个所述流量数据的地址信息以及获取的多个流量类型所对应的访问地址，确定出与每个所述地址信息相同的访问地址，并将所述访问地址对应的流量类型确定为每个所述流量数据的流量类型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流量日志包括接入点名称；
在所述根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据之前，还包括：
从多个流量日志中，筛选出同一接入点名称的流量日志。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型之后，还包括：
根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述流量数据包括访问每个应用类型的应用程序的次数；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的次数；
采用H指数算法将所述次数进行排序，确定出所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的次数偏好度。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述流量数据包括访问流量；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在预设时间段内访问每个应用类型的应用程序的访问流量；
采用H指数算法将所述访问流量进行排序，确定所述多个用户在每个应用类型的应用程序中的流量偏好度。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述流量数据包括应用类型；
所述根据每个应用类型的应用程序所使用的流量数据，确定出每个应用类型的应用程序对应的应用偏好度，包括：
根据所述流量数据，统计出多个用户在每天第一次访问的应用类型以及在预设时间段内每个所述用户每天第一次访问所述应用类型的总天数；
采用H指数算法将所述总天数进行排序，确定用户在每个应用类型的应用程序中的浏览偏好度。
8.一种流量分离装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个流量日志，所述流量日志包括访问类型标识和流量数据；
查询模块，用于根据所述访问类型标识，查询出所述访问类型标识对应的应用类型；
第一确定模块，用于根据多个流量日志对应的应用类型以及所述流量数据，统计出每个应用类型的应用程序所使用的多个流量数据；针对每个应用类型的应用程序，根据获取的多个流量类型所对应的访问地址，对多个所述流量数据进行分离，确定出每个所述流量数据的流量类型，所述流量类型包括定向流量或者通用流量。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的流量分离方法。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至7任意一项所述的流量分离方法的步骤。
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