OneID：建構跨平台用戶統一身份識別體系

摘要：OneID 把裝置、帳戶與聯絡方式等標識建模為節點，把可驗證的關聯關係建模為邊，再透過連通關係識別同一位用戶。

關鍵要點

• OneID 將設備、帳戶和聯絡方式等標識建模為節點，將可驗證的關聯關係建模為邊，再通過連通關係識別同一用戶。
• 高可信強關聯可以直接合併身份，低可信弱關聯應在多個證據達到閾值後再合併，以控制誤合併風險。
• 完整實施鏈路包括日誌接入、標識標準化、關聯計算、統一身份生成和雙向身份查詢。
• 跨平台身份歸屬需要同時建立資料授權、敏感標識保護、存取控制和可審計的合併規則。

一、什麼是 OneID

1.1 多設備時代的用戶識別挑戰

在數碼化時代，用戶在多個設備、多個平台留下足跡。同一用戶可能使用手機、平板、電腦等多種設備存取服務，在不同渠道註冊不同的帳號，產生大量分散的用戶標識資料。這些標識——手機號碼、設備 ID、電郵、IP 位址等——如同散落的拼圖碎片，難以拼湊出完整的用戶畫像。

如何準確識別「這是同一個用戶」，成為企業數碼化營運的核心挑戰。OneID 應運而生，它是一種基於連通圖原理的用戶統一標識體系，能夠將分散的用戶標識智能關聯，為每個自然人分配唯一的數碼身份。

1.2 核心原理：連通圖與併查集演算法

OneID 的理論基礎源於圖論中的連通圖原理。其核心思想是將分散的用戶標識抽象為圖中的節點，通過標識間的關聯關係構建邊，最終將屬於同一自然人的所有標識聚合為一個連通分量。

這個過程中，併查集演算法（Union-Find）發揮著關鍵作用。這是一種高效的資料結構演算法，用於處理元素分集合問題，支援快速查找和合併操作。通過併查集演算法，系統能夠快速判斷兩個標識是否屬於同一連通分量，並將相關聯的標識合併到同一個用戶集合中。

graph TD
    subgraph 現實世界
        A[自然人A]
        B[自然人B]
        C[自然人C]
    end
    subgraph 連通圖抽象
        D[節點1（手機號碼138xxxx5678）]
        E[節點2（設備ID=imei123）]
        F[節點3（電郵user#example.com）]
        G[節點4（手機號碼139xxxx1234）]
        H[節點5（設備ID=imei456）]
        I[節點6（MAC地址=aa:bb:cc:dd:ee:ff）]
        J[節點7（IP=192.168.1.100）]
        K[節點8（JA3=ja3hash123）]

        %% 第一個連通分量（自然人A）
        D -- "強關聯：登入綁定" --> E
        E -- "強關聯：同設備" --> F

        %% 第二個連通分量（自然人B）
        G -- "強關聯：登入綁定" --> H
        H -- "弱關聯：同IP" --> J

        %% 孤立分量（自然人C）
        K[節點9（MAC地址=ff:ee:dd:cc:bb:aa）]
    end
    A -->|對應| D
    A -->|對應| E
    A -->|對應| F
    B -->|對應| G
    B -->|對應| H
    B -->|對應| J
    C -->|對應| K

1.3 核心概念

1.4 關聯規則：強關聯與弱關聯

標識間的關聯分為兩種強度，不同的關聯強度決定了合併策略：

1.5 連通分量計算流程

OneID 的生成遵循以下流程：

1. 節點初始化：每個用戶標識作為獨立節點，初始各自獨立
2. 邊的載入：載入所有有效關聯邊，強關聯邊必載入，弱關聯邊僅載入滿足規則的
3. 分量合併（併查集演算法）：

遍歷所有邊，對每條邊的源節點和目標節點執行合併
4. 強關聯邊：強制合併兩個節點所在的分量
5. 弱關聯邊：僅當共同出現次數達到閾值時才合併
6. 合併後用根節點 ID 標記該連通分量
7. OneID 分配：基於連通分量的根節點 ID，通過雜湊編碼生成唯一 OneID，確保同一分量始終生成相同的 OneID

1.6 特殊場景處理

用戶多設備場景

用戶用手機和電腦登入同一帳號時，手機與帳號生成強關聯邊，電腦與帳號生成強關聯邊，三者合併為同一連通分量，生成唯一 OneID。

設備多用戶場景

家庭共用平板時，多人登入同一設備。系統根據使用時長判斷主用戶（如使用 60% 時長的用戶）和關聯用戶（使用 40% 時長的用戶），在輸出層標記設備歸屬，確保用戶行為資料的準確歸屬。

二、為什麼需要 OneID

2.1 業務痛點

2.2 OneID 的業務價值

三、OneID 實作方案

3.1 整體架構

OneID 體系採用分層架構設計，通過「標識節點 → 關聯邊 → 連通分量 → OneID 映射」的資料流轉實現用戶統一標識。

3.2 資料表結構設計

ODS 層：原始資料接入

ods_user_register_login_df（註冊登入日誌表）

ods_user_behavior_df（用戶行為日誌表）

ods_cdn_access_df（CDN 存取日誌表）

DWD 層：標識節點標準化

dwd_user_identity_node_df（用戶標識節點表）

DWS 層：連通圖建模

dws_user_identity_edge_df（用戶標識關聯邊表）

dws_user_oneid_component_df（用戶 OneID 連通分量表）

ADS 層：查詢服務

ads_user_oneid_to_identity_df（OneID → 標識映射表）

ads_user_identity_to_oneid_df（標識 → OneID 映射表）

3.3 核心處理邏輯

標識標準化處理

從原始日誌中提取各類用戶標識，進行標準化處理：

-- 範例：從註冊登入日誌提取並標準化用戶標識
-- 手機號碼脫敏處理
CASE
    WHEN identity_type = 'PHONE'
    THEN CONCAT(SUBSTR(phone, 1, 3), '****', SUBSTR(phone, 8, 4))
    ELSE identity_value
END AS identity_value

處理邏輯：

• 手機號碼：脫敏顯示（保留前3位和後4位）
• 電郵：保留完整格式用於關聯
• 設備 ID：標準化處理，去除空格等無效字元
• IP 位址：保留原始格式用於網絡環境關聯

關聯邊構建

根據業務規則構建標識間的關聯邊：

-- 範例：基於同一 user_id 的強關聯邊構建
SELECT
    a.node_id AS source_node_id,
    b.node_id AS target_node_id,
    'STRONG' AS relation_type,
    '登入綁定同一 user_id' AS relation_reason
FROM dwd_user_identity_node_df a
JOIN dwd_user_identity_node_df b
    ON a.user_id = b.user_id
    AND a.node_id < b.node_id  -- 避免重複邊

關聯邊類型：

• 強關聯邊：同一 user_id 的所有標識、同設備的多個標識
• 弱關聯邊：同 IP 的多設備、相同 JA3 指紋的多標識

連通分量計算

使用併查集演算法計算連通分量：

-- 範例：併查集 UDF 計算連通分量
SELECT
    node_id,
    UnionFindUDF(node_id, edge_list) AS component_id
FROM tmp_user_edge_list

基於連通分量生成 OneID：

-- 範例：基於雜湊編碼生成 OneID
SELECT
    CASE
        WHEN user_id IS NOT NULL
        THEN CONCAT('oneid_', TOLOWER(HEX(HASH_CODE(user_id))))
        ELSE CONCAT('oneid_', TOLOWER(HEX(HASH_CODE(component_id))))
    END AS oneid

雙向查詢實作

OneID 查標識（正向查詢）

-- 查詢指定 OneID 關聯的所有標識
SELECT identity_type, identity_value, is_primary, is_valid
FROM ads_user_oneid_to_identity_df
WHERE oneid = 'oneid_8f7e6d5c';

標識查 OneID（反向查詢）

-- 根據標識查詢對應的 OneID
SELECT oneid, relation_type, is_primary
FROM ads_user_identity_to_oneid_df
WHERE identity_type = 'PHONE'
  AND identity_value = '138****5678';

四、OneID 能解決什麼問題

4.1 風控領域

OneID 通過關聯用戶的各類標識，能夠精準識別風險行為：

4.2 行銷領域

OneID 助力實現精準行銷，提升行銷效率：

4.3 用戶營運領域

OneID 幫助提升用戶營運效率和精細化程度：

4.4 安全審計領域

OneID 可追蹤完整的用戶操作軌跡：

4.5 服務優化領域

OneID 能夠顯著提升服務品質：

4.6 客戶體驗領域

OneID 支援無縫的客戶體驗：

4.7 業務決策支援

OneID 為業務決策提供資料支援：

五、資料私隱與安全

5.1 資料脫敏原則

5.2 資料安全保障

• 最小必要原則：僅收集業務必需的標識資訊，不收集無關資料
• 加密儲存：敏感資料採用加密方式儲存，防止資料洩漏
• 存取控制：嚴格的權限管理和存取審計，防止未授權存取
• 資料保留：遵循資料保留期限，逾期資料自動清理

5.3 用戶權利

用戶對自己的資料享有以下權利：

• 查詢權：查詢系統中的本人資料
• 更正權：要求更正不準確的個人資訊
• 刪除權：在符合法規前提下要求刪除個人資料

六、總結

OneID 作為一種基於連通圖原理的用戶統一標識體系，通過智能關聯分散的用戶標識，為每個自然人構建完整的數碼身份。它不僅解決了多設備、多平台時代的用戶識別難題，更為風控、行銷、營運、服務等多個業務領域提供了堅實的資料基礎。

在技術實作上，OneID 採用了連通圖原理、併查集演算法、雜湊編碼等成熟技術方案，確保了系統的準確性、高效性和穩定性。同時，通過完善的資料脫敏和私隱保護機制，在實現業務價值的同時充分保護用戶私隱。

隨著數碼化程度的不斷深入，OneID 將在用戶增長、精準行銷、風險防控、服務優化等領域發揮越來越重要的作用，成為企業數碼化營運的核心基礎設施。

常見問題

問：OneID 和用戶 ID 有什麼分別？

答：用戶 ID 是業務系統的帳號標識，OneID 是跨系統、跨設備的統一身份標識，能夠關聯同一用戶的所有標識。

問：OneID 會洩漏用戶私隱嗎？

答：OneID 本身不包含任何用戶個人資訊，僅是一個雜湊生成的唯一編碼，無法反向推導用戶原始資訊。

問：OneID 是即時生成的嗎？

答：OneID 通常採用 T+1 批次處理方式生成，確保資料處理的穩定性和準確性。

問：一個用戶會有多個 OneID 嗎？

答：正常情況下，一個自然人只有一個 OneID。極端場景下，例如完全無關聯的設備使用，可能存在多個，但會持續優化關聯規則以減少此類情況。

問：OneID 如何處理共用設備場景？

答：通過使用時長、登入頻率等權重判斷主用戶和關聯用戶，確保行為資料準確歸屬。

問：強關聯和弱關聯有什麼分別？

答：強關聯是確定性關聯，例如同一帳號的設備，可以直接合併；弱關聯是概率性關聯，例如同一 IP 的設備，需要多個驗證才合併。

問：OneID 會失效嗎？

答：OneID 本身長期有效，但關聯的標識可能因長期不活躍而失效，以確保資料的時效性。

問：OneID 能跨平台使用嗎？

答：可以。只要是同一資料體系內的平台，OneID 可以跨平台識別同一用戶。

問：如何保證 OneID 的唯一性？

答：通過雜湊編碼基於連通分量根節點生成，確保同一分量始終生成相同的 OneID。

關於通智雲

跨平台身份識別是私域精細化營運的前提，屬於通智雲關注的增長技術領域。通智雲（TENGENCE）是 AI 時代的企業增長引擎，專注公域引流獲客與私域轉化成交。

立即行動

• 免費預約專家諮詢和診斷
• 免費試用通智雲
• 了解通智 GEO