[發明專利]群體關系類型識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201710007933.7
• 申請日: 2017-01-05
• 公開（公告）號: CN108280458B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 張宗一;張功源;張曉敏
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

本發明公開了一種群體關系類型識別方法及裝置，屬于數據挖掘分析領域。所述群體關系類型識別方法包括：接收群體關系類型識別請求；獲取與請求相對應的群體信息；根據預定義的目標數據字段，從所述群體信息中提取群體中每個成員對應的目標數據，組成個人數據集；將所述個人數據集輸入群體分類深度神經網絡模型，所述群體分類深度神經網絡模型根據所述預定義的目標數據字段訓練得到；根據群體分類深度神經網絡模型的輸出結果，確定群體的關系類型。本發明的技術方案結合了數據挖掘分析技術，通過簡單預處理操作及群體分類深度神經網絡模型即可識別群體的關系類型，減少了前期特征獲取所需的人力成本，模型的部署構建復雜度低，模型的通用性強。

技術領域

本發明涉及數據挖掘分析領域，特別涉及一種群體關系類型識別方法及裝置。

背景技術

社交網絡中存在著各種社交圈子，每個社交圈子集中有具有一定關聯的用戶成員，比如家人，公司同事，學校同學等等。在大數據時代背景下，識別社交圈子的關系類型是一個非常重要的問題，并且識別結果具有廣泛的實際應用，比如大數據分析、廣告投放等等。

現有的技術方案或采用人工識別分類，或采用傳統機器學習分類模型，需要大量的社團層面上的特征工程工作，所需要的特征包括社交圈子的成員、成員的年齡性別分布、地域分布等等。對現有技術方案的改進也局限于圈子特征提取明細的創新。現有技術至少存在以下不足：

1特征工程的完成需要大量的人力投入，且開發周期長；

2不同的圈子分類場景需要不同的特征工程工作，通用性差；

3由于涉及到大量特征處理，模型部署復雜性高；

4圈子的特征來自于對個人特征的統計，丟失了大量對提高準確率有幫助的信息。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明提供了一種群體關系類型識別方法及裝置，根據簡單預處理操作及群體分類深度神經網絡模型即可識別群體的關系類型。所述技術方案如下：

一方面，本發明提供了一種群體關系類型識別方法，所述方法包括：

接收群體關系類型識別請求；

獲取與所述群體關系類型識別請求相對應的群體信息，所述群體信息包括群體成員信息；

根據預定義的目標數據字段，從所述群體成員信息中提取群體中每個成員對應的目標數據，組成個人數據集；

將所述個人數據集輸入群體分類深度神經網絡模型，所述群體分類深度神經網絡模型根據所述預定義的目標數據字段訓練得到；

根據所述群體分類深度神經網絡模型的輸出結果，確定所述群體的關系類型。

另一方面，本發明提供了一種群體關系類型識別裝置，所述裝置包括：

請求接收模塊，用于接收群體關系類型識別請求；

信息獲取模塊，用于獲取與所述群體關系類型識別請求相對應的群體信息，所述群體信息包括群體成員信息；

提取模塊，用于根據預定義的目標數據字段，從所述群體成員信息中提取群體中每個成員對應的目標數據，組成個人數據集；

數據輸入模塊，用于將所述個人數據集輸入群體分類深度神經網絡模型，所述群體分類深度神經網絡模型根據所述預定義的目標數據字段訓練得到；

關系識別模塊，用于根據所述群體分類深度神經網絡模型的輸出結果，確定所述群體的關系類型。

除此，本發明還提供了一種消息推送方法，包括：

接收群體關系類型識別請求；

獲取與所述群體關系類型識別請求相對應的群體信息，所述群體信息包括群體成員信息；